Ⅱ. 국립공원 해안공간정보 연구
Ⅱ. 국립공원 해안공간정보 연구 3. 자료 처리
[그림 2-28] 대기보정을 위한 입력인자 예시
[그림 2-29] 대기보정 전 radiance 영상과 스펙트럼(좌), 대기보정 후 reflectance 영상과 스펙트럼(우)
2) 수면반사 보정
(1) 수면반사 보정은 수면에서 반사된 거울반사를 보정하는 과정으로 Headley(2005)가 제안한 알고리즘을 이용하였음
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[그림 2-30] 수면반사 보정을 위한 샘플화소 선택 예시
(3) 수면반사 보정에 사용되는 근적외선 밴드는 754.5 nm에 해당하는 밴드를 사용하였고 [그림2-30]에서 와 같이 선택한 샘플화소와 근적외선 밴드를 이용하여 Headley 알고리즘을 영상 전체에 적용함[그림 2-31]
[그림 2-31] 수면반사 보정 전후 영상 비교
3) 수심에 따른 반사율 변화 보정
(1) 전자기에너지(태양광)은 물에 의해 흡수되며, 수체기둥의 깊이(수심)가 깊어질수록 흡수량은 지수형태를 보이며 기하급수적으로 증가하기 때문에 해저면에 도달하는 광량이 기하급수적으로 감소하므로 해저면에 대한 반사에너지를 분석하기 위해서는 수심에 의한 반사율 변화를 보정하여야 함
(2) 먼저, 수면반사 보정이 완료된 수체반사율 영상에서 수심 1 m 간격으로 동일 재질(모래)에 대한 반사율 샘플을 수집하였으며, 여기서 수심은 다양한 수심측량자료(CZMIL, Multi-beam, Single-beam)를 이 용하였음[그림 2-32]
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[그림 2-32] 수심 1m 간격의 반사율 샘플 수집 장면 예시(좌), 수심측량자료(우)
(3) 그 후 [그림 2-33]의 예시와 같이 각 밴드별로 수심에 대한 반사율을 그래프로 도식하고, 지수형태의 정합(fitting) 모델을 구축함
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[그림 2-33] 수심에 따른 모래의 반사율 변화 모델 예시
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(4) 반사율 변화 모델을 통해 각 수심대에서 발생하는 반사율의 변화를 알 수 있고, 이를 이용하여 각 수심 대에 대한 반사율 변화 보정량을 추정할 수 있음[그림 2-34]
[그림 2-34] 수심에 따른 반사율 변화 모델을 기반으로 한 수심별 반사율 보정량 추정치
나. 연안 서식지 유형 분류
연안습지 유형분류는 [그림 2-35]와 같이 분류 등급 정의, 훈련샘플 수집, 초분광영상을 이용한 유형 분류, 참조자료를 이용한 수정 및 편집의 과정으로 진행됨
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1) 분류 등급 정의
(1) 연안생태계를 구성하는 주요 생물들은 동‧식물플랑크톤, 저서규조류, 해조류, 해초류, 저서무척추동물, 염생식물, 해초류 등이 있으며, 이러한 생물들은 조석, 퇴적상의 입도조성, 침수 시 해수의 특성, 조석의 정도와 해류 등의 해양에너지 및 환경 요인에 따라 종 분포가 달라짐
(2) 그 중, 연안의 서식지 형태를 단편적으로 이해할 수 있고 가장 기본적인 물리조건을 고려하여 지형과 기질을 암반, 자갈, 모래, 뻘 등 4단계로 서식지 유형을 분류하였으며, 육역의 경우 8개의 대분류, 20개 중분류 체계를 적용해 총 24단계로 유형 분류 등급을 정의하였음[표 2-5]
대분류 중분류 색상코드
R G B 비고
시가화 건조지역
주거지역 254 230 194
공업지역 192 132 132
상업지역 237 131 184
문화·체육·휴양지역 246 113 138
교통지역 247 65 42
공공시설지역 246 177 18
농업지역
논 255 255 191
밭 247 249 102
시설 재배지 223 220 115
과수원 184 177 44
기타 재배지 184 145 18
산림지역
활열수림 51 160 44
침엽수림 10 79 64
혼효림 51 102 51
초지 자연초지 161 213 148
인공초지 96 126 51
해안사구 해안사구 124 30 162
나지 나지 193 219 236
수역 수역 180 167 208
내륙수 내륙수 62 167 255
연안습지
암반 171 182 165
자갈 171 197 202
모래 244 230 168
뻘 153 116 153
[표 2-5] 분류 등급 정의
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2) 기준 분광반사율 수집
