인공위성을 이용한 벼 재배면적 조사 시범연구

전체 글

(1)D283 | 2010. 1.. 인공위성을 이용한 벼 재배면적 조사 시범연구.

(2) 연구 담당 김 박 송 민. 배 미 성 병. 성 성 환 걸. 연 구 위 원 연 구 원 전 문 연 구 원 (주)BNT이사. 연구총괄, 제 5장 집필 자료수집 및 제 1, 6장 집필 자료수집 및 제 2장 집필 제 3, 4장 집필.

(3) i. 머 리 말. 미국, 유럽 등 선진국들은 1970년대부터 원격탐사 기술을 주요 농산물의 재 배면적과 작황을 산출하는데 활용해 왔다. 국내에서도 2006년에 다목적 실용 위성인 아리랑 2호(Kompsat-2)가 발사되어 고해상도 위성영상 자료가 보다 저 렴한 가격에 공급되게 되어 이를 바탕으로 다양한 분야에서 위성영상의 활용 이 증대되고 있다. 그 동안 선진국에 비해 원격탐사 기술이 비교적 활발하게 적용되지 못했던 농업분야에서도 최근 들어 고해상도 위성영상 자료를 이용한 연구와 시범사업 이 추진되고 있다. 우리나라의 경우 원격탐사 기술의 농업분야 활용은 농촌진 흥청과 통계청을 중심으로 시도되었고, 이들 기관은 중장기적인 추진계획을 수 립하여 발전적인 활용을 모색하고 있으나 아직 활용의 시작단계로 평가된다. 한편, 위성영상 판독 및 활용이 상대적으로 용이한 수산업 분야에서는 한국해 양수산개발원 수산업관측센터를 중심으로 이미 2004년부터 해상 양식장 시설 량 판독과 양식물 생산량 추정에 위성영상을 활용해오고 있다. 이 연구보고서는 선진국과 수산업 분야에 비해 실제적인 원격탐사 기술 도입 이 이루어지지 못한 농업관측 분야중 재배면적 조사에 원격탐사 기술을 도입하 기 위한 시범 연구를 수행한 결과이다. 본 연구를 통해 그동안 타당성 검토 등 의 연구 수준을 넘어 실질적으로 인공위성 기술을 농업관측에의 활용 가능성이 입증되었다. 본 연구를 시작으로 인공위성 기술을 적용할 수 있는 기술적인 기 반이 마련되고, 동시에 우리나라 농업 현실에 적합한 위성영상 처리 기술과 판 독 알고리즘을 개발하여 향후에도 원격탐사 기술을 통해 우리나라 전역에 대해 빠르고 정확한 농업관측정보를 체계적으로 제공할 수 있기를 기대한다. 2010. 1. 한국농촌경제연구원장 오 세 익.

(4) iii. 요. 약. 본 연구는 선진국과 수산업 분야에 비해 실제적인 원격탐사 기술 도입이 이 루어지지 못한 농업관측 분야에 원격탐사 기술을 도입하기 위한 시범 연구를 수행하였다. 농업관측 업무에 원격탐사 기술을 도입하기 위해 선행 연구를 통해 비교적 원격탐사 기술 적용이 용이한 것으로 파악된 벼 재배지역에 대해 위성영상 자 료를 활용하여 벼 재배면적을 산출하였다. 이를 위해 벼 재배면적이 비교적 넓 은 당진지역을 시범지역으로 정하고, 무상 또는 저렴한 가격에 자료 확보가 가 능한 아리랑 2호 위성영상을 사용하여 시범 연구를 추진하였다. 위성영상분류는 크게 객체의 분할(Segmentation)과 분할된 객체를 기준으로 객체기반분류(Object based Classification), 그리고 정확도 검수 부분으로 나누 어 진행하고, 육안판독의 정확도와 현장검증의 정확도를 비교하였다. 육안판독을 통한 정확도 검증이 실제로 현장검증을 통한 정확도와 다르지 않음을 알 수 있었으며, 논에 대한 분류 정확도는 평균 90.8%로 나타났다. 이 연구가 전문가 육안판독을 하지 않고, 현장조사를 통한 보정작업을 하지 않았 다는 점에서 이번 연구의 분류 정확도는 매우 높은 수준으로 평가된다. 향후 전문가 육안판독과 더불어 현장조사를 통한 보정작업이 병행될 때 정확도는 95∼98% 이상 제고될 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구를 통해 그동안 타당성 검토 등의 연구 수준을 넘어 실질적으로 원격 탐사 기술을 농업관측에 활용함으로써 원격탐사를 이용한 벼 재배면적 조사에 서의 농업관측 업무의 가능성은 입증되었다. 그러나, 고해상도 위성영상만을 활용하여 관측 업무를 수행하는 경우 영상 수급의 문제 및 고가의 처리비용 등 으로 사전관측 및 예측 등의 업무를 수행하기는 어려운 문제가 있으므로, 향후 에는 영상처리비용이 적고, Scene 당 활용 면적이 넓어 영상 수급이 비교적 용 이한 중해상도 영상의 도입이 검토 되어야한다는 의견이 제시되었다..

