[논문]Landsat 다중분광 영상정합을 이용한 동남극 난센 빙붕의 2000-2017년 흐름속도 변화 분석

한향선; 이춘기

doi:10.7780/kjrs.2018.34.6.2.2

Landsat 다중분광 영상정합을 이용한 동남극 난센 빙붕의 2000-2017년 흐름속도 변화 분석
Analysis of Ice Velocity Variations of Nansen Ice Shelf, East Antarctica, from 2000 to 2017 Using Landsat Multispectral Image Matching 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.34 no.6 pt.2, 2018년, pp.1165 - 1178

한향선 (극지연구소 북극 해빙예측 사업단) , 이춘기 (극지연구소 해수면 변동 예측 사업단)

초록
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남극 빙붕의 붕괴 및 흐름속도의 변화는 빙상에 대한 지지력을 약화시킬 수 있어 해수면 상승에 잠재적인 원인이 될 수 있다. 이 연구에서는 2016년 4월 대규모 붕괴가 발생한 동남극 난센 빙붕에 대해 Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+) 및 Landsat-8 Operational Land Imager(OLI) 영상을 이용하여 2000년부터 2017년까지의 연간 흐름속도 변화를 분석하였다. 흐름속도 산출을 위해 Landsat의 청색, 녹색, 적색, 근적외선, 전정색 및 첫 번째 주성분 영상 등 총 6개 영상에 orientation correlation 기법을 적용하고, 각각의 변위 산출 결과를 융합하는 다중분광 영상정합 기법을 사용하였다. Landsat 다중분광 영상정합은 난센 빙붕에서 전정색 단일 밴드 영상정합을 사용하는 경우보다 최소 14% 더 넓은 영역에 대해 신뢰할 수 있는 흐름속도를 산출하였고, Global Positioning System(GPS)로 관측된 흐름속도와 비교한 결과 ${\pm}2.1m\;a^{-1}$의 매우 작은 오차를 가지는 것으로 분석되었다. 난센 빙붕에서 2000-2017년 사이에 가장 급격한 흐름속도 증가를 나타낸 곳은 Drygalski 빙하설과 인접한 영역이었으며, 빙붕의 중앙 유선을 따라 측정된 흐름속도는 빙붕 전면(ice front)에 rift가 발달하기 전인 2010년까지 거의 변화가 없었다(${\sim}228m\;a^{-1}$). Rift가 발달하기 시작한 2011-2012년에 rift 상류에서 흐름속도의 가속화가 관측되었으나(${\sim}255m\;a^{-1}$), 이는 2010년에 비해 약 11% 빨라진 것에 불과하였다. 난센 빙붕의 rift가 완전히 발달한 2014년부터 rift 상류의 흐름속도는 다소 감소한 상태(${\sim}225m\;a^{-1}$)로 안정화 되었다. 이는 rift의 발달 및 빙붕 전면의 붕괴가 난센 빙붕의 흐름속도에 거의 영향을 주지 않았음을 의미한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Collapse of an Antarctic ice shelf and its flow velocity changes has the potential to reduce the restraining stress to the seaward flow of the Antarctic Ice Sheet, which can cause sea level rising. In this study, variations in ice velocity from 2000 to 2017 for the Nansen Ice Shelf in East Antarctica that experienced a large-scale collapse in April 2016 were analyzed using Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) and Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) images. To extract ice velocity, image matching based on orientation correlation was applied to the image pairs of blue, green, red, near-infrared, panchromatic, and the first principal component image of the Landsat multispectral data, from which the results were combined. The Landsat multispectral image matching produced reliable ice velocities for at least 14% wider area on the Nansen Ice Shelf than for the case of using single band (i.e., panchromatic) image matching. The ice velocities derived from the Landsat multispectral image matching have the error of $2.1m\;a^{-1}$ compared to the in situ Global Positioning System (GPS) observation data. The region adjacent to the Drygalski Ice Tongue showed the fastest increase in ice velocity between 2000 and 2017. The ice velocity along the central flow line of the Nansen Ice Shelf was stable before 2010 (${\sim}228m\;a^{-1}$). In 2011-2012, when a rift began to develop near the ice front, the ice flow was accelerated (${\sim}255m\;a^{-1}$) but the velocity was only about 11% faster than 2010. Since 2014, the massive rift had been fully developed, and the ice velocity of the upper region of the rift slightly decreased (${\sim}225m\;a^{-1}$) and stabilized. This means that the development of the rift and the resulting collapse of the ice front had little effect on the ice velocity of the Nansen Ice Shelf.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Lansat-8 OLI panchromatic image of Nansen Ice Shelf obtained on 2 January 2014. The grounding line is shown as the red line. The white box represents the region of ice velocity measurement by Landsat multispectral image matching. The yellow line indicates the rift.
표 Table 1. Landsat-7 ETM+ and Landsat-8 OLI data of Nansen Ice Shelf used in this study
그림 Fig. 2. Flowchart of the Landsat multispectral image matching (Fig. 2 of Han et al., 2016).
그림 Fig. 3. The ice velocity field in 2016 derived from single band image matching (left column) and the Landsat multispectral image matching (right column). (a, b) The easting velocity component and (c, d) the northing velocity component. The grounding line is shown as the white line.
표 Table 2. Ice velocities derived from Landsat multispectral image matching and GPS observations at the location of KA4 and KA6
그림 Fig. 4. The ice velocity fields of Nansen Ice Shelf in 2000-2001 (left column) and 2017 (right column) obtained from the Landsat multispectral image matching. (a, b) The image easting velocity component, (c, d) the image northing velocity component and (e, f) the velocity magnitudes. The arrows on (e) and (f) represent the local flow direction. The blue line in (a) is the profile of the velocity variations as shown in Fig. 6.
그림 Fig. 5. Uncertainty in the velocity magnitude of Nansen Ice Shelf in (a) 2000-2011 and (b) 2017, respectively, derived from the Landsat multispectral image matching.
그림 Fig. 6. The ice velocity profiles along the central flow line of Nansen Ice Shelf from 2000 to 2017. (a) The easting velocity components, (b) the northing velocity components and (c) the velocity magnitudes. The vertical solid line represents the location of the grounding line and the vertical dotted line represents the location of the rift.
그림 Fig. 7. Landsat panchromatic images obtained during the development of the rift near the ice front of Nansen Ice Shelf. Landsat-7 ETM+ panchromatic image on (a) 10 December 2010 and (b) 15 December 2012, and Landsat-8 OLI panchromatic image on (c) 2 January 2014, (d) 4 December 2014, (e) 7 December 2015, and (f) 25 December 2016.

