A Study on Optimal Pervious/Impervious Map Generation Method for Urban Impervious Surface Management based on GIS

GIS기반의 도시지역 불투수면 관리를 위한 최적 투수/불투수도 제작 방법에 관한 연구

오성광ᆞ김계현^†ᆞ이철용ᆞ유광현^*

인하대학교 지리정보공학과

*

국립금오공과대학교 환경공학과

A Study on Optimal Pervious/Impervious Map Generation Method for Urban Impervious Surface Management based on GIS

Seong Kwang Oh․Kye Hyun Kim^†․Chol Young Lee․Kwang Hyun Ryu^*

Department of Geoinformatic Engineering, Inha University

*

Department of Environmental Engineering, Kumoh National Institute of Technology Gyeonggi-do Institute of Health and Environment (Received 2 January 2015, Revised 6 February 2015, Accepted 27 February 2015)

Abstract

Due to increasing impervious surfaces resulting from urbanization and industrialization which are directly linked to urban inundation and non-point pollutants runoff, there is a need to manage them systematically. A management over urban impervious surfaces calls for pervious/impervious maps, which enable viewing the distribution of impervious surfaces.

Nevertheless, relevant data are absent as now. In this respect, despite the diversity of proposed methods, pilot implementation and accuracy verification have never been conducted. Therefore, this study is aimed to produce a pilot pervious/impervious map based on previously proposed methods and to elucidate its pros and cons with a view to proposing a method for producing a GIS-based optimal pervious/impervious map. Following previously proposed methods, a pervious/impervious map of Bupyeong-gu, Incheon was produced. Then, a method of producing optimal pervious/impervious maps applicable to urban areas was proposed through the comparison of pros and cons of relevant spatial data. As a result, the map had been confirmed 99.2% of classification accuracy. Based on the present findings, future studies should establish a standardized method for producing. Also, this method should be used to produce pervious/impervious maps of other regions so that it can be applied to managing impervious surfaces in major urban areas nationwide.

Key words : Geographic Information System (GIS), Impervious Surface, Land Cover, Map Production

1. Introduction ¹⁾

불투수면(impervious surface)은 콘크리트, 아스팔트 등과 같은 인공재료로 피복된 보도, 차로, 건물, 주차장 등으로 서 빗물이 토양 및 지하수로 침투되지 못하는 지면을 지칭 한다(Bae et al., 2011). 불투수면은 대개 도시화 과정에서 증가하는데, 이는 강우 유출량 및 유출속도를 증가시켜 지 표 위에 존재하는 비점오염물질(non-point pollutants)의 유 출을 증가시킨다. 이렇게 빗물에 의해 유출되는 각종 비점 오염물질은 대개 인근 수계에 직접 유입되어 심각한 수질 오염 또는 오염사고를 야기하는 원인이 되기도 한다(Choi, 2003; Choi, 2004; Jang et al., 2005; Kim et al., 2007). 또

†

To whom correspondence should be addressed.

[email protected]

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한 도시화 양상, 산림지역의 세부정보 추출, 홍수 및 재난/

재해 분석 등 다양한 분야에서 지표면의 피복 및 토지이용 과 같은 기본 환경정보 추출은 매우 중요하다. 이러한 기 본 환경정보들을 추출하기 위해서는 지표면에 대한 투수/

불투수도를 제작하고, 세부 환경지표들을 분석하는 것이 필 수적이다(Choi and Koh, 2008; Park and Shin, 2014; Park et al., 2014). 일례로, 고속도로는 건조 시 많은 차량의 운 행으로 인하여 오염 물질의 축적이 높고, 강우 시 불투수 율이 높아 다량의 강우유출수가 발생하는 지역이다. 특히 고속도로에서 발생하는 중금속, 각종 독성물질 및 입자상 (particulate) 오염물질들은 유출시 생태계에 큰 영향을 끼치 게 된다(GRI, 2006; Kim et al., 2006). 따라서 다양한 문제 의 원인이 되고 있는 불투수면에 대해 적극적인 관리 필요 성이 제기되고 있는 실정이다.

그러나 현재 불투수면의 정확한 규모나 분포를 파악하기

위해 활용 가능한 자료는 부재하다. 이에 따라 기존 불투

수면을 빠르고 효과적으로 추정하기 위해서 광학위성영상

자료를 활용한 다양한 연구사례가 증가하고 있다(Kim et

Fig. 1. Study area (Bupyeong-Gu, Incheon).

al., 2012; Sakong, 2003). 하지만 영상 분류에 의한 투수/

불투수도 제작 방안은 위성영상 공간해상도에 제약이 있어 도로, 건물 등이 밀집해 있는 도시지역에 대해 높은 공간 해상도의 지도 제작이 어렵다. 그러므로 이를 대신하여 높 은 공간해상도의 투수/불투수도 제작 방법이 개발되어야 한다(Oh, Kim, and Lee, 2014; Oh, Kim, Lee, and Kwak, 2014). 이와 관련하여 불투수 면적 산정 방안으로 토지피복 지도의 속성 재분류에 의한 지도 제작 방안, 수치지형도 레이어 추출 및 변환에 의한 지도 제작 방안, 항공사진 육 안판독 및 스크린 디지타이징에 의한 지도 제작 방안이 제 시된 바 있다(NIER, 2012a). 그러나 각 지도 제작 방안에 대한 시범 구축 및 장단점 비교 분석은 현재까지 부재하며, 복잡한 도심지를 대상으로 어떤 방법이 최적일지에 대한 고찰도 부재하다.

따라서 본 연구에서는 투수/불투수도를 제작하기 위해 공 간자료들을 수집하고, 전처리 작업을 수행하였다. 기존에 불투수 면적 산정 방안으로 사용되었던 공간자료들을 활용 한 투수/불투수도 상세 제작 과정을 정의하였다. 연구대상 지역에 대해 투수/불투수도를 시범제작하고, 각 방안에 대 한 장단점을 비교 분석하였다. 이후 장단점 분석 결과를 바탕으로 도심지역에 적용 가능한 최적의 투수/불투수도를 효율적으로 제작하기 위한 방법을 제시하였다. 제시한 최적 의 투수/불투수도 제작 방법에 따라 제작을 완료하고, 기존 다른 방안들과 중첩을 통해 속성 불일치 지역을 추출하고 고찰하였다. 아울러 최적의 투수/불투수도의 정확도 검증을 위한 오류검수표를 작성하여 활용 가능 여부를 평가하였다.

2. Materials and Methods

2.1. 연구대상범위

본 연구에서는 인천광역시 부평구에 속한 22개 행정동 전체 32.08 km

²

면적을 연구대상지역으로 선정하였다(Fig. 1).

주거지역, 상업지역, 공업지역을 고루 포함하고 있는 전통 적인 도심지역 중 하나로 최근 주택 재개발 및 재건축 사 업, 주거 및 도시환경 개선 사업 등이 추진되어 도로 및 대지의 면적이 지속적으로 증가하고 있다(Lee et al., 2014).