(5) iv ABSTRACT. A Pilot Study on Estimating Rice Acreage with Satellite Images. The purpose of this study is to conduct a pilot study on using satellite images to forecast agricultural outlook. Many developed countries including the United States and the European Union have been using satellite images to produce agricultural statistics and outlook analysis. In Korea, some institutions such as Rural Development Administration, Korea Forest Service and Korea Maritime Institute use satellite images for their works. In this paper, we estimated rice acreage by using satellite images. Rice was chosen because the acreage of the crop can easily be identified by using remote sensing technology. Dangjin, a rural county with a large rice acreage, was chosen as the sample region. Kompsat-2 satellite images were used since they were inexpensive to obtain. The method used to classify satellite images is based on three key concepts: segmentation, object-based classification, and accuracy verification. We compared the accuracy of analyzing satellite images with the accuracy of on-site inspections. We found that the accuracy of analyzing satellite images was not different from the accuracy of on-site inspections. The accuracy of identifying rice paddy fields was very high at 90.8% on average. This study showed that remote sensing technology can actually be used to estimate rice acreage and forecast agricultural outlook. However, since it is difficult to use high-resolution satellite images because they are not readily available, and thus expensive to process, it is necessary to consider using medium-resolution satellite images.. Researchers: Baesung Kim, Misung Park, Sunghwan Song, Byoungkeol Min Research period: 2009. 6. - 2009. 12. E-mail address: bbskim@krei.re.kr, mspark@krei.re.kr, song9370@krei.re.kr, mbkea@bntsolution.com.

(6) v. 차. 례. 제1장 서 론 1. 연구의 배경 및 필요성 ················································································ 1 2. 연구의 목적 ··································································································· 2 3. 선행연구 검토 ······························································································· 4 4. 연구 방법 및 범위 ······················································································· 5 5. 연구의 기대효과 ··························································································· 8. 제2장 위성영상의 활용 현황 1. 위성영상의 활용분야 ···················································································· 9 2. 위성영상의 구분 ························································································· 16 3. 국내 원격탐사기술 활용 사례 ··································································· 18. 제3장 위성영상을 활용한 재배면적 조사방법 1. 연구대상지 ··································································································· 27 2. 연구재료 ······································································································ 29 3. 참조자료 구축 ····························································································· 31 4. 위성영상전처리 ··························································································· 35 5. 위성영상분류 ······························································································· 45. 제4장 재배면적 분류결과 및 정확도 검증 1. 재배면적 분류결과 ····················································································· 61.

(7) vi 2. 정확도검증 ··································································································· 67 3. 현장조사 ······································································································ 73. 제5장 향후 추진 방향 1. 농업관측 활용 가능분야 및 한계 ····························································· 75 2. 중해상도 활용의 필요성 ············································································ 79 3. 활용 프로세스 사례 연구(MARS) ···························································· 82 4. 농업관측에 위성영상 활용 기본방향 ······················································· 87. 제6장 요약 및 결론 ························································································ 91. 부록 1: 현장조사 대장 샘플 ············································································· 95 2: KOMSAT-2 위성 ················································································· 97. 참고 문헌 ··········································································································· 101.

