Monitoring of a Time-series of Land Subsidence in Mexico City Using Space-based Synthetic Aperture Radar Observations

인공위성 영상레이더를 이용한 멕시코시티 시계열 지반침하 관측

Abstract

Anthropogenic activities and natural processes have been causes of land subsidence which is sudden sinking or gradual settlement of the earth's solid surface. Mexico City, the capital of Mexico, is one of the most severe land subsidence areas which are resulted from excessive groundwater extraction. Because groundwater is the primary water resource occupies almost 70% of total water usage in the city. Traditional terrestrial observations like the Global Navigation Satellite System (GNSS) or leveling survey have been preferred to measure land subsidence accurately. Although the GNSS observations have highly accurate information of the surfaces' displacement with a very high temporal resolution, it has often been limited due to its sparse spatial resolution and highly time-consuming and high cost. However, space-based synthetic aperture radar (SAR) interferometry has been widely used as a powerful tool to monitor surfaces' displacement with high spatial resolution and high accuracy from mm to cm-scale, regardless of day-or-night and weather conditions. In this paper, advanced interferometric approaches have been applied to get a time-series of land subsidence of Mexico City using four-year-long twenty ALOS PALSAR L-band observations acquired from Feb-11, 2007 to Feb-22, 2011. We utilized persistent scatterer interferometry (PSI) and small baseline subset (SBAS) techniques to suppress atmospheric artifacts and topography errors. The results show that the maximum subsidence rates of the PSI and SBAS method were -29.5 cm/year and -27.0 cm/year, respectively. In addition, we discuss the different subsidence rates where the study area is discriminated into three districts according to distinctive geotechnical characteristics. The significant subsidence rate occurred in the lacustrine sediments with higher compressibility than harder bedrock.

지반침하는 인위적인 인간 활동 또는 자연적 현상에 의해 지표면이 가라앉는 현상이다. 멕시코시티는 전세계에서 가장 심각한 지반침하가 발생하는 지역 중 하나로 평가받고 있다. 멕시코시티 지반침하의 원인은 과도한 지하수 채취로서 해당 지역 전체의 물 사용량의 약 70%를 지하수가 차지하고 있다. 범 지구 위성 항법 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 또는 수준측량과 같은 전통적인 현장 관측 방법은 지반침하를 정확하게 측정하기 위해 선호되어 왔다. 하지만 GNSS 관측은 매우 높은 시간해상도를 가진 정확한 지표 변위량을 측정할 수 있음에도 불구하고, 넓은 지역에 대한 부분적인 관측 정보를 제공하고 많은 시간과 비용이 요구되는 한계점이 존재한다. 그러나, 인공위성 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 주야 조건과 기상상태에 관계없이 높은 공간 해상도의 지표변화 정보를 mm에서 cm 크기의 정밀도로 비교적 낮은 비용으로 관측할 수 있다는 점에서 효과적인 방법으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 2007년 2월 11일에서 2011년 2월 22일까지 획득된 ALOS PALSAR L-band 영상레이더를 이용하여 멕시코시티의 지반 침하 시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 분석 방법인 고정 산란체 위상간섭기법(persistent scatterer interferometry, PSI)과 small baseline subset (SBAS)을 적용하여 지표 변위의 시계열 결과를 획득하였으며 대기 효과 및 지형 오차를 제거하였다. PSI 및 SBAS 기법을 이용한 분석 결과 최대 지반침하 속도는 각각 -29.5 cm/year, -27.0 cm/year로 나타났다. 또한 연구지역을 지질 공학적 특성에 따라 세 가지 구역으로 분류하여 각 분류에서의 지반 침하속도를 비교한 결과, 단단한 기반암으로 구성된 지역에 비해 압축률이 큰 호수성 퇴적물로 구성된 지역에서 침하가 크게 발생하였다.

