1. 서 론
2. 연구자료 및 방법
2.1 연구지역 및 지상관측 자료
2.2 인공위성 SAR 자료
3. SAR 영상을 이용한 DEM 개선 방안
3.1 인공위성 영상 전처리
3.2 SAR영상을 이용한 DEM 개선 방안
3.3 고찰
4. 결 론
1. 서 론
4차 산업혁명시대에 다양한 핵심 신기술의 접목을 위해 정부는 한국판 뉴딜 10대과제로 디지털트윈을 포함하여 2025년까지 1조 2000억원을 투입할 예정으로 신산업 육성에 주력하고 있다. 디지털트윈이란 현실세계와 동일한 가상세계를 3차원으로 구현하여 모니터링함으로써 현실세계에서 발생할 수 있는 문제 예방과 해결방안을 마련하는 지능형 의사결정도구로서 지능형 디지털트윈 기반의 하천관리체계 구축사업 등이 추진되고 있으며, 이러한 3차원 하천 공간정보 구축은 침수피해 예측, 수재해 예방 및 신속대응, 효율적인 수자원관리를 위한 의사결정 지원 등의 활용에 효과가 있을 것으로 기대된다.
3차원 하천 공간정보 구축과 관련해서 국내에서는 Eum et al. (2022)은 기존의 하천관리는 수위관측선과 하도계획을 중심으로 이루어졌으나 하천드론 등 원격관리시스템에 기반을 둔 하천 통로에 대한 3차원 관리로의 패러다임 전환이 필요함을 제시하였고, Kim and Lee (2021)은 드론과 LiDAR (Light Detection and Ranging)를 이용한 3차원 하천정보를 구축하고 HEC-RAS 모형을 이용하여 빈도별 수리특성을 비교한 바 있다.
홍수/침수 모델은 일반적으로 하천 범람을 모델링하는데 사용되며 모델링을 위한 기본 입력자료는 지형의 고도정보를 포함하는 DEM이다. 이 DEM을 통해 해당 지역의 특정 홍수에 대해 피해 평가 및 홍수 방어 설계 연구 및 홍수 예측 개선에 사용된다.
선진국의 경우 LiDAR 또는 InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar)로 이미징(imaging)되어 정확한 홍수/침수 모델링을 용이하게 하는 정확한 DTM을 제공하고 있다. LiDAR의 경우 일반적으로 1 m 이상의 공간 분해능에서 약 0.1 m의 높이 정확도를 가지며, 이는 도시 지역의 홍수 모델링 분석에 충분하다(Neal et al., 2012).
개발도상국의 경우 해외 여러 국제기구에서 제공하고 있는 DEM을 활용하고 있으며, 글로벌 DEM과 관련해서 SRTM DEM은 2000년 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission)으로부터 생산한 지구 표면의 약 80%인 60N에서 56S 사이의 모든 땅을 덮고 있다(Yan et al., 2015). 최근까지 DEM 픽셀 크기는 적도에서 3 아크초(약 90 m), 미국과 호주 등은 1 아크초(약 30 m)였지만, 최근에 발표된 데이터의 공간해상도는 30 m이며, 고도에 대한 상대 오차는 대륙 규모에서 4.7 m~9.8 m (Rodríguez et al., 2006) 혹은 3 m~5 m의 상대적 수직오차를 갖는 것으로 평가되고 있다(Sun et al., 2003). SRTM DEM은 DTM이 아닌 식생 캐노피 높이가 포함되어 있다.
또 다른 글로벌 DEM은 ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)에 의해 생산되는 DEM이다. 이것은 스테레오 사진 측량법에 의해 생성된 30 m DEM으로, 2011년에 배포된 ASTER GDEM2의 수직 분해능은 7 m~14 m 이다(Mason et al., 2016).
Mason et al. (2016)은 개발도상국의 홍수모델링 연구를 위해 사용되는 글로벌 DEM의 정확도가 개선되어야 하며 이를 위해 SAR 영상에 의해 생성된 홍수범위의 추가 사용으로 DEM을 개선하는 방법을 제시한 바 있다.
