본 연구에서는 농촌, 산림 및 도시유역에서 발생하는 비점원오염이 하천 수질에 미치는 영향에 관하여 분석하였다. 연구 유역으로는 농촌유역인 유포리, 산림유역인 학술림 및 도시유역인 공지천 등 3개 유역을 선정하였다. 유포리 유역의 면적은 $1.96\;km^2$으로 토지이용은 밭 7.5%, 논 11%, 과수원 1.95%를 제외한 70%가 임야지역으로 나타났다. 산림유역은 면적이 $3.9\;km^2$으로 임산실습을 위한 제탄소 등 교육 및 연구시설을 제외한 대부분(99%)이 산림으로 잘 보전되어 있다. 춘천시에 위치한 공지천 유역은 구시가지와 산림으로 구성되어 있고, 면적은 $0.19\;km^2$중 불투수면적이 $0.15\;km^2$으로 유역면적의 81.9%를 차지한다. 연구유역별로 강우시에는 5분, 건기시에는 30분 간격으로 수위를 측정한 후 수위-유량 곡선을 이용하여 유량으로 환산하였다. 수질 자료는 강우시에는 1일 3회 이상, 건기시에는 2주일에 1회 채취 하여 T-N과 T-P의 분석항목을 환경부 제정 수질 공정시험법의 제반 규정에 따라 분석하여 유역별 오염부하를 산정하였다. 농촌 및 산림유역의 T-N과 T-P의 평균농도는 8.3 mg/L 및 0.3mg/L, 2.4 mg/L 및 0.1 mg/L로 나타났고 도시유역의 건기시와 강우시의 T-N과 T-P의 평균농도는 28.1 mg/L 및 3.1 mg/L, 20.6 mg/L 및 2.5 mg/L로 나타났다. 농촌, 산림 및 도시유역의 T-N과 T-P의 연오염부하는 각각 270.60 kg/ha 및 8.64 kg/ha, 223.16 kg/ha 및 13.87 kg/ha 그리고 612.37 kg/ha 및 69.14 kg/ha이 발생하였다. 100mm 이상의 강우가 발생한 $6{\sim}9$월의 유포리와 학술림의 T-N과 T-P의 오염부하가 연오염부하의 86% 및 88% 그리고 66% 및 82%로 나타나 강우량이 오염부하에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 도시유역의 오염부하는 강우량이 많은 $6{\sim}8$월보다 강우량이 적은 5월과 12월에 크게 나타났다. 토지이용별 T-N과 T-P의 연오염부하는 도시>농촌>산림유역의 순서로 나타났다. 공장, 가정하수, 생활하수 등의 오염원이 많은 도시유역에서 T-N의 오염부하량은 농촌 및 산림유역보다 $2{\sim}3$배 높게 이상 나타났으며 T-P의 경우는 $5{\sim}9$배 이상 높게 나타나 비점원오염 배출은 하천 주변의 토지이용이 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다.
국립공원의 뛰어난 경승지와 생태적으로 보존가치가 높은 지역은 다음 세대에게 물려줄 국가의 귀중한 자원으로서 잘 보존되고 관리되어야 하나 한국의 국립공원에서는 공원의 자연환경을 해치는 개발행위가 이뤄졌거나 제안되고 있다. 이러한 개발행위를 효과적으로 평가하기 위해서는 관련 환경자원의 활용이 필요하고 특히 토지이용변화의 파악이 요구되나 한국의 국립공원은 적절한 토지이용도가 결여되어 있다. 그러므로, 본 연구의 목표는 토지이용변화도를 제작하여 향후 국립공원에서 제안되는 개발행위가 해당국립공원의 토지이용변화에 미친 영향을 파악함으로써 국립공원의 환경 및 경관 관리에 기여하는 데에 있다. 본 연구는 계룡산국립공원을 대상으로 1988년도부터 1998년까지의 토지이용변화를 파악하기 위해 원격탐사 자료를 이용하여 2개년도의 Landsat TM 영상을 기하보정하여 토지피복분류를 추출하였다. 이를 바탕으로 항공사진과 현지조사를 통해 확인하여 작성한 토지이용현황도와 토지이용변화도를 GIS에 입력하였으며 GIS의 분석기능을 이용하여 10년간의 토지이용변화에 대해 파악하였다. 토지이용변화 파악 결과, 농지와 나대지가 계룡산국림공원 전체에서 43.7ha, 102.2ha 각각 감소하였고 산림과 개발지는 121.Oha, 24.8ha. 각각 증가하였다. 산림의 증가는 1988년 영상분류당시 산림의 가장자리 유령림이 농경지로 분류되었던 것이 10년 뒤 영상에서는 산림으로 분류된 결과로 파악되며 개발지의 증가는 계룡산국립공원 동학사 제2집단시설지구의 개발로 기존 농경지가 감소, 전용되었고 나대지는 개발로 인해 감소되었다. 