[논문]연근해 양식장 주변 적조 모니터링을 위한 무인항공영상 적용 연구

오승열; 김대현; 윤홍주

doi:10.7780/kjrs.2016.32.2.2

연근해 양식장 주변 적조 모니터링을 위한 무인항공영상 적용 연구
Application of unmanned aerial image application red tide monitoring on the aquaculture fields in the coastal waters of the South Sea, Korea 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.32 no.2, 2016년, pp.87 - 96

오승열 (부경대학교 공간정보시스템공학과) , 김대현 (오션테크(주)) , 윤홍주 (부경대학교 공간정보시스템공학과)

초록
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매년 여름 우리나라 양식업에 피해를 입히는 적조를 탐지하기 위한 연구는 대부분 인공위성을 이용하였으나 양식장에 대한 정보는 인공위성으로 산출하기에는 한계를 가진다. 따라서 본 연구에서는 무인항공기를 이용한 연안촬영과 그 산출물을 이용하여 적조를 탐지하는 기법을 제시하였다. 그 결과 높은 해상도를 가진 무인항공영상을 획득 할 수 있었으며 색상을 이용한 무감독 분류와 가시광영역의 세 가지 분광밴드를 이용한 단순 알고리즘을 이용하여 적조를 탐지하였다. 기존의 천연색 영상에 비하여 시각적으로 명확한 해수색의 구분이 가능하였으며 적조의 해수면 분포를 확인할 수 있었다. 이와 같은 방법은 양식장이 설치되어 있는 연안에서 더욱 정확한 적조의 분포 상황을 모니터링 할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Red tide, causes aquaculture industry the damages in Korea every summer, was usually detected by using satellite, aquaculture information was difficult to detect by using satellite. Therefore, we suggests the method for detecting the red tide using the coastal observation and the product from the unmanned aerial Vehicle. As a result, we obtained the high resolution unmanned aerial Vehicle images, detected the red tide by using the unsupervised classification from the true color images and the simple algorithm from the RGB color images. Compared the previous color images, unmanned aerial Vehicle images were clearly classified the ocean color, we were able to identify the red tide distribution in sea surface. These methods were determined to accurately monitor the red tide distribution on the aquaculture fields in the coastal waters where is established the aquaculture.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 정작 피해대상지역인 양식장에 대한 정보는 인공위성으로 산출해 내는데 한계를 가진다. 따라서 본 연구에서는 무인항공기를 이용한 해안의 촬영과 그 영상을 이용하여 적조를 탐지하는 기법을 제시하였다.
따라서 본 연구에서는 인공위성에 비해 시공간적 해상도가 높은 무인항공영상을 이용하여 적조를 모니터링하는 새로운 조사 기법을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 양식장 부근에 발생하는 적조를 탐지해 내기 위해 2015년 9월 2일과 9월 10일 항공영상을 이용하여 약산도 동측해안의 항공촬영영상을 이용하여 적조의 발생을 탐지할 수 있었다. 탐지 결과 9월 2일에는 연구 해역면적 0.

가설 설정

또한 해수면에서 반사되는 수출광량도 해양의 상황에 따라 변화하는데 연구해역에서는 크게 맑은 상태, 적조가 발생한 상태 그리고 부유물질에 의해 탁한 상태의 세 가지 경우로 나눌 수 있으며 각각의 해황에 따른 수출광량의 차이가 나타나게 된다. 적조가 발생한 해역은 청수일 경우와 비해 분광학적 특성의 차이를 보인다. 즉 해수 중 포함된 물질의 양과 질이 다르기 때문에 해수색과 반사 혹은 산란된 신호의 크기가 같지 않고, 이것을 분광기로 관측하면 다르게 나타난다.

제안 방법

따라서 본 연구에 사용된 카메라는 세 개의 RGB분광대역을 가지고 있으므로 영상에서의 분광특성을 이용하여 적조 탐지를 시도하였다. 본 연구의 대상해역은 수심이 깊지 않고 해안선이 복잡하여 평상시에도 탁도가 높고 조석의 영향으로 해안선의 변화가 심하다.
본 연구에서 사용된 카메라는 세 개의 RGB분광대역을 가지고 있으므로 영상에서의 분광특성을 이용하여 적조 탐지를 시도하였다.
본 연구에서는 인공위성으로는 모니터링 할 수 없는 해안선 부근의 해역을 높은 해상도를 가진 무인항공영상의 촬영기법과 가시광영역의 분광밴드 세 가지를 이용한 단순 알고리즘을 이용하여 적조를 탐지하였다. 그 결과 해안선에 위치하고 양식장이 분포되어있는 해역에서 적조의 분포 양상을 살펴 볼 수 있었다.