Islam and Sado (2000)는 DEM과 함께 위성 이미지를 사용하여 홍수 수심을 얕은 수심, 중간 수심 및 깊은 수심으로 분류하고 홍수 수심을 지질학적(geological), 지형학적(physio-graphic) 데이터, 토지피복 및 고도 등 주제도의 여러 조합을 통해 홍수 위험지도를 제시하였다. 또한 Raclot (2006)과 Hostache et al. (2009)은 DEM과 고해상도 이미지를 결합하여 하천의 수위를 측정하고 홍수 침수 지도를 제작하였다.
Tanaka et al. (2019)은 메콩강 유역을 대상으로 DEM과 위성영상만을 이용하여 홍수 수위 추정방법을 개발하였다. 이 방법에는 홍수지역 식별, 버퍼링 기법을 이용한 홍수범위 가장자리 추출, 그리고 추출된 표고를 홍수 수위로 변환하기 위한 공간 보간을 통해 예상 홍수수위와 관측된 수위를 비교하여 홍수 기간 동안 흐름 방향과 홍수 수위 변화를 재현함으로써 지상 관측 데이터의 획득이 안되는 경우에도 홍수 침수 특성을 이해할 수 있음을 입증했다.
국내의 경우에도 Choi et al. (2020)은 두만강 유역 침수모의를 위해 사용한 국토지리정보원(National Geographic Information Institute, NGII)의 10 m DEM을 사용하였으나, 이 DEM에서는 하도내 지형이 평지로 나타나 있으며, 주수로와 고수부지가 구분이 안되어 원시 DEM자료에 대해 현장 조사된 내용을 바탕으로 DEM을 수정하여 침수모의를 수행한 바 있다.
홍수/침수 모델링에 사용되는 또 다른 중요한 데이터 자원은 홍수의 범위와 시간에 따른 변화이다. 위성 SAR 센서는 구름 등 날씨와 빛의 존재 여부와 관련하여 제한적인 광학영상과 다르게 이미지를 획득할 수 있기 때문에 홍수 범위를 획득하는데 일반적으로 사용된다.
홍수/침수 모델링 보정 및 검증을 위해 SAR에서 파생된 홍수 범위를 사용하여 DEM을 개선하기 연구가 증가하고 있으며, 홍수 범위는 범람원의 DTM과 비교를 통해 검증하고 있다(Raclot, 2006; Schumann et al., 2011; Matgen et al., 2011; Garcia-Pintado et al., 2013). 이는 DEM의 홍수/침수 경계면을 통해 수위 관측을 다양한 지점에서 추정할 수 있으며, 이를 홍수/침수 모델에 동화시켜 모델이 홍수 범위를 예측하는데 정확도를 향상시킬 수 있다.
국내에서 적용한 DEM 개선 및 홍수범위 추출과 같은 사례들은 드론, LiDAR 등의 장비를 이용하여 현장 모니터링이 가능한 지역에 활용할 수 있는 연구가 대부분을 차지하고 있다. 그러나 북한과 같은 비접근 지역 혹은 계측자료가 부족한 지역에 활용하는데 한계가 있다.
본 연구에서는 SAR의 하천 수면적 범위가 적용되는 하천구역내와 이러한 범위를 보여주는 DEM을 개선하는 방법을 제안하여 북한과 같은 비접근 지역에 적용 가능한 위성 기반의 3차원 하천 공간정보 구축 방법을 제시함을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 남한의 낙동강 지류인 남강 유역을 대상으로 연구를 진행하였다. 이는 향후 북한과 같은 미계측/비접근 지역에 대한 홍수/침수 모델링 연구에서 개선된 DEM을 활용함으로써 홍수/침수 모델의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
2. 연구자료 및 방법
2.1 연구지역 및 지상관측 자료
본 연구의 연구지역은 낙동강의 지류인 남강 유역을 대상으로 하였다. 남강은 낙동강 지류 중에서 가장 길고 큰 강으로 경상남도 함양군 서상면 덕유산 참샘에서 발원하는 남계천을 시작으로 함양의 위천과 합류하면서 국가하천으로 바뀌고 진양호를 거쳐 진주에서 북동으로 유로가 이어지며, 함안군 대산면에서 낙동강과 합류한다. 남강의 유역면적은 349.3 km2이고 하천길이는 186.3 km이며, 남강의 수위관측소는 덕오리(2019635) 등 4곳이 존재한다(Fig. 1).
