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저자정보
김흥민 ((주)아이렘기술개발 기업부설연구소) 박수호 ((주)아이렘기술개발) 한정익 ((주)아이렘기술개발 기업부설연구소) 예건희 ((주)아이렘기술개발 기업부설연구소) 장선웅 ((주)아이렘기술개발)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제38권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
1,109 - 1,124 (16page)
DOI
https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.6.1.12

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본 연구에서는 단시간 내 광범위한 지역에 대한 해양쓰레기 발생 실태 파악이 가능하도록 위성 및 드론다중분광 영상을 이용한 해안쓰레기 모니터링 기법을 제안한다. Sentinel-2 위성 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지를 위해 multi-layer perceptron (MLP) 모델을 적용하였고, 드론 다중분광 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지를 위해 딥러닝 모델 중 U-Net, DeepLabv3+ (ResNet50), DeepLabv3+ (Inceptionv3)의 탐지 성능평가 및 비교를 수행하였다. 위성 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지 결과 F1-Score 0.97을 보였다. 드론 다중분광 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지는 초목류와 플라스틱류에 대한 탐지를 수행하였고, 탐지 결과 DeepLabv3+ (Inceptionv3) 모델이mean Intersection over Union (mIoU) 0.68로 가장 우수한 성능을 보였다. 초목류는 F1-Score 0.93, IoU는 0.86을보인 반면에 플라스틱류의 F1-Score 0.5, IoU는 0.33으로 낮은 성능을 보였다. 그러나 플라스틱류 마스크 영상생성을 위해 적용된 분광 지수식의 F1-Score는 0.81로 DeepLabv3+ (Inceptionv3)의 플라스틱류 탐지 성능보다높은 성능을 보이며, 분광 지수식을 이용한 플라스틱류 모니터링이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서 제안된 해안쓰레기 모니터링 기법을 통해 해안쓰레기 발생에 대한 정량적 자료 제공과 더불어 해안쓰레기 수거·처리 계획 수립에 활용할 수 있다.
#Sentinel-2 #Drone #Multispectral image #Deep learning #Marine debris

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