대상 데이터

9월 10일 항공촬영에서는 총 46장의 영상을 획득하였으며 각각의 영상을 병합하였다. 9월 10일의 영상은 9월 2일과 동일한 비행경로와 고도를 설정하여 촬영하였으나 촬영면적 0.
Fig. 5는 본 연구에서 촬영된 샘플 영상으로 이와 같은 작은 영상들을 9월 2일의 경우 44장, 9월 10일의 경우 46장을 촬영시 지정된 중복률을 계산하여 병합하는 과정을 거쳐 하나의 영상으로 만들어 연구를 진행하였다.
연구해역인 당목항 주변은 굴과 전복, 미역 양식장이 운영되고 있어 적조발생시 큰 피해를 입을 수 있다. 대상 지역에서 무인항공기를 이용한 촬영은 2015년 9월 2일과 9월 10일에 수행되었다. 9월 2일과 10일의 적조상황은 모두 적조경보 발령 상태였으며 약산도 주변해역에 발생한 코클로디니움의 생물밀도는 각각 최대 1490 cells/mL과 880 cells/mL로 나타났다(Fig.
무인항공촬영에 사용된 카메라는 Canon사의 PowerShot S110이며 제원은 Table 3와 같다. 사용된 카메라는 디지털 카메라의 기능을 기본으로 갖추고 있으며 추가로 분광조사가 가능하도록 Red(660 nm), Green (520 nm), Blue(450 nm)의 세 영역에 대한 분광대역을 가지고 있다(Fig.
본 연구에서는 비행거리상 장시간의 비행능력이 요구되어 고정익 항공기를 사용하였으며 본 연구에 사용된 기체는 senseFly사의 ebee제품이다. 본 무인항공기는 사용자가 직접 조종하여 제어하지 않고 미리 결정된 고도와 항로를 입력하면 자체적으로 정해진 항로에 따라 비행이 가능하여 기존에 사용자가 직접 제어하던 방식에 비해 안전하며 정확한 영상촬영이 가능하다.
본 연구의 공간적 범위는 전라남도 완도군 약산도의 동측해안으로 당목항 선착장을 중심으로 반경 약 500 m의 지역을 대상으로 하여 연구를 진행하였다(Fig. 1).
연구해역인 당목항 주변은 굴과 전복, 미역 양식장이 운영되고 있어 적조발생시 큰 피해를 입을 수 있다. 대상 지역에서 무인항공기를 이용한 촬영은 2015년 9월 2일과 9월 10일에 수행되었다.

성능/효과

적조를 모니터링하는 방법으로는 주로 선박을 이용한 육안감시가 실시되어져 왔으나 선박을 이용한 방법은 인력, 비용, 시간적 측면에서 비효율적일 뿐만 아니라 광범위하게 발생하는 적조영역을 관리하기에는 한계를 가진다. 따라서 주기적·광역적으로 해양을 감시하고 모니터링 할 수 있는 항공기나 인공위성을 통한 원격탐사기법을 이용하는 것이 효율적이라 할 수 있다.
본 연구에서는 비행거리상 장시간의 비행능력이 요구되어 고정익 항공기를 사용하였으며 본 연구에 사용된 기체는 senseFly사의 ebee제품이다. 본 무인항공기는 사용자가 직접 조종하여 제어하지 않고 미리 결정된 고도와 항로를 입력하면 자체적으로 정해진 항로에 따라 비행이 가능하여 기존에 사용자가 직접 제어하던 방식에 비해 안전하며 정확한 영상촬영이 가능하다. 본 연구에 사용된 기체의 형태와 제원은 각각 Fig.
분류 영상을 확인한 결과 연구 대상해역은 9월 2일에 비해 9월 10일에 적조로 판단되는 영역이 넓게 나타났으며 양식장의 사이로 띠 모양의 변화된 해색을 탐지해낼 수 있었다. 그러나 9월 10일의 경우 RGB 영상에서는 해안선 근처에서 해색의 변화가 보이지만 분류 영상에서는 분류가 되지 않았으며 군집의 개수와 반복계산 회수를 변화시켜보았으나 해당 영역의 결과는 달라지지 않았다.
4 km이다. 영상 간 중복률은 종횡 각각 70% 허용되었다.
5의 분포를 보였다. 임계값을 결정하기 위해 다양한 임계값을 각각 적용해 본 결과 0.1의 값을 적용한 경우에는 K-means 분류결과에 비해 과소추정이 일어났으며 0.3 이상의 값을 적용한 경우에는 탐지율이 떨어지는 결과를 보였다.
본 연구에서는 양식장 부근에 발생하는 적조를 탐지해 내기 위해 2015년 9월 2일과 9월 10일 항공영상을 이용하여 약산도 동측해안의 항공촬영영상을 이용하여 적조의 발생을 탐지할 수 있었다. 탐지 결과 9월 2일에는 연구 해역면적 0.5767 km²에서 적조탐지 면적이 0.0054 km²로 적조의 발생이 미미한 것으로 나타났으며 9월 10일의 결과에서는 양식장들에 걸쳐 적조탐지 면적이 0.1349 km²로 광범위하게 발생해 있는 것을 확인 할 수 있었다. 하지만 조사 일시에 상관없이 해안선에 매우 가까운 영역에서는 적조의 발생과 무관하게 과대 추정이 되어 탐지되는 결과를 얻었다.