각 관측소에서 2021년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지 인공위성 영상이 존재하는 시점의 1시간 단위 수위자료를 수집하였고, 이들 수위자료와 위성 SAR영상 자료를 이용하여 상관관계 분석을 수행한 후 DEM의 개선을 위한 자료를 선별하여 활용하였다.
2.2 인공위성 SAR 자료
SAR의 개념은 1950년대 Goodyear Aircraft Cooperation의 Carl Wiley에 의해 제안되었다. SAR 영상 생성의 기본 이론이 된 Doppler beam-sharpening은 이후 Goodyear회사와 일리노이 대학에 의해 연구 되었으며, 비행기에 탑재된 X-band 레이더를 이용하여 촬영하였다. 1978년에는 NASA/JPL에서 개발된 세계 최초의 위성인 SEASAT이 해양 관측을 목적으로 운용되었으며 해상의 다양한 SAR 영상을 제공하였다(Jeong and Lim, 2009; Kwag, 2011).
유럽우주국(EAS)의 ERS-1/2, ENVISAT, 캐나다우주국(CSA)의 RADARSAT-1, 일본 우주국(JAXA)의 JERS-1 등은 1990년대의 대표적인 SAR 위성이다(Kwag, 2011). Table 1은 SAR 초기 위성 및 현재 운영중인 SAR 센서 기반의 위성을 정리한 것이다.
Table 1.
SAR Satellites overview
한편, 유럽의회(EU)는 2001년부터 공공정책의 투명성을 제고하고 시민들이 국가 정책결정 과정에 보다 밀접하게 참여할 수 있도록 공공 데이터에 대한 대중의 접근을 허용하는 정책을 시행하고 있으며(Lim and Kang, 2017), 코페르니쿠스 프로젝트도 공공데이터 개방이라는 같은 정책아래 시행된 사업으로 센티넬 시리즈 등에 대해 전 세계를 대상으로 개방함으로써 SAR 데이터의 사용을 획기적으로 높이고 있다.
우리나라는 현재 운용중인 아리랑 5호(KOMPSAT-5)와 2022년 발사예정인 아리랑 6호(KOMPSAT-6), 그리고 2025년 발사예정인 수자원위성이 SAR 센서를 탑재한 위성이다. 이외에도 군 전용위성으로 활용될 425사업은 SAR위성 4기와 EO (Electro-Optical)위성 1기를 2024년까지 설치 예정이며, 425후속사업으로 초소형 SAR 10기, EO위성 2기 등 14기 정찰위성을 전략화하기 위한 사업을 계획중에 있다.
S-1A와 S-1B 위성을 포함한 센티넬-1(Sentinel-1)은 유럽우주국(ESA)이 운용하는 2개의 SAR 센서 위성으로, 2014년 4월 1차, 2016년 4월 2차 발사되었다. 두 위성 모두 동일하게 C-SAR (C-band Synthetic Aperture Radar)가 탑재되어 있다. 이 위성들은 바다와 육지의 얼음 모니터링, 기름 유출과 선박 감시, 해양 풍랑 모니터링, 지표면 이동 위험 모니터링, 산림, 물, 토양 관리 지도에 사용된다. SM 모드는 ERS (European Remote Sensing)와 ENVISAT (Environmental Satellite) 임무를 지원하도록 설계되었으며, IW 모드는 육지에서의 기본 모드이며, EW 모드는 넓은 커버리지와 짧은 재방문 시간이 요구되는 해양, 얼음 및 극지 관측 서비스를 위해 설계되었고, WV 모드는 대양에서의 기본 모드이다.
운영모드 중 SM 모드는 80 km swath와 5 m 공간 해상도, IW 모드는 250 km swath와 5 m × 20 m 해상도, EW 모드는 400 km swath와 25 m × 100 m 해상도이다. 두 위성은 같은 태양 동기 궤도를 따라 98.2° 기울어져 있지만 위상이 180° 어긋난다. 위성은 고도 693 km에 위치해 있으며 주기는 98.7분이다. IW, EW 및 SM 모드에서 획득한 모든 SENTINEL-1 데이터는 L1제품으로 SLC (Single Look Complex) 및 GRD (Ground Range Detected)를 체계적으로 처리하고 온라인을 통해 배포하고 있다(ESA, 2012).
