최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인한 홍수재해의 시 공간적 패턴의 변화가 복잡해짐에 따라 홍수범람 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하고 대응하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 1차적으로 지형, 지질, 토지피복, 기상 등의 자료를 기반으로 강우-유출-범람해석을 통해 침수면적 및 침수깊이 등 범람 정보를 획득해야 되며, 2차적으로 피해액 산정을 위해 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 한다. 하지만 개발도상국에서는 이러한 자료가 부족하고, 일부지역에서는 자료자체를 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 지형자료로부터 주요 지형학적 인자를 선정하고, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 이를 기반으로 광역 홍수범람지도를 작성하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 정확도 검증을 위해 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람에 대해 적용하였다. 실제 홍수범람 영상정보에서 획득된 침수면적과의 공간적 비교 검토 결과, 최저(38%, 방글라데시), 최고(78%)으로 평균적으로 약 60%의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 지형학적 인자 기반의 홍수범람지도 작성방법은 미계측유역에 대해서도 DEM만을 사용하여 홍수위험 지역을 쉽게 구분할 수 있다는 장점을 가지고 있어 1 2차원 범람해석 모형의 적용이 어려운 대유역에 대해 홍수범람 우려지역에 대한 공간정보를 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
With the increasing severity of climate change, intense torrential rains are occurring more frequently globally. Flooding due to torrential rain not only causes substantial damage directly, but also via secondary events such as landslides. Therefore, accurate and prompt flood detection is required. Because it is difficult to directly access flooded areas, previous studies have largely used satellite images. Traditionally, water indices such asthe normalized difference water index (NDWI) and modified normalized difference water index (MNDWI) which are based on different optical bands acquired by satellites, are used to detect floods. In addition, as flooding likelihood is greatly influenced by the weather, synthetic aperture radar (SAR) images have also been used, because these are less influenced by weather conditions. In this study, we compared flood areas calculated from SAR images and water indices derived from Landsat-8 images, where the images were acquired at similar times. The flooded area was calculated from Landsat-8 and Sentinel-1 images taken between the end of May and August 2019 at Lijiazhou Island, China, which is located in the Changjiang (Yangtze) River basin and experiences annual floods. As a result, the flooded area calculated using the MNDWI was approximately 21% larger on average than that calculated using the NDWI. In a comparison of flood areas calculated using water indices and SAR intensity images, the flood areas calculated using SAR images tended to be smaller, regardless of the order in which the images were acquired. Because the images were acquired by the two satellites on different dates, we could not directly compare the accuracy of the water-index and SAR data. Nevertheless, this study demonstrates that floods can be detected using both optical and SAR satellite data.
최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있다. 도시지역에서의 국지성호우에 의한 홍수는 예고없이 빠르게 발생하고 시 공간적으로 빈번하게 발생함으로써 인명과 재산피해를 증가시킨다. 결국 도시지역의 성공적인 홍수 관리는 얼마나 빠르고, 세밀하게 관측할 수 있느냐가 관건이다. 국지성 호우는 저층에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 저층 강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하다. 이에, 도시지역에서의 국지성 호우를 신속하게 관측하고 예측함으로써, 도시홍수 대응체계를 고도화하고 관측 및 예측 정확도를 향상시켜 도시홍수 피해를 최소화하기 위한 기존과 다른 새로운 도시홍수예보 관리시스템 구축이 필요하다. 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 고해상도 수문정보를 강우예측 및 홍수 모형과 연계하여 신개념 수재해 대응기술 확보를 목표로 추진 중에 있으며, 국지성 호우 관측을 위하여 고정밀 수문레이더를 기반으로 국지성 호우 탐지 및 예측, 도시홍수 예측 및 운영기술을 개발 중에 있다. 이 연구를 통해 도시지역에 대한 고정밀 관측이 가능함으로써 도시홍수 경보 시스템이 보다 정확하고 상세화될 것으로 기대된다.
수문모형 기반의 강우강도-지속시간-홍수량(IDQ) 곡선을 이용하여 홍수예보에 활용하는 기법을 소개하고 그 성능을 평가하였다. 이를 위하여 계측된 유역의 자료를 이용하여 집중형 모형의 검보정을 실시하고 하천의 특보 홍수량에 준하는 등가강우량을 산정하였다. 특보홍수량과 선행함수상태별 IDQ 곡선을 산정되면 발생 가능한 여러 시나리오에 대비할 수 있다. 시범대상유역은 강원도에 위치한 원주천 유역 ($94.4km^2$)이며 주의보 수위(계획홍수량의 50%)와 경보 수위(계획홍수량의 70%)에 해당하는 IDQ 곡선이 산정되었다. 과거 10년간의 자료로부터 선행함수 조건별 IDQ곡선의 홍수예보능력을 평가한 결과, 탐지확률은 0.704, 경보실패율은 0.136, 임계성공지수는 0.633으로 나타났으며, 단일 조건의 IDQ 곡선을 적용한 홍수예보능력에 비해 더 나은 평가지수를 얻을 수 있었다.
