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수문인자 추출을 위한 원격탐사 활용기법 연구 소개
1. 머리말
우리나라의 강우 특성은 지역별 편차가 심하고 단기간에 집중되어 발생하며, 연도별 평균 강수량 의 변동 폭이 점진적으로 증가하는 추세이기 때문
에 안정적이고 지속가능한 수자원확보를 위하여 수문 순환 요소(지표유출량, 지하수, 증발산량, 토 양수분 등)에 대한 정확한 관측 및 이해가 필요하 다. 우리나라의 토지피복 특성상 대부분이 산악지 형이며 연 강수의 약 42%가 증발산 및 차단으로 손실(국토해양부, 2011)되는 것을 감안할 때 증발 산량과 토양수분의 측정은 유역 수자원관리에 있 어 매우 중요한 인자라고 할 수 있다. 또한 증발산 량 및 토양수분은 강수의 침투, 유출, 증발산 등 요소와 연계되어 지표와 대기사이의 질량-에너지 분포 및 이동에 관여하며, 이러한 상호작용에 의 해 수문현상에 직접적인 영향을 미치게 된다. 그 러나 기존연구에서의 증발산량 및 토양수분 산정 방법은 Flux 타워나 토양수분 측정기계를 현장에 직접 설치하여 단일지점 자료로 산정하기 때문에 유역의 전체적인 특성을 반영한다고 할 수 없다.
따라서 유역 수자원의 효율적이고 정확한 관리를 위해서는 공간적 정확성이 높은 증발산량 및 토양 수분 자료 구축과 추정 방법에 대한 설계가 요구 되고 있는 실정이다.
이러한 수문 요소의 정확한 이해를 위해 전 세 계적으로 중·저해상도 위성 영상을 활용하여 수 문 순환 요소를 관측하고 정량화하는 연구가 활발 히 진행되고 있다. 이는 기존 연구에서처럼 1차원 적인 단일 지점의 유출해석만으로 국한되지 않고, 수문 순환 요소에서 매우 중요한 부분을 차지하고 이 용 관 ●●●
건국대학교 사회환경시스템공학과 석사과정 [email protected]
김 묘 정 ●●●
경북대학교 건설환경에너지공학부 석사과정 [email protected]
김 성 준 ●●●
건국대학교 사회환경시스템공학과 교수 [email protected]
김 광 섭 ●●●
경북대학교 건설환경에너지공학부 교수 [email protected]
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있는 증발산량과 토양수분을 공간적으로 파악하기 때문에 유역내의 수자원관리에 다차원적인 시각 으로 접근할 수 있도록 한다. 그러나 원격탐사 장 비는 시공간적 해상도로 인해 원하는 시간대의 영 상을 선택해서 얻기에는 제약이 있으며, 구름이나 대기의 교란으로 인하여 결측치가 발생할 수 있는 한계가 있다. 최근에는 이러한 결측치를 보정하 기 위한 다양한 방법이 제시되고 있으며, 여러 나 라에서 인공위성을 운용하면서 영상 자료의 획득 경로가 다양해짐에 따라 수문 모델의 활용성 또한 커지고 있다.
이에 본 고에서 소개하는 기술은 위성 영상을 이용하여 1차원적 추정방식의 한계를 극복하고, 수문 모델의 적용 및 활용을 통해 다차원적인 유 역 수자원 관리 체계를 구축하는데 그 목적이 있 다. 이를 통해 댐 유역의 이수와 치수 그리고 수문 순환 요소를 보다 정확한 파악하여 공간증발산량 및 공간토양수분 정보와 장기유출모형과의 연계활 용을 통하여 지속가능한 유역수자원 관리체계를 구축하는데 도움을 주고자 한다(한국수자원공사, 2014).
2. 위성 영상을 이용한 수문인자 산정방 법 개발
2.1 증발산량 산정
원격탐사 기법이 활성화 된 이후 초기에는 증 발산량을 산정하기 위해 순복사량에서 현열을 제 하는 방법을 사용했으나 20세기 후반부터 원격 탐사 기법이 향상되면서 다양한 방법(SEBAL, METRIC, SEBS, TSM 등)들이 연구되었다. 이 중에서 Bastiaanssen 등(1998a, b)이 개발한 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) 모형은 에너지수지 방정식을 기반으로 증 발산량을 산정하며 지표상태가 불균일한 지역에서
비교적 적은 양의 관측 자료를 이용하여 증발산량 을 산정할 수 있기 때문에 유용성이 높고 증발산 량 실측값과의 상관성이 높아 정확성 측면에서도 비교적 높은 평가를 받고 있다.