개발지의 증가는 취락지구와 집단시설지구에서 두드러졌으며 이들 두 지구에서 산림, 농경지, 나대지 모두 감소하고 대신 개발지가 증가하였다. 본 연구를 수행한 결과 계룡산 국립공원의 가장 큰 토지이용변화는 건물 신축이었으며 이는 집단시설지구의 신설에 기인하고 있다. 취락지구도 개발 행위가 증가하고 있어 집단시설지구와 취락지구의 이용후 평가가 이뤄져야 한다고 생각한다. 본 연구에서 작성한 토지이용변화도는 향후 국립공원의 경관 변화를 파악하는 데에 효과적으로 이용될 수 있다고 판단된다.
지형공간정보체계와 지도학적 모델링 기법이 전형적인 토지이용계획과정을 개선시키는 방안으로 활용되었다. 미국 국립산림지역에서는 ORV전용도로, 산림 생산지, 산림 우송도로 및 야생동물 서식처 동의 토지이용이 복합적으로 결정되어야 한다. 이러한 복합적 토지이용에서 나타나는 상충성을 해결하기 위해 자동적인 지도공간 모델이 개발되었다. 서술적 모델링과 기술적 모델링기법은 복합적 토지이용의 결정을 효율적이고 효과적으로 처리할 수 있었다.
현재 북한 토지피복 특성 중의 하나인 과도한 산지의 농지로의 전용은 홍수 등 자연재해를 일으키는 원인이 되고 있지만 북한에 대한 참조자료의 부족으로 피해규모나 상황에 대한 이해가 부족하다. 본 연구는 북한 양강도 산간지역을 대상으로 개간농지와 산림의 토지피복특성을 가을시기(2005 년 10 월 25 일) Quickbird (<0.6m) 위성영상의 육안분석과 분광특성을 이용하여 정확한 토지피복분류에의 기초 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 토지피복 유형별 Training area 의 ROI(Region of Interest)의 면적은 2500pixel 로 하였고, 이것을 다시 .shp 파일로 변환하여 GoogleEarth 에서 표고 및 경사 등 보다 자세한 지형지물을 확인하였다. Quickbird 영상의 NDVI 분석을 통해 0.2 정도에서 식생과 농경지로 구분하는 임계값(Threshold)을 추정할 수 있었지만 늦게까지 추수를 끝내지 않은 농작물이나 이모작 농작물의 경우는 산림과 혼재되어 나타나고 있었다. 또한, 산림의 북사면은 수역 다음으로 낮은 NDVI 값을 나타내어 지형의 영향이 나타나고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.
본 연구는 원주시를 대상으로 중해상도 위성영상을 이용하여 산림전용지의 추출 및 정확도 분석을 목적으로 수행하였다. 2000년부터 2008년까지 산림에서 비산림으로 전용된 면적은 467 ha로 연평균 약 52 ha가 전용되었으며, 전용형태는 주거지로의 전용이 약 72% 차지하였으며, 전체발생면적의 약 97%가 2 ha 미만이였다. 또한, 산림전용지는 도로로부터 500 m이내와 산림 비산림 경계로부터 100 m이내 지역에서 약 79%가 발생하였다. 한편, 행정정보상의 산림전용지(GIS전용지)와 위성영상에 의하여 구축된 지수별(NDVI,NBR,NDWI) 산림전용지(RS전용지)와 비교한 결과, 추출정확도는 $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 평균$({\mu})$-표준편차$({\sigma}){\times}1.5$ 구간에서 일치율 35.47%, K-지수 0.20로 가장 안정적인 정확도를 나타냈다. 정확도 오차의 원인으로는 산림전용지의 토지이용변화와 토지피복변화의 불일치로서, 행정정보상의 산림전용지의 실제 토지피복변화율은 약 32%에 지나지 않았다. 또한, RS전용지에 의하여 산림경영활동지역의 약 7.52%가 산림전용지로 오류 추출되었다. 토지이용 및 토지피복상 변화된 산림전용지(GIS전용지2)를 대상으로 지수별 RS전용지와 정확도를 비교한 결과, $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 ${\mu}-{\sigma}{\times}2$ 구간에서 일치율 61.23%, K-지수 0.23으로 향상되었다.
