K-water연구원 수자원위성연구소에서는 위성데이터 기반 유역피복 분류와 녹조 모니터링 기술을 개발 중이다. 피복분류를 위해 Sentinel-1/2 위성자료를 활용하여 U-net 모델 기반의 최적 알고리즘을 제안하였으며, 10개 분류항목에 대해 테스트 데이터 기준 85%의 높은 정확도를 달성하였다. 녹조 모니터링은 글로벌 초분광-수질 데이터셋(GLORIA)을 토대로 Sentinel-2 위성용 클로로필-a 정량 추정 알고리즘을 개발하였다. 검증 결과, 현장 표층 데이터와 R2 = 0.79의 강한 상관성을 보이며 녹조의 광역 발생 양상을 성공적으로 재현하였다. 본 연구를 통해 도출된 AI기반 위성정보 활용기술은 기존 현장 모니터링이 가진 시？공간적 공백을 보완하는 강력한 수단임을 확인하였다. 위성을 통한 거시적 관측은 유역 전체의 물환경 관리에 필수적이며, 정밀한 현장 데이터와 상호보완될 때 시너지가 극대화될 것이다. 향후 수자원위성과 초소형 군집위성 운용이 본격화되고 AI 온보드 기술이 결합된다면, 촬영 후 30분 이내에 산출물을 획득하는 준실시간 대응 시스템 구현이 가능하다. 본 연구 성과는 위성데이터 중심의 과학적
물관리를 실현하고, 기후 위기 시대에 대응하는 선제적 물관리 및 물안전 확보에 중추적인 역할을 할 것으로 기대된다.