Sea Ice Drift Tracking from SAR Images and GPS Tracker

SAR 영상과 GPS 추적기를 이용한 여름철 해빙 이동 궤적 추적

Abstract

Sea ice plays an important role in Earth's climate by regulating the amount of solar energy absorbed and controlling the exchange of heat and material across the air-sea interface. Its growth, drift, and melting are monitored on a regular basis by satellite observations. However, low-resolution products with passive microwave radiometer have reduced accuracy during summer to autumn when the ice surface changes rapidly. Synthetic aperture radar (SAR) observations are emerging as a powerful complementary, but previous researches have mainly focused on winter ice. In this study, sea ice drift tracking was evaluated and analyzed using SAR images and tracker with global positioning system (GPS) during late summer-early autumn period when ice surface condition changes a lot. The results showed that observational uncertainty increases compared to winter period, however, the correlation coefficient with GPS measurements was excellent at 0.98, and the performance of the ice tracking algorithm was proportional to the sea ice concentration with a correlation coefficient of 0.59 for ice concentrations above 50%.

해빙은 지구의 태양에너지 흡수량 및 대기-해양간 열과 물질 교환을 조절함으로써 기후조절자의 역할을 하며 그 생성, 이동, 소멸은 인공위성에 의해 주기적으로 모니터링 되고 있다. 그러나 수동마이크로파방사계 관측을 중심으로 한 저해상 산출물은 해빙 표면이 빠르게 변하는 여름철에 정확도가 크게 떨어지며, synthetic aperture radar (SAR) 관측이 대체재로 떠오르고 있으나 그간의 연구는 주로 겨울철 해빙을 대상으로 이루어졌다. 이 연구에서는 SAR 영상과 global positioning system (GPS) 추적기를 이용하여 해빙의 거칠기, 높낮이, 구조 등 표면 상태 변화가 심한 늦여름~초가을 시기의 해빙 이동 추적 기술을 평가, 분석하였다. 그 결과 겨울철보다는 관측 불확실성이 증가하나 GPS 실측치와의 상관관계는 0.98로 우수했으며, 해빙 농도 50% 이상인 경우에 해빙 농도와 적용 알고리즘의 산출 성능은 상관관계 0.59로 서로 비례하는 것으로 나타났다.

1. 서론

극지 해양에서는 해수가 결빙되어 얼음의 형태인 해빙으로 존재하며, 해빙은 해수와 대기 사이에서 열차단막의 역할을 한다. 겨울에는 상대적으로 따뜻한 해수로 부터 상대적으로 차가운 대기로의 난류 열유속을 줄임으로써 열교환을 차단(Maykut, 1986; McPhee, 2017)하고, 반대로 여름에는 태양광을 반사하고 열을 흡수함으로써 해수의 온도 상승을 지연(Perovich et al., 2007)시킨다. 또한 생지구화학적 과정을 조절하는 해수와 대기 사이의 물질 교환에 영향을 미치고, 극지 대기에서의 구름 생성과 관련하여 해양 기원 응결핵 공급(Leck et al., 2002; Kort et al., 2012)에도 관여한다.

해빙은 주로 바람이나 해류 등의 외력에 의해 이동하며 그 과정에서 상대적 발산/수렴에 따라 벌어지거나 겹쳐져 리드(lead), 리지(ridge) 등 다양한 구조 변화가 발생(Wadhams, 2000; Weiss, 2013)하고, 이들 구조는 기후 시스템과 복합적으로 상호작용(Haas, 2017)한다. 리드를 통해 노출된 해수 표면은 해수와 대기 사이의 열과 물질의 교환 창구가 되며, 리지는 대기와 해양으로부터의 모멘텀(momentum) 전달을 통해 해빙의 이동 속도에 큰 영향을 미친다. 해빙의 이러한 경계층으로서의 중요도는 그 분포와 두께에 의해 달라지는데, 지난 2010년대의 북극 평균 해빙 두께는 1.5–2.2 m였으며 지역적 차이가 크다(Kwok, 2018).