센티넬-1B는 2021년 12월 레이더 데이터를 전달할 수 없는 이상 현상을 겪었고, ESA와 EC는 2022년 3월 임무 종료를 선언하였으며, 후속 위성으로 센티넬-1C의 발사가 계획되어 있다1)
본 연구에서는 코페르니쿠스 오픈 엑세스 허브2)를 통해 획득한 2021년도 1월부터 2021년도 12월까지의 Sentinel-1A/B 데이터를 수집하여 활용하였다(Table 2).
Table 2.
Satellite datasets used in the analysis
3. SAR 영상을 이용한 DEM 개선 방안
3.1 인공위성 영상 전처리
SAR 영상을 활용하여 하천내 DEM을 개선하기 위해 먼저 위성 영상의 오류를 보정하는 전처리 과정을 거쳤다. 이 과정은 ESA에서 개발하여 무료로 배포하고 있는 프로그램인 SNAP (Sentinels Application Platform)을 이용하였고, 전처리 과정은 다음과 같으며, 전처리과정에 따른 결과는 Fig. 2와 같다.
∙ Calibration : SAR 데이터의 다양한 입사각과 상대적인 밝기 수준에서 데이터 보정
∙ Multilooking : 범위 또는 방위각 분해능 셀을 평균화하여 방사 분해능 향상
∙ Speckle Reduction : 산란에 의해 발생한 밝거나 어두운 점들인 Speckle 제거
∙ Terrain Correction : DEM을 사용하여 SAR 영상의 기하학적 왜곡을 수정하고 지도 투영 제품을 생성하여 이미지를 지오 코딩
∙ Conversion to dB scale : 선형 스케일에서 후방 산란 강도를 나타내므로 대부분은 어둡고 작은 비율만 밝아 픽셀 값을 로그 스케일로 변환하고 더 높은 대비로 산출
위성 영상은 동일한 지역을 동일한 궤도에서 촬영했어도 서로 다른 시간에 촬영된 위성영상의 후방산란 강도분포는 항상 다르며, 이는 대기조건, 국소 입사각 및 식생, 불포화 토양수분 및 온도와 같은 지반의 반사특성에 발생한 시간적 변화에 따라 달라진다(Dellepiane and Angiati, 2012).
이러한 후방산란 강도의 시간적 변화의 영향을 제거하기 위해 Fig. 3과 같이 dB 스케일 변환 후 최적의 노출을 갖는 기준 영상을 식별하기 위해 영상 및 그에 상응하는 히스토그램을 플롯하고 threshold 값을 지정하면 Fig. 4와 같이 수체가 선명하게 표시되는 자료를 획득할 수 있다.
3.2 SAR영상을 이용한 DEM 개선 방안
하천내 DEM을 개선하기 위해 앞 절에서 설명한 SAR 영상의 전처리 과정을 거쳐 하천내 수체면을 추출하였고, 각 수체면에 따른 하천 수위를 분석하기 위해 남강 유역의 4개 수위관측소에 대한 연간 수위기록을 EAS의 Sentinel-1 위성자료 관측기간이 같은 2021년 1월1일부터 12월 31일까지 수집하였으며(Fig. 5의 실선), Table 2에 제시한 ESA의 Sentinel-1 위성의 관측시기를 Fig. 5의 막대그래프로 표시하였다.
남강유역 4개 사이트의 상하류 구간에 대해 SAR 영상을 이용해 2021년 1월부터 12월까지 하천 수표면적 변화를 분석하였으며, Fig. 6는 4개 사이트 중에서 대표적으로 Site-2 지점의 SAR image 분석에 의해 추출된 하천의 수위에 따른 수표면적 변화를 나타낸 것이다.
기존 DEM의 수체면 구간에 대한 고도는 인근의 지표면 고도와 차이가 없어 수체면 아래의 고도를 정확히 확인하기 어려운 것이 현실이다. 본 연구에서는 Sentinel-1A/B 위성의 SAR 영상 분석을 통해 수체표면을 추출하였으며, 이 때 추출한 수체면의 최저면적부터 최고면적까지 자료에 대해 지상의 계측 수위를 조합하여 수체면적 변화에 따른 하천내 수체면에 대한 고도를 분석하였다. 이를 연구유역의 각 사이트에 대해 NGII의 10 m 공간해상도를 갖는 DEM과 SAR영상의 수체면적 변화에 따른 고도자료를 이용하여 Fig. 7과 같이 DEM을 개선하였다.
