GOCI-II 기반 괭생이모자반 모니터링 시스템 성능 평가: 황해 및 동중국해 해역 오탐지 제거 결과를 중심으로 (Performance Evaluation of Monitoring System for Sargassum horneri Using GOCI-II: Focusing on the Results of Removing False Detection in the Yellow Sea and East China Sea)

서지정보

· 발행기관 : 대한원격탐사학회
· 수록지 정보 : 대한원격탐사학회지 / 39권 / 6호 / 1615 ~ 1633페이지
· 저자명 : 이한빛, 김주은, 김문선, 김동수, 민승환, 김태호

초록

괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만,잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다.
주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.

영어초록

Sargassum horneri is one of the floating algae in the sea, which breeds in large quantities inthe Yellow Sea and East China Sea and then flows into the coast of Republic of Korea, causing variousproblems such as destroying the environment and damaging fish farms. In order to effectively preventdamage and preserve the coastal environment, the development of Sargassum horneri detectionalgorithms using satellite-based remote sensing technology has been actively developed. However,incorrect detection information causes an increase in the moving distance of ships collecting Sargassumhorneri and confusion in the response of related local governments or institutions, so it is very importantto minimize false detections when producing Sargassum horneri spatial information. This study appliedtechnology to automatically remove false detection results using the GOCI-II-based Sargassum horneri detection algorithm of the National Ocean Satellite Center (NOSC) of the Korea Hydrographic andOceanography Agency (KHOA). Based on the results of analyzing the causes of major false detectionresults, it includes a process of removing linear and sporadic false detections and green algae that occursin large quantities along the coast of China in spring and summer by considering them as false detections.
The technology to automatically remove false detection was applied to the dates when Sargassum hornerioccurred from February 24 to June 25, 2022. Visual assessment results were generated using midresolutionsatellite images, qualitative and quantitative evaluations were performed. Linear false detectionresults were completely removed, and most of the sporadic and green algae false detection results thataffected the distribution were removed. Even after the automatic false detection removal process, it waspossible to confirm the distribution area of Sargassum horneri compared to the visual assessment results,and the accuracy and precision calculated using the binary classification model averaged 97.73% and95.4%, respectively. Recall value was very low at 29.03%, which is presumed to be due to the effect ofSargassum horneri movement due to the observation time discrepancy between GOCI-II and midresolutionsatellite images, differences in spatial resolution, location deviation by orthocorrection, andcloud masking. The results of this study’s removal of false detections of Sargassum horneri can determinethe spatial distribution status in near real-time, but there are limitations in accurately estimating biomass.
Therefore, continuous research on upgrading the Sargassum horneri monitoring system must beconducted to use it as data for establishing future Sargassum horneri response plans.

참고자료

· 없음