(1) 초분광영상을 이용하여 각 화소의 유형이 무엇인지 분류하기 위해서 기준이 되는 분광반사율(훈련샘플) 을 사용한 초분광영상에서 수집하였음
(2) 훈련샘플은 영상의 변이를 고려하여 30개 화소의 분광반사율을 평균하여 정의하였으며 [그림 2-36]은 각 재질 별 기준 스펙트럼을 각각 보여주고 있음
[그림 2-36] 훈련샘플 수집을 통해 정의한 기준 분광반사율
3) 초분광영상을 이용한 재질 분류
(1) (자동)재질 분류 알고리즘
① 기준 분광반사율을 이용하여 영상의 각 화소의 재질이 무엇인지 분류하기 위하여 감독분류 알고리즘 중 하나인 분광각매퍼(spectral angle mapper : SAM) 알고리즘을 이용하였음
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③ 분광각매퍼(SAM) 알고리즘은 이러한 변이와 오차로 인한 오분류를 최소화하기 위하여 분광반사율 을 밴드수 공간의 벡터로 가정한 후 벡터의 방향을 각으로 비교하며 이 방법은 분광반사율의 증감 패턴을 비교함으로써 절대값을 비교하는 것보다 형태를 비교하는 방법에 해당함
④ [그림 2-37]은 분광각매퍼 알고리즘의 원리를 보여주고 있으며, 여기에서 α는 두 스펙트럼 간의 분광각, x는 영상(화소) 스펙트럼 벡터, r은 기준 스펙트럼 벡터를 의미함
[그림 2-37] 분광각매퍼 분류 알고리즘의 원리
(2) 분광각매퍼 알고리즘을 이용한 영상 유형 분류
① 위에서 언급한 3가지 기준 분광반사율과 분광각매퍼 알고리즘을 이용하여 보정이 완료된 초분광영 상에 대한 분류를 수행하였음
② 분광각매퍼 알고리즘은 기준 분광반사율과 각 화소의 분광반사율의 각을 비교함으로써 화소를 가 장 각이 작은 기준 분광반사율에 해당하는 등급으로 분류하지만 초기 분류 결과에는 영상의 잡음 이나 다양한 환경적 변이로 인해 오분류 화소가 다수 존재함
③ 이러한 오분류 화소를 최소화하기 위하여 주변 화소의 등급 분포를 비교하는 majority 필터링 방 법을 적용하였고, [그림 2-38]은 보정이 완료된 영상과 SAM 분류결과 영상, 그리고 필터링을 적 용한 분류결과 영상을 예로 보여주고 있음
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[그림 2-38] 보정완료 영상, SAM 분류영상, 필터링 적용 영상 예시
(3) 분류 결과의 벡터화
① 영상을 이용한 재질 분류 결과는 영상과 같은 격자(raster) 형태의 자료로 용량이 매우 크고 다른 자료와 중첩이 불가능하다는 단점을 갖고 있음
② 따라서 격자 자료를 벡터 자료로 변환함으로써 용량의 감소와 중첩이 용이하도록 하였고 [그림 2-39]는 유형분류 격자자료를 벡터로 변환한 결과를 보여주고 있음
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다. 연안 서식지 유형 분류 결과 수정 및 편집
1) 수심자료를 이용한 수정 및 편집
(1) 수심측량 자료는 멀티빔이나 싱글빔과 같이 선박을 이용하여 측량한 자료, 그리고 선박이 접근하지 못하 는 수심이 매우 얕은 구간의 경우 항공레이저 수심측량자료(CZMIL)를 이용함
(2) 수심자료에서 암반의 경우 주변에 비해 수심이 얕고, 불규칙한 형태를 보임으로써 주변의 모래 또는 뻘 과 명확한 경계를 볼 수 있기 때문에 벡터로 변환한 유형분류 자료를 수심측량 자료와 중첩한 후 그 암 반 분류 결과에 대한 오류와 경계를 수정, 편집함[그림 2-40]
[그림 2-40] 수심측량 자료를 이용한 편집 사례
2) 편집 결과
본 연구에서는 초분광영상에 대한 전처리, 기준 분광반사율과 분광각매퍼 알고리즘을 이용한 자동 분류, 그리고 참조자료를 이용한 수동편집 과정을 거쳐 최종 연안습지 유형 분류 결과를 획득함[그림 2-41]
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[그림 2-41] 편집 결과 예시
라. 연안 서식지 유형 분포도 제작
1) 연안 서식지 유형 분포도는 연안육역과 연안습지를 연속적으로 표현하기 위하여 육역 유형 분류 결과 와 해역 유형 분류 결과를 융합하여 도면으로 제작하였음[그림 2-42]
2) 도면에는 조사 세부사양, 경고문구, 축척 및 색인도 등을 함께 표현하였음
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[그림 2-42] 제작된 연안 서식지 유형 분포도 예시
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