(8) vii. 표 차 례. 제2장 표 2-1. 위성영상 활용분야 분류기준 ···························································· 9 표 2-2. Landsat 영상을 이용한 임업분야의 연구 ····································· 11 표 2-3. 위성영상을 이용한 환경분야의 연구 ············································ 12 표 2-4. 위성영상을 이용한 농업분야의 연구 ············································ 13 표 2-5. 위성영상을 이용한 해양분야의 연구 ············································ 13 표 2-6. 위성영상을 이용한 지질자원분야의 연구 ····································· 14 표 2-7. 인공위성영상의 활용분야별 현황 ·················································· 15 표 2-8. 위성영상자료의 해상도 종류 및 설명 ·········································· 17 표 2-9. 공간해상도에 따른 위성영상의 구분 ············································ 18 제3장 표 3-1. 전국 논면적 기준 상위 5개 시군 ·················································· 27 표 3-2. 위성영상 재원 ·················································································· 30 표 3-3. 좌표체계 정의 ·················································································· 32 표 3-4. 보유 수치지형도 ·············································································· 33 표 3-5. 영상별 정확도 검증(RMSE) 결과 ·················································· 41 표 3-6. 객체분할 파라메터 테스트 결과 값 ·············································· 53 표 3-7. 영상별 1, 2차 분류정확도 결과 비교 ··········································· 60 제4장 표 4-1. 1차 랜덤포인트의 정확도 결과 ······················································ 68 표 4-2. 2차 랜덤포인트의 정확도 결과 ······················································ 69 표 4-3. 3차 랜덤포인트의 정확도 결과 ······················································ 69.

(9) viii 표 4-4. 4차 랜덤포인트의 정확도 결과 ······················································ 70 표 4-5. 1∼4차 랜덤포인트의 정확도 평균 ················································ 70 표 4-6. 농경지 분류결과 면적과 타 자료의 비교 ····································· 71 표 4-7. 랜덤포인트의 육안판독 및 현장조사 결과 비교 ························· 74.

(10) ix. 그 림 차 례. 제1장 그림 1-1. 연구 목표 ························································································ 3 그림 1-2. 연구 개요 ························································································ 6 제2장 그림 2-1. 토지이용변화 지역(2006-1995/1999) 파악 ································ 19 그림 2-2. 용인지역의 농경지지도 ······························································· 20 그림 2-3. 국립농업과학원 사례 ··································································· 21 그림 2-4. 통계청 분류맵 ·············································································· 22 그림 2-5. 환경부 토지피복지도 ··································································· 23 그림 2-6. GPS 피해목 위치 측정(피해목(적색)) ······································· 25 그림 2-7. IKONOS 기하보정-재선충 피해지탐지 ····································· 25 그림 2-8. 양식장 추출 및 시설량 산출(해남군) ········································ 26 제3장 그림 3-1. 연구대상지 정보 ·········································································· 28 그림 3-2. 위성영상 검색 결과 1 ································································· 29 그림 3-3. 위성영상 검색 결과 2 ································································· 30 그림 3-4. 참고자료 및 DEM 구축 과정 ···················································· 32 그림 3-5. 대상지내 참조자료(도로) ····························································· 34 그림 3-6. 입수된 영상 중 멀티밴드의 원본형태 ······································· 36 그림 3-7. 융합한 4m 멀티밴드와 흑백밴드 비교 ····································· 36 그림 3-8. 4m 멀티밴드와 1m 멀티밴드 비교 ············································ 37 그림 3-9. 수치적 미분편위수정 기법을 이용한 정사보정 과정 ·············· 38.

(11) x 그림 3-10. 정사보정 결과 ·············································································· 39 그림 3-11. 육안판독을 통한 정확도 검증 ···················································· 40 그림 3-12. 영상의 모자익 ·············································································· 42 그림 3-13. 16bit영상과 8bit영상 비교 ·························································· 43 그림 3-14. 영상의 Rescale 전후 용량 비교 ················································· 43 그림 3-15. 모자익 영상의 분할 ····································································· 44 그림 3-16. 영상의 분류수행과정 ································································· 45 그림 3-17. 다해상도 분할(Multiresolution Segmentation)을 이용한 객체분할 ·· 47 그림 3-18. 1차 Scale Test ·············································································· 49 그림 3-19. 2차 Scale Test ·············································································· 50 그림 3-20. Shape Test ···················································································· 52 그림 3-21. Scene Test ···················································································· 53 그림 3-22. 스트래칭한 영상의 Scale 구분 ··················································· 54 그림 3-23. 분류 클래스 지정(10개 항목) ····················································· 56 그림 3-24. 훈련지역(TTA) 선정 및 1차 분류결과 예시 ···························· 56 그림 3-25. 영상 내 유사 분광값을 가진 항목 ············································ 57 그림 3-26. 1차 분류 후 훈련지역(TTA) 추가지정 및 2차 분류결과 예시 ····· 58 그림 3-27. 1, 2차 에러매트릭스 결과 비교 예시 ······································· 59 제4장 그림 4-1. 대상영상 중 Subset 영상 ···························································· 61 그림 4-2. Scene별 객체분류결과 ································································· 62 그림 4-3. 분류결과의 벡터추출 방식(raster와 smoothed) 비교 ··············· 64 그림 4-4. 분류결과의 최종결과물 생성과정 ·············································· 64 그림 4-5. 동일패스 여부에 따른 객체분류결과 편집방법 ························ 65 그림 4-6. 대상지역의 객체기반분류 결과 ·················································· 66 그림 4-7. 랜덤포인트 생성 및 정확도 산출 ·············································· 68 그림 4-8. 연속지적도상에 다른 용도로 분류된 논 ································· 72.

