Analysis of Tidal Channel Variations Using High Spatial Resolution Multispectral Satellite Image in Sihwa Reclaimed Land, South Korea

고해상도 다분광 인공위성영상자료 기반 시화 간척지 갯골 변화 양상 분석

Abstract

The tidal channel is a coastal sedimentary terrain that plays the most important role in the formation and development of tidal flats, and is considered a very important index for understanding and distribution of tidal flat sedimentation/erosion terrain. The purpose of this study is to understand the changes in tidal channels by a period after the opening of the floodgate of the seawall in the reclaimed land of Sihwa Lake using KOMPSAT high-resolution multispectral satellite image data and to evaluate the applicability and efficiency of high-resolution satellite images. KOMPSAT 2 and 3 images were used for extraction of the tidal channels' lineaments in 2009, 2014, and 2019 and were applied to supervised classification method based on Principal Component Analysis (PCA), Artificial Neural Net (ANN), Matched Filtering (MF), and Spectral Angle Mapper (SAM) and band ratio techniques using Normalized Difference Water Index (NDWI) and MF/SAM. For verification, a numerical map of the National Geographic Information Service and Landsat 7 ETM+ image data were utilized. As a result, KOMPSAT data showed great agreement with the verification data compared to the Landsat 7 images for detecting a direction and distribution pattern of the tidal channels. However, it has been confirmed that there will be limitations in identifying the distribution of tidal channels' density and providing meaningful information related to the development of the sedimentary process. This research is expected to present the possibility of utilizing KOMPSAT image-based high-resolution remote exploration as a way of responding to domestic intertidal environmental issues, and to be used as basic research for providing multi-platform-image-based convergent thematic maps and topics.

갯골은 갯벌 퇴적의 형성과 발달에 가장 핵심적인 구실을 하는 해안퇴적지형으로써, 갯벌 퇴적/침식 지형의 이해와 분포 파악에 있어 매우 중요한 지표로 여겨진다. 본 연구는 KOMPSAT 고해상도 위성영상자료를 활용하여 시화호 간척지의 방조제 수문 개방 이후 시기별 갯골 변화 양상을 파악하고, 고해상도 위성 영상의 활용 가능성 및 효율성 평가하는데 목적을 가진다. 갯골 선 추출을 위해 2009년, 2014년, 2019년 세 시기를 대상으로 KOMPSAT 2, 3 영상을 활용하였으며, 각 4개의 분광 밴드를 활용한 주성분 분석 및 기본 신경망 기반 감독 분류와 Normalized Difference Water Index, Matched Filtering 및 Spectral Angle Mapper 감독 분류 기반의 밴드 비연산 기법을 적용하였다. 추출한 갯골 정보의 검증을 위해 국토지리정보원 수치지도정보 및 중해상도 Landsat 7 ETM+ 영상자료를 활용하였다. 검증 결과, 갯골 선의 방향성 및 분포 양상 변화 감지 부분에서 KOMPSAT 영상 자료가 Landsat 7 영상과 비교하여 검증자료와 큰 일치성을 나타냈다. 하지만 갯골 선 밀도 분포 파악 및 퇴적 지형 발달과 관련된 유의미한 정보의 제공에 있어서는 한계를 가질 것으로 확인되었다. 본 연구는 국내 조간대 환경 이슈에 대응하는 방안으로써 KOMPSAT 영상 기반 고해상도 원격 탐사의 활용 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 조간대 환경 일대를 대상으로 하는 다종 플랫폼 영상 기반 융·복합 주제도 작성을 위한 기초연구자료로써 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

