세틀로직 EarthView에 접근해보기

"Satellogic EarthView 데이터셋, 이제 AWS 오픈 데이터 레지스트리를 통해 공개적으로 접근 가능"

"Satellogic EarthView 데이터셋, 이제 AWS 오픈 데이터 레지스트리를 통해 공개적으로 접근 가능"

 

 어제 세틀로직(Satellogic)의 데이터셋이 오픈 데이터로 공개되었다는 소식을 듣고, 호기심에 직접 접근해보고 싶어졌습니다. 제가 투자하는 회사의 세부 사항은 현업 종사자가 아니라 자세히 알기 어렵지만, 데이터에 접근할 수 있다면 투자 계획을 더 구체적으로 세울 수 있을 거라는 기대가 생겼어요. 가장 간단한 방법으로는 허깅페이스를 이용하여 맛보기 정도의 데이터를 볼 수 있습니다. 

Viewer 링크

 

 허깅페이스의 첫 번째 링크에는 데이터 소스와 관련된 정보가 자세히 나와 있습니다. 뷰어에서 사용 가능한 세틀로직, 네온, 센티넬-1, 센티넬-2의 기술 사양도 기재되어 있는데, 다소 복잡해서 나중에 천천히 살펴볼 계획입니다. 뷰어의 타임스탬프를 확인해보니 2022년으로 고정되어 있더군요. 다른 데이터에 접근하려면 어떻게 해야 할까 고민하다가, 수동으로 설치를 시도해보기로 했습니다. 참고로 오픈 소스의 AWS 타임스탬프는 몇 가지로 제한되어 있거나, 제가 제대로 찾지 못한 것일 수도 있습니다.

 

 공개된 Colab 사이트의 코드를 기반으로 PC에 설치를 시도하며 GROK을 활용해봤는데, 솔직히 추천하고 싶지 않습니다. 너무 어렵더군요. 저는 전문 코더가 아니고 코딩 경험도 체험 수준에 불과합니다. 다행히 LLM 모델들의 도움으로 간신히 문제를 해결해나갈 수 있었습니다.

 

 기본적으로 지도 데이터를 추출해 ‘찍먹’ 수준으로 확인하는 건 가능했습니다. Colab에서 제공하는 최종 결과물은 위치 데이터와 NDVI 이미지 생성인데요, 아래는 임의의 위치 데이터를 바탕으로 NDVI 이미지를 만든 모습입니다. 이 식생지수가 정상적으로 출력된다면 제대로 작동한다고 볼 수 있을 것 같아요. NDVI가 낯설 수도 있으니, 아래에 간단히 의미를 정리해봤습니다.

 

의미 및 활용

 

NDVI는 **정규화된 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index)**의 약자로, 위성 이미지에서 적색(Red)과 근적외선(Near-Infrared, NIR) 반사율 데이터를 이용해 식생의 밀도와 건강 상태를 정량적으로 평가하는 지표입니다. 이는 식물이 광합성을 하는 능력을 반영하며, 토지 피복(land cover) 유형을 파악하는 데 사용됩니다.

 

NDVI 값은 -1에서 1 사이의 범위를 가지며, 높은 값은 건강한 식생을, 낮은 값은 비식생 지역(예: 물, 암석, 도시 지역)을 나타냅니다.

 

값의 의미:

• -1.0 ~ 0.0: 물, 눈, 구름, 또는 비식생 지역(낮은 반사율).
• 0.0 ~ 0.2: 암석, 맨땅, 도시 지역(약한 식생).
• 0.2 ~ 0.5: 덤불, 풀, 또는 드문 숲(중간 식생).
• 0.5 ~ 1.0: 밀집된 숲, 건강한 식생(높은 식생 밀도).

NDVI의 활용

• 환경 모니터링: 삼림 벌채, 사막화, 농작물 건강 상태 추적.
• 농업: 작물 수확량 예측, 관개 필요성 평가.
• 기후 변화 연구: 식생 변화 패턴 분석.
• 위성 데이터 분석: Satellogic과 같은 고해상도 이미지로 지역별 식생 지도를 생성.

 

 추가로 다른 지역 데이터도 생성해봤습니다. 대략적인 위치는 밴쿠버 인근의 미국 어딘가로, 지도상에는 ‘T500 - Yves Beach Road’라고 표기되어 있더군요. 데이터는 2022년 11월 17일 기준입니다. 첫 번째 이미지와 비슷하지만, 식생 값을 보면 암석과 덤불이 더 많아 보였어요. 반면 첫 번째 이미지는 밀집된 숲에 가까웠습니다. 이런 식으로 수동으로 데이터를 찾는 건 오리지널 데이터셋 없이는 쉽지 않다는 결론에 도달했어요. 조금 더 연구가 필요할 것 같습니다.

 이런 데이터를 언제든 확인할 수 있다는 점은 놀랍기도 하고 약간 무섭게 느껴지기도 했습니다. 동시에 다양한 활용 가능성에 대한 기대감도 들었어요. 세틀로직에서 데이터셋을 조금 더 공개해준다면 흥미로운 연구를 시도해볼 수 있을 것 같고, 다른 위성의 오픈 데이터셋과 비교하며 차이점을 탐구해보고 싶습니다. 오늘은 머리가 좀 아파서 여기까지만 정리하겠습니다.

 

 혹시 저보다 경험이 많으신 분들이 계시다면, 방향성을 제안해 주시면 정말 감사하겠습니다. 지금까지 오류를 해결하며 작성한 파이썬 코드도 공유드립니다. 읽어주셔서 감사합니다!  

download_earthview.py

0.00MB

earthview_script.py

0.00MB