1. 서론

지반침하는 세계 많은 지역에서 발생하고 있는 심각한 지질재해 중 하나이다. 지반침하는 지각변동, 해수면 상승, 지진 등과 같은 자연적 현상뿐만 아니라 지하수나 원유의 과도한 채취, 암염 등 광산개발, 간척지 매립 하중, 지하 시설 개발을 위한 굴착 등 인위적 요인으로 발생하는 침하를 모두 포함한다(Milliman and Haq, 1996; Poland and Davis, 1969; Waltham, 1989). 특히 인구가 밀 집된 대도시에서의 지반침하는 인적, 물적 자원에 큰 피해를 줄 수 있다는 점에서 많은 관심이 요구된다. 침하의 형태는 지반의 특성과 작동 원리에 따라 즉시 침하, 1차 압밀 침하, 2차 압밀 침하 세 가지로 분류된다. 즉시 침하는 사질 지반에서 주로 일어나는 침하로 지반에 하중이 가해짐과 동시에 침하가 발생한다. 만약 하중의 무게가 적을 때 이를 제거하면 침하 이전의 상태로 돌아가므로 즉시 침하는 탄성 침하에 속한다(D’Appolonia et al., 1971). 압밀 침하는 보통 점성토에서 발생하며 지속적인 하중으로 인해 공극수가 빠져나가 발생하는 1차 압밀 침하와 토양 입자 구조의 재배열로 발생하는 2차 압밀 침하로 구분된다(Dinesh, 2011; Leroueil et al., 1978; Tavenas and Leroueil, 1980). 하지만 육안 또는 현장 정밀 측량 조사 등의 방법으로 관측하는 전체 침하량은 세 가지 종류의 침하에 대한 총합으로 측정되므로 관측된 침하량만을 가지고 즉시 침하, 1차 압밀 침하, 2차 압밀 침하의 종류를 구분하는 것은 매우 어렵다(Dinesh, 2011).

지반침하의 전체 침하량을 측정하기 위해서, 범 지구 위성항법시스템(GlobalNavigation Satellite System,GNSS) 또는 수준측량 등이 활용되고 있으며 정확한 침하 속도와 높은 시간적 해상도를 제공한다는 점에서 주로 사용하고 있는 현장 측량 방법이다. 그러나 관측 범위가 제한적이고 인력에 의존하므로 현장 측량 방법은 많은 시간과 높은 비용이 요구되는 한계가 존재한다. 인공위성 기반 영상 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 지반침하는 물론 지진, 화산, 수위 변화, 빙하의 흐름 등과 같은 지표 변위를 높은 공간 해상도로 넓은 면적에 대해 측정할 수 있어 매우 효과적인 관측 방법의 하나이다. 차분 위상간섭기법(Differential Synthetic Aperture Radar Interferometry, DInSAR)은 수 mm에서 수 cm의 높은 정확도로 지반침하 변위량을 측정할 수 있는 기법이다. 차분 위상간섭기법은 각각 다른 관측 시간에 획득된 영상 레이더 자료 사이의 위상 차이를 계산한 후 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)로부터 계산된 지형 정보를 제거하여 지표 변위를 추정한다(Hanssen, 2001). 생성된 차분간섭도는 지표 변위 정보뿐만 아니라 DEM, 대기 요소, 위성 궤도 등에 따른 오차 성분을 포함하므로 이에 대한 효과적인 제거가 필요하다. 다중 영상레이더 자료를 이용한 시계열 지표 변위 분석은 지반침하패턴과 구분되는 위상 오차 성분을 효과적으로 추정하여 제거할 수 있어 보다 정밀한 지반침하량 계산을 가능하게 한다. 시계열 위상간섭기법 분석 방법은 크게 관측 시간에 걸쳐 안정적인 위상을 보이는 점을 선택적으로 이용하는 고정산란체 위상간섭기법(persistent scatterer InSAR, PSI)과 두 관측 위성의 작은 공간 기선 거리를 사용하여 긴밀도가 높은 위상간섭도를 이용하는 small baseline subset(SBAS) 방법이 있다(Ferretti et al., 2001, Berardino et al., 2002, Park and Hong, 2021).

