본 연구에서는 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용하여 침수를 판별하고, 적용성을 평가하고자 한다. 이를 위해 2017년 부산 지역 침수 사상을 분석하였다. Sentinel-1 영상을 사용하였으며, 침수판별기법으로는 침수 전후 시점의 위성영상 이미지 분석 방법을 선택하였다. 관측 자료로는 뉴스 기사와 소셜 미디어 및 화재보험협회 자료를 수집하였다. 특히 침수 지역과 침수가 일어나지 않은 미침수 지역의 자료를 수집하여 분석하였다. Receiver Operating Characteristics (ROC) 곡선 분석을 수행하였으며, 그 결과 Area Under Curve (AUC)는 0.67으로 전반적으로 효율적인 성능을 나타냈으나, 임계값 선택에 따라 무작위 모형보다 비효율적인 결과가 나타났다. 침수 구역 비교를 위해 실제 침수 지역 15개 중 관측 자료가 충분한 4개 지역을 선정하였고, ROC 분석 결과로부터 임계값을 0.02로 설정하여 비교하였다. 관측 자료에 포함되었던 침수지역은 분석 결과에서 모두 포함하였고, 침수 지역이 다소 과대 추정하는 경향을 보였다. 연구 결과로 ROC 분석을 통한 임계값 선택 기준을 제시하였으며, 침수 지도의 정확성을 확인하였으나, 정량적 평가를 위해 관측 자료가 구체적으로 구축된 사상에 대한 후속연구가 요구된다.
The flood detection technique based on synthetic aperture radar (SAR) imagery was assessed. This technique was applied to a flood event in Busan in 2017. Sentinel-1 imagery was acquired, and then different multitemporal change detection methods were applied for SAR data analysis. Observed data were collected from newspapers, social media, and the Korean Fire Protection Association(KFPA). Specifically, flood and non-flood data were collected and used for analysis. As a result of receiver operating characteristic(ROC) curve analysis, the area under the curve (AUC) value was 0.67, which indicates a generally efficient technique, but it showed lower performance than the random model according to the threshold value. Four of 15 flood sites and a threshold value of 0.02 were selected to compare the flood area between the observed data and the flood maps derived from SAR analysis. As a result, all four flood maps included the observed flood areas, with some overestimation of flood area. A criterion for selecting the optimal threshold was suggested using ROC curve analysis, and the flood map results from this threshold were validated, but follow-up study is required to assess the accuracy numerically.
1. 서 론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결 론