AI 본문요약
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제안 방법

이 연구에서는 2000년부터 2017년까지 난센 빙붕에 대해 획득된 Landsat-7 ETM+ 및 Landsat-8 Operational Land Imager(OLI) 영상에 다중분광 영상정합 기법을 적용하여 빙붕의 연간 흐름속도를 산출하고 시간적 변화를 분석하였다. Landsat 다중분광 영상정합으로 산출된 흐름속도의 정확도는 빙붕에 설치된 Global Positioning System(GPS) 관측 자료와의 비교를 통해 검증하였다.
Landsat 다중분광 영상정합이 단일밴드 영상정합에 비해 효과적인지 살펴보기 위해 다중분광 영상정합과 단일밴드 영상정합 결과를 상호 비교하였다. Fig.
먼저 6개 분광 밴드에서 산출된 동서 방향 변위(dx) 및 남북 방향변위(dy)에서 하나의 그리드를 중심으로 공간적으로 5×5 그리드 범위, 즉 6×5×5 그리드의 직육면체를 설정하고 여기에 포함된 150개 변위들의 중앙값과 사분위간 범위(interquartile range)를 계산한다.
이 연구에서는 2000년부터 2017년까지 난센 빙붕에 대해 획득된 Landsat-7 ETM+ 및 Landsat-8 Operational Land Imager(OLI) 영상에 다중분광 영상정합 기법을 적용하여 빙붕의 연간 흐름속도를 산출하고 시간적 변화를 분석하였다. Landsat 다중분광 영상정합으로 산출된 흐름속도의 정확도는 빙붕에 설치된 Global Positioning System(GPS) 관측 자료와의 비교를 통해 검증하였다.
이 연구에서는 Landsat 다중분광 영상정합을 이용하여 2000년부터 2017년까지 동남극 난센 빙붕의 연간 흐름속도를 관측하고, 속도의 변화를 분석하였다. Landsat 다중분광 영상정합은 전정색 단일밴드를 사용하는 영상정합에 비해 오정합률이 낮았으며, 최소 14% 더 넓은 영역에서 신뢰할 수 있는 변위를 산출하였다.