북극 전반에 걸친 지역별 해빙 두께 분포 차이는 두개의 주요 해빙 흐름인 북극횡단류(Transpolar Drift)와 보퍼트환류(Beaufort Gyre)에 의한 것으로, 큰 규모에서의 표류(drift) 속력과 방향은 주기적인 위성 및 부이(buoy) 관측에 의해 비교적 잘 알려져 있다. 그러나 수십 km에 달하는 해빙 이동 위성산출물의 낮은 공간해상도는 리드, 리지 등 통상 수 m~수 km 폭을 가지는 해빙 동역학적 구조들과 직접적인 연계 분석을 하기에는 충분하지 않다. 또한 여름철 해빙 이동 속도에 대한 관측 불확실도는 해빙 농도 90%에서 약 2 cm/s (Sumata et al., 2015)이며, 해빙 농도가 더 낮은 해수-해빙 경계부에서는 더 높아지거나 관측 자체를 실패한다. 이러한 기존 산출물의 단점을 보완하고자 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 기반의 해빙 이동 산출 연구(Kwok et al., 1990; Thomas et al., 2008; Hollands and Dierking, 2011; Komarov and Barber, 2014; Korosov and Rampal, 2017; Park et al., 2021)가 있었으나, 대부분 겨울철 안정된 상태의 해빙을 대상으로 하여 융빙-재결빙기의 관측 한계에 대한 평가가 부족하다.

이 연구는 SAR 영상과 global positioning system (GPS) 추적기를 이용하여 융빙-재결빙으로 해빙의 표면 변화가 심한 늦여름~초가을 시기의 해빙 이동 추적 기술을 검증하고 적용 한계를 분석한다. 또한 같은 기간에 해당하는 기존 저해상 해빙 이동 산출물의 정확도를 평가한다. 2장에서 연구지역과 사용 자료 및 방법에 대해 기술하며 3장에서 결과 분석 및 토의로 이어지고, 이를 바탕으로 4장에서 결론을 제시한다.

2. 연구자료 및 방법

2.1. 연구지역

극지연구소의 쇄빙연구선 아라온호는 매년 북반구의 여름철에 해당하는 7~9월에 척치해, 보퍼트해, 동시베리아해에서 극지 해양, 해빙, 대기, 지질 등에 대한 이동 항해 연구를 수행하며 조사기간 중 일부(통상 1주 이내)는 해빙에 정박하여 현장조사를 실시한다. 2022년에는 8월 3일부터 5일까지 3일간 직경 약 10 km, 두께 약 1.2 m의 다년빙(multiyear ice)을 대상으로 현장조사를 했으며, 이 과정에서 해당 해빙의 표면에 GPS 추적기를 설치하였다. 설치 시 기록한 위치는 76° 13′ 26.232″ N, 174° 35′ 0.042″ E로 당시 해수-해빙 경계선으로부터 약 400 km 떨어진 곳이며, 주변의 평균 해빙 농도는 약 70%였다. 해당 해역은 북극해(Arctic Ocean)와 동시베리아해(East Siberian Sea)의 경계부에 해당하며, 북극해 해빙의 주요 흐름인 북극횡단류나 보퍼트환류의 영향은 적다. Fig. 1은 OSI-405-C 해빙 이동량 자료(2.2.3절 참조)를 이용하여 GPS 추적기 설치 후 3개월간의 평균 해빙 이동 속도를 나타낸 것이며, 우측열의 월별 평균 움직임에서 융빙 말기인 8월에는 남동쪽, 결빙 초기인 10월에는 남서쪽을 향했다. 그 중간의 해빙 극소기인 9월에는 명확한 경향성을 보이지 않았는데, 이는 다른 시기에 비하여 해당 위치가 해수-해빙 경계선에 가깝고 해빙 농도가 낮아 위성 관측의 정확도가 떨어지기 때문인 것으로 추정된다.

Fig. 1. Average sea ice motion in the Arctic (source: OSI-405-C). Red square indicates the study area: (a) average for August–October 2022 and (b) monthly average for each of the months.

2.2. 연구자료

2.2.1. GPS 추적기

GPS 추적기는 아두이노(Arduino) 기반의 오픈소스 프로젝트의 일환으로 저비용의 부이를 개발하는 WRG 사(https://www.makerbuoy.com)의 Maker Buoy 제품을 사용하였다. 해당 제품은 마이크로 컨트롤러, GPS 모듈, Iridium 모뎀, 2,000 mAh 리튬폴리머 전지, 1 W 태양광 충전 패널, 방수 외장 등으로 단순하게 구성된다. 사용자가 GPS 위치 정보 수집에 사용할 시간 길이와 간격을 조절할 수 있으며, 수집된 위치 정보는 전력 및 위성통신 사용량을 최소화 할 수 있도록 여러 개의 기록을 모아 한 번에 전송하게 설정할 수 있다.