지구온난화로 인해 발생한 기온 상승은 엘니뇨, 라니냐 현상을 초래하였고, 해수의 온도를 비정상적으로 변화시켰다. 해수 온도의 비정상적인 변화는 특정 지역에 강우가 집중되는 현상을 발생시켜 이상 홍수를 빈번하게 일으킨다. 홍수로 인한 인명 및 재산 피해를 복구하고 방지하기 위해서는 침수피해 지역을 신속하게 파악하는 것이 중요한데 이는 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 통해 가능하다. 본 연구에서는 멀티 커널(kernel) 기반의 수정된 U-NET과 TerraSAR-X 영상을 활용하여 다양한 특성 맵 추출을 통해 반전 잡음(speckle noise)의 효과를 저감하고, 홍수 전, 후의 두 장의 영상을 입력자료로 활용해 홍수 발생 지역을 직접적으로 도출해내는 모델을 제작하고자 한다. 이를 위해 두 장의 SAR 영상을 전처리하여 모델의 입력자료를 제작하였고, 이를 수정된 U-NET 구조에 적용하여 홍수 탐지 딥러닝 모델을 학습시켰다. 해당 방법을 통해 평균 F1 score 값이 0.966으로 높은 수준으로 홍수 발생 지역을 탐지할 수 있었다. 이 결과는 수해 지역에 대한 신속한 복구 및 수해 예방책 도출에 기여할 것으로 기대된다.
변화탐지 기법은 지표상의 중요하거나 시간에 따른 작은 변화에 대하여 효율적으로 인지를 할 수 있는 방법으로 원격탐사 기술을 이용하는 중요한 응용 분야 중에 하나이다. 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 복합적으로 활용을 하면 주기적이며 장기적인 관측을 보다 효과적으로 수행을 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변화탐지 기법을 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 홍수지역의 침수에 따른 변화지역 인지에 적용하였다. 연구지역은 한반도 낙동강 하류 지역이며, 여러 가지 변화탐지 기법 중에 change vector analysis(CVA)를 중심으로 하여 주성분분석, 화상 대차법을 각각 적용하였으며, 이를 비교하였다. CVA는 영상의 여러 밴드를 이용하여 변화에 대한 크기와 방향의 정보를 제공한다는 장점이 있다. 각각의 변화탐지 기법을 정확도 평가를 통하여 비교한 결과, CVA에 의한 방법이 overall accuracy 97.27%, Kappa 계수 94.45%로 가장 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구를 통하여 홍수지역의 변화탐지에 대하여 효율적인 변화탐지 기법을 제안할 수 있다고 기대한다.
2011년 태국 짜오프라야 강 유역에서 발생한 홍수에 의해 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 홍수범람시 시공간적 침수상황이 파악 가능한 Terra MODIS 영상을 이용하여 태국 짜오프라야 강 유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하였다. 2011년 7월 29일에서 2012년 1월 9일까지의 500m 해상도인 MODIS product MOD09 8일 합성 영상을 수집하고 식생지수(EVI), 지표수분지수(LSWI)와 DVEL지수(식생지수와 지표수분지수의 차이)를 이용하여 홍수범람 지역과 수역관련 지역의 탐지 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 홍수 범람지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 하천 홍수범람지역 탐지의 가능성을 알 수 있었다.
This study was conducted to derive optimal design floods by Gerneralized Extreme Value(GEV) and Weibull-3 distributions for the annual maximum series at ten watersheds along Han,Nagdong, Geum, Yeongsan and Seomjin reiver systems. Adequency for the analysis of flood data used in this study was established by the tests of Independence. Homogeneity , detection of Outlines, L-moments. Design flood sobtaine dby /methods of Moments and L-Moments using different methods for plotting positions in BEV and Weibull-3 distributions were compared by the Relative Mean Errors(RME) and Root MEan Square Errors(RMSE). The result wa found that design floods derived by the L-moments using the other formulas for plotting positions from the viewpoint of Relative Mean Errors and Root Mean Square Errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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