광학 인공위성 영상을 이용한 선박형태 기반 선박 자동화 추출과 활용

Abstract

한반도는 삼면이 바다로 둘러싸여 있으며 남해의 경우에는 높은 어획강도, 활발한 해상교역, 각종 해양항만시설 등이 산재되어 있다. 그리고 여객수송, 해양레저 등 복잡하면서 다양한 해상 교통 환경을 보유하고 있으므로 매년 크고 작은 해양사고들이 발생한다. 이처럼 선박의 이동량 증가 및 선박 규모의 대형화가 진행됨에 따라 선박 간의 물리적 충돌, 침몰, 전복, 좌초, 화재, 폭발 같은 현상에 의해 발생한 선박사고가 급격히 증가하고 있다. 선박사고가 발생하면 선박을 활용한 1차 수색작업을 수행하지만 해양활동범위가 점차 넓어짐에 따라 실종된 선박의 실시간 모니터링이 점차 어려워지고 있어, 실시간 모니터링이 가능하고 광역의 범위를 고해상도로 감시할 수 있는 인공위성을 활용하는 것이 더욱 유리하다. 따라서 본 연구에서는 한반도 남해해역을 촬영한 광학 위성영상에 모의 타원을 적용함으로써 선박 크기의 측정 및 오차분석을 수행하였다. 선박탐지 방법으로는 Maximum Likelihood Classifier (MLC) 기법을 사용하여 선박, 선박그림자, 후류, 바다로 분류하였다. 분류 된 선박 화소에 모의타원을 적용한 결과 실제 선박 길이에 비해 약 1.21배, 폭은 약 1.05배 과대 추정하였다. 모의타원으로 추정한 선박 크기의 오차를 분석하기 위해 서른 개의 선박단면도를 수집하였다. 그리고 이심률, 장축 및 단축의 비, 첨도를 기준으로 선박 길이 및 폭에 대한 새로운 보정식을 제시하였다. 그 결과 선박 길이의 rms error는 7.01에서 2.01로, 선박 폭은 0.56에서 0.15로 감소하였다. 본 연구결과는 해상 선박사고 발생 시 고해상도 광학영상을 통해 선박을 탐지하고 선박 크기를 측정함으로써 실종 선박을 수색하는데 큰 도움이 될 것으로 사료된다.