MakerBuoy는원래해양용으로개발되었으나Greenland 유빙 추적에도 성공적으로 사용된 사례(Carlson et al., 2020)가 있다. 해빙 추적에 사용하기 위해서는 GPS 신호가 주변의 얼음 덩어리에 가려지거나 적설로 인한 파묻힘을 방지하기 위해 해빙 표면으로부터 어느 정도 높이를 주어 설치할 필요가 있다. 이 연구에서는 3개의 각목을 이용해 각각이 직교하는 모양의 거치대를 만들어서 해빙 표면으로부터 1 m 떨어진 높이에 GPS 추적기 본체를 설치했으며, 위치고정을 위해 얼음에 구멍을 파고 거치대를 심었다(Fig. 2). 그리고 해빙이 완전히 녹거나 붕괴되어 GPS 추적기가 해수면에 부유하면 더이상 해빙의 움직임을 반영하는 상황이 아니기 때문에, 유사시에는 물 속에 가라앉아 폐기되도록 거치대 하부에 무거운 쇠사슬을 장착하였다.

Fig. 2. A picture of the GPS tracker (Maker Buoy) installed on the sea ice floe in the study area in August, 2022.

2.2.2. SAR 영상(Sentinel-1, KOMPSAT-5)

Sentinel-1은 유럽항공우주국(European Space Agency, ESA)의 지구관측 프로그램인 Copernicus의 첫 번째 미션으로 개발된 C-밴드 SAR 위성으로, Sentinel-1A (2014~)와 Sentinel-1B (2016~)의 2기로 구성된다. 위성 SAR로는 최초로 terrain observation with progressive scans (TOPS) 관측방식을 채택하여 interferometric wide-swath (IW) 모드에서는 250 km, extra wide-swath (EW) 모드에서는 400 km의 넓은 관측폭으로 전 지구를 6일 주기로 관측 및 위상간섭기술(interferometry)의 적용을 할 수 있는 재원을 갖추었다. 극궤도로 비행하므로 위상간섭기술 적용을 위한 기선(baseline) 조건을 제외하고 관측 영역의 중첩만을 고려한다면 고위도 지역에서의 유효 재방문 주기는 6일보다 훨씬 짧다. 그러나 Sentinel-1B는 지난 2021년 12월에 전력 공급 시스템의 이상으로 통신이 두절되었으며, ESA는 2022년 8월에 공식적으로 Sentinel-1B 미션 종료를 선언(Copernicus, 2022)하고, 후속인 Sentinel-1C의 발사를 앞당겨 추진중이다. 따라서 이 연구에서 설치한 GPS 추적기의 관측기간인 2022년 8월 3일~11월 4일과 일치하는 시기에는 Sentinel-1A만 존재했다. 그럼에도 불구하고 GPS 추적기의 위치가 포함된 영상의 수는 40장으로, 이는 평균 2.25일마다 동일 해빙을 분석할 수 있음을 나타낸다. 이들 영상은 모두 400 km 관측 폭의 EW 모드로 관측되었으며, multi-looking과 ground-range projection을 거친 ground-range detected (GRD) 형식의 자료를 사용하였다.

KOMPSAT-5 (아리랑-5호)는 대한민국의 다목적실용위성 중 SAR로는 첫 번째 미션으로 개발된 X-밴드 SAR 위성으로, 2013년 8월 발사 이래 당초 임무 수명 기한인 4년을 훨씬 넘긴 현재까지도 운용 중이다. 이 연구에서는 쇄빙연구선 아라온호의 현장활동 기간을 전후하여 주변 해빙 상황의 고해상도 판별을 위해 KOMPSAT-5 영상의 촬영을 요청, 획득하였으며, GPS 추적기의 위치가 포함된 영상의 수는 7장이다. 이들 영상은 모두 100 km 관측폭의 ScanSAR 모드로 관측되었으며, multi-looking과 ground-range projection 및 geocoding까지 거친 geocoded earth corrected (GEC) 형식의 자료를 사용하였다.