이에 따라 불투수면이 증가할 것으로 예상되어 비점오염물 질의 유출 문제가 의심되는 지역으로 불투수면 관리가 시 급하다. 또한 부평구는 굴포천을 포함하고 있어 강우 시 하천 범람이 우려되는 지역이다.

2.2. 가용자료 정의

본 연구에서는 정확도 높은 투수/불투수도를 제작하기 위 하여 기존에 제안된 다양한 불투수 면적 산출 방안에서 제 시된 공간자료들을 모두 수집하고, 아울러 불투수면 산출에 활용 가능할 것으로 판단되는 추가 공간자료를 수집하였다.

이때 도심지 내 작은 면적의 피복도 분류할 수 있도록 고 해상도 공간자료의 활용도 고려하였다. Table 1은 본 연구 에서 투수/불투수도를 제작하기 위해 수집한 공간자료의 내역을 정리한 것이다.

투수/불투수도 제작을 위한 공간자료로써 환경부에서 구

축한 중분류 토지피복지도와 국토지리정보원에서 구축한

25cm 공간해상도의 정사항공사진, 1:5,000 축척의 수치지

Table 1. List of spatial data collection

Spatial data Data type Scale Source agency Update period Coordinate systems

Land cover map (2

^nd

level) Shape file (*.shp) 1:25,000 Ministry of environment 4 ~ 5 years Bessel 1841 TM (Central origin) Digital topographic map (Ver.2) CAD file (*.dxf) 1:5,000 National geographic

information institute 1 weeks GRS 1980 TM (Central origin) Ortho aerial photo Raster file (*.tif) 0.25m National geographic

information institute 2 years GRS 1980 TM (Central origin) Satellite image (Kompsat-3) Raster file (*.tif) 0.7m Korea aerospace

research institute 2 ~ 4 Months WGS 1984 UTM 52N

형도 2.0, 항공우주연구원에서 촬영한 위성영상(Kompsat-3), 포털사이트의 지도 서비스인 다음 로드뷰와 네이버 거리뷰 등을 활용하였다. 본 연구에서는 토지피복지도 속성 재분류 에 의해 1차적인 투수/불투수도를 제작하였고, 정사항공사 진과 위성영상을 활용하여 육안판독에 의한 피복 변화 지 역을 감지하였으며, 수치지형도 2.0은 건물, 도로경계 등 지형지물의 정확한 경계와 산림 지역 내 존재하는 밭과 같 이 육안판독으로 확인이 어려운 항목을 확인하기 위하여 사용하였다. 다음 로드뷰와 네이버의 거리뷰 등의 포털사이 트 지도 서비스는 수풀, 그림자, 고층건물 등에 가려진 폐 색지역(occlusion area)을 확인하기 위해 활용하였다. 또한 스크린 육안판독이 불가능할 경우 현지조사를 수행하여 실 제 토지피복 상태를 확인하고 반영하였다.

2.3. 전처리 과정

공간자료들은 구축 기관이 서로 상이하여 축척 및 자료 의 형태가 다르기 때문에 각 자료에 대한 포맷변환, 좌표 변환 및 연구대상지역 추출 등의 전처리 과정을 수행하였 다. 수치지형도의 경우 DXF형식으로 제공받았기 때문에 중첩분석이 가능한 SHP형식으로 변환하였다. 토지피복지도 의 경우 SHP형식으로 제공받았기 때문에 따로 변환하지 않았다. 또한 국가 기본도인 수치지형도 2.0이 채택한 ITRF 2000 TM 중부원점 좌표계를 기준으로 통일시켰다.

위성영상은 영상 대 지도(image to map) 기법을 사용하였 으며, 수치지형도의 경계를 기준으로 지상기준점을 선정하 여 기하보정(geometric correction)을 수행하였다. 또한 영상 재배열에는 최근린 내삽법(nearest-neighbor interpolation)을 이용하였다(NIER, 2010). 아울러 제공받은 공간자료들은 도엽단위로 제공 받았기 때문에 수치지형도의 시도 행정경 계 레이어(G0010000)를 통해 연구대상지역인 부평구에 해 당하는 공간자료를 추출하였다. 전처리 과정 및 투수/불투 수도 제작에는 ENVI 4.8와 ESRI사의 ArcGIS for Desktop 10.1을 사용하였다.

2.4. 기존 제안된 투수/불투수도 제작 방안 비교

기존 연구에서는 개별 공간자료를 독립적으로 활용하는 세 가지 투수/불투수도 제작 방안만 제시되어 있을 뿐 시 범제작 및 결과 검증은 이루어지지 않은 실정이다(NIER, 2012b). 따라서 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 제작 방안에 따라서 토지피복지도, 수치지형도, 항공사진을 각각

활용하여 투수/불투수도를 시범제작하고, 이에 대한 장단점 비교 분석을 수행하였다. 한편, 현재 투수/불투수도에 대한 표준화된 제작 지침 및 분류 기준은 없기 때문에 도형 식 별 및 분류는 세분류 토지피복지도 제작 지침인 선형 요소 의 경우 폭 3m, 면형 요소의 경우 면적 10m × 10m (100m

²

) 를 참조하여 이를 따랐고(MOE, 2014), 속성자료는 투수, 불투수, 수계 3가지 항목으로 분류토록 정의하였다.

2.4.1. 토지피복지도 활용 투수/불투수도 제작 방안 첫 번째로 토지피복지도를 활용한 투수/불투수도 제작 방 안을 Fig. 2와 같이 정의하였다. 연구대상지역 내 가장 최 근에 제작된 2009년 중분류 토지피복지도의 해상도는 50m

× 50m로 본 연구에서 제시하고자 하는 도시지역 투수/불 투수도 제작에 활용하기에 한계가 따르기 때문에 Kwak et al. (2014)의 연구에서 제시한 토지피복지도 현행화 방법에 의해 세분류 공간해상도 수준으로 토지피복지도를 갱신하 였다. 갱신 과정을 거친 토지피복지도의 중분류 22가지 속 성정보에 대하여 투수/불투수/수계 분류 기준을 정의하였 다. 대분류 상 ‘시가화 건조지역’에 해당하는 지역과 중분 류 상 ‘시설재배지’에 해당하는 분류 항목의 토지피복을 불 투수 지역으로 분류하였고, 대분류 상 ‘농업지역(시설재배 지 제외)’, ‘산림지역’, ‘초지’, ‘습지’, ‘나지’에 해당하는 분

Fig. 2. Production process of pervious/impervious map based

on land cover map (1

^st

method).