대상 데이터

KA4 지점의 GPS 자료는 2014년 12월 26일부터 2017년 2월 12일까지(2015년 8월 23일–12월 25일 기간 제외), KA6 지점의 GPS 자료는 2015년 12월 15일부터 2016년 6월 26일까지 획득되었다. 2014년 12월 4일과 2015년 12월 7일의 Landsat-8 OLI 영상(ID 10 in Table 1) 기반 흐름속도는 KA4 지점에서 2014년 12월 26일과 2015년 12월 26일에 관측된 GPS 자료를 이용해 검증하였다. 그리고 2015년 12월 7일과 2016년 12월 25일의 Landsat-8 OLI 영상(ID 11 in Table 1) 기반 흐름속도는 각각 KA4 지점에서 2015년 12월 26일과 2016년 12월 25일, KA6 지점에서 2015년 12월 15일과 2016년 6월 26일에 관측된 GPS 자료를 통해 검증하였다
KA4 지점의 GPS 자료는 2014년 12월 26일부터 2017년 2월 12일까지(2015년 8월 23일–12월 25일 기간 제외), KA6 지점의 GPS 자료는 2015년 12월 15일부터 2016년 6월 26일까지 획득되었다.
그러나 KA6 지점에서는 Landsat-8 다중분광 영상정합으로 산출된 동서 방향 및 남북 방향의 흐름속도가 GPS로 관측된 흐름속도에 비해 12-13 m a^-1빠른 것으로 나타났다. KA6 지점에서 다중분광 영상정합에 의한 빙붕의 연간 흐름속도가 1년 간의 시간차를 가지는 영상(2015년 12월 7일, 2016년 12월 25일)으로부터 산출된 반면, GPS로부터 산출된 연간 흐름속도는 2015년 12월 15일부터 2016년 6월 26일까지 약 6개월 동안의 관측 자료만을 이용하였다. 따라서 KA4 지점에 비해 KA6 지점에서 Landsat 다중분광 영상정합과 GPS 관측 사이에 차이가 큰 것은 서로 다른 기간 동안 획득된 자료로부터 연평균 흐름속도를 산출한 것에 기인한다고 판단된다.
Landsat 다중분광 영상정합으로 산출된 난센 빙붕의 흐름속도에 대한 정량적 검증을 수행하기 위해 빙붕에 설치된 GPS 관측 자료를 이용하였다. KA4 지점에서 Landsat-8 다중분광 영상정합으로 산출된 동서 방향 및 남북 방향의 흐름속도는 GPS로 관측된 흐름속도와 비교하여 최대 2.
Landsat 영상에서 산출된 난센 빙붕의 흐름속도를 검증하기 위해 빙붕에 설치된 2개 지점(KA4, KA6)의 GPS관측 자료를 이용하였다(Fig. 1). KA4 지점의 GPS 자료는 2014년 12월 26일부터 2017년 2월 12일까지(2015년 8월 23일–12월 25일 기간 제외), KA6 지점의 GPS 자료는 2015년 12월 15일부터 2016년 6월 26일까지 획득되었다.
2014년 12월 4일과 2015년 12월 7일의 Landsat-8 OLI 영상(ID 10 in Table 1) 기반 흐름속도는 KA4 지점에서 2014년 12월 26일과 2015년 12월 26일에 관측된 GPS 자료를 이용해 검증하였다. 그리고 2015년 12월 7일과 2016년 12월 25일의 Landsat-8 OLI 영상(ID 11 in Table 1) 기반 흐름속도는 각각 KA4 지점에서 2015년 12월 26일과 2016년 12월 25일, KA6 지점에서 2015년 12월 15일과 2016년 6월 26일에 관측된 GPS 자료를 통해 검증하였다
극지방에서는 궤도사이의 간격이 좁아지기 때문에 여러 개의 path에서 동일한 지역이 촬영될 수 있다. 이 연구에서는 난센 빙붕의 흐름속도를 분석하기 위해 1999년부터 2017년까지 path 62-64, row 113에서 획득된 Landsat-7 ETM+ 영상과 Landsat-8 OLI 영상을 활용하였다(Table 1). 모든 Landsat 영상은 지형보정과 기하보정이 수행된 Level 1GT product를 사용하였다.

