SRGAN을 활용한 Sentinel-2 영상의 초해상화와 GEDI LiDAR를 통한 캐노피 추정

Abstract

기후변화로 인한 산림 생태계의 변화 파악이 중요해지면서 지상 바이오매스를 추정하는 연구가 꾸준히 수행됐다. 지상 바이오매스를 추정하는 연구는 현장에서 직접 측량하거나 항공 및 위성영상을 활용하는 방식을 널리 사용했다. 이 방법들은 높은 비용, 인력문제, 자료 취득의 문제, 연구지역 범위 설정 등의 문제가 있어 무료로 제공되는 위성영상 자료의 활용이 불가피하게 됐다. 따라서 본 연구에서는 SRGAN을 활용한 Sentinel-2 이미지의 초해상화(Super-Resolution)와 GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) LiDAR를 활용하여 산림 캐노피의 높이를 추정하려는 목표를 가진다. 구체적으로 초해상화 과정은 GAN기반 네트워크인 SRGAN을 활용해 10m의 공간해상도를 가진 Sentinel-2 이미지를 2.5m로 초해상화 하였다. 이를 통해 개선된 Sentinel-2 이미지를 활용해 산림의 변화탐지 가능성을 파악했다. 다음으로 GEDI 데이터로부터 캐노피 높이 값을 추출하여 일반 크리깅과 역거리가중법을 통해 미측정 지역에 대한 보간을 수행하여 넓은 지역에 대한 산림 캐노피 높이를 추정했다. 마지막으로 산림 캐노피의 평균값 및 분포를 분석하고, GEDI와 Sentinel-2 데이터를 활용하여 보다 정밀한 산림 생태계 파악을 가능하게 하였다. 따라서 본 연구를 통해 광범위한 지역을 커버할 수 있는 비용 효율적인 방법의 산림 생태계 모니터링 방식을 제안하여 산림 관리와 보존에 있어 지속 가능한 산림 관리에 기여할 것으로 기대한다.