Table 1은 전술한 Sentinel-1과 KOMPSAT-5의 재원 및 자료의 특성을 정리한 것이며, Table 2는 본 연구에 사용한 영상쌍 목록이다. KOMPSAT-5는 다른 미션 수요에 의해 GPS 추적기의 설치 이후 초반에만 획득되었으며, 전반적인 연구 수행은 Sentinel-1을 주로 이용하였다.

Table 1. Sensor and product specifications of the SAR systems

Table 2. List of the SAR image pairs used for sea ice motion tracking 

2.2.3. 해빙 이동량(OSI-405-C)

OSI-405-C는 SSMI/SSMIS, AMSR-E/2 수동마이크로 파방사계(passive microwave radiometer)와 ASCAT 산란계(scatterometer) 자료로부터 62.5 km 공간해상도로 48시간 평균 해빙 이동량(displacement)을 계산하여 제공하는 EUMETSAT Ocean and Sea Ice-Satellite Application Facility (OSI-SAF)의 정기 산출물이다. 2009년 12월부터 현재까지 지속적으로 일간 자료가 생산되며, 북반구 자료에서의 정확도는 해빙 부이 대비 polar stereographic상의 X, Y 방향으로 각각 –0.194±3.801 km, +0.003±3.766 km 수준이다(Lavergne, 2016). OSI-405-C는 시공간 합성을 거친 자료이며, 일간 자료의 기준 시간은 협정세계시(universal time coordinated, UTC) 12시(정오)다. OSI-405-C는 SAR 영상 기반 해빙 이동량 추적 결과와의 성능 비교를 위한 보조자료로 사용하였다.

2.2.4. 해빙 농도(OSI-408)

OSI-408은 AMSR-2 수동마이크로파방사계 자료로부터 10 km 공간해상도로 24시간 평균 해빙 농도(concentration)를 계산하여 제공하는 OSI-SAF의 정기 산출물이다. 2016년 9월부터 현재까지 지속적으로 일간 자료가 생산되며, 북반구 자료에서의 정확도는 미국 National Ice Center의 주간 해빙 지도(ice chart) 대비 –8.1±13.0% 수준이다(Lavelle et al., 2016). OSI-408은 시공간 합성을 거친 자료이며, 일간 자료의 기준 시간은 UTC 12시(정오)다. OSI-408은 SAR 영상 기반 해빙 이동량 추적 결과의 성능에 영향을 미치는 환경요소 분석을 위한 보조자료로 사용하였다.

2.3. 연구방법

GPS 추적기의 위치 변화가 기록된 기간에 해당하는 SAR 영상 기반의 위치 추적을 위해 본 연구에서는 Park et al. (2021)의 연구에서 사용한 영상쌍의 진폭 특성 기반 해빙 추적 알고리즘을 사용하였다. 이는 특이점추적(feature tracking)과 패치정합(pattern matching)을 혼합한 방법으로 영상쌍의 선별 및 전처리, 특이점추적을 통한 비정형(non-uniform) 격자 공간상의 약식 이동장 추정, 최대상관계수(maximum cross correlation)에 기초한 패치정합을 통한 정형 격자 공간상의 상세 이동장 측정의 3단계로 구성된다. 해당 알고리즘은 북극해 해빙에 대해 KOMPSAT-5를 사용할 경우 root mean squared error (RMSE) 211 m의 우수한 성능을 가진다고 보고했으며, 원형 알고리즘인 Korosov and Rampal (2017)의 연구에서는 Sentinel-1을 사용할 경우 RMSE 286 m로 알려졌다. 그러나 두 연구 모두 해빙 표면의 변화가 적은 겨울철에 한하여 수행되었으며, 본 연구의 해당 기간인 늦여름~가을철 해빙의 경우 표면의 물리적 성질이 겨울철과 상이하여 SAR 영상에서도 그러한 특성이 반영된다. Fig. 3은 관측 초기인 2022년 8월 7일과 8일에 각각 촬영한 Sentinel-1 EW 모드 영상을 보인다.

Fig. 3. SAR images of the target ice floe (yellow dashed line) where the GPS tracker was installed. (a) August 7, 2022 and (b) August 8, 2022.

