SAR 및 다분광 영상의 혼합활용을 통한 딥러닝 기반 맹그로브 분류 모델의 성능 평가: 인도네시아 발리섬을 중심으로

권수현1*, 안현권2, 임철희3

(1국민대학교 산림환경시스템학과, 2국민대학교 산림자원학과, 3국민대학교 탄소흡수원 특성화 대학원)

Evaluation of Deep Learning-based Mangrove Detection Model using Hybrid Application of SAR and Multispectral Satellite Image: Case of Bali, Indonesia

Soohyun Kwon1*, Hyeon Kwon Ahn2, Chul-Hee Lim1

(1Department of Forestry, Environment, and Systems, Kookmin University,

2Department of Forest Resources, Kookmin University,

3Forest Carbon Graduate School, Kookmin University)

요약: 맹그로브는 뛰어난 탄소 흡수원으로 기후변화 대응에 기여하지만, 해당 면적이 빠르게 감소하고 있다. 열대지역에 자생하는 맹그로브 숲은 대체로 접근성이 좋지 않아 현장 답사로 정확한 면적을 산정하기 어려우며 조사에 오랜 시간이 걸린다는 한계점이 있다. 따라서, 위성을 통해 맹그로브를 정확히 분류하고 식별하기 위한 분석 방법이 필요하다. 또한, 맹그로브는 광학 인공위성의 가장 큰 장애물인 구름의 영향을 크게 받는 열대지역에 서식하여 레이더 위성의 활용 필요성이 높다. 이에 본 연구에서는 맹그로브 숲의 정확한 분류를 위해 합성개구레이더(SAR)와 다분광 영상을 혼합 활용하여 딥러닝 모델을 구축하고 성능을 평가하였다. 인도네시아 발리섬을 대상으로 하였으며, Sentinel-1과 Sentinel-2 영상을 활용하였다. 데이터 전처리, 특성 추출 및 증강을 통해 심층 신경망 모델을 훈련시켰으며, 교차 검증을 통해 모델의 일반화 성능을 높였다. 평가 결과, 이 모델은 높은 정확도로 맹그로브 분포를 식별할 수 있었다. 이러한 SAR영상과 다분광영상의 혼합활용은 열대지역 맹그로브의 보전 및 복원에 기여할 수 있으며, 기후변화 대응 및 관련 계획 수립에 중요한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract: Mangroves are exceptional carbon sinks that significantly contribute in climate change mitigation, but their coverage is rapidly declining. Due to their inaccessibility in tropical regions, assessing their area via field surveys is challenging and time-consuming, making satellite imagery essential for mangrove classification and identification. Given the cloud cover in these areas, radar satellites are crucial. This study developed and evaluated a deep learning model using Synthetic Aperture Radar (SAR) and multispectral imagery to accurately classify mangrove forests. The model, trained through data preprocessing, feature extraction, and augmentation, showed high accuracy in identifying mangrove distribution. The integration of SAR and multispectral imagery is expected to contribute in the conservation and restoration of tropical mangroves, providing essential data for climate change mitigation and planning.

사사: 본 연구는 과학기술정보통신부 지원의 한국연구재단 이공분야기초연구사업(우수신진연구)(과제번호: 2022R1C1C1008489)의 지원으로 수행되었습니다.