인공지능 기반의 GEMS 산불연기 및 황사 탐지 (Artificial Intelligence-Based Detection of Smoke Plume and Yellow Dust from GEMS Images)

서지정보

· 발행기관 : 대한원격탐사학회
· 수록지 정보 : 대한원격탐사학회지 / 39권 / 5호 / 859 ~ 873페이지
· 저자명 : 정예민, 윤유정, 김서연, 강종구, 최소연, 임윤교, 서영민, 유정아, 성경희, 김상민, 이양원

초록

산불은 오랜 기간동안 사회 및 경제적으로 지구에 많은 피해를 야기하며, 이러한 산불은 자연적 혹은 인위적으로 발생되어왔다. 이로 인해 여러 실험들에서 산불로 인한 악영향에 관한 연구들을 진행하였으며, 동시에 산불 발생 시 빠른 대처를 위한 산불탐지 및 오염배출 물질 탐지 등과 같은 연구들도 수행되었다. 그러나 현재까지 한국 및 동아시아 영역을 배경으로 한 연구는 부족한 실정이고 산불 탐지에 활용되는 자료들의 정확도에 한계가 있었다. 본 연구에서는 정지궤도 환경위성(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer, GEMS)영상에 위색합성기법을 활용해 새로운 산불연기 탐지 산출물을 생성하고 해당 영상을 U-Net 모델링에 활용해기존의 연구들에서 산불 탐지시에 활용했던 가시광선 채널 영상의 한계를 보완하였다. 그리고 U-Net 모델링을 통해 산출된 산불연기 영역으로부터 황사 픽셀 필터링을 수행하는 분류모델을 구축하여 순수 산불연기 탐지 영상을 산출하였으며, 이는 GEMS 기반의 재난감시에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

영어초록

Wildfires cause a lot of environmental and economic damage to the Earth over time. Variousexperiments have examined the harmful effects of wildfires. Also, studies for detecting wildfires andpollutant emissions using satellite remote sensing have been conducted for many years. The wildfireproduct for the Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS), Korea’s firstenvironmental satellite sensor, has not been provided yet. In this study, a false-color composite for betterexpression of wildfire smoke was created from GEMS and used in a U-Net model for wildfire detection.
Then, a classification model was constructed to distinguish yellow dust from the wildfire smoke candidatepixels. The proposed method can contribute to disaster monitoring using GEMS images.

참고자료

· 없음