(12) xi 그림 4-9. 현장조사 결과 ·············································································· 73 제5장 그림 5-1. 농업관측 활용 가능 분야 ··························································· 77 그림 5-2. 중해상도 활용의 필요성 ····························································· 81 그림 5-3. MARS FOOD-SEC ······································································ 86 그림 5-4. 유관 기관과의 연계 ····································································· 89.

(13) 1. 제. 1. 장. 서 론. 1. 연구의 배경 및 필요성. ○. 이 연구는 선진국 및 수산업 등 다른 분야에 비해 원격탐사 기술의 응용이 미진한 농업관측 분야에 인공위성 영상의 활용 가능성을 탐색하기 위한 시범 연구로 수행됨.. ○. 위성영상과 항공사진 등을 이용한 원격탐사(Remote Sensing) 기술은 짧은 시간 내에 비교적 넓은 면적에 대한 정밀한 사진자료를 획득할 수 있어 미 국 등의 선진국에서는 이미 오래 전부터 주요 농산물의 재배면적과 작황을 산출하는 등 농업 분야에 원격탐사 기술을 활용해왔음.. ○. 국내에서도 2006년에 공간해상도 1m급의 지구관측위성인 아리랑 2호 (Kompsat-2)가 발사되어 고해상도 위성영상 자료가 공급되기 시작하면서 외국산에 비해 저렴한 가격을 바탕으로 다양한 분야에서 위성영상의 활용 이 증대하고 있음.. ○. 그동안 선진국에 비해 원격탐사 기술이 비교적 활발하게 적용되지 못했던.

(14) 2 농업분야에서도 최근들어 고해상도 위성영상 자료를 이용한 연구와 시범 사 업이 추진되고 있음. ○. 원격탐사 기술을 농업분야에 활용하기 위한 시도는 농촌진흥청을 중심으로 우선적으로 시작되었고, 통계청에서도 농업통계 생산에 원격탐사 기술을 도 입하기 위해 시범 사업을 실시하고 중장기적인 추진계획을 수립하고 있음.. ○. 한편, 수산업 분야에서는 농림수산식품부와 한국해양수산개발원 수산업관 측센터를 중심으로 이미 2004년도부터 해상 양식장 시설량 판독과 양식물 생산량 추정에 위성영상을 활용해오고 있음.. ○. 반면, 한국농촌경제연구원에서는 1999년에 농업관측센터를 설치하고 수산 업 분야보다 먼저 관측업무를 수행해왔음에도 아직 농업관측 업무에 원격탐 사 기술을 도입하기 위한 시도는 타당성을 파악하기 위한 연구 수준에 머물 러 있음.. 2. 연구의 목적. ○. 본 연구는 선진국과 수산업 분야에 비해 원격탐사 기술 도입이 이루어지지 못한 농업관측 분야에 원격탐사 기술을 도입하기 위한 시범 연구임.. ○. 농업관측 업무에 원격탐사 기술을 도입하기 위해 선행 연구를 통해 비교적 원격탐사 기술 적용이 용이한 것으로 파악된 벼 재배지역에 대해 위성영상 자료를 활용하여 벼 재배면적을 산출하고자 함.. ○. 위성영상을 이용한 벼 재배면적 산출은 위성영상 객체분할을 한 후 객체기.