동일 영역임에도 불구하고 관측각 차이에 의해 후방 산란계수의 변화(Park et al., 2020)가 크게 나타나며, 이는 늦여름~가을철 해빙의 추적을 어렵게 하는 요인 중 하나이다. 또한 이 시기는 융빙, 변형, 재결빙 등에 의한 해빙의 물리적 변화가 빠른 시기이므로 영상쌍을 이루는 영상간의 시간차이가 클수록 추적 성공률이 빠르게 낮아질 것으로 예상할 수 있다. 따라서 영상쌍의 시간 차이는 최대 4일 이하로 제한하였다.

영상 노이즈 감소와 자료처리 효율화를 위한 전처리 단계로, 원본 영상의 공간해상도를 고려하여 KOMPSAT-5 ScanSAR 모드의 경우 50 m, Sentinel-1 EW 모드의 경우 200 m로 downscaling을 적용하였다. 패치정합을 위한 템플릿 크기는 Park et al. (2021)의 연구에서와 마찬가지로 40 × 40 pixel을 적용하였다. 추적 결과는 Polar Stereographic 좌표계(EPSG: 3411)를 따르되, 각 영상의 전처리 적용 후와 동일한 샘플링 간격을 가지도록 처리하였다. 패치정합 시 최대상관계수법을 사용하기 때문에 상관계수 0.1 이하로 나타난 패치의 결과는 분석에서 제외하였다.

GPS 추적기가 기록한 실제 위치 변화와 SAR 영상 기반 추적 결과와의 비교를 위해 GPS 추적기의 기록을 SAR 영상쌍의 취득 시간에 맞춰 보간하였다. 또한 UTC 12시를 기준시간으로 하는 저해상 해빙 이동량 자료(OSI-405-C)와 해빙 농도 자료(OSI-408)도 SAR 영상쌍의 취득 시간 전후로 1일씩을 추가한 시계열 자료로부터 값을 보간하였다. 따라서 SAR 영상 기반 추적 결과 각각에 대해 GPS 추적기 위치 변화와 보조자료인 저해상 해빙 이동량, 해빙 농도를 포함하는 4종 자료를 비교하고 상호간의 관계를 분석하였다.

3. 연구결과 및 토의

3.1. GPS 추적기 기반 해빙 이동

GPS 추적기는 UTC 2022년 8월 3일 22시경부터 11월 4일 14시까지 94일 동안 총 2,192 지점의 위치를 기록했다. Fig. 4는 연구지역에서 GPS 추적기의 표류 궤적과 위성 SAR 영상의 획득 영역을 같이 도시한 것이다. 유채색 실선은 표류 궤적을 따라 위치 기록간의 거리를 시간으로 나누어 계산한 표류 속도를 나타낸다. 현장에서 GPS 추적기를 설치 시에는 위치 기록의 시간 간격을 10분으로 설정하였으나 이는 초기 약 1주일간 유지되었고, 이후 배터리 전압이 낮아짐에 따라 단계적으로 15분, 30분을 거쳐 설치 약 2주 후부터는 대부분 120분 간격으로 관측되었다. 원인불명의 이유로 관측시간 간격이 120분을 초과하는 자료 손실 구간이 일부(10% 이내) 있었으며, Fig. 4에서 해당 부분은 유채색 대신 밝은 회색으로 표시하였다.

Fig. 4. Trajectory of the GPS tracker (colored line) and footprints of the SAR image acquisitions (solid gray line for KOMPSAT-5 and dashed gray line for Sentinel-1).

해빙의 이동 궤적은 큰 규모에서는 해류와 바람에 의해 전반적으로는 Fig. 1에 나타낸 월별 평균 이동 방향과 일치하게 주변의 해빙들을 따라 움직인 것으로 보인다. 그러나 작은 규모의 해빙 움직임에서는 나선형의 전형적인 해빙 진동(Hibler et al., 2006)을 나타냈다. 관측기간 중 총 이동 거리는 1,504 km에 달하며 총 이동거리를 총 관측시간으로 나눈 산술 평균 속도는 17.9 cm/s로, 이는 위성관측 기반으로 측정한 북극해 전체에서의 여름철 평균 해빙 이동 속도인 약 9.5 cm/s (Kimura et al., 2013) 보다 거의 두 배 빠른 수치이다. 그러나 이는 위치정보의 샘플링 간격 차이에 의한 것으로, 수~수십 시간 간격의 위성영상에서 각각 관측한 해빙의 위치 간의 최단거리를 관측시간의 차이로 나누는 위성관측 기반 방식은 상대적으로 조밀한 시간간격의 위치정보를 가진 GPS 추적기의 결과에 비해 속도 값이 작을 수 밖에 없다. 위성영상 기반 평균 해빙 이동 속도와의 비교를 위해 동등하게 GPS 추적기의 위치 정보를 1일 평균한 후 속도를 재계산한 결과는 11.9 cm/s로, 관측 대상 해빙이 비교적 해수-해빙 경계선에 가까운 곳에 위치하여 주변 해빙 농도가 낮아 상대적인 유동성이 높은 환경이었음을 고려하면 두 속도는 유의한 수준으로 보인다.

