Technical Note

The Journal of Engineering Geology. 30 September 2022. 411-420
https://doi.org/10.9720/kseg.2022.3.411

ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  • 연구지역

  •   강화도 갯벌

  • 연구자료

  •   TanDEM-X 위성 영상

  • 연구방법

  •   DEM 자료 구축

  •   DEM 기반 갯벌 조류로 데이터 생성

  • 결과 및 토의

  • 결 론

서 론

갯벌은 바다와 육지 사이의 환경으로 생태학적, 지질학적으로 다양한 특성을 가지는 환경이다. 우리나라 갯벌의 평균 경사는 약 0.1°로 완만한 지형의 특성을 가지고 있으며 이러한 지형의 특성을 분석하기 위해 정밀한 지형 정보와 분석 기술이 필요하다. 갯벌의 지형적 특성상 완만해보이지만 미세한 경사의 차이, 조류의 흐름 등의 요인으로 짧게는 약 1 m 거리 차이로 다른 지질학적 특징을 나타내기도 한다. 어촌에서 생업으로 갯벌을 활용하는데 있어 안정성과 지형적인 특징에 따른 생물 분포 연관성이 존재한다. Ryu et al.(2020)에 따르면 최근 지구온난화와 도시 개발로 인해 자연 및 사회적으로 중요한 연안지역이 많이 훼손되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 원격탐사를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있으며 다양한 연구가 보여주는 결과를 통해 원격탐사 활용이 널리 알려지기를 기대하고 있다.

최근 갯벌의 공간 데이터를 활용한 많은 연구가 수행되고 있다. Lee and Ryu(2017)에서는 SAR(Synthetic Aperture Radar)위성인 TanDEM-X 데이터를 활용하여 5 m와 7 m의 DEM을 추출하여 정밀한 데이터를 통해 갯벌 지형을 분석하였다. Hwang et al.(2020)은 무인항공기, LIDAR, TanDEM-X 자료 기반의 DEM을 통해 갯벌 지형 변화를 분석하였다. Ryu et al.(2005)은 DEM을 활용하여 입도, 조류로 형태, 지표 잔존수 면적비 등 갯벌 환경 요소와 IKONOS의 광학 반사도의 비교를 통해 갯벌 퇴적상을 구분하는데 활용하였다. 갯벌 지형뿐만 아니라 퇴적 환경 분석에서 원격탐사를 활용하는 연구들이 증가하는 것을 확인하였다. 고해상도의 DEM 생성이 가능한 TanDEM-X를 선정하여 갯벌 환경 요소를 분석할 수 있는 데이터를 추출하고자 한다.

주기적으로 변하는 조석 현상과 광활한 면적 등으로 접근성이 어려운 환경을 가져 현장 데이터를 수집하는데 제한적이다. 이러한 갯벌은 퇴적, 침식과 같은 변화로 지속적인 지형 및 퇴적 환경의 변화가 발생한다. 이러한 부분을 현장 조사만으로 데이터를 수집하는데 한계점이 발생하기 때문에 원격 탐사를 활용한 모니터링과 연구가 필요하다. 접근성의 어려움으로 발생하는 데이터 취득에 어려움에 대한 해결과 기술의 발전으로 현장조사와 비교 가능한 정밀한 원격탐사(Remote Sensing, RS)데이터 제공이 가능하다. 인공위성을 통해 얻을 수 있는 자료 중 DEM(Digital Elevation Model, 수치표고모델)은 인위적인 요인과 자연적인 요인으로 발생하는 변화를 모니터링하고 간조와 만조의 특성을 파악과 정밀한 지형 변화 관찰에 유용한 자료이다. 이러한 DEM 데이터는 갯벌의 퇴적, 침식, 지형 등의 환경을 분석하기 위한 데이터를 만드는데 필요한 부분이다. 대한민국의 갯벌은 대부분 서해안에 발달해 있으며 그 중 강화도 갯벌은 혼합 갯벌, 펄, 모래 등의 다양한 퇴적상을 가지고 있다. 조류로의 형태와 분포 특성에 따라 갯벌의 경사도와의 연관성을 확인해 볼 수 있으며, 경사는 퇴적 및 침식에 영향을 주는 요소이기에 갯벌 퇴적, 침식 환경 변화를 관찰하는데 조류로 데이터는 활용될 수 있다. 결과적으로 원격탐사를 통해 만들어진 DEM과 조류로는 다양한 갯벌 데이터 분석을 할 수 있는 데이터의 가능성이 있다. 이에 본 연구는 연구 지역인 강화도 갯벌의 TanDEM-X 위성영상을 InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar, 레이더 간섭 기법)를 적용한 DEM을 생성하여 이를 활용한 강화도 갯벌의 조류로를 추출해보고자 한다.