(15) 3 반 분류 과정을 통해 수행하며, 분류 결과의 검증을 위해 현장조사를 수행 함. 본 연구는 육안판독 등 정확도 증가를 위한 인위적인 작업을 수행하지 않고 기계적인 분류작업에 의해 결과를 도출하는 과정임. ○. 이를 위해 벼 재배면적이 넓은 1개 시군을 선정하고, 무상 또는 저렴한 가격에 자료 확보가 가능한 아리랑 2호(Kompsat-2) 위성영상을 사용하여 시범 연구 를 추진함. 그림 1-1. 연구 목표.

(16) 4. 3. 선행연구 검토. ○. 문상기 외 3인(2005)은 LANDSAT ETM1 영상과 1 : 25,000 수치지형도를 활용하여 광릉 산림 소유역의 지형, 식생 및 토양과 관련된 변수들의 공간적 특성을 정량화하였음. 특히, 계절적 특성을 살펴보기 위하여 1999년 6월, 200년 9월, 2001년 9월, 2002년 2월 등의 네 위성영상을 활용하여 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 도출하였음.. ○. 김충실 외 2인(2005)은 문헌연구와 전문가 인터뷰를 통하여 미국, 일본, EU 등의 위성활용 사례를 정리하고 항공우주기술의 농업통계분야 활용방안을 제시하였음.. ○. 권오복 외 1인(2007)은 문헌연구, 유관기관 방문‧전화‧인터넷 조사 등을 통 해 위성자료의 국내외 적용 사례를 검토하고, 농업관측업무 도입에 대한 기 술적, 경제적 타당성을 규명하였음.. ○. 홍석영 외 4인(2008)은 LANDSAT TM2 영상과 1 : 350,000 지도를 활용하 여 북한지역의 논, 밭, 산림, 나지, 초지, 물, 간척지, 염전, 건물․주거지, 기 타 10개의 분류 항목에 대한 토지피복도를 작성하였음.. ○. 김충실 외 6인(2008)은 KOMPSAT-2호3의 6월과 9월 촬영된 영상과 1 :. 1. LANDSAT ETM: Landsat 위성에 탑재된 공간해상도 15m를 지원하는 Panchromatic Mode가 포함된 ETM+(Enhanced Thematic Mapper+) sensor임. LANDSAT TM(Thematic Mapper): Landsat 위성에 기본적으로 탑재되어 있는 30m의 공간해상도를 가지는 radiometric sensor임. KOMPSAT-2호: 2006년 7월 28일 대한민국의 한국 항공우주연구원(KARI)이 발사한 다목적 실용위성임.. 2. 3.

(17) 5 25,000 수치지형도를 활용하여 경북 고위군 고로면 지역의 경지면적을 추정 하였음. ○. 김배성 외 1인(2009)은 문헌연구와 유관기관 방문을 통해 위성자료의 국내 외 최근 적용 사례를 검토한 후, 위성정보를 농업관측에 활용하기 위한 비용 을 산출하였음. 또한 사례지역‧품목 선정 및 향후 사업 추진 체계를 확립하 여 중장기적으로 위성정보를 농업관측에 활용하기 위한 기초 연구를 수행하 였음.. 4. 연구 방법 및 범위. ○. 본 연구는 크게 2가지로 나눌 수 있음. - 첫 번째, 시범 연구 품목 및 1개 시군을 시범 대상지역으로 선정하여 위 성영상 및 참조 자료를 확보함. - 두 번째, 시범 대상지역에 대해 확보된 위성영상을 활용해 위성영상 분 류 기법으로 벼 재배면적을 산출 및 산출 결과를 검증함.. ○. 시범 연구지역 선정 및 대상지역 자료 구축 - 벼재배가 활발한 지역들을 검토하여 1개 시군을 대상지역으로 선정 - 연구수행을 위한 기본자료 확보 및 구축(위성영상, 수치지형도 등). ○. 벼 재배면적 산출 - 시범 대상지역에 대해 확보된 고해상도 위성영상(Kompsat-2) 처리 - 위성영상 분류기법을 사용한 벼 재배면적 산출 - 위성영상을 이용한 벼 재배면적 산출 결과의 검증.

