저수지는 홍수 대응, 가뭄 완화, 생태계 안정 등 다양한 기능을 수행하며, 이에 따라 정확한 수위 정보 확보의 중요성이 주목받고 있다. 특히 기후 변화와 인간 활동으로 인해 저수지의 수위와 수면 면적이 급변하고 있어, 이를 실시간에 가깝게 관측하고 제공할 수 있는 자동화 시스템이 필요하다. 수면 면적과 수위는 수자원 상태를 반영하는 핵심 지표이며, 두 변수 간의 상관관계를 바탕으로 본 시스템을 개발하였다. SAR(Synthetic Aperture Radar)는 기상 조건에 영향을 받지 않고 주·야간 관측이 가능하며, C-밴드 영상은 수면에서 낮은 후방산란 특성을 보여 수체 탐지에 효과적이다. 본 연구에서는 이러한 장점을 바탕으로 SAR 기반 수위 탐지 시스템을 구축하였다. 시스템은 전처리, 수체 탐지, 후처리, 수위 추정의 네 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 SAR의 지형 왜곡을 보정하고, 시계열 영상을 정합하며, GPD(Gradient Preserving De-speckling) 알고리즘을 적용하여 노이즈를 제거하였다. 수체 탐지에는 베이지안 모델을, 후처리에는 형태학적 필터를 적용하였다. 수위 추정은 국가수자원관리종합정보시스템의 수위 데이터를 기반으로 이상치를 제거한 뒤, 모델링 과정을 통해 회귀 방정식을 도출하였다. 본 연구는 영천댐, 대청댐 등 10개 저수지를 대상으로 약 2년간 Sentinel-1 SAR 영상과 수위 자료를 이용해 검증되었으며, MAE(Mean Absolute Error) 기준 약 32∼46cm의 수위 예측 정확도를 보였다. 이 연구의 결과는 저수지 수체를 주기적으로 산출하고 수위 정보를 제공함으로써, 기후 변화 및 인위적 영향에 따른 수자원 변동을 빠르게 파악하고 재해 예방 및 효율적 물 관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.