해수면 풍속과 같은 해양 상태 정보는 항해 위험의 정도를 판단하는 데 중요한 지표이다. 따라서 해양 사건에 대응하기 위해서는 해양의 상태 정보를 신속하게 파악하는 것이 필수적이다. 그러나 해양 상태 정보의 획득을 어렵게 만드는 몇 가지 문제들이 존재한다. 그 예로는 지상 관측 장비의 제한된 수, 낮은 공간해상도의 영상, 긴 자료 획득 시간이 있다. 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 위성은 이러한 문제들 중 일부를 해결한다. SAR 위성 영상은 모든 기상 조건에서 고해상도로 관심 영역을 관측할 수 있다. 또한 SAR 영상은 해양에서의 거칠기와 산란 정도를 직접 관측할 수 있으므로 해양 표면 변수를 식별하는 데 유용하다. 해양 영역에서의 지속적인 모니터링이 필요한 상황에서 이러한 SAR 특성을 활용하려는 수요가 높기 때문에, 최근에는 SAR 영상을 이용하여 해양 상태 정보를 추정하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 더 나아가, 한국 정부는 최근 다수의 SAR 클러스터 위성을 운용할 계획이며, 이들 위성 영상들을 활용하여 고해상도 시공간 해상도로 해양 모니터링을 수행할 것으로 기대하고 있다. SAR 클러스터 위성으로부터 획득한 영상을 사용자에게 제공하기 위해, 본 프로젝트에서는 위성 영상 활용 플랫폼을 개발하고 있다. 이 플랫폼을 통해 해양으로부터의 여러 정보가 제공될 것이며, 한반도와 인근 해역에서 해양 상황을 모니터링하고 사고에 대응하기 위한 기술 연구가 수행되고 있다. 플랫폼의 여러 알고리즘 중 하나는 SAR 영상을 기반으로 한 해수면 풍속 추정 알고리즘이다. 본 연구에서는 X-밴드 SAR 위성 영상을 이용하여 한반도 연안에서 해수면 풍속을 추정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. KOMPSAT-5와 ICEYE SAR 영상을 사용하였는데, 이들 위성은 발사 예정인 클러스터 위성과 동일한 대역에 속하기 때문이다. 지구물리 모델 함수(Geophysical Model Function, GMF) 중 하나인 XMOD 모델을 사용하여 SAR 영상으로부터 풍속을 계산하였다. 또한 모델의 경험적 계수를, KOMPSAT-5 및 ICEYE SAR 영상 각각에 대응시켜 해양 관측 부표 데이터에 기반해 업데이트하였다. 아울러 수치 모델의 풍향 정보도 사용하여 XMOD 모델에 필요한 풍향 입력 정보로 적용하였다. 개발된 알고리즘의 성능을 분석하기 위해, 풍속을 한반도 연안의 해양 부표 관측과 비교하여 검증하였다. 향후 클러스터 SAR 위성이 발사되면, XMOD 모델에서 계수를 업데이트하고 새로운 위성 영상을 적용함으로써 풍속 추정 알고리즘의 최적화가 수행될 것이다. 그 결과, 개발된 알고리즘은 위성 영상 활용 플랫폼과 연동되어 사용자에 의해 활용될 것이다.

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