Fig. 7에서 보는바와 같이 DEM 개선 전 하천내 고도가 비교적 균일하게 나타내고 있으나, SAR 영상을 이용한 DEM의 개선 후 하천내 고도가 매우 다양한 고도값을 나타내어 자연스러운 형태의 하천 DEM을 구성하고 있는 것으로 사료된다.
3.3 고찰
본 연구에서는 연구지역인 남강유역의 하천구역에 대하여 DEM을 개선하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 국토지리정보원의 10 m 공간해상도의 DEM으로부터 하천내 DEM을 추출하고, 유럽항공우주국(EAS)에서 제공하고 있는 Sentinel- 1A/B 자료에 대해 2021년 1년간의 SAR 위성영상 자료를 수집하여 각 시기별의 수체면적을 추출하였다. 그리고 추출된 수체면적에 해당하는 수위자료는 WAMIS의 1시간 간격의 수위자료를 수집하여 SAR영상 분석에 의해 분석된 수체면의 하천 수위를 접목하여 하천수위에 따른 수체면을 분석하였다.
개선된 DEM에 대한 정확도 검증을 위해 현장에서 측정한 지형고도자료가 필요하나 본 연구에서는 이를 수행하지 못하였다. 다만 본 연구에서는 기존의 DEM과 SAR 영상 분석에 의해 분석된 수체면의 수위를 이용하여 DEM을 개선하는 방법을 제시하였다.
4. 결 론
본 연구에서는 기 구축되어 있는 DEM에 대하여 하천구역내의 보다 정확한 DEM을 구축하기 위한 방법론으로 SAR 영상의 이미지 분석에 의해 추출한 수체면적을 이용하여 DEM을 개선하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 유럽항공우주국의 Sentinel-1A/B 위성의 SAR 영상과 WAMIS의 시간 수위자료에 대해 동일한 기간인 2021년 1월부터 12월까지 1년간의 자료를 수집하였다.
SAR영상에 대해서 이미지의 픽셀값을 레이더 후방산란 값으로 변환하기 위한 Calibration 과정, 분해능 셀을 평균화하기 위한 Multilooking 과정, Speckle 제거를 위한 Speckle reduction과정, 그리고 SAR 영상의 좌표체계를 WGS84 좌표계로 변환시켜 지형변화와 위성센서의 기울기에 의한 왜곡을 보정하는 등의 전처리 과정을 통해 하천의 수체면적을 추출하는 연구를 진행하였다.
SAR 영상 분석에 의한 시계열 수체면적과 해당 시점의 수위의 관계를 이용하여 하천내의 DEM을 수정하고 기존의 DEM을 개선하는 방법을 제시하였고, DEM 개선 후 하천내 고도가 매우 다양한 고도값을 나타내고 있어 기존의 DEM보다 자연스러운 형태의 하천 DEM을 구성하고 있는 것으로 판단된다.
그러나 본 연구에서는 하천내 DEM을 개선하는 방법에 대하여 실제 지형 측량에 의한 고도값 자료의 부재로 인해 정확도 검증은 수행하지 못하였다. 추가 연구로 DEM 보정 전·후의 하천 횡단면적 추출에 의한 과학적인 정확도 검증과 추출된 수표면적과 수위 관계를 분석하는 연구 등 추가 연구를 수행하고자 한다.
단일 시기의 SAR 영상을 이용한 홍수면적 추출과 홍수규모를 분석하는 연구는 많이 진행되어 왔으나 본 논문에서 제시한 방법과 같이 다중 시기의 시계열 위성영상자료를 이용하여 하천의 수표면적을 추출한 후 추출된 면적에 대한 고도값을 지정하고 이를 이용하여 DEM을 수정하는 연구에 처음 시도되는 연구로 사료된다. 향후 추가 연구를 통해 북한과 같은 미계측/비접근 지역에 적용할 수 있는 방법론을 제시하는 연구를 진행할 계획이다.
