구글어스엔진 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기반 위성 빅데이터를 활용한 수재해 모니터링 연구 (Research of Water-related Disaster Monitoring Using Satellite Bigdata Based on Google Earth Engine Cloud Computing Platform)

서지정보

· 발행기관 : 대한원격탐사학회
· 수록지 정보 : 대한원격탐사학회지 / 38권 / 6호 / 1761 ~ 1775페이지
· 저자명 : 박종수, 강기묵

초록

예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다.
재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다.
수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 ‘20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된연구대상 지역을 중심으로 ‘18년부터 ‘22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.

영어초록

Due to unpredictable climate change, the frequency of occurrence of water-related disastersand the scale of damage are also continuously increasing. In terms of disaster management, it is essentialto identify the damaged area in a wide area and monitor for mid-term and long-term forecasting. In thefield of water disasters, research on remote sensing technology using Synthetic Aperture Radar (SAR)satellite images for wide-area monitoring is being actively conducted. Time-series analysis for monitoringrequires a complex preprocessing process that collects a large amount of images and considers the noisyradar characteristics, and for this, a considerable amount of time is required. With the recent developmentof cloud computing technology, many platforms capable of performing spatiotemporal analysis usingsatellite big data have been proposed. Google Earth Engine (GEE) is a representative platform that providesabout 600 satellite data for free and enables semi real time space time analysis based on the analysispreparation data of satellite images. Therefore, in this study, immediate water disaster damage detectionand mid to long term time series observation studies were conducted using GEE. Through the Otsutechnique, which is mainly used for change detection, changes in river width and flood area due to riverflooding were confirmed, centered on the torrential rains that occurred in 2020. In addition, in terms ofdisaster management, the change trend of the time series waterbody from 2018 to 2022 was confirmed.
The short processing time through javascript based coding, and the strength of spatiotemporal analysisand result expression, are expected to enable use in the field of water disasters. In addition, it is expectedthat the field of application will be expanded through connection with various satellite bigdata in the future.

참고자료

· 없음