요약

갯골은 갯벌 퇴적의 형성과 발달에 가장 핵심적인 구실을 하는 해안퇴적지형으로써, 갯벌 퇴적/침식 지형의 이해와 분포 파악에 있어 매우 중요한 지표로 여겨진다. 본 연구는 KOMPSAT 고해상도 위성영상자료를 활용하여 시화호 간척지의 방조제 수문 개방 이후 시기별 갯골 변화 양상을 파악하고, 고해상도 위성 영상의 활용 가능성 및 효율성 평가하는데 목적을 가진다. 갯골 선 추출을 위해 2009년, 2014년, 2019년 세 시기를 대상으로 KOMPSAT 2, 3 영상을 활용하였으며, 각 4개의 분광 밴드를 활용한 주성분 분석 및 기본 신경망 기반 감독 분류와 Normalized Difference Water Index, Matched Filtering 및 Spectral Angle Mapper 감독 분류 기반의 밴드 비연산 기법을 적용하였다. 추출한 갯골 정보의 검증을 위해 국토지리정보원 수치지도정보 및 중해상도 Landsat 7 ETM+ 영상자료를 활용하였다. 검증 결과, 갯골 선의 방향성 및 분포 양상 변화 감지 부분에서 KOMPSAT 영상 자료가 Landsat 7 영상과 비교하여 검증자료와 큰 일치성을 나타냈다. 하지만 갯골 선 밀도 분포 파악 및 퇴적 지형 발달과 관련된 유의미한 정보의 제공에 있어서는 한계를 가질 것으로 확인되었다. 본 연구는 국내 조간대 환경 이슈에 대응하는 방안으로써 KOMPSAT 영상 기반 고해상도 원격 탐사의 활용 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 조간대 환경 일대를 대상으로 하는 다종 플랫폼 영상 기반 융·복합 주제도 작성을 위한 기초연구자료로써 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

1. 서론

갯골은 갯벌 전체의 퇴적 형태를 결정하는데 매우 중요한 해안퇴적 지형에 해당되며, 조수의 통로로써 갯벌 및 습지 환경에서 물, 퇴적물, 유기물, 영양소 등의 주요 생태 물질들을 운반하는 내·외부순환 체계 역할을 담당하는 중요성을 가진다 (Kim, 2013). 갯골은 갯벌 퇴적지 중심에 하도와 같은 형태로 발달하기 때문에 형태적 특성이 하천과 유사해 보이지만 갈라짐, 채널의 수, 분지 존재 여부 등 지형학적 차이에 의해 구분되며, 갯벌의 퇴적 및 침식작용 이해를 위한 중요지표로써 갯벌 및 조간대생태환경관리의 주요 대상이 될 수 있다 (Hughes, 2011; Kim, 2013; Mason et al., 2005; Park et al., 2019).

국내에서는 서해안 일대를 대상으로 대규모 간척사업이 진행됨에 따라 갯벌의 담수화 및 도시개발에 의한 환경문제가 조명된 바 있으며, 갯벌의 소실과 관련하여 보존, 복원, 활용, 감지 등의 방안 마련을 위한 많은 연구와 노력들이이루어지고있다(Hwang et al., 2020; Lee and Huh, 2017; Parket al., 2019; Woo et al., 2006).

일반적으로 갯벌의 분포 및 발달양상 파악을 위해 수행되는 현장 조사는 상당한 시간적, 경제적 부담을 동반하며, 공간적 분포 파악에 비효율적이다. 따라서 비용 절감효과를 극대화시키며, 공간적 분포 파악에 효과적인 원격 탐사 접근 방법이 갯벌 및 조간대 환경 모니터링에 매우 유용할 수 있다. 원격탐사 플랫폼 영상으로부터 구축한 DEM(Digital Elevation Model) 기반의 수문, 수계, 공간, 지형 등의 분석을 통해 조간대 갯벌환경 및 갯골 변화양상을 파악하기 위한 연구들이 활발하게 진행되어 온 바 있다. 최근 항공 LiDAR, SAR, 무인항공기 등의 고해상도 DEM 기반의 접근 방법이 유용하게 이용된 바 있으며, 무료로 배포되는 중해상도 광학위성영상들의 활용 연구가 발표된 바 있다 (Choi and Lee, 2016; Ghosh et al., 2018; Hwang et al., 2020; Kim, 2013; Kim et al., 2015; Lee and Huh, 2017; Park et al., 2019; Zhao et al., 2019).