연구지역

강화도 갯벌

강화도 갯벌은 서해안 중부에 위치하며 126°21'E~126°32'E, 37°35'N~37°50'N에 위치 하고 있다(Fig. 1). 평균 조수의 범위는 6.5 m로 연간 25회의 높은 만조와 낮은 만조가 발생하는 특징을 가지고 있다. 펄, 모래, 혼합 갯벌로 다양한 퇴적상을 가지고있다(Kim et al., 2010). Fig. 2는 강화도 갯벌의 표층 퇴적환경을 파악하기 위해 83정점에서 표층퇴적물을 채취하여 분석한 것을 나타냈다. 2000년 8월에 채취한 시료를 분석한 결과 8개의 퇴적상을 확인하였다. 특징적으로 동막리를 중심으로 하여 동쪽으로는 펄 성분이 우세하고 서쪽은 모래가 포함된 퇴적상이 다양하게 나타나고 있다(Woo and Je, 2002).

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Fig. 1.

Ganghwado site.

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Fig. 2.

Distribution of surface sediment facies on Ganghwado tidal flat (Woo and Je, 2002).

연구자료

TanDEM-X 위성 영상

TanDEM-X Mission

TanDEM-X Mission은 일정거리를 유지하는 두 개의 TerraSAR-X 위성들이 편대 비행을 통해 한 쌍의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 동시에 취득할 수 있는 특징을 가지고 있다. TanDEM-X Mission의 목적은 레이더 간섭기법(Radar Interferometry)을 활용하여 균일한 품질과 높은 정확도를 가진 Global DEM을 구축하고자 함에 있다. 2011년부터 2013년 사이에 TanDEM-X에 대한 데이터 수집의 표준 모드라고 할 수 있는 Bistatic mode, Stripmap mode와 HH 편파로 촬영된 SAR 영상을 통해 전 세계 DEM을 생성하였다. 독일 항공우주센터(Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V., DLR)는 2016년부터 전 세계 TanDEM-X DEM을 제공하고 있다. 최근 2019년부터 Global DEM Change 미션을 시작하여 새로운 DEM 생성을 하는 과정을 거쳐 DEM의 차이를 이용하는 연구에 활용하기 위해 계획 중에 있다고 발표하였다(Yun et al., 2022).

TanDEM-X Science Phase

TanDEM-X Science Phase는 DEM 구축 미션을 성공적으로 수행한 후, 2014년 10월부터 2015년 12월까지 15개월간 수행되었다. 이 기간 동안 갯벌 연구를 포함한 다양한 과학적 목표를 달성하기 위해 TanDEM-X 위성을 운용하였다. Stripmap, Spotlight, Staring Spotlight, ScanSAR, Wide ScanSAR 모드와 같은 모든 이미지 모드를 데이터 수집을 위해 선택할 수 있는 특징을 가지고 있다. TanDEM-X Science Phase 중 2014년 10월부터 2015년 2월까지 pursuit monostatic mode, 2015년 3월부터 12월까지는 bistatic mode로 작동하였다. 해당 정보를 TanDEM-X Science Phase 문서를 활용하여 Fig. 3과 같이 정리하였다. 미션 시작과 함께 두 위성 간의 기선 거리를 점차적으로 증가시키고 9월부터는 기선 거리를 급격하게 줄여 제로 베이스라인을 생성하였다. 고도차가 작아 정밀한 데이터 값을 필요로 하는 갯벌의 경우 긴 기선 거리를 가지며, 수직정밀도가 높아 HoA(Height of Ambiguity)가 낮은 특징을 갖는 TanDEM-X Science Phase 미션 동안의 자료가 필요하다(Yun et al., 2022). 본 논문은 강화도 갯벌의 TanDEM-X DEM을 아래 Table 1과 같이 설정하여 생성하였다.

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Fig. 3.

Mission plan of TanDEM-X Science Phase (Announcement of Opportunity, 2014).

Table 1.

Information of TanDEM-X data used for Ganghwado tidal flat DEM

Site Date InSAR mode Imaging mode DEM resolution Pixel sampling
Ganghwado 2015/01/31 Mono SL (SpotLight) 7 m 1 m

TanDEM-X 신호의 반사에 따른 진폭 이미지 데이터는 갯벌 환경에서 후방 산란이 낮게 나타나 지형의 거칠기, 침전물, 잔류수가 나타난다. Fig. 4는 TanDEM-X가 입사각(incidence angle) 29.46°로 촬영한 SL mode 진폭 이미지이다. 이때 입사각은 2015년 1월 31일 TanDEM-X SAR 영상은 위성이 진행하는 방향을 의미하는 azimuth direction과 azimuth에 수직으로 레이더 펄스가 보내지는 방향인 range direction은 1.36 m와 1.99 m이다. InSAR DEM으로 얻을 수 있는 두 위성간의 거리(baseline)는 489.92 m로 이를 통해 HoA가 9.98 m임을 도출할 수 있다(Lee and Ryu, 2017). Announcement of Opportunity(2014)에 따르면 TanDEM-X DEM의 수직정밀도와 위성간의 거리, HoA가 밀접한 연관성이 있으며 이를 수식으로 표현하여 계산할 수 있다.