이론/모형

다중분광 영상정합에는 OC 기법(Fitch et al., 2002)이 사용되었다. OC 기법은 주파수 영역에서 수행되는 영상정합 기법으로, 한 영상의 푸리에 변환과 다른 영상의 푸리에 변환의 켤레 복소수를 곱하여 교차 상관관계를 구한다.
단일밴드 영상정합 결과에서 오정합에 의한 변위를 제거하기 위해 Heid and Kääb(2012)가 제안한 오정합 필터링 방법을 사용하였다.
남극 빙붕의 흐름속도 관측에는 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR)와 광학영상을 이용한 원격탐사가 효과적으로 이용될 수 있다. 영상레이더 자료에 간섭기법 또는 오프셋 추적기법을 적용하여 빙붕 흐름속도 관측이 가능하다. 영상레이더 간섭기법은 동일 지역에 대해 획득된 2장 이상의 영상으로부터 위상의 차이를 계산하여 지표 고도 또는 변위를 탐지하는데 쓰이고 있다.
σ_dx와 σ_dy는 다중분광 영상정합으로 산출된 변위의 오차로 해석할 수 있다. 이 연구에서는 Han et al. (2016)이 제시한 방법을 사용하여 오정합에 의한 변위를 제거한 후, 난센 빙붕의 흐름속도를 산출하였다.
이 연구에서는 모든 Landsat 영상에 high pass 필터링을 수행한 후 OC 기법을 적용하였다. 영상정합을 위한 기준 창(reference window)의 크기는 64×64 픽셀, 탐색창(search window)의 크기는 256×256 픽셀로 설정하였다.

성능/효과

리브스 빙하의 유동 방향에 의해 지반선 부근에서는 동서 방향의 흐름속도가 지배적으로 나타나며(Fig. 6(a)), 프리슬리 빙하가 합류하는 지점부터는 남북 방향의 속도가 100 m a^-1이상으로 증가하는 것이 관찰된다(Fig. 6(b)).
Fig. 6(c)로 분석된 난센 빙붕의 흐름속도 변화를 고려하면, rift의 발달 초기에 rift 상류에서는 흐름이 빨라지지만 흐름속도 증가율은 11%에 불과하며, rift가 완전히 발달한 이후 rift 상류의 흐름은 다소 감소하여 안정화되고 하류의 흐름은 급격히 가속화됨을 알 수 있다. 이 결과로부터 난센 빙붕에서 대형 rift의 발생 및 빙붕 전면 부분의 붕괴가 빙붕의 흐름속도에 큰 영향을 주지 않는 것으로 판단할 수 있다.
Landsat 다중분광 영상정합으로 산출된 난센 빙붕의 흐름속도에 대한 정량적 검증을 수행하기 위해 빙붕에 설치된 GPS 관측 자료를 이용하였다. KA4 지점에서 Landsat-8 다중분광 영상정합으로 산출된 동서 방향 및 남북 방향의 흐름속도는 GPS로 관측된 흐름속도와 비교하여 최대 2.1 m a^-1의 매우 작은 차이를 보였다(Table 2). 그러나 KA6 지점에서는 Landsat-8 다중분광 영상정합으로 산출된 동서 방향 및 남북 방향의 흐름속도가 GPS로 관측된 흐름속도에 비해 12-13 m a^-1빠른 것으로 나타났다.
Landsat 다중분광 영상정합은 전정색 단일밴드를 사용하는 영상정합에 비해 오정합률이 낮았으며, 최소 14% 더 넓은 영역에서 신뢰할 수 있는 변위를 산출하였다. Landsat 다중분광 영상정합에서 산출된 난센 빙붕의 흐름속도는 GPS로 관측된 흐름속도와 비교하여 2.1 m a^-1의 매우 작은 차이를 나타냈고, 이를 통해 Landsat 다중분광 영상정합이 난센 빙붕의 흐름속도 산출에 유용함을 확인하였다. 난센 빙붕의 흐름속도는 Drygalski 빙하설과 인접한 영역에서 2000년부터 2017년 사이에 급격한 가속화가 관찰되었다.
이 연구에서는 Landsat 다중분광 영상정합을 이용하여 2000년부터 2017년까지 동남극 난센 빙붕의 연간 흐름속도를 관측하고, 속도의 변화를 분석하였다. Landsat 다중분광 영상정합은 전정색 단일밴드를 사용하는 영상정합에 비해 오정합률이 낮았으며, 최소 14% 더 넓은 영역에서 신뢰할 수 있는 변위를 산출하였다. Landsat 다중분광 영상정합에서 산출된 난센 빙붕의 흐름속도는 GPS로 관측된 흐름속도와 비교하여 2.
이 연구를 통해 rift의 발달 초기에 난센 빙붕의 흐름속도 증가를 확인하였다. 그러나 흐름속도 증가율은 11%로 비교적 작았으며, rift 발달 이후 흐름속도는 다소 감소하여 안정화 된 것을 확인하였다. 이를 통해 rift의 진화가 난센 빙붕의 흐름속도에 거의 영향을 주지 않음을 판단할 수 있었다.
이 연구를 통해 rift의 발달 초기에 난센 빙붕의 흐름속도 증가를 확인하였다. 그러나 흐름속도 증가율은 11%로 비교적 작았으며, rift 발달 이후 흐름속도는 다소 감소하여 안정화 된 것을 확인하였다.
그러나 흐름속도 증가율은 11%로 비교적 작았으며, rift 발달 이후 흐름속도는 다소 감소하여 안정화 된 것을 확인하였다. 이를 통해 rift의 진화가 난센 빙붕의 흐름속도에 거의 영향을 주지 않음을 판단할 수 있었다. 이 연구는 난센 빙붕 표면에 형성된 융빙수의 해양 유출이 빙붕의 안정성에 기여한다는 가설과 함께 활용되어 빙붕의 역학적 특성을 규명하고 미래 변화를 예측하는데 기여할 것으로 기대된다.
2000년부터 2017년까지 난센 빙붕의 연간 흐름속도 산출에 활용된 Landsat 다중분광 영상정합은 전정색 단일밴드 영상정합에 비해 최소 14%, 최대 29% 더 넓은 영역에서 변위를 산출하였다. 이를 통해 다중분광 영상정합이 단일밴드 영상정합에 비해 난센 빙붕의 흐름속도 관측에 더 효과적임을 확인하였다.