하지만 조간대 환경 및 특정 지역을 대상으로 하는 고해상도 DEM 의 구축은 주기적인 제작과 적용에 있어 비용적/시간적 제약이 존재하며, 중해상도 광학위성 영상의 경우 이들이 제공하는 공간적 해상도가 실제 다양한 규모로 발생하는 갯골의 형태 및 분포 파악에 있어 공간적 바이어스를 가져다준다는 한계를 가진다.

따라서 갯골 형태와 규모를 보다 세밀하게 감지하며, 주기적 고해상도 환경 조건에서의 효율적 공간 분포 파악 시도가 필수적으로 요구된다. 최근 전세계적으로 고해상도(약 1 m 이하) 인공위성 영상의 보급이 활발해지며, 보다 세밀한 공간정보를 제공할 수 있는 원격탐사 플랫폼의 활용이 가능하다. 국내의 경우 아리랑 인공위성(KOMPSAT) 고해상도 다분광 영상자료의 활용 및 보급이 이루어지고 있다. 하지만 고해상도 위성영상의 경우 상용적 접근성, 영상처리 시 개선될 요구사항 등의 이유로 활용 및 적용의 시도가 중해상도 위성 영상과 비교하여 현저히 수가 적으며, 특히 갯벌과 같은 조간대 환경 모니터링에 직접적인 주요 활용 요인으로써 적용된 바가 드물다.

본 연구에서는 고해상도 KOMPSAT 다분광 영상자료를 활용하여, 시화 간척사업지의시기별 갯골 변화 양상을 분석하고, 조간대 및 갯벌 환경 대상의 아리랑 영상 활용 가능성에 대해 고찰하고자 한다.

2. 연구지역

본 연구의 대상 지역인 시화 간척사업지는 인천광역시와 안산시의 중간지점인 화성시 송산면 일대에 위치한다 (Fig. 1). 시화 간척 개발사업은 대규모 국가 개발사업의 일환으로 시행되었으며, 시화호 인공호수를 조성하기 위해 1994년 시화방조제가 완공되었다 (K-water, 2015; Lee, 2012). 간척사업개발 진행 중 심각한 수질오염 악화가 보고됨에 따라 국내에 큰 환경적 이슈를 불러왔으며, 사회적으로 갯벌 자원의 가치를 인식하도록 한 계기를 제공하였다 (Lee, 2012). 1996년 환경부 주관으로 수질 개선종합대책이 마련되었으며, 배수갑문을 개방하여 해수를 유통시키고 조력발전소 설립 및 운영을 시작하였다 (Lee, 2012; Park et al., 2019). 과거 시화호 일대의 갯벌은 간척사업에 의해 대부분이 소실된 것으로 보고되었으며, 조력발전소 운영을 계기로 하여 이전 대비 복원이 진행되고, 변화가 확인된 것으로 연구된 바 있다(Kim and Koo, 2015; Park et al., 2019).

Fig. 1. Location map and satellite image of the study area.

시화호 간척지는 개발사업이 현재 계속해서 진행 중에 있으며며, 방조제를 기준으로 동부와 남동부 지역에서 토지 개발 현황을 확인할 수 있다 (Fig. 1, 2) (Kahng et al., 2005; K-water, 2015). 주요 갯골들이 분포하는 지역은 남동부 개발지역 상부 갯벌 일대에 위치하며, 다양한 규모의 갯골이 분포한다 (Fig. 2).

Fig. 2. Tidal channel distribution processes of the study area in KOMPSAT images for three different periods: (a) KOMPSAT 2 image at May 2009; (b) and (c) KOMPSAT 3 image at September 2014 and November 2019.

3. 연구방법

본 연구에서는 고해상도 다분광 인공위성 영상을 활용하여 연구지역 내 분포하는 갯골 정보를 추출하고, 분석 및 검증수행을 실시하였다(Fig. 3). 갯골 정보 추출을 위해 KOMPSAT 영상을 활용하였으며, 추출한 결과 검증을 위해 국토지리정보원에서 제공하는 수치 지도(Digital Map) 를 적용하였다(Fig. 3). 추출한 갯골 선 정보를 기반으로 선 밀도 분포와 방향성 분석을 수행하였으며, 각각의 결과를 비교 평가하였다. 더불어 KOMPSAT 영상 시기에 대응하는 중해상도 위성 영상과의 결과 비교를 통해 활용 가능성에 대한 고찰을 수행하였다.

