위성 및 드론 등의 항공영상은 경사지 거리가 아닌 영상에 나타난 수평거리 측 정 방식으로 면적을 파악하고 있다. 농작물은 경사지의 표면에서 재배되지만, 항 공영상은 3차원 표면을 2차원으로 투영하기 때문에 경사도가 고려되지 않는다.
이는 항공영상을 활용한 지표면의 공간정보 전반에서 나타나는 문제이다. 농작물 은 경사지에서 재배되는 사례가 많기 때문에 정확한 재배면적 측정을 위해서 이를 보정해야 한다. 농산물 재배지역이 경사지에 위치하면 실질 재배면적은 영상에서 획득한 면적보다 크기 때문이다.
경사면에 위치한 농경지의 경우, 이를 항공영상으로 촬영하면 수평면으로 투영 한 형태로 나타난다. <그림 5-1>에서 확인할 수 있듯이, 경사면 거리에 비해 수평 면 거리는 짧아지므로 점선의 길이만큼 보정해야 한다. 마찬가지로 항공영상에서 경사지의 면적이 수평면 면적으로 나타나므로 이를 보정해 주어야 실제 경사지에 위치한 농경지의 면적을 정확하게 계측할 수 있다.
수평면 거리
경사면 거리 보정
<그림 5-1> 경사지 면적 보정 원리
자료: 저자 작성.
한편, 경사도에 따라 변 길이가 왜곡되는 정도를 삼각함수를 통해 가늠해 보면 아래 <표 5-1>과 같다. 경사도가 10이면 약 1.5%, 경사도가 20이면 약 6.4%만큼 변 길이를 왜곡하게 된다.
<표 5-1> 경사도에 따른 길이 왜곡 정도(예시)
경사도(°) 코사인값 코사인값의 역수 백분율(%)
1 0.999848 1.000152 0.015233
5 0.996195 1.00382 0.381984
10 0.984808 1.015427 1.542661
15 0.965926 1.035276 3.527618
20 0.939693 1.064178 6.417777
25 0.906308 1.103378 10.33779
30 0.866025 1.154701 15.47005
자료: 저자 작성.
수치표고모델은 식생이나 인공지물을 포함하지 않는 지형만의 표고값을 의미 하며, 유사한 개념으로 DSM(Digital Surface Model)이 있다. 이는 지표면의 표고 값이 아닌 건물 등 인공지물과 식생 등 지형지물의 고도를 고려한다. DSM은 산림 관리나 3D 시뮬레이션 등에 많이 쓰이며, 농업 분야 재배면적 산출을 위해서는
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DEM이 적합하다.
수치표고모델(Digital Elevation Model: DEM)은 지상의 특정 위치에 대한 고도 값을 나타내는 일련의 정보 집합이라 볼 수 있다. DEM을 활용하면 지도상에 등고 선을 표시할 수 있다. 지도 위의 3차원 표현, 지형분석 등의 지도상에 고도를 표시 하는 다양한 응용 분야에서 폭넓게 사용되는 자료이다(이승우, 오해석, 2004).
DEM은 바둑판과 같이 일정한 격자상에서의 표고(높이) 값을 계측한다. DEM 에서 제공하는 표고(높이)를 이용하여 지점 간 경사도를 계측한 후, 이를 이용하여 경사도 및 실제 거리를 추정하면, 정사영상 기반의 면적 대비 실제 면적을 좀 더 정 확하게 계측할 수 있다.
수치표고모델은 일정한 간격을 갖는 격자를 기준으로 평균적인 고도로 나타내 는데, 이 격자의 크기로 모델의 정밀도가 결정되는 구조이다. 즉 격자 크기가 세부 화될수록 경사 정보가 더욱 풍부해지며 농작물 재배면적도 정밀하게 계측할 수 있 다. 최근에는 높은 공간해상도를 갖는 DEM의 필요성이 증가하고 있다. 높은 공간 해상도를 갖는 DEM 모델은 라이다(Lidar), SAR, 고해상도 위성영상 등을 통해 생성할 수 있다.