후속연구

Landsat 다중분광 영상정합으로 산출된 흐름속도의 정확성을 검증하는데 있어 이 연구에서 사용된 GPS자료는 부족할 수 있다. 그러나 영상정합을 통한 변위관측 오차는 주영상과 부영상 간의 위치 오차, 동일한 Landsat 다중분광 영상 사이의 위치 오차와 같은 계통오차(systematic error)가 지배적이다.
이를 통해 rift의 진화가 난센 빙붕의 흐름속도에 거의 영향을 주지 않음을 판단할 수 있었다. 이 연구는 난센 빙붕 표면에 형성된 융빙수의 해양 유출이 빙붕의 안정성에 기여한다는 가설과 함께 활용되어 빙붕의 역학적 특성을 규명하고 미래 변화를 예측하는데 기여할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	빙붕이란?	빙붕(ice shelf)은 육상의 빙하가 해안으로 확장되어 바다에 부유하는 빙체를 의미한다. 빙붕이 붕괴되면 많은 양의 얼음이 바다로 유입되지만 이미 바다에 부유하고 있던 빙붕의 붕괴 자체만으로는 해수면 변동에 직접적인 영향을 미치지 않는다.
	라센 B 빙붕의 붕괴는 어떤 결과를 초래하였는가?	그리고 육상 빙하에 대한 빙붕의 지지력을 불안정하게 할 수 있어 해수면 변화의 잠재적인 원인이 될 수 있다. 서남극에 위치한 라센 B 빙붕(Larsen B Ice Shelf)의 경우 2002년 대규모 붕괴 이후에 인접한 빙하들의 흐름속도가 급격히 가속화 되었으며, 빙체의 감소가 증가하였음이 보고된 바 있다(Scambos et al., 2004).
	난센 빙붕의 붕괴 이후 흐름속도가 가속화 될 것인지 쉽게 예측할 수 없는 이유는?	동남극의 난센 빙붕(Nansen Ice Shelf)은 2016년 4월 빙붕 전면(ice front)에 대규모 붕괴가 발생하였으며(Moctezuma-Flores and Parmiggiani, 2017), 이 붕괴는 빙붕의 역학적 특성 변화에 영향을 줄 수 있다. 최근 연구에 따르면 난센 빙붕 표면에 강을 형성하여 흐르고 있는 융빙수(meltwater)는 지속적으로 바다로 빠져나가고 있는데, 이는 빙붕 하부의 용융(basal melting)과 평형을 이루어 빙붕 붕괴를 촉진시키기보다 막아주는 역할을 하는 것으로 추정되고 있다(Bell et al., 2017).

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Warner, R.C. and J.L. Roberts, 2013. Pine Island Glacier (Antarctica) velocities from Landsat7 images between 2001 and 2011: FFT-based image correlation for images with data gaps, Journal of Glaciology, 59(215): 571-582.

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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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