(18) 6 그림 1-2. 연구 개요. ○ 연구대상 지역은 벼 재배면적 비중에 비교적 높고, 통계청, 농진청 등 다른 연구기관의 위성영상 분석지역과 중복되지 않은 지역을 고려하여 당진군을 선정하였음. ○ 위성영상의 구입은 항공우주연구원이 아리랑 2호를 활용해서 촬영한 영상 을 연구진이 구입하여, 영상의 판독과 분석은 위성영상 전문분석업체인 (주)BNT솔루션에 의뢰하여 수행하였음. ○ 위성영상의 판독 및 분석과정에서 연구진과 (주)BNT솔루션은 연구의 방향 과 분석의 내용에 대해 수차례에 걸쳐 다음과 같은 협의를 함..

(19) 7. ○. 주요 업무협의회 일정 및 내용 구분. 일시. 주요 내용. 업무협의회. 2009년 6월 8일. -시범 연구 품목 및 대상지역 선정 -다목적위성 영상자료 촬용 의뢰. 착수 보고회. 2009년 6월 29일. -위탁용역업무 착수보고회 -연구 방향 협의. 영상자료 구매. 2009년 7월 22일. -다목적위성 영상자료 구매(당진군). 2009년 9월 16～17일. -당진군 영상의 문제점 보완 요청 -당진군 벼 재배면적과 생산량 조사. 2009년 10월 16일. -재배면적 분류과정에서 찾은 영상오류 문의사항. 현장 조사. 2009년 12월 2～3일. -당진군 재배면적 분류결과 검증을 위한 현장조사 -인공위성관련 향후 추진일정 협의. 최종 보고회. 2009년 12월 10일. -재배면적 분류 결과 -농업관측에 위성영상 활용 방안 협의. 영상관련 업무협의 및 현장실사 중간 보고회. 5. 연구의 기대효과. ○. 농업관측 업무에 원격탐사 기술을 도입하게 되면 그동안 주산지 모니터들에 대한 전화조사에 크게 의존해왔던 관측업무 방식을 보다 과학적인 방식으로 대체하고, 이에 따라 비용절감 및 관측정보의 정확도 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대됨.. ○. 본 연구를 통해 그동안 타당성 검토 등의 연구 수준을 넘어 실질적으로 원격 탐사 기술을 농업관측에 활용함으로써 농업관측 업무의 새로운 지평이 열릴 것으로 예상됨..

(20) 8. ○. 본 연구를 시작으로 현재 농업관측센터에서 담당하고 있는 다른 품목에도 원격탐사 기술을 적용할 수 있는 기술적인 기반이 마련될 수 있을 것으로 기대되며, 동시에 우리나라 농업 현실에 적합한 위성영상 처리 기술과 판독 알고리즘을 개발하여 향후에는 원격탐사 기술을 통해 우리나라 전역에 대해 빠르고 정확한 농업관측 정보를 체계적으로 제공할 수 있을 것으로 기대됨..

(21) 9. 제. 2. 장. 위성영상의 활용 현황4. 1. 위성영상의 활용분야. ○. 위성영상의 활용분야는 분류목적 또는 분류자의 의도에 따라 다양하게 구분 할 수 있음. 위성영상의 활용분야는 주로 지도제작, 임업, 환경, 농업, 해양, 지질자원, 기상‧기후, 수자원, 기타 분야로 구분할 수 있음. 표 2-1. 위성영상 활용분야 분류기준 분야 지도제작. 지도제작, 고도값 추출, 변화탐지 등. 임업. 산림피복분류, 산림재해 모니터링, 산림자원 정보 구축 등. 환경. 환경계획, 환경모델링 및 모니터링, 환경영향평가, 피복분류 등. 농업. 작황분석, 농업재해모니터링 등. 해양. 빙하탐지, 어업관리, 갯벌생태계조사 등. 지질자원. 선구조 추출, 광물탐지, 지질재해조사 등. 기상·기후. 대기보정, 기상모니터링, 대기오염분석 등. 수자원 기타. 4. 분류기준. 수질관리, 수자원재해모니터링, 습지변화탐지 등 영상자료의 전처리기법 또는 알고리즘개발, 정확도평가 등. 「위성정보의 농업관측 활용방안」2009. 김배성외. 의 내용을 요약 정리한 것임..