SEBAL 모형은 위성영상과 기상 자료를 활용하 여 증발산량을 추정하기 위해 에너지수지 방정식 을 이용한다. 위성영상은 위성이 지나가는 시간에 서의 정보만을 제공하기 때문에, SEBAL은 위성 영상 촬영시간의 순간적인 증발산량을 계산하고 계산된 순간증발산량을 태양의 위치와 고도, 시간 각 등을 고려해 일평균 증발산량을 환산하여 계산 한다.
모 형 의 입 력 자 료 로 중 저 해 상 도 위 성 인 MODIS 위성 자료 중 지표온도(Land Surface T e m p e r a t u r e , M O D 1 1 _ L 2 ) , 식 생 지 수 (Vegetation Indices, MOD13A3)과 알베도 (Albedo, MCD43A3)를 구축하여 활용하였으며, 모형의 세부 알고리즘을 MODIS 위성에 맞게 조 정하였다. 또한 모형의 정확도를 향상시키기 위 해 실측 자료를 바탕으로 개선된 방정식을 세 부 알고리즘에 적용하였으며, 모형의 기반이 되 는 에너지 수지 방정식에서 현열 계산에 주된 과 정인 Anchor pixel을 이용한 반복계산에서 기준 점(Anchor pixel)의 일관되고 정확한 선정을 위해 METRIC(Mapping Evapotranspiration at High Resolution with Internalized Calibration) 모형 의 알고리즘을 일부 차용하여 모형에 적용하였다.
특히 MODIS 지표온도 영상은 구름 및 대기로 인한 결측값이 발생하여 기상청에서 제공하는 전 국 76개 관측소의 지면온도 자료를 이용해 Gap- Filling을 수행하여 입력 자료를 보완하였으며, 모 형 내에서 산정되는 외기복사량을 보완하기 위해 기상청에서 제공하는 전국 36개 관측소 중 실측자 료가 양호한 34개 관측소의 일사량 자료를 내삽하 여 이용하였다.
그림 1은 모형을 이용해 2012년부터 2013년까 지 기간 동안 전국을 대상으로 증발산량을 산정한
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뒤 플럭스 타워가 설치되어 있는 3개의 유역(설마 천, 청미천, 용담댐)의 실측자료와 비교한 결과를 나타낸 것이다. 실측 자료와 모의자료에서 증발산 량의 최댓값은 다소 차이가 발생하는 모습을 보이 나 여름에 증발산이 많이 발생하고 겨울에 줄어드 는 전체적인 경향성은 따라가는 추세를 보여주고 있다. 실측 증발산량에서 혼효림 유역에 설치되어 있는 덕유산 및 설마천 플럭스 타워의 경우 증발 산량 최댓값은 3.5 mm/day에 가깝게 분포하며 논 지역에 설치된 청미천 유역의 경우 5.0 mm/
day까지 측정되고 있으나, 모형을 통해 모의한 증발산량은 논 지역의 증발산량의 최댓값을 따라 가지 못하고 있는 모습을 보인다. 따라서 모형의 효율을 높이기 위해서는 이러한 토지피복 변화에 대해서 고려하여 증발산량을 모의할 수 있도록 보 정하는 것이 필요한 것으로 판단된다. 결정계수
(coefficient of determination, R2)를 이용해 실 측값과 모의값의 상관성 분석결과 설마천 유역에 서 0.46, 청미천 유역에서 0.50, 용담댐 유역에 서 0.45로 실측값과 유효한 관계가 있음을 나타 내었다.
그림 2는 전국을 대상으로 모의한 증발산량의 월별합계를 계산하여 나타낸 것이다. SEBAL 모 형은 지형적 특성을 고려하여 저지대에서의 증발 산량이 고지대에 비해 높게 나타났으며, 위성영상 과 기상자료 특성에 따라 증발산량 분포가 확연히 변화하는 것으로 나타났다. 월별 증발산량은 5, 6 월에 가장 높은 값을 나타내었으며, 시기적으로 여름에 해당하나 장마기간이 포함되어 있는 7, 8 월은 기상의 영향으로 인해 증발산량이 상대적으 로 작게 분포하는 것으로 나타났다.
