검색

[기고] 농림위성 기반 산림빅데이터로 AI 실현

빅데이터 구축으로 지능형 산림정보화 앞당긴다




농림위성 기반 산림빅데이터 완성

국제연합(UN)의 토지·임업(LULUCF; Land Use, Land Use Change and Forest) 분야에서 산림을 온실가스의 주된 흡수원으로 보고 있다. 산림은 다른 토지 유형보다 면적이 넓고 다양한 기능 및 서비스를 지니고 있다. 온실가스를 흡수할 뿐만 아니라, 물, 식량, 에너지 공급원을 통한 치유와 휴양 등의 문화서비스를 제공한다. 이러한 다양한 산림생태계 서비스를 안정적으로 공급받기 위해서는 광역적이고 과학적인 모니터링 체계가 구축되어야 한다.

우리나라는 국토의 63%를 차지하는 산림환경자원을 체계적으로 관리하기 위해 다양한 ICT기술을 이용하고 있다. 항공사진 또는 위성영상을 이용하여 임상도(1:5,000)를 구축하고 있으며, 온도 및 습도 등의 센서를 갖춘 313개소의 산악기상관측망을 전국에 갖추고 있다. 

또 국가산림자원조사(NFI)를 통해 산림자원 및 건강 모니터링 정보를 축적하고 있다. 그러나 인공지능(AI)기반의 4차산업혁명기술을 위해서는 빅데이터가 필요한데, 산림 관련 다양한 정보가 분산형태로 관리되는 측면이 있어 빅데이터 형태의 수집이 어려운 실정이다. 

‘제3차 우주개발진흥 기본계획(2018-2022)’ 및 ‘인공위성활용 서비스 및 개발 고도화 전략’에 근거, 차세대 중형위성 2단계(2019~2025) 개발사업에 의한 농림위성계획이 지난해 4월 확정됨에 따라 산림 분야에서 빅데이터 기반의 AI 실현이 가능해졌다. 

즉, 2023년 광역적이고 단주기적으로 산림변화 탐지가 가능한 5개 센서를 지닌 농림위성이 발사됨에 따라 산림 부문에서 활용 가능한 위성자료 생산 및 공급을 위한 체계가 마련된 것이다.



▲ 농림위성형상도(안). <출처: 한국항공우주연구원>

농림위성은 5m의 공간해상도와 1~3일의 재촬영주기, 120km의 관측폭, 5개의 파장대역을 갖추고 있어 넓은 면적의 산림에 대한 다양한 정보를 빠른 주기로 취득하고 축적하는 데 효과적이라고 평가되고 있다. 이러한 위성 기반의 빅데이터와 지상의 센서 및 현장조사 기반의 다양한 빅데이터(산악기상관측망, NFI, 산림시업정보 등)가 융합되어 산림 분야의 빅데이터가 완성된 것이다.



위성 활용을 위해서는 영상수신-전처리-기본산출물-활용산출물 등의 단계가 필요하다. 농림위성을 기반으로 산림빅데이터를 실현하기 위해, 우선은 농림위성기술의 고도화를 실현해야 한다. 현재 산림청과 국립산림과학원에서는 농림위성 품질개선을 위한 원시데이터에 대한 방사·기하·대기·정사 검보정에 대한 연구를 수행 중이다. 또한, 농림위성의 지속적 품질관리를 위한 공간적·광학적·분광적 품질에 대한 연구도 필요하다.


이러한 고품질의 농림위성 자료로부터 다양한 기본 및 활용산출물을 추출하는 과정이 필요하다. 국립산림과학원에서는 농림위성으로부터 파악되어야 할 다양한 전처리(보정영상 및 후처리산출물: 지표알베도, 표면반사율, 운량, NDVI 등 8개) 및 활용산출물(산림피해지 변화탐지, 임상도, 바이오매스 등 27개) 추출에 다양한 연구를 수행 중에 있다. 