멕시코시티는 지반침하가 세계에서 가장 심각하게 관측되는 지역 중 하나이다. 멕시코시티에서 발생하는 큰 규모의 지반침하는 건물 토대 균열, 하수관 배수 파열 및 지하철 교통체계 붕괴와 관련된 심각한 문제를 야기하고 있어 관련 연구가 지속적으로 보고되고 있다(Gambolati and Teatini, 2015). 또한 지반침하의 원인과 밀접한 관련이 있는 멕시코시티의 지질학적 특징과 심토에 대한 많은 연구가 수행되었다(Díaz-Rodríguez, 2003; López-Acosta et al., 2019). Cabral-cano et al. (2008)은 2004년 멕시코시티 연방구(Distrito Federal, DF) 정부에서 제공한 지질공학적 심토 분류를 인용하여 멕시코시티 지역을 지질 공학적으로 분류하였다. 이를 바탕으로 ERS-1/2 및 ENVISAT 위성에서 획득한 영상레이더 자료에 차분간섭기법을 적용하여 지질공학적 분류 지역별 지반침하 속도를 관찰하였고 1996년보다 2000년에 침하율이 증가함을 확인하였다. 이후 López-Quiroz et al. (2009)은 2002년 말과 2007년 초 사이에 획득한 ENVISAT 영상레이더 자료를 이용하여 SBAS 기법을 통해 멕시코시티 주변 지역의 지반침하를 조사하여 최대 38 cm/year의 침하 속도를 측정한 바 있으며, Chaussard et al. (2014)은 중앙 멕시코에 있는 도시들을 구조적, 지 표 지질학적 특성에 따라 네 가지 부류로 나누어 SBAS 기법을 이용하여 지반침하를 시계열 분석하였다. 하지만 적용기법과 사용된 영상레이더의 파장 대역에 따라 결과가 다를 수 있으므로 해석에 주의가 요구된다. 본 연구에서는 멕시코시티 지반침하를 관측하기 위해 PSI 및 SBAS 두 가지 시계열 분석 방법을 적용하였다. 시계열 분석을 위해 2007년 2월 11일부터 2011년 2월 22일까지 획득된 20장의 ALOS PALSAR L-band 영상을 사용하였다. 또한 지질학적 특성에 따른 영향을 알아보기 위하여 2004년 멕시코시티 연방구 정부에서 제공한 지질공학적 심토 분류를 인용하여 침하 속도와 멕시코시티의 지질학적 특성을 비교하였다.

2. 연구 지역

멕시코시티는 과거 화산활동이 배수를 막아 형성된 광범위한 호수 지형이다. 멕시코 분지의 대수층은 멕시코의 중심부에 위치하여 멕시코시티의 주요 물 공급원 이다. 1847년 첫 우물을 설치한 것을 시작으로 분지의 대수층 시스템의 개발이 시작되었고, 도시 내에 수문학적 관리 네트워크가 만들어지면서 강우로부터의 자연적인 지하수 함양률이 자연적으로 줄어들게 되었다(Díaz-Rodríguez, 2003). 또한 20세기 도시 확장을 위해 새로운 배수시설의 건설과 토지 매립으로 인해 호수 면적은 점차 축소되었다. 과거 호수였던 지역은 호수성 점토 (lacustrine clay)가 퇴적되어 오늘날 사실상 사라지게 되었다(Cabral-Cano et al., 2008). Gobierno del Distrito Federal(2004)에서는 지질공학적 분류를 따라 멕시코시티를 세 가지 구역으로 분류하였다(Cabral-Cano et al., 2008). 세 구역 중 첫 번째 구역은 자갈이 풍부한 모래 및 미사질 기반암과 현무암질 용암과 같은 단단한 암석 단위로 구성되어 있으며 멕시코시티 분지 지역을 둘러싼 산맥 경사면의 경계를 따른다. 구역 2는 암석과 호수성 퇴적물 사이의 전이지대로 구역 1의 화산 잔해와 구역 3의 호수성 퇴적물로 혼재 구성되어 있다. 구역 3은 높은 압축성과 물 함량을 가진 호수성 점토로 이루어져 있으며 부드럽고 압축이 가능한 실트와 상대적으로 침투성이 낮은 점토를 포함한다(Fig. 1).

Fig. 1. Multispectral Landsat-8 optical image acquired on Dec-7, 2017. The red and yellow boxes indicate an area of interest classified according to geological characteristics and a swath of the ALOS PALSAR L-band synthetic aperture radar observations, respectively.