Fig. 3. Overall workflow used in this study. The blue blocks are related to the pre-processing of the satellite image for extracting tidal channels extraction.

1) 고해상도 다분광 위성영상 자료 처리 및 분석

본 연구에서는 총 3시기에 대한 갯골 분포 변화를 파악하기 위해 KOMPSAT2 와 3 영상을 각각 활용하였다. 2009년 5월, 2014년 9월, 2019년 11월에 촬영된 영상을 활용하였으며, 각 영상 획득시기는 안산 및 인천 송도 조위 관측소 자료의 일(Day) 조위 분포를 고려했을 때만 조기에 해당된다(Table 1). 갯골 선 정보 추출을 위해서 각각 RGBN4개의 다분광 밴드영상을 이용하였다 (Table 1). KOMPSAT 밴드 영상들은 대기 보정 처리 후 고해상도 전정색 밴드(Panchromatic band)영상을 기준으로 Pan-Sharpening 융합 처리되었으며, 영상 간 수평적 위치를 일치시켰다(Fig. 3, Table 1). 영상 내 남아있는 구름 및 구름 그림자에 대한 요인을 제거한 후 해당 픽셀에 대해서는 세 시기의 모든 영상에 적용하였으며, 4개의 분광 밴드를 활용한 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA) 및 기본 신경망(Artificial Neural Net, ANN) 기반의 감독 분류, NDWI(Normalized Difference Water Index), MF(Matched Filtering) 및 SAM(Spectral Angle Mapper) 감독 분류기반의 밴드 비연산 기법을 적용하고, 갯골에 대한 픽셀 정보를 각각 폴리곤(Polygon)의 형태로 추출하였다(Fig. 3). 활용한 감독 분류의 경우 갯골에 해당되는 다분광 픽셀 위치정보를 반자동으로 선정하였으며, 이들의 분광 정보를 훈련데이터로 활용 및 적용하였다. 형성된 Polygon은 일반화(Generalization 및 Aggregation)와 평활화(Smoothing) 처리를 통해 하나의 갯골을 대표할 수 있도록 단순화시켰으며, 이를 선형화하여 갯골에 해당하는 선(Lineaments) 정보로 변환 및 획득하였다.

Table 1. Specification of KOMPSAT imageries and sea-level conditions used in this study

추출한 갯골 선 정보를 기반으로 각 시기별 선 성분들이 가지는 밀도 분포도(Density Map)를 구성하였으며, 장미 도표(Rose Diagram)를 작성하였다.

2) 검증

검증에 활용한 국토지리정보원 수치 지도는 약 1년의 갱신 주기를 가지고 있는 자료에 해당되며, 고해상도 항공 사진(cm급)을 기반으로 지역의 다양한 객체(예: 건물, 논, 밭, 지형, 갯벌, 등)에 대한 정밀수치 정보(Vector)를 제공한다. KOMPSAT영상의 획득시기에 대응될 수 있는 수치 지도를 각각 활용하였으며, 갯골 및 하천에 해 당하는 세부 수치 항목(선, polyline)을 활용하여 검증자료로써 이용하였다 (Table 2). 중해상도  위성영상과의 검증비교를 위해 Landsat7 ETM+ 다분광 영상자료 (Level1)를 활용하였으며, 가시광-근적외선-단파 적외선(VNIR-SWIR) 다분광 영역을 대표하는 6개 밴드 영상을 활용하였다 (Table 2). Landsat7 영상자료의 경우 SLC- off에 따라 발생한 영상 스트립(Strip)을 제거하는 Gap- Filling 처리 과정을 추가한 Fig. 3의 위성 영상 전처리 과정을 동일하게 적용하였다(Table 2).

 Table 2. Information on the validation datasets used in this study

모든 활용자료들은 WGS84, UTMZone52N에 맞추어 적용되었으며, IDL8.5, ENVI5.3, ArcGIS10.5, RockWorks16, ERDASIMAGINE2015 소프트웨어가 활용되었다.

