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표제지 1

목차 7

요약문 4

SUMMARY 5

제1장 서론 14

1.1. 연구배경 및 필요성 15

1.2. 연구목적 및 범위 17

1.3. 연구방법 및 절차 18

1.3.1. 연구수행 조직 및 방법 18

1.3.2. 연구수행 절차 19

제2장 연구 수행 내용 25

2.1. 수계면적 산출 및 모니터링을 위한 레이블링 데이터세트 구축 27

2.2. 중해상도 SAR 위성영상 활용 전국 수계면적 분석모델 개발 31

2.2.1. 중해상도 SAR 위성영상의 초해상화 기술 개발 31

2.2.2. 딥러닝 기반 전국 수계면적 산출 모델 개발 36

2.2.3. 전국 수계 모니터링 현행화ㆍ관리방안 수립을 위한 분석 자동화 체계 개발 46

2.3. 전국 수계영역 시공간데이터 및 폭염 대시보드 시각화 59

2.4. '24년도 전국 열분포도 제작 및 지반변위 모니터링 데이터 현행화 61

2.4.1. 위성영상과 공간정보를 이용한 '24년도 전국 열분포도 제작 61

2.4.2. 레이더영상을 이용한 '24년도 전국 지반변위 모니터링 데이터 현행화 67

제3장 연구개발 성과 71

3.1. 전국 수계 수표면적 모니터링 기술 개발 73

3.1.1. 전국 수계 대상 수표면적 산출을 위한 학습데이터 개발 73

3.1.2. 중해상도 SAR 영상의 초해상화 모델 개발 73

3.1.3. 초기 모델 구동을 통한 Sentinel-1 수계 탐지 기준 마련 74

3.1.4. SAR 위성 이미지를 활용한 수계 면적 산출을 위한 AI 기반 분석 모델 구축 74

3.1.5. SAR 위성영상 활용 전국 수계면적 시ㆍ공간 데이터 산출 77

3.2. 전국 수계면적 분석 결과 표출 방안 도출 및 폭염 대시보드 시각화 기술 개발 85

3.3. 기 개발 성과물 현업지원 기술 개발 103

3.3.1. 지반변위 현업기술 개발 성과 103

3.3.2. 열분포지도 작성 기술 개발 성과 106

제4장 결론 107

4.1. 연구개발 성과 활용방안 109

4.1.1. 전국 수계 산출 기술 활용방안 109

4.1.2. 수계, 열분포도 시각화 기술 활용방안 109

4.1.3. 현업지원 기술 활용방안 110

4.2. 연구개발 기대효과 110

4.2.1. 사회적 기대효과 110

4.2.2. 학술적 기대효과 111

4.3. 결론 111

참고문헌 112

판권기 116

표목차 13

표 2.1. 연구 대상 수계 (하천 및 저수지) 27

표 2.2. 중소규모 수계 대상 수체면적 산정 검증 결과 29

표 2.3. 모델 학습 결과 비교 38

표 2.4. 지역별 대상 저수지 정보 49

표 2.5. 관측대상이 없는 지역 50

표 2.6. Google Earth Engine 특징 50

표 2.7. 열분포 분석 입력 피처 9종 62

표 2.8. Frame-Path 별 촬영 영상 시간 범위 69

표 3.1. 5-fold 교차 검증 결과 75

표 3.2. 지역별 전체기간(2019-2022) 기본 통계 84

표 3.3. 지역별 연도별 기본 통계 84

표 3.4. 지역별 전체기간(2019-2022) 수체 임계값 비교 85

표 3.5. 수표면적 항목 대분류 수정 89

표 3.6. 폭염 종합정보 시스템 제공 정보 현황 92

표 3.7. 기상특보 조회 서비스 API 97

그림목차 9

그림 1.1. 연구배경 및 목적 16

그림 1.2. 연구목적 및 범위 17

그림 1.3. 전국 수계영역 학습데이터 제작 절차 19

그림 1.4. 전국 수계영역 산출 기술 개발 절차 20

그림 1.5. 전국 수계영역 시공간데이터 시각화 기술 개발 방안 및 절차 21

그림 1.6. 전국 폭염 대시보드 시각화 기술 개발 방안 및 절차 22

그림 1.7. 기 성과물 현엽지원 기술 개발 방안 및 절차 23

그림 2.1. 연구대상 지역 Sentinel-1 데이터 및 레이블 제작 영상 샘플 28

그림 2.2. 연구대상 지역 Capella 데이터 및 레이블 제작 영상 샘플 28

그림 2.3. 연구 대상 중소규모 저수지, 하천 Sentinel-1 데이터를 활용한 레이블 제작 샘플 29

그림 2.4. 소규모 하천, 저수지 대상 초기 수계면적 산정 결과 (좌: 결과, 우: 레이블) 30

그림 2.5. SRGAN 모델 구동 예시(낙동강, 태화강 하류) 32

그림 2.6. SwinIR 모델(x2) 구동 예시(낙동강 하류) 33

그림 2.7. Capella 영상을 활용한 Sentinel-1 초해상화 결과 34

그림 2.8. SwinIR 모델(x4) 구동 예시(낙동강 하류) 34

그림 2.9. SwinIR 모델(x8) 구동 예시(낙동강 하류) 35

그림 2.10. SwinIR & Swin Transformer 모델을 활용한 수체 탐지 예시(낙동강 하류) 36

그림 2.11. 학습데이터 구축 저수지 정점도 37

그림 2.12. 저수지별 기본맵, S1 입력 이미지, 정답 이미지 37

그림 2.13. Swin Transformer 모델 학습 과정 40

그림 2.14. 모델 평가 방법(a: confusion matrix, b: iou calculation) 44

그림 2.15. S1 K-fold cross validation 데이터 분류 방법 45

그림 2.16. S1 전국 관측 대상 저수지 분포도 47