멕시코시티는 인구 증가로 인한 도시화가 가속되었으며 이로 인해 도시 전체의 물 사용량도 함께 증가하 였다. 멕시코 분지 대수층 시스템은 멕시코시티의 주요 물 공급원으로 멕시코시티에서 소비하는 물 공급량의 70% 이상을 제공한다. 대수층 시스템에서의 과도한 지하수 추출은 지하수 수위의 국소적 감소, 간극수의 배출 및 호수성 점토의 압밀로 이어져 1940년대 초부터 광범위한 지반침하가 발생하였다(Carrera-Hernández and Gaskin, 2007). 지반침하의 대처 방안으로 1950년대에 우물을 덮는 캐핑(capping) 등과 같은 보호조치를 시행 하여 침하 속도가 일시적으로 줄어들었다. 하지만 1985년에서 2002년 사이 멕시코시티 공항 남서쪽에서 20 cm/year의 침하가 발생하여 여전히 멕시코시티 대도시 지역에서 지표면이 매우 빠른 속도로 가라앉고 있다(Cabral-Cano et al., 2008). 멕시코시티의 극심한 지반침하 규모는 건물 토대 균열, 하수관 배수 파열 및 지하철 교통체계 붕괴와 관련된 심각한 문제를 야기하고 있다. 지반침하로 인한 멕시코시티의 통합적인 경제적 손실은 지진으로 인한 것만큼 큰 것으로 평가되고 있지만 오랜 시간에 걸쳐 점진적으로 발생하고 있어서 상대적으로 중요성이 간과되어 왔다. 하지만 계속된 통합손실 비용 증가에 따라 멕시코시티의 지반침하 크기와 발생 면적 평가의 중요성이 높아지고 있다.

3. 연구자료

멕시코시티의 지표 변위 분석을 위해 일본항공우주국(Japan Aerospace eXploration Agency: JAXA)으로부터 2007년 2월 11일부터 2011년 2월 22일까지 획득된 ALOS PALSAR L-band 영상레이더를 사용하였다. 본 연구에서는 Fig. 1에서 보이는 것과 같이 상승궤도 방향의 트랙 186중 370과 380 두 프레임을 이어서 만들어진 fine beam single(FBS) 및 fine beam dual(FBD) 모드가 동시에 사용되었다. 위상간섭도 제작에는 두 빔모드에서 공통적으로 선택할 수 있는 HH 동일편파(copolarization) 영상이 사용되었다. 위상간섭도에서 지형에 의한 위상을 제거하기 위하여 NASAJet Propulsion Laboratory(JPL)에서 제공하는 해상도 90 m의 Shuttle Radar Topography Mission 3(SRTM3)DEM을 사용하였다.

Table 1. List of ALOS PALSAR datasets

4. 연구방법 및 자료 처리

대표적 시계열 위상간섭기법인 PSI 기법과 SBAS 기법을 적용하여 멕시코시티의 지반침하 현상을 분석하였고, 필터링 과정 등을 통해 DEM 오차, 대기 지연 신호, 잡음 등의 신호를 효과적으로 제거하였다(Berardino et al., 2002; Ferretti et al., 2001). 또한 멕시코시티의 심토를 지질공학적인 세 가지 지역으로 분류한 자료(CabralCano et al., 2008)를 사용하여 지반침하 정도를 비교, 분석하고자 하였다.

Fig. 2. Characteristics of interferometric network used in PSI approach. The yellow circles indicate the network distribution of collected SAR observations w.r.t. reference image acquired on Jan-04, 2010.

1) 고정산란체 위상간섭기법

고정산란체 위상간섭기법은 영상레이더 자료에서 하나의 영상을 주영상으로 선택하여 위상간섭도를 생 성하고, 각 위상간섭도 내에 분포하고 있는 건물이나 바위 등의 고정산란체를 추출한다. 신호가 일정하지 않은 분산 산란체와 달리 고정산란체는 지표의 특성에 따라 픽셀 내에서 반사 강도가 높아 고정적이고 안정적인 신호를 획득할 수 있다. 고정산란체 위상간섭기법은 위성 궤도 오차와 DEM 오차, 대기에 의한 지연 등에 의한 위상 잡음을 효과적으로 제거하여 고정산란체에서의 변위에 해당하는 위상을 효과적으로 추출한다. 일반적으로 고정산란체의 수집이 용이한 도심 지역 등에서는 지표 변위 측정에서 좋은 정밀도를 보인다(Ferretti et al., 2001). 높은 정밀도와 넓은 범위에 걸쳐 고르게 분포된 고정산란체의 결과를 획득하기 위해서는 적절한 고정 산란체 후보(persistent scatterer candidate, PSC)를 선정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 PSC 선택 및 PSI 시계열 분석에 GAMMA 사에서 제공하는 Interferometric Point Target Analysis Software(IPTA) 소프트웨어 모듈을 사용하였다. PSC는 위상 스펙트럼 다양성(spectral phase diversity)과 후방산란 다양성(backscatter variability)을 고려하여 구조물 및 선형 구조의 특징을 잘 반영하는 PSC가 일차적으로 선정되었고 선정된 두 후보군을 합쳐 최종 PSC를 선정하였다. 총 339,018개의 고정산란 체 후보가 선택되었으며, 선정된 고정산란체 후보에서 DEM을 이용하여 시뮬레이션 된 높이 위상 지도를 이용하여 PSC에 대한 차분간섭도를 작성하였다. 인공위성 궤도 형태를 기반으로 한 위상 간섭계 모델을 이용하여 궤도 오차를 보정하였고 기선 거리 기반 모델 적 용을 통해 기선 거리 미세 조정을 시행하여 궤도 오차로 인한 잔여 위상 추세 효과를 제거하였다. 또한 대기 지연으로 인한 오차를 제거하기 위하여 공간적으로 저주파 필터링(Low-pass, LP), 시간상으로 고주파 필터링(High-pass, HP)을 수행하여 영상에서 높이, LOS 방향의 변위 속도, 대기 위상 지연, 개선된 기선 거리 등을 계산하였다. Fig. 3은 본 연구에서 적용된 고정산란체 위상 간섭기법의 알고리즘 순서도이다.

