해상에서 발생하는 유출유 사고는 피해 최소화를 위해서 신속한 현황 정보 수집이 필수적이며, 인공위성은 해상에 유출된 기름을 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 최근에 활용 가능한 인...
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2021
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KCI등재,SCOPUS,ESCI
학술저널
1773-1784(12쪽)
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해상에서 발생하는 유출유 사고는 피해 최소화를 위해서 신속한 현황 정보 수집이 필수적이며, 인공위성은 해상에 유출된 기름을 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 최근에 활용 가능한 인...
해상에서 발생하는 유출유 사고는 피해 최소화를 위해서 신속한 현황 정보 수집이 필수적이며, 인공위성은 해상에 유출된 기름을 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 최근에 활용 가능한 인공위성 수가 급속하게 증가함에 따라, 사고발생 이후 준실시간 수준의 해상 유출유 현황 정보 생성이 가능해졌다. 본 연구에서는 2021년 4월 27일 중국 칭다오항 앞바다에서 발생한 심포니호 기름 유출사고를 대상으로 다종 인공위성 영상을 이용하여 기름 유출 면적을 산출하였다. 특히, 2 m 공간해상도 정보 획득이 가능한 고해상도 상용 인공위성 영상을 이용하여 기름유출 면적 산출의 정확도 향상 가능성을 평가하였다. 4월 27일부터 5월 13일까지 Sentinel-1, Sentinel-2, LANDSAT-8, GEO-KOMPSAT-2B (GOCI-II) 및 Skysat 위성영상을 수집하였으며, 기상조건을 고려하여 탐지 가능한 5장의 영상을 대상으로 유출유 탐지를 수행하였다. 유출된 기름은 사고발생 지점으로부터 남서-북동 방향으로 확산하면서, 외해에서 육지 쪽으로 이동하였다. 이러한 이동 경향은 Skysat 영상에서 확인이 가능하였으며, 사고 위치로부터 기름 입자의 이동예측을 수행한 결과와 유사하게 나타났다. 고해상도 인공위성 영상 탐지결과 및 이동예측 결과를 이용하여, 5월 1일 Sentinel-1A 영상에서 사고지점 북쪽 해역의 패치는 유사 기름으로 추정하였다. 이러한 오탐지를 제거한 결과 유출유 면적은 사고발생 후 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 본 연구 결과는 향후 고해상도 광학위성의 사용이 유출유의 분포 면적을 더욱 정확하게 산출함을 보여주었으며, 해상유출유 대응 과정에서 효율적인 방제계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In order to minimize damage to oil spill accidents in the ocean, it is essential to collect a spilled area as soon as possible. Thus satellite-based remote sensing is a powerful source to detect oil spills in the ocean. With the recent rapid increase ...
In order to minimize damage to oil spill accidents in the ocean, it is essential to collect a spilled area as soon as possible. Thus satellite-based remote sensing is a powerful source to detect oil spills in the ocean. With the recent rapid increase in the number of available satellites, it has become possible to generate a status report of marine oil spills soon after the accident. In this study, the oil spill area was calculated using various satellite images for the Symphony oil spill accident that occurred off the coast of Qingdao Port, China, on April 27, 2021. In particular, improving the accuracy of oil spill area determination was applied using high-resolution commercial satellite images with a spatial resolution of 2m. Sentinel-1, Sentinel-2, LANDSAT-8, GEO-KOMPSAT-2B (GOCI-II) and Skysat satellite images were collected from April 27 to May 13, but five images were available considering the weather conditions. The spilled oil had spread northeastward, bound for coastal region of China. This trend was confirmed in the Skysat image and also similar to the movement prediction of oil particles from the accident location. From this result, the look-alike patch observed in the north area from the Sentinel-1A (2021.05.01) image was discriminated as a false alarm. Through the survey period, the spilled oil area tends to increase linearly after the accident. This study showed that high-resolution optical satellites can be used to calculate more accurately the distribution area of spilled oil and contribute to establishing efficient response strategies for oil spill accidents.