Table 2. Definition of classification standards for the land cover map

Land cover map classes Pervious/

impervious map classes 1

^st

level 2

^nd

level

Urban & arid 100

Residential 110

Impervious Industrial 120

Commercial 130 Recreational 140 Transportation 150 Public facilities 160

Agriculture 200

Rice fields 210 Pervious Crop fields 220 Pervious Green house 230 Impervious

Orchard 240 Pervious

Miscellaneous 250 Pervious

Forest 300

Broadleaved forest 310

Pervious Coniferous forest 320

Mixed forest 330 Grassland 400 Natural grasslands 410

Pervious Artificial grasslands 420

Wetland 500 Inland wetlands 510

Pervious Coastal wetlands 520

Open space 600 Nature 610

Pervious Miscellaneous 620

Water 700 Inland water 710

Water

Coastal 720

류항목의 토지피복을 투수 지역으로 분류하였다. 또한 대분 류 상 ‘수역’에 해당하는 분류항목의 토지피복을 수계로 분 류하였다(Table 2). 벡터형식의 토지피복지도의 속성 테이 블에 투수면/불투수/수계 분류에 관한 속성을 입력할 수 있 도록 필드를 추가한 후, ArcGIS의 ‘Select By Attributes’ 기 능을 이용하여 특정 토지피복 분류 코드의 레코드만을 추 출하는 SQL문을 입력하였다. 선택된 레코드들에 대해 일괄 적으로 분류 기준에 따른 투수, 불투수 및 수계의 속성을 입력함으로써 투수/불투수도를 제작하였다.

2.4.2. 수치지형도 활용 투수/불투수도 제작 방안

두 번째로 수치지형도 2.0을 활용한 투수/불투수도 제작 방안을 Fig. 3과 같이 정의하였다. 우선 MOLIT (2010)에 의해 정의된 수치지형도 중분류 총 104개 지형지물에 대하 여 투수/불투수/수계 분류 기준을 정의하였다. 수치지형도 대분류 상 ‘교통(철도 제외)’, ‘건물’, ‘시설(묘지계 제외)’

등의 주제 레이어는 불투수 지역으로 분류하였고, 수치지형 도 대분류 상 ‘식생’, ‘등고(산지가 시작되는 등고선부터, 이외는 불투수)’에 해당하는 주제 레이어는 투수 지역으로 분류하였다. 또한 대분류 상 ‘수계’에 해당하는 항목을 수계 지역으로 분류하였다. 아울러 지하 시설물 등은 지표의 피 복 상태에 관한 레이어 주제를 기준으로 투수/불투수/수계 지역을 분류하였다. 104개의 레이어 중 속성을 분류하는데 사용 가능한 지형지물은 37개(투수 7개, 불투수 23개, 수계 4개, 확인필요 3개)로 분류하였고, 이 중 본 연구대상지역

Fig. 3. Production process of pervious/impervious map based on digital topographic map (2

^nd

method).

에서는 21개(투수 4개, 불투수 13개, 수계 2개, 확인필요 2 개)가 포함되어 있어 Table 3과 같이 정리하였다. 이때 하 천 위를 지나는 고가 도로 및 산을 통과하는 터널과 같은 지역은 하늘에서 정사투영 하였을 때를 가정하여 토지피복 의 최상위 층의 투수/불투수면 분류 기준에 따라 투수면과 불투수면을 정하였다(Fig. 4).

수치지형도는 점, 선, 면 3가지 형태로 이루어진 DXF형 식의 데이터로 형태에 따라 SHP형식으로 변환하는데 차이 가 있다. 면형 레이어는 단순히 SHP형식으로 변환하여 그 대로 활용하였고, 선형 레이어에 대해서는 SHP형식으로 변 환한 후, 폐합된 객체를 폴리곤 형태로 변환하였다. 이때 선형 레이어 내에 폐합되지 않은 선형 객체는 폴리곤 형태 로 자동 변환되지 않으므로, 폐합되지 않은 선형 객체를 대상으로 자동 폐합 기능이나 육안판독에 의한 디지타이징 등을 통해 폐합 과정을 수행하였다. 마지막으로 점형 레이 어는 피복의 경계 정보를 갖지 않으므로 폴리곤 생성에 활 용하지 않았다. 속성정보 입력을 위한 필드를 추가하고 분 류 기준에 따라 투수, 불투수 및 수계의 속성을 입력하여 투수/불투수도를 제작하였다.

2.4.3. 항공사진 활용 투수/불투수도 제작 방안

마지막으로 GSD 25cm급 고해상도 항공사진을 활용한

투수/불투수도 제작 방안을 Fig. 5와 같이 정의하였다. 우선

Bae et al. (2011)와 Um (2009)의 연구에서 제시한 Kompsat-2

위성 활용 추출 기법을 통해 14개의 계급(물, 밝은 나지,

(a) (b)

Fig. 4. Classifications based on the highest surface ((a) elevated road above stream, (b) tunnel through a forest).

Table 3. Definition of classification standards for the available digital topographic map in study area

Digital topographic map classes Pervious/

impervious map classes 1

^st

level 2

^nd

level Code Type

Traffic

Road boundary A0010000 Polygon

Impervious Sidewalk A0033320 Line

Safety zone A0053326 Polygon Overpass A0063321 Polygon Bride A0070000 Polygon Interchange A0090000 Polygon

Tunnel A0110020 Polygon

Pervious/

Impervious/

Water Railroad A0150000 Line Pervious Platform A0191221 Polygon

Impervious Platform roof A0201222 Polygon

Building Building

boundary B0010000 Polygon Impervious

Facility

Tank C0186115 Polygon Impervious Cemetery site C0290000 Polygon Pervious

Stairs C0390000 Polygon

Impervious Parking lot C0430000 Polygon

Median strip C0520000 Polygon Vegetation Farmland D0010000 Polygon

Pervious Tributary D0020000 Polygon

Water River E0032111 Polygon

Water Lake E0052114 Polygon

Topography Contour F0010000 Line Pervious/

Impervious

어두운 나지, 골프장, 도로, 침엽수림, 활엽수림, 농경지, 비 닐하우스, 블루톤 건물, 레드톤 건물, 콘크리트 건물, 초지, 그림자)으로 분류한 기준을 바탕으로 본 연구에서는 세밀 하게 지형지물을 19가지의 항목으로 분류 기준을 정의하였 다. 건물 및 구조물에 대하여 불투수 지역으로 분류하였고, 경작지, 개인 텃밭 등은 투수면으로 분류하였다. 단, 인도

Fig. 5. Production process of pervious/impervious map based on ortho aerial photo (3

^rd

method).

위에 위치한 가로수의 경우는 점유 면적이 매우 작고, 투 수면의 역할을 하지 못할 것으로 판단되므로 투수면으로 추가 분류하지 않았다. 또한 하천 및 호수는 수계 지역으 로 분류하였다(Table 4). 분류 기준에 따라 스크린 디지타 이징을 통해 폴리곤을 생성하고 적절한 속성을 입력하였다.

이때 아파트 단지 내 조경지역(화단, 놀이터 등)에 대해 대

축척으로 확대하여 자세히 분류하였다. 그림자 혹은 고층건

물, 나무 등에 의해 가려지거나 경계가 모호하여 정확한

분류가 어려운 지역은 기타 자료(위성사진 및 포털사이트

로드뷰 등)를 참고하여 추가적으로 분류하였다(Fig. 6). 참

고 자료로도 육안판독이 불가능한 경우 현지조사를 통해

(a) (b) Fig. 6. Areas of required field survey ((a) shadow area, (b) uncertainty boundary area).

