회귀 크리깅을 이용한 무인기 영상 기반의 갯벌 표층 퇴적상 분포도 작성 (Unmanned Aerial Vehicles Images Based Tidal Flat Surface Sedimentary Facies Mapping Using Regression Kriging)

서지정보

· 발행기관 : 대한원격탐사학회
· 수록지 정보 : 대한원격탐사학회지 / 39권 / 5호 / 537 ~ 549페이지
· 저자명 : 곽근호, 김근용, 이진교, 유주형

초록

갯벌 퇴적물 성분의 분포 특성은 연안환경 분석, 환경영향평가에서 기초자료로 활용되기 때문에 신뢰성 높은 갯벌 표층 퇴적상 분포도를 제작하는 것은 매우 중요하다. 이 연구에서는 갯벌 퇴적상 분포도를 생성하기 위해 회귀 크리깅(regression kriging)의 적용성을 평가하였다. 이를 목적으로, 갯벌 표층 퇴적상 분류 과정에서 현장조사 자료의 수, 부가자료의 종류, 회귀 크리깅에 적용되는 회귀 모형의 영향과 다른 예측 기법(단변량 크리깅, 회귀 분석)과의 비교와 같은 다양한 요인의 영향을 조사하였다. 회귀 크리깅의 적용성 평가를 위해,우리나라 태안군 안면도에 위치한 황도 갯벌을 대상으로 무인기 자료를 이용한 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 신뢰성 높은 갯벌 표층 퇴적상 분포도를 제작하기 위해서는 적절한 수의 현장조사 자료 확보와 함께 지형 고도와 조류로 밀도도를 부가자료로 이용하는 것이 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한 초고해상도 무인기 자료를 이용하여 퇴적물 분포의 상세한 특성을 고려할 수 있는 회귀 크리깅이 다른 기법과 비교해서 예측성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 갯벌 표층 퇴적상 분포도 제작에 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

The distribution characteristics of tidal flat sediment components are used as an essentialdata for coastal environment analysis and environmental impact assessment. Therefore, a reliableclassification map of surface sedimentary facies is essential. This study evaluated the applicability ofregression kriging to generate a classification map of the sedimentary facies of tidal flats. For this aim,various factors such as the number of field survey data and remote sensing-based auxiliary data, theeffect of regression models on regression kriging, and the comparison with other prediction methods(univariate kriging and regression analysis) on surface sedimentary facies classification were investigated.
To evaluate the applicability of regression kriging, a case study using unmanned aerial vehicle (UAV)data was conducted on the Hwang-do tidal flat located at Anmyeon-do, Taean-gun, Korea. As a resultof the case study, it was most important to secure an appropriate amount of field survey data and to usetopographic elevation and channel density as auxiliary data to produce a reliable tidal flat surface sedimentfacies classification map. In addition, regression kriging, which can consider detailed characteristics ofthe sediment distributions using ultra-high resolution UAV data, had the best prediction performancecompared to other prediction methods. It is expected that this result can be used as a guideline to producethe tidal flat surface sedimentary facies classification map.

참고자료

· 없음