Study on sea ice type classification from satellite SAR

Abstract

Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 해빙의 유형 (발달단계; Stage of development)을 분류하는 기계학습 방법을 개발하고, 미국 National Ice Center (NIC)에서 발행하는 주간해빙지도와 비교하여 검증하는 연구를 수행하였다. 해수, 단년빙, 다년빙의 3종 분류와 두 종류의 유년빙을 추가한 5종 분류의 겨울철 평균정확도는 각각 87%, 67%였으며, 표면의 융빙수 면적이 넓은 여름철에는 단년빙과 다년빙의 구분은 어려우나 해수와 해빙의 이종분류 평균정확도는 98%였다. 레이더 영상을 활용한 해빙 유형 분류를 통해 현존 해빙지도의 발행 주기를 1~3일로 단축시킬 수 있으며, 극지연구소는 향후 이 단축된 주기로 정기적인 해빙유형지도를 발간하여 북극해 연구의 기초자료 생산은 물론, 극지 운항 선박 및 구조물의 안정적인 운영에 기여할 수 있는 정보를 제공할 계획이다.