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Fig. 4.

TanDEM-X data; Amplitude image in Ganghwado tidal flat.

연구방법

DEM 자료 구축

본 연구의 갯벌 DEM은 TanDEM-X로부터 얻은 데이터에 InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar, 레이더 간섭 기법)을 이용하였다. 동일한 산란채로부터 얻어지는 두 개 이상의 SAR 데이터의 위상(Phase) 정보를 활용하는 InSAR기법으로 정밀한 TanDEM-X DEM을 생성하였다(Lee and Ryu, 2017). 그 과정을 간략하게 서술하면 InSAR기법을 적용하기 전 인공위성으로부터 SAR영상 데이터를 수집하고 두 개의 영상 자료를 정합하여 interferogram을 생성한다. 다음으로 flat-earth phase를 제거하고 위상 불구속화(Phase Unwrapping) 과정을 거친 후 DEM을 생성한다(Bamler and Hartl, 1998). Fig. 5는 InSAR기법을 통한 DEM 생성 과정을 나타내고 있다. InSAR기법에 사용되는 SAR영상은 안테나에서 마이크로파를 사용하므로 기상이나 일조량의 영향을 받지 않고, 전천후로 획득할 수 있다. 또한 송신된 마이크로파가 지표에 닿은 후 센서로 되돌아오는 레이더 후방산란은 토양의 유전상수(dielectric constant), 표면의 거칠기(surface roughness), 지표면의 기하(geometric) 등과 같은 다양한 물리적 요소들의 정보를 포함하고 있어 갯벌 DEM을 만드는데 적합하다.

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Fig. 5.

DEM creation with InSAR (Geymen, 2014).

DEM 기반 갯벌 조류로 데이터 생성

고도 차가 작은 갯벌 지형의 조류로 생성을 위해 수직 정밀도가 높은 TanDEM-X DEM이 필요하다(Lee and Ryu, 2017). 갯벌은 조류로를 통해 퇴적물의 특성과 퇴적상의 변화, 연안 생태계 등과의 연관성을 지니고있는 중요한 특징을 가지고 있다. 본 연구 지역인 강화도 갯벌은 모래, 펄, 혼합 갯벌이 존재하며 이는 생물들의 다양한 서식지로 사용된다. 강화도 갯벌에는 다양한 조류로가 분포하여 이를 한번에 볼 수 있는 데이터가 필요하다. 따라서 강화도 갯벌의 조류로를 추출하기위해서 기초적인 데이터로 DEM을 활용하였다.

일반적으로 watershed를 생성하기 위해서는 DEM이 갖고있는 sink와 peak 오차를 제거하여야 한다. Sink는 주변이 높은 고도 값으로 둘러싸인 부분으로 depression 또는 pit라고 명명하기도 한다. Sink로 인해 흐름의 방향이 변경되어 부정확한 수문 정보가 수집되기 때문에 정보를 추출하기 전 반드시 제거되어야 하는 요소이다. Sink는 유역과 흐름을 정확하게 표현하기위해 채워져야 하며, sink가 채워지지 않으면 조류로 데이터의 수로가 끊어지는 곳이 발생할 것이라고 예상한다. 정확한 수문학적 흐름 모델을 추출하기 위해서 sink가 채워지거나 지형학적으로 함몰이 없는 고도 데이터를 필요로 한다. Fill sink과정을 거친 후 Strahler Order를 통해 필터링 과정을 거치게 된다(Fig. 6). 조류로의 수로를 더 정확하게 표현하기위해 임계값을 설정하여 수로 표현을 변경할 수 있다(Fig. 7). 임계값은 조류로 채널이 합쳐지면 그 숫자가 올라가는 특성을 가지고 있다. 따라서 임계값이 증가할 수로 주 조류로에 더 가까운 채널로 수로 표현이 변경될 수 있다.

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Fig. 6.

Diagram showing stream order of a watershed (Tripp et al., 2017).

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Fig. 7.

Channel network with threshold (a) 2, (b) 3, (c) 4.