3.2. SAR 기반 해빙 이동 추적

Fig. 5의 (a)와 (b)는 각각 GPS 추적기 기록과 SAR 영상쌍 분석 결과에서의 해빙 이동량과 방향을 비교한 것이다. 전반적으로 두 변수 모두에서 매우 높은 선형 관계를 보였으며, Table 3은 정확도와 관련한 통계치를 나타낸다.

Table 3. Accuracy evaluation results of the SAR-derived sea ice drift 

Fig. 5. Comparison of the ice drift against (a) displacement and (b) heading direction derived from GPS tracker and SAR imagery.

이동량에 있어 상관계수는 0.98로 매우 높은 반면, RMSE는 1787 m로 Korosov and Rampal (2017)의 연구에서 보고된 286 m보다 약 6.2배 큰 수치였다. 그러나 전술하였듯 기존 SAR 기반 해빙 이동 추적 연구들은 겨울철 자료를 사용하였으며, 본 연구의 자료는 해빙 표면의 상태가 레이더 관점에서 가장 식별도가 떨어지는 시기를 대상으로 한 차이가 있다. 이동 방향의 RMSE는 4.6°의 양호한 결과를 보였기에 이후의 분석은 이동량만을 다루었다.

8~10월은 해빙의 융빙과 재결빙이 순차적으로 발생하며 얇아진 두께와 증가한 유동성으로 인해 리드, 리지 등 구조 변화도 많은 시기이므로 관측 시기나 영상쌍 구성에 따라 측정 오차의 차이가 발생할 수 있다. Fig. 6은 이에 대한 결과를 보인다.

Fig. 6. Comparison of the displacement estimation error against (a) date and (b) time interval of the SAR image pair. Color represents maximum cross correlation of the patch where the GPS tracker resides.

Fig. 6(a)의 관측 시기에 따른 오차 분포를 보면 8월 초~중순까지는 안정적으로 낮은 값을 보이나, 10월 초순까지 크게 증가하다가 이후 다시 안정화되는 경향을 보였다. 그러나 Fig. 6(b)의 영상쌍 시간 간격에 따른 오차 분포에는 특별한 경향성이 없는 것으로 보아 이는 시스템(방법, 자료구성)보다는 외적 요인, 즉 해빙 자체의 상태 변화에 의한 것으로 보인다. 특히 패치정합의 성패를 지시하는 최대상관계수의 분포가 이를 뒷받침한다.

3.3. 해빙 상태 변화와 추적 성능 차이

Fig. 7은 Fig. 6과 동일한 결과를 최대상관계수 대신 해빙 농도에 대해 표현한 것이다. Fig. 7(a)로부터 관측 시기에 따른 해빙 농도의 변화를 보다 명확하게 볼 수 있으며, Fig. 7(b)에서 마찬가지로 영상쌍 시간 간격에 따른 오차 분포에는 특별한 경향성이 없으나 해빙 농도와 측정 오차 사이에 전반적으로는 반비례 관계가 보인다.

Fig. 7. Comparison of the displacement estimation error against (a) date and (b) time interval of the SAR image pair. Color represents ice concentration (OSI-408) of the patch where the GPS tracker resides.

Fig. 6과 Fig. 7의 색으로부터 유추되는 최대상관계수 또는 해빙 농도와 측정오차간의 반비례 관계를 Fig. 8에 도시하였다. 추세선은 다음 식(1)과 같은 형태의 지수함수 회귀곡선이다.

y = a exp(bx) + c (1)

Fig. 8. Comparison of the displacement estimation error against (a) maximum cross correlation and (b) ice concentration of the patch where the GPS tracker resides.

