드론을 이용한 장기간 둔두리 해식애 침식량 산정
Estimation of Long-Term Erosion Amount of Sea-Cliff in Dundu-Ri by Using Drone
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초록
본 연구는 드론을 이용한 장기간의 모니터링을 통해 둔두리 해식애의 침식량을 정량적으로 산정하고 AWS 및 해상기상부이 자료와의 상관관계를 살펴보았다. GSD가 각각 8.07cm∼8.61cm/pix과 4.04cm∼4.31cm/pix인각각의 DEM과 정사영상을 제작하여, 해식애의 침식량을 정량적으로 산정하였다. 제작된 정사영상의 RMSE는 각각1.02cm∼2.92cm 였다. 영상 처리를 통해 표면적과 체적을 구한 결과 표면적은 증가와 감소가 불특정하게 발생하였다. 그러나 체적의 경우, 지속적인 감소를 보였으며, 약 30개월간 약 58.3m3 가 침식된 것으로 나타났다. AWS 및 해상기상부이 자료와 상관관계 분석결과 가장 높은 상관관계를 보이는 것은 선행강수량으로 결정계수(R2 ) 값이 0.9709 로 상관성이 높은 것으로 나타났다. 평균파고와 최대파고, 유의파도 등 파고와 관련 있는 인자의 결정계수(R2 ) 값이각각 0.2883, 0.1345, 0.2745로 상관성이 낮게 나타났다. 반면에 평균풍속은 결정계수(R2 ) 값이 0.7847로 상관성이높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 해안 수직 지형의 변화에 대한 장기적인 모니터링에 드론이 유용하게 이용될것으로 기대된다.
Abstract
This study calculates the quantity of erosion of sea cliff in Dundu-ri quantitatively through long period of monitoring using drone and examines correlations between AWS and sea weather buoy data. GSD produces DEM that is 8.07cm∼8.61cm/pix and orthoimage that is 4.04cm∼4.31cm/pix and calculates the quantity of erosion of sea cliff quantitatively. RMSE of produced orthoimage is 1.02cm∼2.92cm . When finding surface area and volume of target area through image processing, it is found that surface increases and decreases in unspecific way. However, volume shows continuous decrease and for 30 months, sea cliff in target area erodes by 58.3m3 . When analyzing correlation between AWS and sea weather buoy data, antecedent precipitation shows the highest correlation with coefficient of determination (R2 ) of 0.9709. Coefficient of determination (R2 ) of factors which are related to average wave height, maximum wave height and significant wage height show low correlation at 0.2883, 0.1345, and 0.2745 respectively. On the other hand, coefficient of determination (R2 ) of average wind speed shows high correlation at 0.7847. The author of this thesis expects that drone will be used to monitor changes in coastal vertical landform over the long period valuably.
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