Development of Red Tide Detection Techniques by Using the Satellite and UAV Images
- Alternative Title
- 위성영상 및 무인항공영상을 이용한 적조탐지기술개발
- Abstract
- Harmful algal blooms(HABs)라고도 불리는 적조는 1982년 진해만에서 처음 관찰된 이후 해마다 발생 범위가 광역화되고 있으며, 그 농도와 지속일수가 증가하는 추세를 보이고 있다. 그에 따라 관광산업, 수산양식업 분야의 경제적 피해도 증가하고 있어 적조 현상은 국가적인 문제로 대두되고 있다. 국립수산과학원에 따르면 대한민국 연안에 발생하는 적조는 주로 Cochlodinium polykrikoides 종에 의해 발생하며 1995년에 약 764 억 원, 2007년에 약 115 억 원의 막대한 경제적 손실을 입혔으며 매년 크고 작은 피해가 발생하였다. 현재 적조방제에 사용되는 방법으로는 황토 살포가 유일하다고 할 수 있으며, 추가로 적조방제 신물질의 개발 등의 연구가 진행되고 있다.
이러한 적조의 특성상 적조에 의한 피해를 줄이기 위해서는 적조발생의 적합한 환경을 파악하여 대비하고 적조가 발생한 후에는 신속하고 정확하게 탐지하여 빠른 대처를 통해 그 피해를 최소화하는 것이 효율적이라 할 수 있다.
본 연구에서는 적조가 발생하는 해양/기상학적인 인자를 이용하여 적조발생의 적합한 조건을 분석하였으며, 적조의 모니터링기법 개발을 위하여 위성 및 무인항공촬영 영상을 이용한 적조의 탐지 기법을 제시 및 적용하였다. 적조 발생의 환경조건 분석을 위하여 기상청과 국립해양조사원에서 제공하는 일별 기온, 강수량, 일조시수, 풍속, 수온 자료를 이용하여 2003년부터 2012년까지의 10년간 적조발생 당시의 해양·기상조건을 분석하였다. 그 결과, 적조가 발생할 수 있는 해양·기상학적인 호조건으로는 적조가 최초 발생하기 1 ∼ 4일 전에 24.4 ∼ 54.5mm 정도의 강수량과 20 ∼ 30℃의 따뜻한 기온, 2 ∼ 10.3h 범위의 일조시수, 2.4 ∼ 4.6m/s의 풍속의 남서풍계열의 바람 등이 요구되어지는 것을 알 수 있다. 이상의 조건을 이용하여 각각의 인자의 임계값을 필터링하여 조건을 과거자료에 대입해 본 결과 적조발생경고 메시지가 표출된 후 3 ∼ 10일 사이에 적조가 발생하였다.
원격탐지를 이용한 적조의 모니터링 연구는 기존의 클로로필 추정 방식의 오차를 개선하기 위하여 GOCI/COMS의 영상을 이용하여 water-leaving radiance를 산출하였으며 취득된 각각의 밴드값의 조합을 통해 적조지수를 개발하였다. 맑은 해역인 동해에서 적조가 발생하였던 기간에 개발된 지수를 적용하여 임계값을 선택하였으며 설정된 임계값을 사용하여 남해에 적용해 본 결과 기존의 적조탐지에 가장 큰 문제점이었던 turbid water 영역이 제거되는 것을 확인 할 수 있었다.
위성영상을 이용한 적조 모니터링의 경우 해안선에 인접한 해역의 정보는 신뢰도가 떨어지는 단점을 가진다. 그러나 적조의 피해를 가장 크게 받는 양식장들은 해안선과 가까워 적조에 의한 피해를 고려하는 목적으로 위성영상을 이용하는데 문제점이 있다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 해안선 부근을 촬영한 후 선행연구 되었던 적조지수를 적용하여 양식장 주변의 해수면을 모니터링하는 기법을 개발·적용해 보았다. 무인항공기를 이용해 촬영한 영상은 높은 공간해상도를 가진다. 촬영된 영상들을 병합하기 위해 육지를 포함하여 연구대상지역을 선정하여 촬영하였으며 각각의 영상들을 한 장의 영상으로 합성하여 분석하였다. 합성된 영상들은 높은 해상도로 촬영되어 해수면의 이용 상황, 색의 변화 등을 관찰할 수 있었다. 분석된 영상을 적조가 발생한 시기와 적조 경보가 해제된 시기로 비교해 본 결과, 해수색의 변화와 적조분포상황을 가시적으로 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 해양·기상인자가 적조 발생에 미치는 영향을 알아보았으며 위성영상과 무인항공영상을 이용하여 해수면에 분포한 적조를 모니터링하는 기법을 제시하였다. 광범위한 영역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상과 연안의 정확도 높은 정보를 취득할 수 있는 무인항공영상은 상호보완가능 할 수 있을 것으로 판단되며, 적조환경 분석결과에 따라 지역별 시기별 적조예찰을 실시한다면 상세 예찰에 비해 경제적인 비용을 저감하는 효과를 기대할 수 있다.