결정계수는 각각 0.19, 0.25의 낮은 수치였으나, 산포도상에서 회귀곡선을 크게 벗어난 위치의 샘플들은 대체로 해빙 농도나 최대상관계수가 낮은 공통점이 있었다. 특히 Fig. 8의 왼쪽 도표에서 KOMPSAT-5 결과의 군집은 낮은 최대상관계수를 가지면서도 적은 측정오차를 보인다. 이는 KOMPSAT-5와 Sentinel-1의 센서 및 자료 특성이 상이하기 때문으로 추정하며, 이후의 분석은 영상쌍 수가 5개 밖에 없어 통계적 산출이 어려운 KOMPSAT-5를 제외하고 Sentinel-1만을 이용하여 수행하였다.

Fig. 9는 해빙 농도와 최대상관계수간의 직접적인 비교를 나타낸다. 해빙 농도를 기준으로 50% 이하와 이상에서 서로 다른 군집이 나타났으며, 해빙 농도 50% 이하는 산술적으로도 얼음 보다는 물이 많기 때문에 “해빙” 추적의 상황으로 보긴 어렵다. 이를 제외한 해빙 농도 50% 이상의 Sentinel-1 군집만을 대상으로 해빙 농도와 최대상관계수간의 상관계수를 계산하면 0.59로 둘 사이에 유의한 관계가 있음을 나타낸다.

Fig. 9. Comparison of the ice concentration against maximum cross correlation.

3.4. OSI-405-C 해빙 이동 산출물 평가

앞서 3.2절에서 보인 SAR 기반 해빙 이동 추적에 비해 기존 저해상도 해빙 이동량 산출물이 가지는 정확도 평가를 위해 동일한 방식으로 GPS 추적기와 OSI-405-C 산출물을 비교하였다. Fig. 10은 이동량과 방향을 나타낸 산포도이며, Table 4는 정확도와 관련한 통계치를 나타낸다.

Fig. 10. Comparison of the ice drift against (a) displacement and (b) heading direction derived from GPS tracker and OSI-405-C sea ice drift product.

Table 4. Accuracy evaluation of OSI-405-C sea ice drift product

이동 방향에 있어 상관계수는 0.89로 양호한 반면 이동량에서는 0.70으로, Table 3에 나타낸 SAR 기반 측정 결과인 0.98은 물론 OSI SAF의 자체 검증 보고서 결과(Lavergne, 2016의 Fig. 4.2)인 0.95와 비교해도 훨씬 더 낮다. 그러나 검증 보고서 결과는 연평균치로 동일 그림(Lavergne, 2016의 Fig. 4.2)에서 5~10월에는 평균적 3배 정도 오차가 커짐을 알 수 있으며, 동일 보고서에서 Fram Strait 지역에 대한 연평균 상관계수는 0.80이었음을 보아 지역적 차이가 존재할 가능성이 있다. 특히 본 연구에서의 대상 지역은 해수-해빙 경계선과 가까운 상대적으로 해빙 농도가 낮은 지역이므로 성능 저하를 예상할 수 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구의 대상 시기인 8~10월에서 SAR 기반 해빙 추적이 OSI-405-C와 같은 수동마이크로파/산란계 기반 저해상 산출물 대비 높은 정확도를 보인다는 점은 명확하다.

4. 결론

본 연구에서는 기존에 해빙 표면의 변화가 적은 겨울철에 한해 적용, 평가되었던 SAR 영상 기반 해빙 이동 추적 기술을 레이더 관점에서 가장 표면 식별도가 떨어지는 늦여름~가을철 해빙에 대해 확장 적용했으며, 직접 설치한 GPS 추적기의 기록과 대조하여 평가하였다. 그 결과는 겨울철 해빙에 비해 약 6.2배 큰 불확실성을 가지고 있었으나 이동량과 이동방향 모두에 있어 실측 결과(GPS 추적기)와의 상관관계는 0.98 이상으로 우수했다. 해빙 농도가 50% 이상인 경우 해빙 농도와 SAR 패치 추적 최대상관계수간에는 상관관계 0.59의 유의한 비례관계가 있었으며, 이는 해빙 농도가 낮은 해수-해빙 경계선에 아주 가까운 지역을 일부 제외하면 전체 해빙 영역에서 SAR를 기반으로 연중 안정된 고해상 해빙 이동 추적이 가능함을 시사한다.