토지피복의 분류는 토지표면의 물리적인 지표면의 상태를 나타내는 자료로 환경, 행정, 수자원, 재해 등 다방면으로 이용되고 있다. 특히 수자원과 관련하여 식생의 증산과 토양의 증발을 통칭하는 증발산과 유출, 토양수분 등과 연관되어 있다. 광범위한 토지피복의 산정에는 경제성 및 주기성 등의 장점으로 인하여 인공위성 영상을 이용하는 기법이 적합하다. 위성영상분류법은 훈련지역의 선정 여부에 따라 감독분류와 무감독 분류로 나누어지며 각각의 알고리즘의 특성에 따라 더욱 세분화된다. 본 연구에서는 Landsat-TM (Thematic Mapper) 영상을 이용하여 감독 분류와 무감독 분류를 각각 적용하여 한강유역의 토지피복을 수역, 시가, 나지 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지 부분으로 대분류로 산정하고 비교하였다. 두 경우의 정확도는 각각 91.6%, 90.9%의 비슷한 정확도를 나타내었으며, 세부적으로 우리나라의 대부분의 면적에 분포하는 산림, 농지, 시가, 수역의 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 항목별로 정확도를 비교하였을 때 감독분류가 무감독분류에 비해 다소 정확한 것을 확인할 수 있었다. 추후 외부자료를 도입하면 비교적 낮은 정확도를 나타낸 초지, 습지, 나지의 정확도를 보완할 수 있을 것이다.
수질오염총량관리제에서는 다양한 토지에서 발생하는 비점오염물질의 부하량 산정을 요구하고 있다. 현재 수질오염총량관리제에서 사용되고 있는 토지이용별 오염물질 원단위는 1999년도에 제정된 7가지 지목별 원단위를 사용하고 있으나, 강우량의 고려없이 산정된 값이기에 적용과정에서 과다설계 등의 문제를 나타내고 있다. 따라서 환경부는 다양한 강우사상에서 수행된 모니터링 결과를 이용하여 토지이용별 원단위를 분리하기 위한 장기모니터링을 수행하고 있으며, 본 연구는 이러한 장기모니터링 결과의 일환으로 수행되고 있다. 특히 산림지역의 경우 자연초지와 함께 자연 상태 하천의 배경농도를 형성하는 오염원으로 인위적인 오염배출영향을 평가하기 위해서는 기본적인 유출특성 분석이 요구되고 있으나, 현재까지 연구가 미흡한 상황이다. 본 연구는 산림지역 중 활엽수림과 침엽수림을 대상으로 강우시 모니터링을 실시하여 비점오염물질의 유출특성을 파악하고 EMC를 산정하였으며, 향후 그 결과는 산림지역으로부터 유출되는 비점오염물질의 부하량 및 원단위 산정에 기초자료로 활용될 것이다.
강원도 평창군의 도암호 유역, 이른바 대관령 지역은 냉량습윤한 고랭지 기후 특성을 이용하여 대규모 목축과 고랭지 농업이 성행한 곳이며 토양유실과 수질 오염이 심각하다. 본 연구에서는 대관령 지역의 산림 및 농경지 소유역을 대상으로 주 1회의 유량 및 수질 조사를 실시하여 토지이용에 따른 수질 특성, 특히 수질 항목간의 상관관계와 유량 증감에 따른 수질 변화가 산림 소유역과 농경지 소유역에서 각각 어떻게 나타나는지 살피고자 한다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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