Table 4. Definition of classification standards for geographic features

Geographic features

Pervious/

impervious map classes Building of detached/town house Impervious Landscaped area of detached/town house

(flower garden etc.) Pervious

Building of apartment complex Impervious

Building of shopping center Impervious

Factory Impervious

Landscaped area of

(apartment/factory/shopping) complex Pervious Impermeability structure (concrete etc.) Impervious

Road Impervious

Sidewalk Impervious

Railroad Pervious

Farmland Pervious

Greenhouse Impervious

Playground Pervious

Forest Pervious

Vegetation Pervious

Other grasslands Pervious

Permeability ground Pervious

River/Lake Water

Occlusion areas by shadow/high-rising building and tree

Pervious/

Impervious/Water

야장을 작성하고 토지피복 상태를 반영하였다. 최종적으로 토폴로지 검수를 통해 투수/불투수도 제작을 완료하였다.

2.4.4. 제작 방안별 장단점 비교

세 가지 방안을 통해 투수/불투수도 제작을 마치고, 이때 활용한 공간자료들의 장단점을 비교해 보았다. Fig. 7은 기 존 방안들의 투수/불투수도 제작 결과물이다. 토지피복지도 의 경우 현재 세분류 토지피복지도가 구축되어 있지 않아

Kwak et al. (2014)의 연구에서 제시한 현행화 과정에서 시 간이 많이 소요되었다. 만약 구축된 세분류 토지피복지도를 활용한다면 간단한 속성 재분류로 투수/불투수/수계 구분이 가능할 것으로 판단된다. 아울러 토지피복지도 제작 시 보 안처리가 되지 않은 위성영상, 수치지형도를 활용한 경우 보안지역에 대해 일부 분류 가능했다. 그러나 토지피복지도 작업 지침에서 고려하지 않는 작은 공간 객체는 투수/불투 수도에 반영되지 못하는 단점이 존재한다. 또한 아파트 단 지 및 개인주택 내 초지 등 각종 조경지역에 대한 분류가 미흡하고 학교 및 공원 등의 경우 인도, 운동장, 화단 등에 대한 정확한 분류에 대한 한계가 존재한다.

수치지형도의 경우 레이어 추출 및 간단한 중첩분석을 통해 상대적으로 빠르게 지도 제작이 가능하며, 지형지물들 의 경계 위치 정보가 가장 정확하기 때문에 반드시 활용해 야 한다. 특히, 건물, 지류, 조경지역, 도로, 밭 등 경계를 정확히 확인 가능하다. 또한 산림지역 내 군사시설을 제외 한 보안지역의 지형지물을 대략적으로 확인이 가능하다. 수 치지형도는 104의 레이어로 구성되어 있으나 아파트 단지 및 개인주택 내 조경지역에 대한 분류 체계가 존재하지 않 아 소규모의 투수면을 반영하지 못하는 단점이 존재한다.

아울러 지역에 따라 구조화 편집이 제대로 되지 않은 객체 가 많은 경우 폴리곤 폐합을 위해 많은 시간과 인력이 소 요될 가능성이 있다.

마지막으로 항공사진의 경우 육안판독에 의해 불법 건축

물, 시간 흐름에 따른 피복변화 등을 가장 정확히 확인 가

능하다. 또한 육안판독을 통해 수행하기 때문에 아파트 단

지 및 개인주택 내 규모가 작은 초지의 분류 시 가장 정확

도가 높아 토지피복지도 및 수치지형도의 단점을 보완해

준다. 그림자로 인한 폐색지역 및 보안지역을 제외하고 투

수면 분류 시 정확도가 높다. 그러나 그림자, 고층건물 및

나무 등에 의한 폐색지역에 대해서는 반드시 현지조사가

필요하다. 본 연구에서 활용한 항공사진과 같이 보안처리

(모자이크 또는 산림지역)가 된 항공사진을 활용하는 경우

(a) (b)

(c)

Fig. 7. Result of previously proposed pervious/impervious map. ((a) 1

^st

method, (b) 2

^nd

method, (c) 3

^rd

method).

확인 불가능하다. 또한 건물의 옥상의 페인트 색이 녹색이 거나 옥상녹화에 대해 구분이 난해한 경우가 있다. 아울러 각각의 지형지물을 직접 육안판독을 통해 수행하기 때문에 시간과 인력이 가장 많이 소요되고, 지형지물의 경계가 부 정확하다는 단점이 존재한다.

2.5. 최적의 투수/불투수도 제작 방법 제시

최적의 투수/불투수도 제작에는 기존 연구에서 불투수면 분류에 활용한 토지피복지도, 수치지형도 및 항공사진을 모 두 활용하였다. 토지피복지도는 피복상태 파악이 용이하고, 보안지역의 분류를 대략적으로 확인 가능하기 때문에 채택 하였고, 수치지형도의 경우에는 지형지물 경계의 기준으로 활용하기 위해 채택하였다. 또한 항공사진은 아파트 단지 및 개인주택 내 세부적인 투수면 분류 시 활용하기 위해 채택하였다. 최적의 투수/불투수도를 제작한 후 기존 방안

별 속성 불일치 분포도를 제작하여 분포 정확도 검증을 하 였으며, 오류검수표를 작성하여 제작한 투수/불투수도의 정 확도 검증을 수행하였다.

2.5.1. 최적의 투수/불투수도 제작 방법

다양한 공간자료를 활용한 GIS기반 최적의 투수/불투수

도 제작 방법을 Fig. 8과 같이 정의하였다. 토지피복지도의

속성을 재분류하여 1차 투수/불투수도를 제작하였다. 정사

항공사진과 중첩을 통해 속성정보가 정확히 입력되었는지

확인하고, 속성이 정확히 입력되지 않은 경우 포털사이트

로드뷰를 통하여 속성정보를 판단하였다. 또한 세 가지 공

간자료 중 수치지형도의 경계가 가장 정확하기 때문에 수

치지형도와 중첩을 통해 경계를 일치시키는 작업을 수행하

였다. 아울러 스크린 육안판독이 불가능한 경우 현지조사를

통해 토지피복 상태를 확인한 후 수정하였다. 이때 시계열

Fig. 8. Production process of optimal pervious/impervious map.

변화 확인이 필요한 공사 지역, 급속히 변화가 일어나는 지역, 스크린 상 공간자료로 확인이 불가능한 폐색지역 및 우레탄(불투수) 재질 또는 인조잔디(투수)로 보이는 운동장 및 놀이터 등에 대하여 현지조사를 수행하였다. 최종적으로 속성정보 누락 여부를 확인하고, 폴리곤 간의 오류 확인을 위한 토폴로지(Topology) 검수 과정을 통해 투수/불투수도 를 제작하였다.