3. 결과 및 토의

1) 갯골 방향성 분석 결과

국토지리원 검증 수치 지도의 결과를 살펴본 결과 2009년, 2014년, 2019년 모두 북북서–남남동 방향의 갯골 선 성분을 주로 가지고 있는 것을 알 수 있었다(Fig.4(a)~4(c)).  이들 각각 선(Vector)의 평균방향성을 계산한 결과 164/344도(Degree), 170/350도, 163/343도를 나타냈으며, 최근의 시기에 가까워질수록 주방향(북북 서–남남동)으로부터 북서–남동 방향에 가까워지는 방향의 갯골 선 성분 빈도가 더 많이 나타나는 것을 확인 할 수 있었다(Fig. 4(a)~4(c)). 이는 방조제 수문 간척지에 다시 발생하게 된 해수유통과 조수 에너지의 작용 기인에 따라 발생한 변화임을 지시할 수 있는 근거로 해석될 수 있으며, 조석 발생에 따라 발생한 갯골 퇴적지형 발달과 연관될 수 있는 작용으로 판단할 수 있다.  Park et al. (2019) 은 시화호 배수 갑문 개방시기에 개발기 및 폐쇄기와 상이한 해수의 유동 발생이 갯골의 급격한 방향성 변화에 영향을 미칠 수 있었음을 밝힌 바 있으며, Oet al. (2006) 는 시화호 개방기 이후 발생한 퇴적 환경변화와 개선된 수질 상태에 대해 발표한바 있다. 이는 갯골의 방향 변동성에 대한 감지가 갯벌의 퇴적 환경 및 수질오염 상태변화를 지시할 수 있는 가능성을 의미한다.

Fig. 4. Rose Diagrams for directional distribution of tidal channels: (a to c) Digital-Map-based; (d to f) KOMPSAT image-based; (g to i) Landsat 7 image-based results in 2009, 2014, and 2019, respectively.

KOMPSAT 영상으로부터 파악한 선 방향성 분석결과 시기별 164/344도(2009년), 166/346도(2014년), 158/338도(2019년)의 평균 방향성을 나타냈다 (Fig. 4(d)~4(f)). 검증자료와 비교하여 시기별로 약 1~7도 차이를 보였으며, 북북서–남남동 주방향의 선 성분이 주로 분포하는 경향성이 매우 일치하였다 (Fig. 4). 더불어 최근 2014년과 2019년에서 주방향(북북서–남남동)을 기준으로 북서서–남동 방향의 추가적인 방향 성분들이 나타나는 패턴이 검증 결과와 매우 일치하였다 (Fig. 4). 반면 Landsat7 ETM+ 영상 결과에서는 모든 시기에 동–서 및 북북동–남남서 방향에서 주방향성을 나타냈으며, 최근에 가까울수록 북서–남동 및 북동–남서 방향의 성분이 빈번하게 추가 발달하는 경향을 확인할 수 있었다 (Fig. 4(g)~4(i)). 이러한 차이는 다양한 규모로 발달하는 조간대 환경의 갯골 모니터링에 있어 고해상도 KOMPSAT 영상의 활용 가능성 및 효율성을 시사한다.