위와 같은 방법을 통해 갯벌 조류로를 생성하던 중 육지 및 물이 차있는 본류 구역으로 인한 에러가 발생하여 조류로 생성에 어려움이 발생하였다. 따라서 또 다른 방법으로 이 오류 값을 제거해보고자 본 연구에서는 오류 생성의 원인이라 판단되는 육지, 해수가 차있는 본류, 인공구조물등 불필요한 부분을 제거하고자 하였다. 이 요소들로 인해 DEM의 최댓값에 영향을 받아 DEM 식별에 어려움이 발생하게 된다. 이러한 문제는 SRTM의 WATERBODY 자료를 갯벌 DEM 크기에 맞게 Shape 파일로 추출하여 활용하였다(Fig. 8). 생성된 DEM은 Gaussian filter를 적용하여 smoothing 과정을 거치게 된다(Van Nieuwenhuizen et al., 2021). 중심을 기준으로 좌우 대칭이 되는 모양을 가지는 정규분포라고 하는 가우시안 분포 함수를 적용한 필터링 방법으로 DEM에서 표면의 거칠기를 제거하고, 자연스러운 수로를 만드는데 적용하는 전처리 기술이다. 가까운 값에 가중치를 크게 두고 멀리 있는 값은 가중치를 작게 줌으로써 가중 평균을 계산해 중앙값이 강조되도록 하였다. Smoothing의 정도는 표준편차에 의해 결정되는데 표준편차의 값이 0에 가까울수록 평균 값 주변으로 집중되어 있다는 것을 뜻하는 것을 확인하였다. Smoothing 전처리가 끝나면 조류로 경사에서 오르막의 최대와 최소를 선택하는 과정인 upsloped를 거친 후 래스터를 폴리곤으로 변환하여 조류로를 추출 할 수 있다. 또한 조류로 안에서 큰 채널을 시작으로 작은 채널들이 뻗어나가는 것을 구분하여 전체 조류로 안의 채널들을 폴리곤으로 색을 넣어 분류하는 과정을 거치게 된다. 이는 조류로의 유역을 나누어 시각적으로 분류하는데 도움이 되며 추후 갯벌 입도, 퇴적상 등의 데이터와 비교하여 분석할 수 있다.

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Fig. 8.

(a)Shape file and (b)DEM with main stream, artificial structures, and land removed.

결과 및 토의

TanDEM-X를 통해 얻은 강화도 갯벌의 영상은 2015년 1월 31일에 촬영된 영상으로 Pursuit Monostatic Mode와 SpotLight(SL) imaging mode 결합으로 7 m 해상도의 DEM이 생성되었다(Fig. 9; Lee and Ryu, 2017).

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Fig. 9.

DEM (digital elevation model) of Ganghwado site.

생성된 TanDEM-X DEM을 통해 강화도 갯벌의 조류로를 추출하였다(Fig. 10). 강화도 갯벌의 조류로를 분석해보면 약 5개의 큰 유역이 있고 이외에 나머지 작은 유역들로 구분되어진다(Fig. 11). 조류로의 유역을 나누어 각 유역별 주 조류로가 지형학적으로 경사가 높을 것으로 예상되며 이는 이후 강화도 갯벌 경사도를 추출하여 두개의 데이터를 결합하였을 때 정확한 결과를 확인할 수 있을 것으로 예상한다. 본 연구에서 목표로 했던 TanDEM-X DEM을 활용한 갯벌 조류로 추출은 앞으로 더 많은 갯벌 데이터를 추출하는데 가능성을 보여주고 있다.

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Fig. 10.

Channels of Ganghwado site. Yellow color represents tidal flat channels.

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Fig. 11.

Classification channels of Ganghwado site. Each color represents tidal flat basins.

결 론

이 연구에서는 TanDEM-X DEM 데이터를 고도 차가 적은 갯벌에 적용하여 갯벌 환경을 정밀하게 분석하는데 필요한 조류로 데이터를 생산하였다. 이에 DEM 자료를 활용하여 필터링 작업과 수로의 연속선을 생성하는 과정을 통해 갯벌 조류로를 추출하였다. 갯벌 환경에서 침식과 퇴적 등의 영향으로 형성된 조류로는 갯벌의 많은 정보들을 담고 있는 하나의 요소이며 조류로 추출의 가능성을 확인 함으로써 물의 흐름을 파악하고 갯벌 지형의 경사도를 예측할 수 있다. 또한 갯벌 생태계 생물들의 서식지와 퇴적상 등을 연구하는데 조류로 데이터가 참고자료로 활용될 것이라 판단되며, 조류로의 길이와 단위 면적당 입도 분포 간의 연관성을 분석할 가능성을 기대한다. 주기적인 모니터링과 조류로 추출로 조류로의 길이 변화에 대해 정량적으로 분석이 가능 할 것이라 판단한다.

Acknowledgements

본 논문은 2022년도 한국연구재단의 동아시아 지역 블루카본 측정과 3차원 공간분포 연구 과제(CD202102860001)에 의하여 연구되었습니다.

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