2.5.2. 최적의 투수/불투수도 속성 분포 확인

본 연구에서 제시한 방법으로 제작한 투수/불투수도가 불 투수면의 공간적 분포 및 면적 산출에 활용되기 위해서는 불투수면 분포에 대한 정확도 검증이 필요하다. 따라서 토 지피복지도를 단독으로 활용하여 제작한 투수/불투수도와 본 연구에서 제시한 최적의 투수/불투수도를 중첩하여 속 성정보를 비교하였다. 속성정보가 일치하는 경우 폴리곤을 삭제하고, 일치하지 않는 경우 폴리곤을 유지하여 속성 불 일치 분포도를 제작하였다. 속성 불일치 분포도는 불투수면 증가, 투수면 증가, 수계면 증가 3가지 속성정보로 구분하 였다. 투수면 또는 불투수면이 수계면으로 변화가 일어난 지역, 불투수면 또는 수계면이 투수면으로 변화가 일어난 지역, 수계면 또는 투수면이 불투수면으로 변화가 일어난 지역에 대해서 확인을 하였다. 이와 같은 방법으로 수치지 형도를 단독으로 활용하여 제작한 투수/불투수도와 항공사

진을 단독으로 활용하여 제작한 투수/불투수도에 대해서도 같은 방법으로 수행하였다.

2.5.3. 최적의 투수/불투수도 오류 검수

본 연구에서 제시한 투수/불투수도 제작 방법을 지침으

로 활용하기 위해서는 결과물에 대한 정확도 검증이 필수

이다. 따라서 제작한 투수/불투수도에 대한 정확도 검증을

위해 오류검수표를 작성하였다. 오류검수표는 토지피복지

도 작성지침의 품질검수표를 투수/불투수도에 맞게 수정하

여 작성하였다. 도형 경계와 속성정보의 평가를 동시에 실

시하며, 둘 중 하나라도 틀리면 오류로 판정하여 분류 속

성이 잘못 입력된 ‘오분류’, 속성 분류 정보가 없는 ‘미분

류’, 분류 항목의 경계 수정이 필요한 ‘경계수정’ 및 ‘기

타’ 오류 항목으로 정의하였다. 투수/불투수/수계 별 폴리

곤의 개수를 확인하고, 엑셀의 RANDBETWEEN 함수를

사용하여 10% 내외 폴리곤을 선정하여 검수를 실시하였

다. 단, 특정 항목의 폴리곤 개수가 50개 이하의 경우 전

체를 확인하고, 10%의 폴리곤을 선정하였을 때 폴리곤 개

수가 50개 이하인 경우 50개 이상을 검수하였다. 오류 확

인은 항공사진, 위성영상, 포털사이트 로드뷰 등 참고할

수 있는 모든 자료를 통해 검수하였다. 참고자료로 확인이

불가한 경우에는 현장조사를 수행하여 판단하였다. 전체

오류율은 모든 투수/불투수/수계 항목별 오류율의 평균으

Table 5. Area calculation results of the pervious/impervious map by each method Name of dong

admin. dist.

(km

²

)

Pervious/impervious map by 1

^st

method (vs. optimal method)

Pervious/impervious map by 2

^nd

method (vs. optimal method)

Pervious/impervious map by 3

^rd

method (vs. optimal method)

Optimal pervious / impervious map Pervious

area

Impervious area

Water area

Pervious area

Impervious area

Water area

Pervious area

Impervious area

Water area

Pervious area

Impervious area

Water area

Galsan (1.75)

1 dong (1.08)

0.14 (-0.01)

0.89 (-0.02)

0.05 (+0.03)

0.02 (-0.13)

1.04 (+0.13)

0.02 (-)

0.13 (-0.02)

0.94 (+0.03)

0.01

(-0.01) 0.15 0.91 0.02 2 dong

(0.67) 0.15 (-0.05)

0.46 (-)

0.06 (+0.05)

0.09 (-0.11)

0.57 (+0.11)

0.01 (-)

0.20 (-)

0.46 (-)

0.01

(-) 0.20 0.46 0.01

Bugae (2.58)

1 dong (0.97)

0.35 (-0.02)

0.62

(+0.02) - 0.37

(-)

0.60

(-) - 0.39

(+0.02) 0.58

(-0.02) - 0.37 0.60 -

2 dong (0.74)

0.11 (-0.02)

0.63

(+0.02) - 0.04

(-0.09) 0.70

(+0.09) - 0.12

(-0.01) 0.62

(+0.01) - 0.13 0.61 -

3 dong (0.87)

0.21 (-)

0.66

(-) - 0.05

(-0.16) 0.82

(+0.16) - 0.21

(-)

0.66

(-) - 0.21 0.66 -

Bupyeong (6.96)

1 dong (1.08)

0.14 (-0.05)

0.94

(+0.05) - 0.05

(-0.14) 1.03

(+0.14) - 0.20

(+0.01) 0.88

(-0.01) - 0.19 0.89 -

2 dong (2.25)

1.62 (-0.03)

0.62 (+0.03)

0.01 (-)

1.57 (-0.08)

0.67 (+0.08)

0.01 (-)

1.63 (-0.02)

0.61 (+0.02)

0.01

(-) 1.65 0.59 0.01

3 dong (1.03)

0.36 (-0.05)

0.67

(+0.05) - 0.32

(-0.09) 0.71

(+0.09) - 0.40

(-0.01) 0.63

(+0.01) - 0.41 0.62 -

4 dong (1.05)

0.15 (-0.01)

0.90

(+0.01) - 0.11

(-0.05) 0.94

(+0.05) - 0.16

(-)

0.89

(-) - 0.16 0.89 -

5 dong (0.81)

0.03 (-0.01)

0.78

(+0.01) - 0.01

(-0.03) 0.80

(+0.03) - 0.04

(-)

0.77

(-) - 0.04 0.77 -

6 dong (0.74)

0.20 (-0.01)

0.54

(+0.01) - 0.15

(-0.06) 0.59

(+0.06) - 0.20

(-0.01) 0.54

(+0.01) - 0.21 0.53 -

Sangok (5.59)

1 dong (2.84)

1.68 (-0.01)

1.16 (+0.02)

0.00 (-0.01)

1.85 (+0.16)

0.98 (-0.16)

0.01 (-)

2.09 (+0.40)

0.74 (-0.40)

0.01

(-) 1.69 1.14 0.01

2 dong (0.83)

0.12 (-0.02)

0.71 (+0.03)

0.00 (-0.01)

0.01 (-0.13)

0.82 (+0.14)

0.00 (-0.01)

0.15 (+0.01)

0.68 (-)

0.00

(-0.01) 0.14 0.68 0.01 3 dong

(1.44) 0.48 (+0.01)

0.96 (-0.01)

- (0.00)

0.15 (-0.32)

1.29 (+0.32)

0.00 (-)

0.30 (-0.17)

1.14 (+0.17)

0.00

(-) 0.47 0.97 0.00

4 dong (0.48)

0.07 (-0.01)

0.41

(+0.01) - 0.00

(-0.08) 0.48

(+0.08) - 0.07

(-0.01) 0.41

(+0.01) - 0.08 0.40 -

Samsan (3.35)