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그림 1. 관측소별 실측증발산량과 SEBAL 모의 증발산량 비교: 설마천(위), 청미천(중간), 덕유산(아래)
2012년 03월
2012년 07월
2012년 04월
2012년 08월
2012년 05월
2012년 09월
2012년 06월
2012년 10월 그림 2. 위성영상을 이용한 2012년 월별 증발산량 합계(SEBAL)
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2.2 토양수분 산정
현재 토양수분관측에 사용된 위성영상의 센 서의 대표적인 예로 C-band(주파수: 6.9 GHz)는 일본 우주항공 연구개발 기구(Japan Aerospace Exploration Agency, JAXA)가 2012년에 발사한 GCOM-W1(Global Change Observation Mission - Water)위성에 탑재 된 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)센서가 있으며, L-band(주파 수: 1.4 GHz)는 유럽우주기구(European Space Agency, ESA)에서 토양수분 및 해양염도 관 측만을 목적으로 발사된 SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)위성에 탑재된 MIRAS (Microwave Imaging Radiometer using Aperture Synthesis) 센서가 있다. 토양수분을 원격탐사로 관측할 때, L-band가 C-band보다 관측심이 깊어 토양수분 관측에 부합하다고 하나 자료의 결측 문제, 시간해상도 및 RFI 등의 한계 로 인하여 C-band로 관측한 자료를 많이 사용하 고 있는 실정이다.
AMSR2 토양수분 자료는 다른 위성에서 관측 한 토양수분 자료에 비하여 지상관측과의 상관 관계가 좋다고 하지만 실제 지상관측과의 상관 성은 떨어지는 편이다. 다중선형회귀모형, 신경 망 모형, CART(Classification and Regression Trees) Algorithm 등과 같은 통계적인 모형들을 이용하여 우리나라 실정에 맞는 토양수분을 산정
할 수 있다. 통계모형을 사용하여 지상관측과의 상관성을 개선한 예로 다중선형회귀모형을 선택 하였으며, 다중선형회귀모형에 사용된 입력 자료 는 AMSR2 토양수분을 역거리 가중법으로 공간상 세화 및 Gap-Filling을 동시에 진행한 후 편이 보 정한 토양수분 자료, 수자원관리종합정보시스템 에서 제공하는 강우관측소 556개 지점에 대해 역 거리 가중법으로 생산된 2차원 강우지도, SEBAL 모형에서 입력 자료로 사용되는 후처리한 MODIS LST 자료, SEBAL 모형의 결과값으로 도출되는 증발산량 및 식생지수를 사용하였다. 2012년부터 2013년까지 기상청 농업기상관측관서에서 관측하 는 지점 중 가용 가능한 6개 토양수분관측소 자료 및 다중선형회귀모형의 입력자료를 이용하여 일별 및 토양군별 회귀계수를 산정하여 토양수분 공간 분포도를 산정하였다.
그림 3은 2012년 7월부터 2013년 12월까지 기 상청 농업기상관측관서에서 토양수분을 관측하고 있는 지점 중 철원, 전주, 청주 지점에서 실측값과 AMSR2 토양수분, 다중선형회귀모형을 이용하여 산정한 토양수분과 비교하였다. AMSR2 토양수분 은 겨울철에 과소 산정되는 경향을 보이고, 여름 철에 과다 산정되는 경향을 보이나 다중선형회귀 모형을 이용함으로 인하여 실측값과 비슷하게 산 정됨을 알 수 있다. 그림 4는 AMSR2 토양수분을 월별로 평균하여 나타낸 그림이고, 그림 5는 다중 선형회귀모형을 이용하여 산정한 토양수분을 월별 로 평균한 그림이다.
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그림 3. 관측소별 실측 토양수분, AMSR2 토양수분, 다중션형회귀모형 모의 토양수분비교:
철원(위), 전주(중간), 청주(아래)
그림 4. 위성영상을 이용한 2012년 월별 토양수분 평균(AMSR2) 2012년 7월
2012년 10월
2012년 8월
2012년 11월
2012년 9월
2012년 12월
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3. 위성 영상을 이용한 수문인자 산정방 법과 장기유출모형과의 연계기법 개발
앞서 기술한 위성 영상을 이용한 증발산량 및 토양수분 산정방법(이하 위성영상모형)과 장기유 출모형과의 연계기법 개발의 목적은 유역의 정밀 한 수자원 관리체계 구축 및 국가 수자원 개발사 업 계획수립 등에 원격 탐사자료가 활용될 수 있 는 방안에 대해 검토하고자 하는 것이다. 이를 위 해 위성영상 기반 증발산량 및 토양수분 산정결과 를 장기유출모형의 활용할 수 있는 위성자료-장 기유출 모형의 연계모의 기법을 설계하고, 이를 이용해 한국수자원공사에서 운영중인 다목적댐 유 역 및 댐 개발 예정지에 대해 증발산량, 토양수분 을 산정하고 유출분석을 실시한 뒤 모의된 결과에 적용성을 평가하여 연계기법에 대한 활용성을 검 토하였다.
