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다종 위성자료와 인공지능 기법을 이용한 한반도 주변 해역의 고해상도 해수면온도 자료 생산
정시훈 ( Sihun Jung ),추민기 ( Minki Choo ),임정호 ( Jungho Im ),조동진 ( Dongjin Cho ) 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.5
위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R<sup>2</sup>=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=Δ0.21-0.29℃, rRMSE=Δ0.91-1.65%, MAE=Δ0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다. Although satellite-based sea surface temperature (SST) is advantageous for monitoring large areas, spatiotemporal data gaps frequently occur due to various environmental or mechanical causes. Thus, it is crucial to fill in the gaps to maximize its usability. In this study, daily SST composite fields with a resolution of 4 km were produced through a two-step machine learning approach using polar-orbiting and geostationary satellite SST data. The first step was SST reconstruction based on Data Interpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) using multi-satellite-derived SST data. The second step improved the reconstructed SST targeting in situ measurements based on light gradient boosting machine (LGBM) to finally produce daily SST composite fields. The DINCAE model was validated using random masks for 50 days, whereas the LGBM model was evaluated using leave-one-year-out cross-validation (LOYOCV). The SST reconstruction accuracy was high, resulting in R<sup>2</sup> of 0.98, and a root-mean-square-error (RMSE) of 0.97℃. The accuracy increase by the second step was also high when compared to in situ measurements, resulting in an RMSE decrease of 0.21-0.29℃ and an MAE decrease of 0.17-0.24℃. The SST composite fields generated using all in situ data in this study were comparable with the existing data assimilated SST composite fields. In addition, the LGBM model in the second step greatly reduced the overfitting, which was reported as a limitation in the previous study that used random forest. The spatial distribution of the corrected SST was similar to those of existing high resolution SST composite fields, revealing that spatial details of oceanic phenomena such as fronts, eddies and SST gradients were well simulated. This research demonstrated the potential to produce high resolution seamless SST composite fields using multi-satellite data and artificial intelligence.
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K-Means Clustering 기법과 원격탐사 자료를 활용한 탄소기반 글로벌 해양 생태구역 분류
김영준,배덕원,임정호,정시훈,추민기,한대현,Young Jun Kim,Dukwon Bae,Jungho Im,Sihun Jung,Minki Choo,Daehyeon Han 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5
An acceleration of climate change in recent years has led to increased attention towards 'blue carbon' which refers to the carbon captured by the ocean. However, our comprehension of marine ecosystems is still incomplete. This study classified and analyzed global marine eco-provinces using k-means clustering considering carbon cycling. We utilized five input variables during the past 20 years (2001-2020): Carbon-based Productivity Model (CbPM) Net Primary Production (NPP), particulate inorganic and organic carbon (PIC and POC), sea surface salinity (SSS), and sea surface temperature (SST). A total of nine eco-provinces were classified through an optimization process, and the spatial distribution and environmental characteristics of each province were analyzed. Among them, five provinces showed characteristics of open oceans, while four provinces reflected characteristics of coastal and high-latitude regions. Furthermore, a qualitative comparison was conducted with previous studies regarding marine ecological zones to provide a detailed analysis of the features of nine eco-provinces considering carbon cycling. Finally, we examined the changes in nine eco-provinces for four periods in the past (2001-2005, 2006-2010, 2011-2015, and 2016-2020). Rapid changes in coastal ecosystems were observed, and especially, significant decreases in the eco-provinces having higher productivity by large freshwater inflow were identified. Our findings can serve as valuable reference material for marine ecosystem classification and coastal management, with consideration of carbon cycling and ongoing climate changes. The findings can also be employed in the development of guidelines for the systematic management of vulnerable coastal regions to climate change.
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