참고문헌 (Reference)
1 김윤지, "선박탐지를 위한 초소형 SAR 군집위성 활용방안 연구" 대한원격탐사학회 37 (37): 627-636, 2021
2 Ira, L., "State of the art satellite and airborne marine oil spill remote sensing : Application to the BP Deepwater Horizon oil spill" 124 (124): 185-209, 2012
3 Putra, M. I. J., "Sentinel 1 (SAR) and Sentinel 2 (MSI) Imagery Capabilites for Oil Spill Detection in Balikpapan Bay, Seminar Nasional Penginderaan Jauh" 321-327, 2019
4 박소연, "Sentienl-1 SAR 영상을 활용한 유류 분포특성과 CNN 구조에 따른 유류오염 탐지모델 성능 평가" 대한원격탐사학회 37 (37): 1475-1490, 2021
5 Mityagina, M., "Satellite Survey of Inner Seas : Oil Pollution in the Black and Caspian Seas" 8 (8): 875-, 2016
6 Solberg, A.H.S, "Remote sensing of ocean oilspill pollution" 100 (100): 2931-2945, 2012
7 Robbe, N., "Remote sensing of marine oil spills from airborne platforms using multi-sensor systems, Water Pollution VIII : Modelling" 1 : 347-355, 2006
8 이상훈, "PAN-SHARPENED 고해상도 다중 분광 자료의 영상 복원과 분할" 대한원격탐사학회 33 (33): 1003-1017, 2017
9 Park, S. -H., "Oil spill mapping from Kompsat-2 high-resolution image using Directional Median Filtering and Artificial Neural Network" 12 (12): 253-, 2020
10 Krestenitis, M., "Oil spill identification from satellite images using Deep Neural Networks" 11 : 1762-, 2019
1 김윤지, "선박탐지를 위한 초소형 SAR 군집위성 활용방안 연구" 대한원격탐사학회 37 (37): 627-636, 2021
2 Ira, L., "State of the art satellite and airborne marine oil spill remote sensing : Application to the BP Deepwater Horizon oil spill" 124 (124): 185-209, 2012
3 Putra, M. I. J., "Sentinel 1 (SAR) and Sentinel 2 (MSI) Imagery Capabilites for Oil Spill Detection in Balikpapan Bay, Seminar Nasional Penginderaan Jauh" 321-327, 2019
4 박소연, "Sentienl-1 SAR 영상을 활용한 유류 분포특성과 CNN 구조에 따른 유류오염 탐지모델 성능 평가" 대한원격탐사학회 37 (37): 1475-1490, 2021
5 Mityagina, M., "Satellite Survey of Inner Seas : Oil Pollution in the Black and Caspian Seas" 8 (8): 875-, 2016
6 Solberg, A.H.S, "Remote sensing of ocean oilspill pollution" 100 (100): 2931-2945, 2012
7 Robbe, N., "Remote sensing of marine oil spills from airborne platforms using multi-sensor systems, Water Pollution VIII : Modelling" 1 : 347-355, 2006
8 이상훈, "PAN-SHARPENED 고해상도 다중 분광 자료의 영상 복원과 분할" 대한원격탐사학회 33 (33): 1003-1017, 2017
9 Park, S. -H., "Oil spill mapping from Kompsat-2 high-resolution image using Directional Median Filtering and Artificial Neural Network" 12 (12): 253-, 2020
10 Krestenitis, M., "Oil spill identification from satellite images using Deep Neural Networks" 11 : 1762-, 2019
11 Zhang, J., "Oil spill detection in Quad-Polarimetric SAR images using an Advanced Convolutional Neural Network based on SuperPixel Model" 12 : 944-, 2020
12 Alpers, W., "Oil spill detection by imaging radars : Challenges and pitfalls" 201 : 1522-1525, 2017
13 Park, S. -H., "Oil Spill Detection from PlanetScope Satellite Image : Application to Oil Spill Accident near Ras AI Zour Area, Kuwait in August 2017" 90 : 251-260, 2019
14 Xing, Q., "Observation of Oil Spills through Landsat Thermal Infrared Imagery : A Case of Deepwater Horizon" 3 : 151-156, 2015
15 Bayramov, E., "Monitoring oil spill hotspots, contamination probability modelling and assessment of coastal impacts in the Caspian Sea using SENTINEL-1, LANDSAT-8, RADARSAT, ENVISAT and ERS satellite sensors" 11 (11): 27-43, 2018
16 Kim, D., "Mapping oil spills from dual-polarized SAR images using an Artificial Neural Network : Application to oil spill in the Kerch Strait in November 2007" 18 (18): 2237-, 2018
17 Bianchi, M. F., "Large-Scale detection and categorization of oil spills from SAR image with Deep Learning" 12 : 2260-, 2020
18 Zhao, J., "Exploring the potential of optical remote sensing for oil spill detection in shallow coastal waters–a case study in the Arabian Gulf" 22 (22): 13755-13772, 2014
19 "ESA Copernicus Open Access Hub (European Space Agency Copernicus Open Access Hub)"
20 Rajendran, S., "Detection of Wakashio oil spill off Mauritius using Sentinel-1 and 2 data : Capability of sensors, image transformation methods and mapping" 274 : 116618-, 2021
21 Garcia-Pineda, O., "Classification of oil spill by thickness using multiple remote sensors" 236 : 111421-, 2020
22 Arslan, N., "Assessment of oil spills using Sentinel 1C-band SAR and Landsat 8 multispectral sensors" 190 (190): 637-, 2018
23 Zeng, K., "A Deep Convolutional Neural Network for Oil Spill Detection from Spaceborne SAR Images" 12 : 1015-, 2020
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학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2006-07-24 | 학술지등록 | 한글명 : 대한원격탐사학회지외국어명 : Korean Journal of Remote Sensing | |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.52 | 0.52 | 0.54 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.53 | 0.44 | 0.725 | 0.12 |