후속연구

본 연구에서 제시된 기법은 기존의 인공위성을 이용한 해양모니터링의 한계점을 상호보완 할 수 있을 것으로 판단되며 양식장모니터링에 적용된다면 더욱 신속한 적조의 탐지와 적조에 의한 양식장의 피해범위산출에 도움이 될 것으로 판단된다. 그거나 Red Tide Index의 경우 본 연구에서는 적조 탐지 정확도의 검증이 이루어지지 않았으므로 향후에는 다양한 위치와 시간대의 추가 적용으로 Red Tide Index의 정확도를 향상시킬 필요성이 있다. 또한 가시광밴드 외에 근적외 영역을 포함하는 센서를 이용하고 영상의 대상이 되는 해역의 정확한 적조생물정보를 적용하여 적조발생 면적과 분포 특성의 정확도 향상 및 검증이 필요할 것으로 사료된다.
그거나 Red Tide Index의 경우 본 연구에서는 적조 탐지 정확도의 검증이 이루어지지 않았으므로 향후에는 다양한 위치와 시간대의 추가 적용으로 Red Tide Index의 정확도를 향상시킬 필요성이 있다. 또한 가시광밴드 외에 근적외 영역을 포함하는 센서를 이용하고 영상의 대상이 되는 해역의 정확한 적조생물정보를 적용하여 적조발생 면적과 분포 특성의 정확도 향상 및 검증이 필요할 것으로 사료된다.
본 연구에서 제시된 기법은 기존의 인공위성을 이용한 해양모니터링의 한계점을 상호보완 할 수 있을 것으로 판단되며 양식장모니터링에 적용된다면 더욱 신속한 적조의 탐지와 적조에 의한 양식장의 피해범위산출에 도움이 될 것으로 판단된다. 그거나 Red Tide Index의 경우 본 연구에서는 적조 탐지 정확도의 검증이 이루어지지 않았으므로 향후에는 다양한 위치와 시간대의 추가 적용으로 Red Tide Index의 정확도를 향상시킬 필요성이 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	적조의 모니터링 및 예측이 중요시되는 이유는?	, 2009). 이러한 적조는 일단 발생한 이후에는 인위적으로 피해 발생을 막을 수 없다. 따라서 적조의 모니터링 및 예측이 더욱 더 중요시 되고 있다.
	적조를 모니터링하는 방법중에서 선박을 이용한 방법의 한계점은?	따라서 적조의 모니터링 및 예측이 더욱 더 중요시 되고 있다. 적조를 모니터링하는 방법으로는 주로 선박을 이용한 육안감시가 실시되어져 왔으나 선박을 이용한 방법은 인력, 비용, 시간적 측면에서 비효율적일 뿐만 아니라 광범위하게 발생하는 적조영역을 관리하기에는 한계를 가진다. 따라서 주기적·광역적으로 해양을 감시하고 모니터링 할 수 있는 항공기나 인공위성을 통한 원격탐사기법을 이용하는 것이 효율적이라 할 수 있다.
	적조 현상의 일어남으로써 경제적 피해를 받는 분야는?	우리나라의 적조는 1982년 진해만에서 처음 관찰된 이후 해마다 발생 범위가 광역화되고 있으며, 그 농도와 지속일수가 증가하는 추세를 보이고 있다. 그에 따라 관광 산업, 수산양식업 분야의 경제적 피해도 증가하고 있어 적조 현상은 국가적인 문제로 대두되고 있다(국립수산과학원, 2000, 국립수산과학원, 2003). 또한 적조는 우리나라 외에도 전 세계 연안 지역에서 집단 폐사, 물리적 손상 등의 영향을 끼쳐왔다(Kang et al.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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