이러한 농림위성 정보와 지상 정보가 이어지는 통합 빅데이터 체계가 갖추어져야 한다. 빅데이터는 AI를 학습시킬 수 있는 4차산업혁명기술의 핵심요소인데, 우리나라는 양질의 학습데이터 및 데이터 공유 시스템 부족으로 선진국에 비해 인공지능기술 수준이 뒤처지고 있다. 

산림 분야는 산악기상관측망, NFI, 현업현장조사정보 등으로 구축된 양질의 참조자료(reference data)는 존재하나, 서로 연계되지 않아 양-다양성-속도의 빅데이터에 필요한 3V를 충족시키지 못하고 있다. 따라서 융합된 산림정보 농림위성의 대용량 자료를 중심으로 산악기상관측망, NFI, 현업현장정보 등의 산림정보를 융합하면 3V를 충족하는 산림빅데이터를 구축할 수 있다. 2023년 발사되는 농림위성이 이를 이루게 할 것이다.


산림빅데이터로 산림재해 신속대응

산림위성 기반의 산림빅데이터가 구축되면, 기후변화대응, 국제협력, 산림재난재해관리, 스마트산림관리 및 서비스, 4차산업혁명기술 대응, 인력양성 및 일자리 창출 등 다양한 분야에 활용된다. 

특히 3일 주기의 전국산림환경 모니터링으로 ‘신속한 산림재해대응’이 가능해진다. 또, 5m 해상도와 5개 센서정보로 ‘정확하고 다양한 산림정보제공’과 이를 통한 ’AI 기반 스마트산림관리’도 가능하게 된다. 더 나아가 120km 관측폭을 활용해 북한을 비롯한 해외산림환경 모니터링으로 ‘정보기반의 포용적 산림국제협력’도 가능해질 것으로 보인다.

농림위성의 3일 주기 촬영해상도는 산불이나 산사태, 병해충 등의 산림재해나 불법 훼손 등에 대해 신속한 파악이 가능한데, 우선은 3일 주기로 확보된 영상을 시계열로 분석하여 산림에서 일어나는 물리적 변화(임상변화)를 신속하게 파악할 수가 있다. 이를 AI와 연계하면 불법 훼손인지 정상적인 산림경영 활동인지 파악할 수 있다. 

이밖에도 3일 주기와 5개 센서정보로 산림에서 일어나는 다양한 생물학적 변화(식생지수 등) 파악이 가능하며, 이를 AI와 연계해 산림의 건조상태나 건강상태 등을 파악하여 산불 및 병충해 위험성을 조기에 예측할 수 있다. 산사태의 경우는, 농림위성으로부터 파악된 영상정보와 지상 센서정보를 AI와 연계해 산사태 위험지역의 사전예측이 가능하다. 지역별 산불진화용 담수지 저수량 분석을 통한 산불 발생 시 신속대응체계 마련과 각종 산림피해지의 피해규모 평가가 신속하고도 정확하게 이루어질 수가 있다.


▲ 시계열 영상 활용 산림변화 모니터링 예시
▲ <출처: 이우균, 2019. 국가산림위성센터 건립 필요성 및 기본계획 방향. 제1차 농림위성 개발을 위한 전문가 포럼(2020.2.5.)

AI기반 스마트한 산림경영·관리 가능

기후변화 대응 측면에서 산림은 온실가스 흡수원으로 인정되고 있다. ‘2030 국가 온실가스 감축 기본 로드맵 수정안’은 기존 로드맵 내 불확실한 국외감축량을 최소화하고 산림흡수원 활용을 포함한 국내 감축대책을 보완했다. 온실가스 감축목표 37% 가운데 32.5%는 에너지 및 산업 분야며, 나머지 4.5%에 해당하는 38.4백만 톤은 산림흡수원과 국외감축 실적을 활용하여 감축한다는 계획이다. 