그림 2.17. S1 전국 하천 분포도 48

그림 2.18. GEE Sentinel-1 SAR 전처리 과정 52

그림 2.19. GEE 기반 행정구역별 Sentinel-1 다운로드 과정 54

그림 2.20. S1 수체탐지 자동화 프로세스 55

그림 2.21. S1 수체 추출 및 구획 연산 처리 과정 57

그림 2.22. 전국 대상 중해상도 위성 기반 수체 탐지 정확도 및 가뭄 취약성을 고려한 수체 유형 별 탐지 Test-bed 선별 58

그림 2.23. 열분포지도 작성 흐름도 61

그림 2.24. 열분포도 작성에 활용된 Landsat 위성 영상 샘플 63

그림 2.25. Landsat Collection 2 Level-1 데이터 수집 64

그림 2.26. Landsat 메타데이터의 TIR 밴드 보정 계수 64

그림 2.27. DEM과 DSM 데이터를 이용한 데이터 피처 생성 66

그림 2.28. 지반변위 데이터 산출 프로세스 개요 67

그림 2.29. 대한민국 전역을 촬영하는 Sentinel-1 위성의 Path-Frame 쌍 68

그림 2.30. 압축된 상태로 데이터 처리 수행 가능 69

그림 3.1. 전국 수계 대상 정밀 수표면적 레이블 작성 샘플 a): Sentinel-1, b): Capella 73

그림 3.2. Python 기반 초해상화 알고리즘 구동 흐름도 74

그림 3.3. 각 fold별 confusion matrix 결과 76

그림 3.4. 시험 데이터셋에 대한 모델 추론 결과 76

그림 3.5. 전국 대상 Sentinel-1 기반 수체 탐지 분석 결과 예시 77

그림 3.6. 대구 군위군 수체 임계값 분석 및 연도별 수체 픽셀값 비교 80

그림 3.7. 군위군 수체 탐지 결과: 최소-최대 수표면적 비교 80

그림 3.8. 군위군 수체 탐지 결과 상세 분석 결과 81

그림 3.9. 경남 합천군 수체 임계값 분석 및 연도별 수체 픽셀값 비교 81

그림 3.10. 합천군 수체 탐지 결과: 최소-최대 수표면적 비교 82

그림 3.11. 합천군 수체 탐지 결과 상세 분석 결과 82

그림 3.12. 울산 울주군 수체 임계값 분석 및 연도별 수체 픽셀값 비교 83

그림 3.13. 울주군 수체 탐지 결과: 최소-최대 수표면적 비교 83

그림 3.14. 울주군 수체 탐지 결과 상세 분석 결과 84

그림 3.15. 주기적 수계영역 산출 이미지 가시화 과정 86

그림 3.16. 수계영역 산출 파일 명명 규칙 86

그림 3.17. 하천망 레이어 DB 입력 내용 87

그림 3.18. 하천망 레이어 Geoserver 발행 내역 87

그림 3.19. 울산광역시 북구 하천망 화면 89

그림 3.20. 시군구별 수표면적 증가/감소 지역 데이터 90

그림 3.21. 시군구별 수표면적 증가/감소 지역 화면 90

그림 3.22. 시군구별 수표면적 증가/감소 지역 데이터 표출 화면 91

그림 3.23. 방재기상정보시스템 기온, 체감온도 데이터 DB 입력 결과 93

그림 3.24. 로그인 화면 94

그림 3.25. 유저 관리 및 편집 기능 94

그림 3.26. 시도 선택화면 95

그림 3.27. 시군구 선택화면 95

그림 3.28. 시군별 폭염상황관리정보 제공 화면 95

그림 3.29. 특보구역을 반영한 AWS 지점 96

그림 3.30. 특보구역을 반영한 행정구역 96

그림 3.31. 특보구역이 반영된 데이터 및 지도 96

그림 3.32. 기상특보 조회서비스 데이터 DB 저장 결과 98

그림 3.33. 폭염특보 레이어 및 데이터 표출화면 98

그림 3.34. 낮 최고 체감온도 시각화 99

그림 3.35. 오늘 낮 최고 체감온도 예측 100

그림 3.36. 시군구별로 세분화된 온열질환자 수 정보제공 화면 100

그림 3.37. 기간별 온열질환자 수 검색 기능 101

그림 3.38. 온열질환자 수 데이터 다운로드 결과 101

그림 3.39. 폭염 특보 시각화 중 주의보를 포함한 화면(좌)과 제외한 화면(우) 102

그림 3.40. 전체 무더위쉼터를 표출한 화면(좌)과 주민센터만 표출한 화면(우) 102

그림 3.41. 폭염 위기경보 수준 관리기능 103

그림 3.42. SARscape API를 이용한 PSInSAR 처리 구동 IDL 스크립트 104

그림 3.43. 각 고정산란체(행)에 대한 시기별 변위량(열) 데이터 예시 104

그림 3.44. PSInSAR 지반변위 2024년 업데이트 105

그림 3.45. 전국단위 열분포지도 작성 (2024년 6월~8월) 106

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중해상도 SAR 위성영상을 이용한 전국 수계면적 시계열 분석기술 연구 = Research on national watershed area time series analysis technology using medium-resolution SAR satellite images 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
등록번호 청구기호 권별정보 자료실 이용여부
0003213042 363.340284 -25-2 서울관 사회과학자료실(208호) 이용가능
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