Fig. 3. The flowchart of the PSI algorithm.

2) Small Baseline Subset (SBAS) 적용

SBAS 시계열 분석 기법은 일정 면적 이상에 분산되어 있는 산란체에 대해 공간적 긴밀도가 높은 간섭쌍을 제작하여 시계열 지표 변위를 분석하는 방법으로 넓은 지역의 자료처리에 사용할 수 있고 공간적으로 넓은 면적의 지표 변위를 측정할 수 있다(Berardino et al., 2002; Pepe et al., 2005). SBAS 기법은 다수의 주영상을 사용하며 간섭도의 위상 오차를 줄이기 위하여 기선 거리가 짧고 시간 간격이 짧아 높은 긴밀도를 가지는 위상차분간 섭도를 사용한다. L-밴드 장파장 대역의 자료를 이용하므로 공간 및 시간 기선 거리에 대한 긴밀도의 저하가 X- 또는 C-밴드 대역 자료에 비해 심각하지 않다(Hong and Wdowinski, 2013). 시계열 분석을 진행하기 전 공간 및 시간 기선 거리의 최적의 임계값을 선정하기 위하여 다양한 기선 거리를 조건으로 여러 차례 실험을 진행하였다. 본 연구에서는 최대 수직 기선 거리(perpendicular baseline)를 1,500m,최대 시간 기선 거리(temporal baseline)를 1,500일로 설정하여 총 145 개의 위상간섭도를 제작하였다. 위상 간섭도에서 지형에 의한 위상을 제거하기 위하여 해상도 90 m의 SRTM-3 DEM을 사용하였다. 입력된 자료로부터 높은 공간 긴밀도를 가지는 점을 기준점으로 선정하여 초기 시계열 결과를 계산하고 초기 시 계열 결과로부터 시간에 따른 긴밀도의 변화를 계산하여 긴밀도가 0.7 이상의 값을 보이는 130 개의 위상간섭도를 선별하였다. SBAS 시계열 분석은 마이애미 대학에서 파이썬으로 제작한 SBAS 시계열 분석 오픈소스 패키지 프로그램인 Miami InSAR Time series software in Python (Mintpy)을 이용하여 수행하였다(Yunjun et al., 2019). 절대위상복원(phase unwrapping)된 차분위상간 섭도에서 최소 자승법(Least-square method)과 저주파 필터링을 통해 지표 변위와 DEM 지형 오차를 추정하였다. 초기 위상간섭도에서도 잔여 위상이 효과적으로 제거된 차분간섭도를 제작하였다. 잔여 위상이 제거된 차분간섭도에 초기에 추정한 지표 변위를 더하여 향상된 차분간섭도를 제작하였다. 대기로 인한 오차를 제거하기 위하여 공간적으로 저주파 필터링을, 시간상으로 고주파 필터링을 수행하여 지표 변위 위상을 획득하였다(Yunjun et al., 2019). Fig. 5는 SBAS 알고리즘의 순서도를 도시한 것이다.

Fig. 4. Characteristics of interferometric network used in SBAS algorithm. The yellow circles indicate the network distribution of collected SAR observations, and the lines are the interferometric pairs with perpendicular baseline (<1,500 m) and temporal baseline (< 1,500 days). The line color indicates how spatially coherent the two SAR observations are. The dashed lines are interferometric pairs that are dropped due to low spatial coherence.

