Google Earth Engine 기반 광학 위성영상을 이용한 중소규모 저수지수체 변화 분석

조영현; 노준우

doi:https://doi.org/10.7780/kjrs.2024.40.4.4

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조영현 (K-water연구원 수자원환경연구소) 노준우 (K-water연구원 수자원환경연구소)

저널정보: 대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제40권 제4호

발행연도: 2024.8

수록면: 363 - 375 (13page)

DOI: https://doi.org/10.7780/kjrs.2024.40.4.4

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위성영상을 활용한 수체 변화 탐지 및 그 변화 연구가 최근 국내에서 여러 지역에 대해 다종 센서 적용으로 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 Google Earth Engine (GEE) 기반 Landsat 및 Sentinel-2 광학 위성영상을 사용하여 국내에 계측 운영되고 있는 중소규모 용수댐 및 농업용 저수지 각 2개소, 총 4개소에 대한 장기 수표면적 변화 분석과 이의 실제 계측 수위 및 저수율 자료, 수표면적과의 관계식 등을 이용하여 산정된 결과와의 비교 검증 및 그 수체 변화 적용에 있어서의 활용성 평가를 용수댐 19개년, 농업용저수지 27개년의 기간에 대하여 각각 수행하였다. 그 결과 저수지별 수표면적은 적용된 정규수분지수(normalized difference water index), Canny Edge Detection의 이미지 분석 방법과 Otsu 수체 구분 경계설정등을 통해 안정적으로 추출이 가능하였으며, 수체의 연중 뚜렷한 변화 양상을 비교적 잘 분석해 낼 수 있는것으로 확인이 되었다. 이렇게 분석된 수표면적 시계열 자료를 실측 수위를 바탕으로 변환된 면적과 비교,상관성 분석을 실시한 결과에서는 용수댐의 경우 그 계수가 0.8 이상으로 높은 상관성이 확인된 반면, 농업용 저수지의 경우는 0.5~0.7 수준으로 다소 낮은 결과를 보였다. 이는 농업용 저수지 운영 특성에 의한 결과로 위성영상의 분석보다는 비교할 대상의 자료가 제대로 확보되지 못한 점에 기인했다. 아울러 규모가작은 저수지의 분석 결과에도 여러 불일치 구간이 존재해 향후 연구에서 소규모 저수지에 대한 추가적 선정 분석도 필요한 것으로 판단되었다. 이렇게 GEE를 통해 산정, 검토된 수표면적 변화는 저수지에 있어수위 계측만으로는 파악할 수 없는 유역 전반의 수체 변화에 대한 공간적 정보로서 유용하게 활용될 수 있으며, 또한 장기간의 방대한 위성영상 자료를 효율적으로 처리할 수 있다는 점에서 그 활용성을 확인할 수있었다. 이를 바탕으로 향후 보다 다양한 크기 및 형상, 그리고 계측, 미계측 등 많은 개수의 댐 저수지에 대해 적용하여 저수지 군별 추가적인 연구 결과도 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

Waterbody change detection using satellite images has recently been carried out in variousregions in South Korea, utilizing multiple types of sensors. This study utilizes optical satellite images fromLandsat and Sentinel-2 based on Google Earth Engine (GEE) to analyze long-term surface water areachanges in four monitored small and medium-sized water supply dams and agricultural reservoirs in SouthKorea. The analysis covers 19 years for the water supply dams and 27 years for the agricultural reservoirs. By employing image analysis methods such as normalized difference water index, Canny Edge Detection,and Otsu’s thresholding for waterbody detection, the study reliably extracted water surface areas, allowingfor clear annual changes in waterbodies to be observed. When comparing the time series data of surfacewater areas derived from satellite images to actual measured water levels, a high correlation coefficientabove 0.8 was found for the water supply dams. However, the agricultural reservoirs showed a lowercorrelation, between 0.5 and 0.7, attributed to the characteristics of agricultural reservoir management andthe inadequacy of comparative data rather than the satellite image analysis itself. The analysis also revealedseveral inconsistencies in the results for smaller reservoirs, indicating the need for further studies on thesereservoirs. The changes in surface water area, calculated using GEE, provide valuable spatial informationon waterbody changes across the entire watershed, which cannot be identified solely by measuring waterlevels. This highlights the usefulness of efficiently processing extensive long-term satellite imagery data. Based on these findings, it is expected that future research could apply this method to a larger number ofdam reservoirs with varying sizes, shapes, and monitoring statuses, potentially yielding additional insightsinto different reservoir groups.

#Google Earth Engine #Landsat #Sentinel-2 #수표면적 #수체 변화 #저수지 운영 #Google Earth Engine #Landsat #Sentinel-2 #Surface water area #Waterbody change #Reservoir operation

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