1 dong (1.95)

0.86 (+0.02)

1.03 (-0.03)

0.06 (+0.01)

0.61 (-0.23)

1.29 (+0.23)

0.05 (-)

0.84 (-)

1.06 (-)

0.05

(-) 0.84 1.06 0.05

2 dong (1.40)

0.33 (-0.09)

0.97 (+0.03)

0.10 (+0.06)

0.20 (-0.22)

1.16 (+0.22)

0.04 (-)

0.39 (-0.03)

0.99 (+0.05)

0.02

(-0.02) 0.42 0.94 0.04

Sipjeong (2.86)

1 dong (1.77)

0.56 (-0.04)

1.21

(+0.04) - 0.43

(-0.17) 1.34

(+0.17) - 0.63

(+0.03) 1.14

(-0.03) - 0.60 1.17 -

2 dong (1.09)

0.19 (-0.04)

0.9

(+0.04) - 0.16

(-0.07) 0.93

(+0.07) - 0.23

(-)

0.86

(-) - 0.23 0.86 -

Ilsin (4.30)

dong (4.30)

2.18 (-0.07)

2.12 (+0.07)

- (0.00)

3.14 (+0.89)

1.16 (-0.89)

0.00 (-)

3.39 (+1.14)

0.91 (-1.14)

-

(0.00) 2.25 2.05 0.00

Cheong- cheon (4.69)

1 dong (1.87)

0.77 (-0.04)

1.10 (+0.04)

0.00 (-)

0.77 (-0.04)

1.10 (+0.04)

0.00 (-)

0.78 (-0.03)

1.09 (+0.03)

0.00

(-) 0.81 1.06 0.00

2 dong (2.82)

0.20 (+0.02)

2.62 (-0.02)

- (0.00)

0.03 (-0.15)

2.79 (+0.15)

0.00 (-)

0.14 (-0.04)

2.68 (+0.04)

-

(0.00) 0.18 2.64 0.00

Total (32.08)

10.90 (-0.53)

20.90 (+0.40)

0.28 (+0.13)

10.13 (-1.30)

21.81 (+1.31)

0.14 (-0.01)

12.69 (+1.26)

19.28 (-1.22)

0.11

(-0.04) 11.43 20.50 0.15 로 하였다. 최종 판정 결과는 전체 오류율이 5% 이내의

경우 ‘합격’, 5% 초과의 경우 ‘불합격’으로 판정하여 불합 격일 경우 투수/불투수도 제작 과정을 반복하여 합격일 경 우 결과물을 최종 확정하였다.

3. Results and Discussion

연구대상지역인 부평구에 대한 투수/불투수/수계 면적 산

정 비교 결과는 Table 5와 같다. 본 연구에서 제시한 방법

Table 6. Number of polygons/vertices and average area of the object Pervious/impervious map

by 1

^st

method

Pervious/impervious map by 2

^nd

method

Pervious/impervious map by 3

^rd

method

Optimal pervious / impervious map

No. of polygons 9,505 49,366 6,995 54,628

No. of vertices 299,956 1,187,738 219,764 1,289,289

Average area of

the object (m

²

) 3375.1 649.8 4586.1 587.2

(a) (b)

Fig. 10. Preprocessing the result of land cover map ((a) before preprocessing, (b) after preprocessing).

의 투수/불투수도는 1,289,289개의 버텍스 및 54,628개의 폴리곤으로 이루어져 있어, 기존 방안들에 의해 제작된 투 수/불투수도 보다 세밀하게 제작된 것을 확인하였다(Table 6).

이와 같이 본 연구에서는 제시한 방법을 통해 보다 정밀한 투수/불투수도 제작이 가능함을 확인하였다. 아울러 기존 제안된 각 방법들과 중첩분석을 통해 제작 시 차이가 발생 하는 원인을 비교해보고, 속성 불일치 분포도를 그려 확인 하였다. 본 연구에서 제시한 최적의 투수/불투수도 제작 방 법의 검증을 위해 오류검수표를 작성하여 정확도를 확인하

Fig. 9. Result of optimal pervious/impervious map.

였다. Fig. 9는 최종 투수/불투수도 제작 결과물이다.

3.1. 전처리 결과

기초자료에 대한 좌표체계 정의 및 통일이 필요하나 수 집한 공간자료에는 좌표체계가 정의되어있지 않기 때문에 ArcToolbox의 좌표 정의(Define Projection)를 실행하고 각 기초자료에 맞는 한국측지계 및 세계측지계의 TM 좌표체 계를 입력하여 좌표체계 정의를 수행하였다. 좌표체계 통일 및 육안판독을 통한 경계 일치 결과를 확인하기 위해 수치지 형도의 도로경계선을 추출하여 토지피복지도와 비교하였다 (Fig. 10). 또한 토지피복지도 및 수치지형도는 각각 1:25,000 과 1:5,000 축척 도엽 단위로 수집되어 여러 개의 도엽으로 분할되어 있고 연구대상지역인 인천광역시 부평구 행정경 계를 벗어나는 지역이 존재하여 수치지형도 행정경계를 기 준으로 병합 및 추출하였다.

3.2. 토지피복지도 활용 투수/불투수도와 비교 결과

연구대상지역 전체적으로 경계에 대한 수정이 이루어지면 서 투수/불투수/수계 면적의 변화가 일어났으며, 보안지역의 경계를 수정하면서 속성 정보 변경이 일어났다. 큰 변화로 는 굴포천의 면적이 과대 측정돼서 수계 면적이 감소하고, 투수 면적이 증가하였다. 기존 토지피복지도에서는 철도지 역이 교통지역(불투수)으로 분류되어 있어, 이를 수정함으로써 투수 면적이 증가하였다. 이러한 변화로 인하여 투수(0.53 km

²

) 면적이 증가하고, 불투수(0.40 km

²

), 수계(0.13 km

²

) 면적이 감소하였다.

투수 면적의 변화를 자세히 살펴보면 총 투수 면적이

0.53 km

²

증가하였다. 대부분의 동에서 투수면적이 증가하

였는데, 그 중 삼산2동(0.09 km

²

)에서 가장 크게 증가하였

다. 이는 토지피복지도에서는 굴포천(수계)의 면적이 크게 산정되어 수치지형도 및 항공사진을 통해 제작한 최적의 투수/불투수도에서 투수 면적이 증가하였기 때문인 것으로 확인되었다. 갈산2동(0.05 km

²

)도 마찬가지로 굴포천이 포 함되어 있어 수계 면적은 감소하고, 투수 면적이 증가하였 다. 또한 토지피복지도에서는 철도지역(교통지역)이 불투수 지역으로 산정되어 있었으나 최적의 투수/불투수도에서는 투수 지역으로 지정하면서 투수 지역이 증가하였다. 예외적으 로 산곡3동(0.01 km

²

), 삼산1동(0.02 km

²

), 청천2동(0.02 km

²

) 감소하였는데, 특히 청천2동 보안지역에 존재하는 투수 면 적이 수치지형도를 활용하여 경계를 일치 시키면서 투수 면적이 감소하였다.