무인항공기에는 광학·분광·다중분광·열센서 등 다양한 초고해상도 센서를 탑 재할 수 있고, 이를 활용하여 다양한 고품질의 영상 데이터를 취득할 수 있다. 또 한, 무인항공기는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기가 설치되어 있어 3차원 영상 데이터를 확보할 수 있고, DEM을 만들 수 있다(김태헌 외, 2020).
정확한 재배면적 산출 이외에도 무인항공기 영상과 DEM을 이용한 농업 분야 연구 시도는 다양하게 이루어져 왔다.21) 정사영상의 기하왜곡 등 다양한 오차들 을 수정하기 위한 연구도 진행되고 있다.
21) Na et al.(2018)은 동계작물 바이오매스(biomass) 모델을 제작하였다. Kim et al.(2018)은 무인 항공기 영상을 통해 배추와 무의 생육상태 분석에 수치표고모델을 활용하였다.
<그림 5-2> 정사영상의 개념도
자료: 이승우, 오해석(2004).
국토지리정보원이 발간한 2014년 ‘전국 정밀수치표고 모형제작’ 보고서에 의 하면, 90m DEM을 최초로 대국민에게 제공하기 시작하였다. 2008~2013년에 걸 쳐 구축된 통합기준점, 수준점, 삼각점 등은 2만 1,939개로 전국 권역의 DEM 제 공 시 정확도 및 완성도를 높였다. 특히 토지의 형상, 경계, 면적 등 농업과 깊은 관 련이 있는 삼각점은 1만 3,834개를 확보하였다.
<표 5-2> 국토지리정보원의 측량기준점(2014년)
단위: 개
기준점 사용가능 점
통합기준점 1,171
수준점 6,934
삼각점 13,834
계 21,939
자료: 국토지리정보원(2014).
2014년부터 국토지리정보원은 본격적으로 정사영상을 제작하고 전국적 DEM 을 제작하였는데 해상도에 따라 5, 10, 30, 90m 등 4가지 형태로 구성되어 있다.
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<표 5-3> 국토지리정보원의 정사영상 사업지역 및 수치표고모델 해상도 수준(2014년)
구분 제작면적
(㎢)
사업금액 (백만원)
구분 수치표고모델
해상도(m)
정사영상 해상도 (cm)
정사 영상
수도권 지구 7,500 1,950 - 25
경기지구 10,600 1,767 - 25
충청지구 11,400 1,899 - 25
전북지구 10,600 1,764 - 25
전국수치표고모델 220,000 898 5/10/30/90
-계 54,930 10,613 -
-자료: 국토지리정보원(2014).
선행연구(우제윤 외, 2001)에서는 보간법22)을 활용하여 산악지, 구릉지, 도심 지, 농경지 등을 각각 실험하여 가장 이상적인 격자 크기를 제시하였다. 연구에 따 르면, 농경지의 경우 격자 크기가 30m 수준일 때 비교적 정확한 결과가 도출되는 것으로 나타났다. 하지만 연구가 시행된 시점을 보면 높은 해상도의 DEM을 구하 기 어려웠을 것으로 보인다. 실제 기지점 수와 거리를 고려했을 때, 기지점 수가 증 가할수록 대체로 정확도가 향상되는 것으로 결론지었다. 연구 대상 지역이 모든 지형을 고려할 수 있는 지역(경북 풍기)을 기준으로 하였기 때문에 농경지의 지역 편차에 따라 DEM의 효율적 격자 크기는 달라질 수 있을 것으로 판단된다.
전남에 다수 분포된 평야지 곡물 생산지역의 경우 격자 크기가 자세하지 않아 도 경사보정 전후 차이가 크게 발생하지 않을 가능성이 크다. 그러나 여름철의 대 표적 원예농산물 산지인 고랭지의 경우는 대부분 경사지에서 작물이 재배되고 있기 때문에 경사보정이 보다 정밀하게 이루어져야 정확한 재배면적 산출이 가 능하다.
22) 일반적인 의미는 알려진 데이터들을 활용해 중간 지점의 값을 추정·복원하는 방법이며, 이 연구에 서는 수치 지형도상에서 알고 있는 지점들의 값을 활용해 정보가 존재하지 않는 지점의 값들을 추정 한다는 의미로 사용하였다.