현재 우리나라는 산림에서 4,000만 톤의 이산화탄소가 흡수되고 있는 것으로 보고되고 있다. 우리나라의 온실가스 배출보고가 국제사회로부터 신뢰받기 위해서는 산림 부문의 흡수량이 투명하게 평가-보고-검증되어야 한다. 이를 위해 산림으로부터 이루어지는 다양한 활동자료가 투명하게 파악되어야 한다. 

농림위성 정보와 산악기상관측망의 센서 정보-NFI조사 정보-현장의 산림 시업 및 변화에 대한 정보가 이어지는 농림위성 기반의 빅데이터를 이용하면, 신기후체제 대응을 위해 IPCC(온실가스 인벤토리)의 Tier3과 LULUCF(토지이용변화와 임업)의 Approach3의 최고수준의 산림경영활동자료 MRV체계를 갖추게 된다(현재는 Tier2, Approach2 수준). 이와 더불어 국내산림경영을 위해서는 산림빅데이터와 산림관리를 AI를 통해 다양한 수요를 충족시키는 스마트산림관리가 가능해진다.


▲ 농림위성관측가능영역(회색: 농림위성영역, 흑색: Rapid Eye 및 Sentinel으로 분석가능영역)
▲ 토지피복도 변화 지도(시계열 분석) 및 황폐화 지도
▲ 농림위성기반의 북산산림 복구계획 모식도

농림위성의 특징은 폭이 120km로 넓은 지역을 한 번에 관측할 수가 있다. 우리나라의 고해상도 다목적 실용위성의 관측 폭이 15~16km인데 비하면 매우 넓은 편이다. 따라서 농림위성 정보를 활용하면, 협력국에 대한 정보기반의 포용적 국제협력이 가능할 것이다. 

또한, 북한의 산림황폐, 야생식물자원 훼손을 막고 복원하기 위한 남북주도형의 국제협력이 필요한 상황에서 다양한 정보가 농림위성 기반의 산림빅데이터를 통해 제공될 수 있고, 다양한 복구시나리오 AI와 연계된 남북주도형 북한산림복구가 가능할 것이다.

미래형 스마트 산림인력 양성 이와 함께 다른 부문의 AI와 마찬가지로 산림부분의 빅데이터 및 AI부문의 인력양성이 제대로 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 산림 분야 AI 실현을 위한 산림빅데이터는 농림위성정보 및 산악기상관측망센서정보-현장활동정보 등이 구축되어야만 가능하다. 따라서 이를 위한 기존의 산림관리지식 외에도 빅데이터, 사물인터넷(IoT), AI 등의 4차산업혁명지식과 산림 관련 국내외적 이슈를 이해하는 미래형 스마트 산림인력의 양성이 절실한 상황이다.


▲ 농림위성기반 산림빅데이터 및 AI 인력양성

한편 2023년 농림위성의 성공적 발사와 함께 농림위성의 원활한 활용서비스 제공을 위해 산림청에서는 국가산림위성정보센터(가칭) 건립을 추진하고 있으며, 이를 위해 내외부 협력체계구축, 활용서비스 개발, 운영인프라 구축, 법제도 등의 거버넌스 마련에 대한 ‘산림위성 개발 및 운영기본계획(안)’을 수립하여 곧 공표할 예정이다(2월말에 공표예정). 이를 통해 산림재해대응, 산림생태계모니터링, 산림자원 인벤토리 등 산림자원관리 및 정책업무를 위한 현업지원, 연구개발 등 산림관련 다양한 분야의 자료 제공 및 활용을 위한 관리 체계가 마련될 예정이다.


출처: http://ecomedia.co.kr/news/newsview.php?ncode=1065586867753988

조회 10회
 

02-3290-3470

Room No. 322, East Bldg, College of Life Science, Korea University, 145 Anam-ro, Seongbuk-gu,  Seoul, Rep. of Korea, 02841

  • LinkedIn

©2020 by Korea University Environmental GIS/RS Lab.