불투수 면적의 변화를 자세히 살펴보면 총 불투수 면적이 0.40 km

²

감소하였다. 일신동(0.07 km

²

)에서 가장 크게 감소 하였는데, 이는 보안지역의 경계를 수정하고, 항공사진의 산 림지역 경계를 일치 시키면서 불투수 면적이 크게 감소하였 다. 부평1동(0.05 km

²

), 부평3동(0.05 km

²

), 십정2동(0.04 km

²

) 의 경우에는 동암역, 백운역, 부평역 등 철도를 포함하는 지 역으로, 기존 철도 지역이 불투수 지역으로 산정되어 있다 가 투수 지역으로 변경됨에 따라 투수 면적은 증가하고, 불 투수 면적은 감소하였다.

수계 면적의 변화를 자세히 살펴보면 총 수계 면적이 0.13 km

²

감 소하였다. 토지피복지도에서 과대 측정된 굴포천을 포함하고 있는 갈산1동(0.03 km

²

), 갈산2동(0.05 km

²

), 삼산2동(0.06 km

²

)에서 수계 면적이 크게 감소하였다. 이 외에 토지피복지 도에는 확인 할 수 없었던 실폭하천 및 호수, 저수지를 수치지 형도에서 확인하여 반영하면서 수계 면적이 소폭 증가하였다.

3.3. 수치지형도 활용 투수/불투수도와 비교 결과

연구대상지역 전체적으로 항공사진을 통한 아파트 단지 및 개인주택 내 초지 분류 작업을 통해 불투수 지역이 투수 지역 으로 대폭 변경되었다(변화 비율이 가장 큼). 산림지역에 존 재하는 군사시설(보안지역)에 대하여 반영이 되어 있지 않아 서, 토지피복지도의 대략적인 분류를 통하여 분류하는 과정 에서 투수 면적이 감소하고 불투수 면적이 증가하였으나, 전 체적인 변화로 보았을 때 투수 면적의 증가 비율이 훨씬 크게 나타났다. 이러한 변화로 인하여 투수(1.30 km

²

), 수계(0.01 km

²

) 면적이 증가하고, 불투수(1.31 km

²

) 면적이 감소하였다.

투수 면적의 변화를 자세히 살펴보면 총 투수 면적이 1.30 km

²

증가하였다. 갈산동(0.24 km

²

), 부개동(0.25 km

²

), 부평동(0.45 km

²

), 삼산동(0.45 km

²

), 십정동(0.24 km

²

), 청천동(0.19 km

²

)의 주 거지역 및 산업지역 내 존재하는 화단 및 초지의 반영이 이루어지지 않아 반영하는 과정에서 투수 면적이 대폭 증 가하였고, 산곡1동에 위치한 원적산 공원 내 초지를 추가 적으로 분류하는 과정에서 투수 면적이 증가하였으나 군사 시설의 추가 분류를 하는 과정에서 불투수면이 증가하여 결과적으로는 투수 면적이 감소하는 경향을 보였다. 또한 산곡3동(0.15 km

²

)에서는 군사시설 내 항목 분류가 이루어 지지 않아 토지피복지도를 활용하여 분류하는 과정에서 투 수 면적이 증가하였다. 예외적으로 산곡1동(0.16 km

²

) 및

일신동(0.89 km

²

)에서 투수 면적이 감소하는 경향을 보였다.

불투수 면적의 변화를 자세히 살펴보면 총 불투수 면적 이 1.31 km

²

감소하였다. 수치지형도의 경우 아파트 단지 및 개인주택 내 존재하는 초지에 대한 분류가 전혀 이루어 지지 않아 이를 분류하는 과정에서 불투수 면적이 대폭 감 소하였다. 십정1동(0.04 km

²

)에서는 기존에 밭이었던 지역 에 십정경기장이 건설되어 불투수 면적이 증가하였고, 삼산 2동 및 부개3동 등 소규모의 공원 내 인도를 분류하는 과정 에서 불투수 면적이 소폭 증가하였다. 아울러 산림지역 내 존재하는 군사시설을 분류하는 과정에서 불투수 면적이 증 가하였다(산곡1동(0.16 km

²

) 및 일신동(0.89 km

²

)에서 증가).

수계 면적의 변화를 자세히 살펴보면 총 수계 면적이 0.01 km

²

증가하였다. 산곡2동(0.01 km

²

)에서 수치지형도로 확인 할 수 없었던 지역에 대하여 현지조사를 통해 실폭하천을 확 인하고 반영하면서 소폭 증가하였으며, 이외의 지역에 대한 수계 지역은 수치지형도에서 추출하였기 때문에 변화가 거의 없었다.

3.4. 항공사진 활용 투수/불투수도와 비교 결과

연구대상지역 전체적으로 경계에 대한 수정이 이루어지 면서 투수/불투수/수계 면적의 변화가 일어났다. 보안지역 의 경계를 수정하면서 속성 정보 변경이 일어났으며(산림 지역 내 군사시설의 경우 항공사진으로 판독 불가능), 항공 사진상 공사 중인 지역에 대해서는 포털사이트 로드뷰 및 현지조사를 통하여 확인 후 갱신하였다. 모자이크 처리된 보안지역의 경우 판독이 불가능하기 때문에 토지피복지도 및 수치지형도의 분류체계에 의존하였다. 이러한 변화로 인 하여 불투수(1.22 km

²

), 수계(0.04 km

²

) 면적이 증가하고, 투 수(1.26 km

²

) 면적이 감소하였다.

투수 면적의 변화를 자세히 살펴보면 총 투수 면적이 1.26 km

²

감소하였다. 대부분의 동에서 투수면적이 감소하 였다. 이는 항공사진만을 활용하였을 때 나뭇잎이 우거진 나무 같은 경우 투수 면적이 과대 측정된 것으로 판단된다.

산곡3동(0.17 km

²

)에서는 보안지역의 분류를 하지 못하여 토지피복지도 및 수치지형도의 분류 체계를 통하여 투수 면적이 크게 증가하였다. 갈산1동(0.02 km

²

)에 위치한 보안 지역 내 분류를 하는 과정에서 투수 면적이 증가하였다.

또한 삼산2동(0.03 km

²

)의 학교 내 운동장의 경우 항공사진 으로 우레탄 재질(불투수)인지 인조잔디(투수)인지 구별이 되지 않아 현지조사를 통하여 투수로 분류하였다.

불투수 면적의 변화를 자세히 살펴보면 총 불투수 면적 이 1.22 km

²

증가하였다. 항공사진 상으로 공사 중으로 보 이던 십정1동(0.03 km

²

)에 위치한 십정경기장의 공사가 완료 되면서 불투수 면적이 증가하였다. 또한 산곡1동(0.40 km

²

) 및 일신동(1.14 km

²

)에 위치한 군사시설의 경우 항공사진으 로는 판독이 불가능하여, 토지피복지도를 활용하여 추가 분 류를 하는 과정에서 불투수면이 크게 증가하였다.