그러나 현재까지 연근해를 벗어난 해역에 대한 적조의 실측자료가 없어 정밀한 검증은 어려운 실정이다. 따라서 향후에는 적조가 발생한 다양한 해역에 적용하는 추가 연구가 필요하며 현장의 적조생물에 대한 연구가 필요하다고 사료된다.
- Author(s)
- 오승열
- Issued Date
- 2017
- Awarded Date
- 2017. 2
- Type
- Dissertation
- Keyword
- Red Tide Harmful Algal Bloom Remote sensing Water-leaving radiance UAV 적조탐지기술
- Publisher
- 부경대학교 대학원
- URI
- https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/13502
http://pknu.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002333025
- Affiliation
- 부경대학교 대학원
- Department
- 대학원 지구환경시스템과학부공간정보시스템공학전공
- Advisor
- 윤홍주
- Table Of Contents
- CHAPTER 1. Introduction 1
1.1. Background 1
1.2. Research objective 4
1.3. Scope and Organization 9
1.3.1. Red Tide 9
1.3.2. Organization of Research 22
CHAPTER 2. Study Area and Data 26
2.1. Literature Review 26
2.2. Description of Study Area 39
2.2.1. Status of South Sea of Korea 39
2.2.2. Incidence of Red Tide in Korea 42
2.3. Research Equipment and Data 47
2.3.1. Oceanic and Meteorological Data 47
2.3.2. Satellite Images 48
2.3.3. Unmanned Aerial Vehicle 50
CHAPTER 3. Study on Conditions of Red Tide Occurrence by Using Oceanic and Meteorological Data 54
3.1. Overview 54
3.2. Data and Methods 56
3.3. Results 58
3.3.1. Incidence of Ted Tide in Korea 58
3.3.2. Red Tide Occur and Oceanic∙Meteorological Condition 59
3.3.3. Verification Using Past Data 65
3.4. Summary 73
CHAPTER 4. Comparative Study for Red Tide Detection Methods Using GOCI and MODIS 76
4.1. Overview 76
4.2. Data and Methods 77
4.3. Results 79
4.3.1. Red Tide Detection Using MODIS 79
4.3.2. Rde Tide Detection Using GOCI 82
4.3.3. Comparison of the Results of GOCI and MODIS 86
4.4. Summary 88
CHAPTER 5. Study on the Distribution Characteristics and Detection of Red Tide by Remote Sensing 89
5.1. Overview 89
5.2. Data and Methods 91
5.2.1. Study Area and Data 91
5.2.2. Red Tide Index 93
5.3. Results 96
5.3.1. Red Tide Occurrences 96
5.3.2. Red Tide Detect Using RI and TBRA 102
5.4. Summary 114
CHAPTER 6. An Image Shooting Method Using an Unmanned Aerial Vehicle for Red Tide Monitoring 116
6.1. Overview 116
6.2. Data and Methods 119
6.2.1. Characteristic of Study Area 119
6.2.2. Unmanned Aerial Photography 121
6.2.3. Unmanned Aerial Image Processing 126
6.2.4. Red Tide Index 135
6.2.5. Water Sampling 138
6.3. Results and Discussion 140
6.3.1. Result of 1st Unmanned Aerial Photography 140
6.3.2. Result of 2nd Unmanned Aerial Photography 148
6.4. Summary 165
CHAPTER 7. Conclusions 168
References 174
Appendix A. The analysis of overlap rate between RI and TBRA 194
Appendix B. The Images of Red Tide Detected for Summer from 2011 to 2015 200
- Degree
- Doctor
-
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- 대학원 > 지구환경시스템과학부-공간정보시스템공학전공
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