2) 갯골 분포 및 밀도 분석 결과

수치지도 기반의 분포와 비교하여 KOMPSAT 영상 결과 대부분의 주요 갯골 분포 지역에 대한 일치성을 보이고 있으며, KOMPSAT 영상 결과 내에서 소규모의 갯골 분포에 대한 정보가 북동부, 서부, 동부지역 전반적으로 확인된다(Fig. 5(a), 5(f)). 가장 갯골 밀도 분포가 높은 동부 일대 갯골 지역에 대해서 2009년보다는 2014, 2019년 결과에서 더 큰 일치성을 보이는 것으로 판단된다(Fig. 5(a), 5(f)). 반면 Landsat 7 ETM+ 영상 결과의 경우 동부, 서부 및 중부 일대에서 갯골 밀도 분포가 매우 집중적으로 두드러지는 것을 확인할 수 있다 (Fig. 5(g), 5(i)). 전체적인 분포 특성을 고려하였을 때, Landsat7 ETM+의 경우 큰 규모의 갯골을 주대상으로 강조하고 있는 것으로 판단되며, 검증자료와 비교하여 중부 및 서부 일대에서 갯골 분포 정보 제공에 있어 차이를 보인다 (Fig. 5(a), 5(c), 5(g), 5(i)). 이러한 결과는 실제 굉장히 작은 규모에서부터 큰 규모까지 다양하게 발생하는 갯골의 발달 및 변화양상을 감지하는데 있어 중해상도 영상보다 고해상도 KOMPSAT 영상이 더 정확하고 많은 갯골 정보 제공성을 지닐 수 있음을 의미한다. 더불어 중해상도 위성영상이 가지는 공간적 바이어스에 의해 영상 내에서 정확하게 구분하지 못한 도로, 바다와 육지 경계, 불분명한 객체 등의 정보가 갯골 정보로써 함께 제공된 오류의 영향도 존재할 것으로 판단된다. 나아가 간척지 개발과 조석 발생에 따른 갯골 퇴적 지형 변화 양상 파악을 위한 목적을 성공적으로 수행하기 위해서는 보다 더 조밀한 시계열분석과 고해상도 DEM 기반(Radar, LiDAR 등)의 검증이 요구될 것으로 판단된다.

 

 

Fig. 5. Tidal channel distribution and density map (shown by percent clip): (a to c) Digital-Map-based; (d to f) KOMPSAT image-based; (g to i) Landsat 7 image-based results in 2009, 2014, and 2019, respectively.

검증자료를 비롯하여 KOMPSAT 및 Landsat7 ETM+ 영상 결과 모두 선 밀도 및 분포분석 결과 내에서 시기별 갯골 퇴적 지형형성 및 회복과 관련된 특정 패턴을 찾을 수는 없었다 (Fig. 5). 비록 검증 자료 동부지역 일대를 대상으로 KOMPSAT 영상이 Landsat7ETM+ 영상과 비교하여, 갯골 선 밀도분포에서보다 일치성을 보였지만, 서부 및 중부 지역에서 두 영상 모두 밀도 분포 특성이 두드러지게 일치하는 부분은 나타나지 않았다(Fig. 5). 영상 내에서 추출한 선형 성분의 경우 주변 픽셀 값과의 변이 특성을 기반으로 이루어지기 때문에 선 밀도 분석 결과를 통해 갯골 분포의 변화 양상을  파악할 만한 결정적 정보제공에는 다소 어려움이 있을 것으로 판단된다.

4. 결론

본 연구는 KOMPSAT 고해상도 위성영상 자료를 기반으로 시화호 간척지 방조제 개방 이후 시기별 갯골 선 정보를 다수의 감독 분류 방법 및 밴드비 연산기법을 활용해 추출하고, 효율성 및 활용 가능성을 평가하는 데 목적을 가진다. 검증 결과 고해상도 KOMPSAT 영상이 국토지리정보원 수치 지도정보와 비교하여 갯골의 분포지역과 방향성 변화 양상을 추적하고 파악하는데 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였으며, 중 해상도 위성 영상과 비교하여 갯골 방향성 양상 변화 감지부분에 큰 효율성을 나타내었다. 하지만 시화호 간척지의 개발 진행과 조수 발생에 따른 조간대 퇴적환경의 변화 감지 및 모니터링을 위해서는 보다 조밀한 시계열분석 및 Radar-LiDAR 자료기반 고해상도 DEM 영상검증이 요구될 것으로 사료되며, 갯골 선 밀도정보의 효율적 제공에 있어서는 한계를 가지는 것으로 판단된다. 본 연구가 조간대 환경 모니터링에 있어 항공, UAV, LiDAR 플랫폼 등의 영상자료와 함께 융·복합적 분석 결과를 산출하는데 있어 유용하게 이용될 수 있는 활용 가능성을 제시할 수 있는 기초자료가 될 것으로 기대되며, 고해상도 위성영상 활용 분야로써 지속될 수 있는 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.