Fig. 5. The flowchart of the SBAS algorithm (modified from Berardino et al., 2002).

5. 연구 결과

멕시코시티의 지반침하를 추정하기 위하여 PSI 및 SBAS 기법을 적용한 평균 속도 결과를 Fig. 6에 도시하 였다. 각각 다른 방법을 적용하여 얻은 결과이므로 두 결과 사이에는 상대적인 절대 위상 차이가 존재하므로 이에 대한 보정을 수행하기 위하여 PSI 기법 적용에 사용된 참조점을 기준으로 하여 SBAS 결과 분석값을 보정하였다. 두 결과에서 비슷한 양상의 지반침하가 발생하고 있는 것을 관측할 수 있었으며 해당 영상 중앙에 위치한 멕시코시티를 포함하여 그 주변 지역에서 침하가 빠르게 진행된 것을 확인할 수 있다. Fig. 6(a) 및 (c)에 빨간색 별로 표시된 점은 각각의 PSI 및 SBAS 적용 결과에서 line-of sight (LOS) 방향으로 가장 지반침하가 크게 나타나는 지점으로 각각 -29.5 cm/year, -27.0 cm/year 의 침하 속도를 나타낸다. 또한 시계열 분석 기법을 통해 얻은 지반침하 속도 지도에 Cabral-Cano et al. (2008)의 지질 공학적 분류를 참고하여 멕시코시티를 세 가지 구역으로 나눈 지질도의 경계를 함께 도시하였다(Fig. 6(b), (d)). 각 구역에서의 지반침하의 특징을 비교하기 위하여 PSI와 SBAS 적용 결과에서 구역별로 각각 세 개의 임의의 점을 P1~P9, S1~S9와 같이 선택하였다. PSI 기법 결과의 PSC 점 분포와 SBAS 결과의 긴밀도 차이 로 인해 완전히 동일한 지점을 선택할 수 없어 P1에서 P7까지의 점은 각각 S1에서 S7까지의 점과 최대한 가까운 위치의 점을 선택하였다(Table. 2). 각 점에서 시간에 따른 시계열 지표 변위를 도시하였으며 평균 침하 속도를 계산하였다(Fig. 7).

Fig. 6. Land subsidence velocity map generated using (a-b) the PSI and (c-d) the SBAS technique. (b, d) The inlets show that overlaid three geotechnically classified units on displacement velocity maps derived from PSI and SBAS results.

Fig. 7. The subsidence time series plots using (a) the PSI and (b) the SBAS technique at the selected points. The timeseries displacement at each point shows the relative displacement from the date of the first image acquisition.

Fig. 7은 PSI와 SBAS 시계열 분석 결과에서 각 구역별로 선택한 점에서의 시계열 변위를 나타낸 그래프이다. 그래프에서 각 시계열 변위는 영상 획득 시작 날짜로부 터의 상대 변위를 나타낸다. Fig. 6(b), (d)을 보면 자갈 비율이 높은 현무암질 용암과 부석질 응회암, 모래 및 미사 등의 단단한 경암으로 이루어진 구역 1에서는 침하가 거의 일어나지 않았다. 구역 1에 해당하는 점 P1~P3 와 S1~S3에서의 침하 속도는 모두 1 cm/year 미만으로 침하가 거의 일어나지 않음을 확인할 수 있다. 구역 2에 해당하는 점 P3, P4, S3, S4에서도 침하가 거의 발생하지 않았지만 P6와 S6에서는 각각 -6.7 cm/year, -5.1 cm/year의 침하 속도가 나타났다. 다른 구역 2의 점들과는 달리 P6과 S6에서는 소량의 부분 침하가 발생하는데 해당 지역이 구역 3에 가까이 위치하여 호수성 퇴적물로의 전이가 보이는 지역으로 호수성 퇴적물의 부분적 영향을 받았을 것으로 추정된다. 다만 지질 공학적 분류도의 부정확성에 대한 평가도 추후 필요할 것으로 판단된다. 구역 3은 거의 모든 지역에서 지반침하가 발생한 것을 확인할 수 있다. 심각한 지반침하가 나타나는 곳으로 보이는 지역(Fig. 6(b), (d)에서 짙은 파란색 구역)에 점들을 선택하였고 선택된 점들에서 모두 -17 cm/year 이상의 침하가 발생하였다. 구역 3에 해당하는 호수성 퇴적물은 과거 호수가 도시 확장을 통한 배수 시스템 건 설과 토지 매립으로 사라지며 퇴적된 것으로 침하에 취약한 부드럽고 압축이 가능한 미사와 침투성이 낮은 점토로 구성되어 있어 지반침하에 취약한 것으로 판단된다(Carrera-Hernández and Gaskin, 2007).