(22) 10. 2.1. 지도제작 ○. 지금까지 지도제작은 인공위성영상보다는 지형지물 식별 능력이 우수한 항 공사진을 이용하여 주로 활용하고 있음. 위성영상을 이용한 지도제작은 1990년대부터 SPOT 위성을 이용하여 지도제작이 실험적으로 수행되었음. 최근 들어 1m 급 고해상도 위성영상이 상용화됨에 따라 수치영상처리 시스 템 및 위성영상을 이용한 수치도화 등 고해상도 위성영상을 이용한 수치지 도 제작기술 개발이 이루어지고 있음.. ○. 지도제작에 주로 사용되었던 위성영상은 공간해상도 5~20m급의 아리랑1호, IRS-1C, SPOT등 중해상도 위성영상이 많이 활용되었으며, 이 중에서 스테 레오 영상획득이 가능하고 비교적 안정적인 시스템을 가지고 있는 SPOT 위 성영상을 가장 많이 활용하였음. 그러나 향후 IKONOS, 아리랑2호 등의 고 해상도 위성영상을 이용한 지도제작이 활발해질 전망임.. 2.2. 임업분야 ○. 임업분야에서는 위성영상을 이용하여 식생현황, 임상구분, 산지이용현황, 산 림재해현황 등과 같은 다양한 정보를 추출하고 있음. 자원의 변화상태를 관 찰하는 모니터링 시스템개발과 산불피해 현황 분석 등에도 많이 활용되고 있음. 임업분야에 활용되고 있는 위성영상은 주로 분광특성을 이용하여 분 석하기 때문에 대부분 Landsat 영상을 이용하고 있음. Landsat 영상을 이용 한 임업분야의 연구는 다음과 같음..

(23) 11 표 2-2. Landsat 영상을 이용한 임업분야의 연구 제목 원격탐사에 의한 산림정보처리해석 원격탐사에 의한 솔잎혹파리 피해동태분석 원격탐사에 의한 북한의 산림자원조사 원격탐사에 의한 산림측정기법개발 인공위성자료를 이용한 북한의 산림황폐지 조사 인공위성자료를 이용한 산림자원의 변화탐지 산불 피해현황 분석. 주요 연구내용 -지형 정보처리기법 개발 -임분구조 및 생장특성 해석 -솔잎혹파리 피해지역 분석 -피해지역 확산경로 예측. 활용영상 Landsat TM Landsat TM. -북한의 토지이용 형태 및 임상구분 -임상별 산림면적 분석. Landsat TM. -비무장지대의 산림 실태조사 -최적 임상 분류방법 개발 -임상별 산림자원량 추정식 유도 및 -자원량산출 -황폐 산지유형 구분 -산림황폐지 유형별 면적 산출. Landsat TM. Landsat TM. -시기별 산림 및 토지이용 형태변화 -지역별, 요인별 산림자원의 -변화특성 분석. Landsat TM. -산불 피해지역 및 피해정도 구분. Landsat TM. 2.3. 환경분야 ○. 환경분야는 그 범위가 넓고 다른 분야와 상호연관성이 높기 때문에 위성영 상을 가장 활발히 활용하는 분야 중 하나임. 주로 식생분류, 토지피복분류에 위성영상을 많이 활용하여 왔으며 수질오염과 갯벌관리, 수자원 및 유역관 리, 환경모델링 등에도 위성영상의 활용이 증가하는 추세임. 활용범위가 넓 은 만큼 사용되는 위성영상의 종류 또한 다양함..

(24) 12 표 2-3. 위성영상을 이용한 환경분야의 연구 제목. 주요 연구내용. 자연환경 부분의 원격탐사기법. -활용 가능영상 및 한계. 활용방안에 관한 연구. -활용분야 제시. 생태자연도 작성 및 활용을 위한 원격탐사기법연구I (토지피복분류도구축중심) 인공위성 영상자료를 이용한 토지피복 분류. Landsat TM -토지 피복분류도의 정의 -토지 피복분류도의 구축 사례. Landsat TM. -토지 피복분류 항목의 선정 및 -구축방안 -남한지역 토지 피복분류도 작성 -기하보정을 위한 GCP 선정 및 측정. Landsat TM. -지도첩 제작. 생태자연도 작성 및 활용을. -습지의 정의. 위한 원격탐사기법연구III. -습지 분류사례 분석. (하천주변습지분류도구축중심). -하천 주변습지 분류도 작성 -남북한 토지 피복분류도 구축. 인공위성 영상자료를 이용한 토지피복 분류도 구축. 활용영상. -기하보정을 위한 GCP 선정 및 추출. Landsat TM, IKONOS Landsat TM, 아리랑 1호, IKONOS. 2.4. 농업분야 ○. 농업분야에서는 농작물 분류 및 구분, 농업 토양 분석, 농업기상분석, 농업재 해 분석, 작황예측 등에 위성영상을 이용하고 있음. 주로 Landsat TM, NOAA, Radarsat, IRS-1C등 중·저해상도 위성영상을 이용하여 작황상태를 분석하거나 농업재해를 측정하고 있음..