수계 면적의 변화를 자세히 살펴보면 항공사진 활용 투

수/불투수도 대비 총 수계 면적이 0.04 km

²

증가하였다. 갈

산1동(0.01 km

²

), 삼산2동(0.02 km

²

)에 위치한 굴포천 부근

Table 7. Comparison of classifications area’s accuracy

Differences between optimal method and each previous method

1

^st

method vs. optimal method 2

^nd

method vs. optimal method 3

^rd

method vs. optimal method

Area (km

²

) 1.26 4.55 3.22

Ratio (%) 3.93 14.18 10.04

※ Assumed to be 100% of accuracy for optimal method.

(a) (b)

(c)

Fig. 11. Distribution of the attribute mismatched area ((a) 1

^st

method vs. optimal method, (b) 2

^nd

method vs. optimal method, (c) 3

^rd

method vs. optimal method).

의 분류 체계를 수치지형도의 경계에 맞춰 줌으로써 투수 면적이 증가하였다. 아울러 산곡2동(0.01 km

²

)의 경우 항공 사진상으로 나지로 보였으나 물이 다 빠진 상태에서 촬영 된 것으로 수치지도상으로 저수지에 해당하기 때문에 수정 하여 수계 면적이 증가하였다.

3.5. 최적의 투수/불투수도 속성 분포 확인 결과

본 연구에서 제시한 방법의 정확도를 확인하기 위해 각 방법별 투수/불투수도 분류 면적의 정확도를 비교해 보았다

(Table 7). 기존 제안된 3가지 방안과 본 연구에서 제시한

방법에 대해 차이 면적을 비교해본 결과 1.26 km

²

의 차이로

첫 번째 방법인 세분류 수준의 토지피복지도를 활용하였을

때 가장 높았다. 따라서 향후에 전국적으로 세분류 토지피

복지도가 구축이 된다면 세 가지 방안 중에서는 가장 신뢰

도가 높을 것으로 판단된다. 또한 세분류 토지피복지도를

변환하고 일부 수정하는 방법을 활용하면 보다 효율적인 투

수/불투수도 제작 방법 제시가 가능할 것이다. 각각의 속성

불일치 지역에 대한 공간적 분포는 다음 Fig. 11과 같다.

Table 8. Validation of accuracy results from the proposed optimal pervious/impervious map Pervious /

impervious map classes

Total number of objects

Number of inspected

objects

Type of errors

Total error Error ratio Misclassification Unclassified Boundary (%)

mismatch Others

Pervious 9,469 1,195 4 - 22 - 26 2.18

Impervious 45,030 4,689 2 - 16 - 18 0.38

Water 129 129 3 - 1 - 4 3.10

Total 54,628 5,999 9 - 39 - 48 0.80

3.6. 최적의 투수/불투수도 오류 검수 결과

분류 정확도를 확인할 수 있는 다양한 공간자료 및 현지 조사를 통한 정확도 검수 결과, 전체 오류율이 0.8%로 매 우 낮게 나타났다(Table 8). 이 때 오류율은 식 (1)과 같이 계산하였다. 최종적으로 최적 투수/불투수의 정확도는 98.2%로 확인되었다. 이는 단일 공간자료를 사용하지 않고, 높은 공간해상도의 다양한 공간자료를 활용하여 항목 분류 및 경계를 명확히 하였기 때문에 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 오류의 종류 중 경계 수정을 필요로 하는 오류가 비교적 높게 나타났는데 경계 일치에 사용한 수치지형도의 데이터 형태의 문제로 판단된다. 수치지형도는 면형 자료가 아닌 선형 자료이기 때문에 폐합 작업을 수행하는 과정에 서의 오류가 포함되어 있어 상대적으로 정확도가 낮게 나 타났다. 또한 높은 공간해상도의 정사항공사진에서도 촬영 시기에 따라 수계 지역의 경계가 명확하지 않아 투수, 불 투수 지역에 비해 상대적으로 정확도가 낮게 나타났다. 따 라서 숙련된 작업자의 높은 정확도로 변환된 수치지형도를 사용해야 하며, 정사항공사진의 촬영시간도 일정한 시기의 자료를 사용해 정확도를 높여야 한다.

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 

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 

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 

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×  (1) R

e

: Rate of error

E

m

: The number of misclassification errors E

u

: The number of unclassified errors E

b

: The number of boundary mismatch errors E

o

: The number of other errors

O

i

: The number of inspected objects

4. Conclusion

본 연구에서는 기존 투수/불투수도 제작 방법의 장단점 분석을 통해 토지피복지도, 수치지형도 및 정사항공사진 등 다양한 공간자료를 종합적으로 활용한 GIS기반 최적의 투 수/불투수도 제작 방법을 제시하였다. 건물 및 시설물이 밀 집해있는 인천광역시 부평구에 대해 시범제작을 통하여 제 시한 방안으로 투수/불투수도 제작이 가능함을 확인하였다.

본 연구 결과는 기존 단일 공간자료를 활용하여 제작한 투 수/불투수도 보다 정확한 불투수면의 공간적 분포 확인 및 불투수 면적 산출이 가능하여 불투수면 우선 관리지역 선 정을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다. 기존 유역관리를 위한 불투수율 산출시 본 연구에서 제시한 방

법으로 제작한 투수/불투수도를 활용한다면 보다 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 또한 연속지적도 및 용도지역지구도 등의 주제도와 중첩을 통하여 필지단위 또는 용도지역단위의 불투수율 산출에 활용이 가능할 것으 로 기대된다.

최근 불투수면 관리와 관련하여 선진국에서는 불투수면 의 확대를 억제하고 물 순환 구조 훼손으로 인한 부작용을 최소화하기 위해 저영향개발(Low Impact Development, LID) 과 그린빗물인프라(Green Stormwater Infrastructure, GSI)를 적극적으로 활용하고 있는 실정이다. 이와 관련하여 본 연 구 결과를 통해 선진국과 같이 저영향개발 및 그린빗물인 프라 적용 최적지 선정에 활용 가능할 것으로 판단된다.

나아가 강우 유출수 및 하수 오염 문제를 방지하기 위하여 합류식 하수관거 정비 사업의 우선지역 선정에도 활용 가 능할 것으로 판단된다.

향후에는 표준화를 위한 투수/불투수도 제작 지침에 관한 연구가 진행되어야 하며, 수립된 지침을 통해 지자체별 투 수/불투수도 제작이 이루어져야 한다. 이때 본 연구에서 제 한 투수/불투수도 제작 방법을 고려하면 유용할 것으로 판 단된다. 또한 연단위 갱신을 위한 자동화 방안에 관한 연 구도 이루어져야 한다. 아울러 본 연구 결과를 통해 기존 보다 효과적인 도시지역 불투수면 관리를 할 수 있을 것으 로 기대된다.

Acknowledgement

본 연구는 환경부의 “차세대 에코이노베이션 기술개발사 업(과제번호:2013000200001)"에서 지원받았습니다.

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