사이드스캔소나(Side Scan Sonar)와 SBP (Sub-bottom Profiler)는 최근 해양탐사 기술의 발전과 더불어 수중과 해저면, 그리고 해저면 하부에 대한 정보가 필요한 분야에 많이 활용되어지고 있다. 본 연구에서는 사각형 인공어초가 해저면에 분포하는 지역을 대상으로 사이드스캔소나와 SBP를 이용하여 자료를 취득하였다. 취득된 사이드스캔소나 자료에 대하여 디지털 영상처리 기법인 공간영역과 주파수영역에서의 각종 필터링을 적용하여 필터링의 종류와 매개변수에 따른 특징 및 영상분석을 시도하였다. SBP 자료는 이득회수, 디콘볼루션, 스펙트럼 분석, 뮤팅, 구조보정 등의 탄성파 자료처리과정을 거친 후 단면도를 구하였으며, 또한 통계적 특징에 기인한 평균값과 중앙값을 이용한 영상처리 과정을 거쳐 지층의 연속성 향상을 도모하였다. 사이드스캔소나와 SBP 두 가지 자료를 함께 시각화하는 방법을 이용하여 인공어초의 상태 및 구조물의 침하여부를 보다 쉽게 파악할 수 있었다. 또한 샘플링된 해저퇴적물 시료분석 결과와 사이드스캔소나의 Texture Filtering 적용결과, 그리고 천부지층결과의 연계해석을 통해 지층 상부퇴적물의 종류와 분포 및 두께를 파악할 수 있었다.
Side scan sonar and SBP (sub-bottom profiler) play a very important role in the survey for seafloor imaging and sub-bottom profiling. In this study, we have acquired side scan sonar and SBP data from the artificial reef area. We applied digital image processing techniques to side scan sonar data in order to improve an image quality. For the enhancement of data quality and image resolution, we applied the typical seismic data processing sequence including gain recovery, muting, spectrum analysis, predictive deconvolution, migration to SBP data. We could easily estimate if artificial reef structures were settled properly and their distribution on the seafloor from the integrated interpretation of side scan sonar and SBP data. From the sampling analysis of seabed sediments, texture filtering of side scan sonar data and SBP data interpretation, we could evaluate the sediment type, distribution and thickness of seafloor sediments in detail.