(25) 13 표 2-4. 위성영상을 이용한 농업분야의 연구 제목 원격탐사 영상자료를 이용한 농업재해 추정연구. 주요 연구내용 -홍수피해추정 -토양침식도작성 -벼 재배면적 추정. 위성자료를 이용한 작황진단 연구. -벼 생육주제도 작성 -벼 침수지역 파악. 활용영상 Landsat TM, IRS-1C Landsat TM, Radarsat. 위성영상 자료분석에 의한 토지이용 변화분석. -지표면 피복분류 변화탐지. Landsat TM. 인공위성 화상분석을 통한 북한의 농경지 이용현황 연구. -지표면 피복분류. Landsat TM. 2.5. 해양 분야 ○. 해양 분야는 수산자원 분석, 연안과 양식어장 관리, 갯벌 등 생태계관리, 해 양오염 등의 연구에 위성영상을 이용하고 있음. 해양분야에 활용되고 있는 위성영상의 종류로는 SeaWiFS, OSMI, MODIS 등 광대역 저해상도 위성영 상을 이용하고 있음. 연안지역과 관련해서는 Landsat, SPOT, IRS 등 중해상 도의 위성영상이 활용되고 있음. 표 2-5. 위성영상을 이용한 해양분야의 연구 제목. 주요 연구내용. 활용영상. 연안 어장환경 모니터링 기법개발. -환경 민감도 지도작성. Landsat TM. 시화호 외해 연안 환경영향조사. -시화호 방류가 인근해역에 -미치는 영향범위판정. Landsat TM. 갯벌 생태계 조사 및 지속가능한 이용방안 연구. -갯벌 생태지도 및 GIS Db화. 연안 부유퇴적물 거동에 대한 퇴적역학적 모델 구축. -육상에서 유입되는 부유물질의 이동과 퇴적과정 규명. Landsat ETM. 연안역에서의 육지와 해양 상호작용 연구. -섬진강,낙동강 하구역에서의 -부유물질 이동과 퇴적수지의 정량화. Landsat ETM. -서식지분류. Landsat TM.

(26) 14. 2.6. 지질자원 분야 ○. 지질분야에서는 Landsat TM, IRS-1C 등의 광학영상과 ERS, JERS 및 Radarsat과 같은 SAR 영상이 많이 이용되고 있음. 원격탐사의 지질학적 응 용분야는 주로 암종구분에 의한 지질도 작성, 선구조 추출에 의한 지하수 탐사, 지질구조 판독에 의한 광물자원탐사, 산사태, 산불, 지반침하 와 같은 지질재해의 모니터링 등이 있음. 표 2-6. 위성영상을 이용한 지질자원분야의 연구 제목. 주요 연구내용 -암석의 분광반사율 측정 및 -Landsat자료와의 비교분석을 -통한 변질대 추출. 원격탐사 자료응용 기술연구 -화성암, 퇴적암, 변성암의 분광 -반사율 측정 및 영상자료와의 비교 -분석을 통한 지질판독 사례 분석 원격탐사에 의한 발전소 주변해역의 온배수 영향조사. -발전소 주변해역의 온배수 -영향조사. 활용영상. Landsat TM, SPOT, Radarsat. Landsat TM, 항공다중분광주 사기. -산사태 위치 탐지 비교 다목적 실용위성을 이용한 지상활용 및 검보정. 위성영상을 이용한 산불감시 및 GIS를 이용한 산불 위험정보 관리시스템 개발. -산사태 예측 -한반도 농림지역의 인위적 피복변화에 대한 감지 시스템개발 -위성영상을 이용한 산불피해지역 및 -취약지역 탐지 -GIS 공간분석기법을 통한 -산불 피해지역분석. 아리랑1호 EOC, IRS, Landsat TM. 아리랑1호EOC,L andsat TM.