PSI와 SBAS 기법 결과에서 전체적인 위상 편향의 차이가 상대적으로 발생하는 것을 확인하였다. Fig. 6(a)의 PSI 결과에서는 영상의 상단 부분은 양의 값, 하단 부분은 음의 값을 보이지만 Fig. 6(c)의 SBAS 결과에서는 PSI 결과와는 반대의 편향을 발견할 수 있다. 이를 좀 더 자세히 확인하기 위하여 각 시계열 결과에서 차분값을 계산하였다(Fig. 8). 차분 결과 중 지도 중앙의 침하가 많이 일어나는 지역에서 양의 값이 나오는 것을 통하여 해당 위치에서 PSI 결과보다 SBAS 결과가 더 높은 지반침하 속도를 보이는 것을 알 수 있다. 또한 영상의 상단부에서 하단부로 갈수록 음의 값의 경향이 두드러지게 나타나는 것을 확인할 수 있다. PSI와 SBAS 기법은 각각 자료처리 방법이 서로 상이하여 시계열 지표 변위의 위상 차이가 발생할 수 있다. PSI 기법에서 PSC 선택시 사용된 시간 및 후방산란 다양성 임계값이나 SBAS 기법에서의 긴밀도 및 기선 거리 임계값 등 선택에 따라 결과 의 차이가 발생할 수도 있다. 본 연구 결과는 두 기법의 기준점을 이용하여 절대적 보정은 수행하였음에도 불구하고 편향된 값을 보이고 있는데 이는 추후 측량 기준점을 이용한 추가 보완 연구가 필요한 부분이라고 판단된다. 두 결과의 차이가 일정한 편향을 보이는 이유는 자료처리 과정에서 기선 거리 등에 의한 궤도 오차 방법 과 대기 보정을 수행하는 과정, 또한 절대위상복원에서의 경향성 차이로 기인할 수도 있을 것으로 판단된다.

Fig. 8. Difference map of subsidence time-series between PSI and SBAS results.

6. 결론 및 토의

본 연구에서는 2007년부터 2011년까지 ALOS PALSAR L-밴드 영상을 이용하여 멕시코시티의 시계열 지반침하 분석 연구를 수행하였다. 지질 공학적 특성에 따라 구분할 수 있는 세 가지 구역에 대한 지반침하 속도를 비교하였다. 구역 1에서는 -0.3~0.8 cm/year의 속도가 나타났고 구역 2에서는 -6.7~0.6 cm/year, 구역 3에서는 -29.5~-17 cm/year의 속도가 나타났다. 단단한 암석으로 구성된 구역 1과 전이 지역인 구역 2에서는 심각한 지반침하가 나타나지 않았으나 압축성이 강해 침하에 약한 호수성 점토가 퇴적된 구역 3에서는 지반침하가 심각하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 연구 결과를 통해 멕시코시티 지역에서 지표면 지반침하가 빠른 속도로 진행하였음을 확인할 수 있었으며 지반침하 및 지질공학적 특성에 따른 침하 양상을 시계열 분석 방법을 이용하여 성공적으로 비교 관측이 가능한 것을 보여 주었다. 다만 멕시코시티 지역에 대한 세부적인 지하수 양수량, 건물 개발 정도 등에 대한 자세한 정보를 획득할 수 없어 지반침하의 상세 원인 분석에 추가 연구가 필요한 것으로 사료된다. PSI 기법에서 선택한 점의 분포와 SBAS 기법에서의 결과의 면적 범위가 달라 동일한 점에 대한 시계열 분석 결과의 비교가 어려웠다. 또한 두 기법 적용 과정에서 발생하는 편향 요소들이 존재함을 확인하였으며 향후 개별 기법 적용에 있어 주의가 필요함을 확인하였다. 해당 연구는 2011년까지의 지반침하 결과를 보여주고 있으므로 이후의 지반침하의 속도를 평가하기 위하여 ALOS PALSAR의 후속 위성인 ALOS-2 PALSAR-2 영상을 추가하여 시계열 분석을 시행하는 경우 효과적인 멕시코시티 지역의 지반침하 감시가 가능할 것으로 판단된다.