위성영상모형과 연계를 위한 장기유출모형으
로는 선행연구에서 국내 및 국외에 대해 적용성 이 검증된 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)모형을 선정하였고, 이를 수자원공사에서 관 리하는 7개댐 유역(다목적댐 유역 5곳(용담댐, 충 주댐, 안동댐, 임하댐, 섬진강댐), 댐 개발 예정 지 2곳(대서천, 지천))에 적용하였다. 모형의 적용 을 위해 지형자료(DEM, Land use, Soil)와 관측 자료(Evapotranspiration, Soil moisture, Dam inflow, Streamflow, Rainfall, Weather)를 구축 하였으며, 유출량 모의 결과 용담댐 0.72, 충주댐 0.66, 안동댐 0.77, 임하댐 0.77, 섬진강댐 0.84, 대서천(상옥 지점) 0.44, 지천(구룡 지점) 0.73으 로 대서천 지점을 제외하면 대체로 높은 결정계 수(R2)를 각각 나타냈다. 특히 대서천 유역의 경 우 2004, 2005, 2011년을 제외한 년도의 유출률 이 최대 730%까지 나오는 등 실측자료에서 문제 가 있다고 판단되어 비교적 양호한 2004, 2005년 의 자료를 이용해 모의하였다.
그림 5. 위성영상을 이용한 2012년 월별 토양수분 평균(다중선형회귀모형) 2012년 7월
2012년 10월
2012년 8월
2012년 11월
2012년 9월
2012년 12월
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위성영상모형과의 연계를 위해 SWAT 모형의 모의 결과 중 증발산량과 토양수분을 HRU별로 공 간분포 시키고, SEBAL 및 다중선형회귀모형과의 공간비교를 통해 소유역별로 공간 보정을 실시하 였다. SEBAL 모형은 여름, 겨울 계절간의 증발산 량 편차가 SWAT 모형에 비해 작고 SWAT 모형은 여름철에 증발산량이 SEBAL 모형보다 다소 높게 나타났다. 그림 6~7은 용담댐 유역에서 SEBAL 과 SWAT 모형으로 산정한 공간증발산량을 나타
낸 것이다. 특히 지형의 고저에 따라 증발산량이 분포하는 SEBAL 모형과 달리 토양의 특성 및 토 지피복에 따라 증발산량이 분포하는 양상을 보였 다. 그림 8~9는 SEBAL 모형의 공간증발산량 결 과를 이용해 SWAT 모형의 증발산량 보정을 실 시한 것을 나타낸 것이다. 모형별 특성 차이로 인 해 계절별 증발산량 편차는 발생하나 증발산량이 높게 산정되는 지역과 낮게 산정되는 공간적 분포 특성은 보정이 이루어질 수 있음을 확인하였다.
그림 6. 위성영상을 이용한 월별 증발산량 산정 결과(SEBAL) 2012년 03월
2012년 07월
2012년 04월
2012년 08월
2012년 05월
2012년 09월
2012년 06월
2012년 10월
그림 7. 장기유출수문모형을 이용한 월별 증발산량 산정결과(SWAT) 2012년 03월
2012년 07월
2012년 04월
2012년 08월
2012년 05월
2012년 09월
2012년 06월
2012년 10월
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2012년 03월 2012년 04월 2012년 05월 2012년 06월
그림 9. 위성영상모형과 연계를 통한 장기유출수문모형의 월별 증발산량 보정후 그림 8. 위성영상모형과 연계를 통한 장기유출수문모형의 월별 증발산량 보정전 2012년 07월 2012년 08월 2012년 09월 2012년 10월
2012년 03월 2012년 04월 2012년 05월 2012년 06월
2012년 07월 2012년 08월 2012년 09월 2012년 10월
그림 10~11은 다중선형회귀모형과 SWAT 모 형으로 산정된 토양수분 분포를 각각 나타낸 것이 다. 토양수분은 전체적으로 SWAT에 비해 다중선 형회귀모형결과가 낮은 것으로 나타났으며, 이를 통해 SWAT 모형의 토양수분 값 보정을 실시한
결과 월별 토양수분 공간 분포가 다중선형회귀모 형을 이용해 산정한 결과와 유사하게 나타났다(그 림 12~13).
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연계 적용 뒤 유역의 물수지 산정 결과 보정된 증발산량 및 토양수분만큼 유출량 또한 조정되어 유역 내 수문 요소가 유기적으로 연결되어 있음을 확인하였으며, 보다 향상된 연계기법을 이용해 유
출률 및 수문 요소의 정확한 보정을 할 수 있다면 유역 수자원 관리에 정확성을 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 확인하였다.
그림 10. 위성영상을 이용한 월별 토양수분 산정 결과(다중선형회귀모형)
그림 11. 장기유출수문모형을 이용한 월별 토양수분 산정결과(SWAT) 2012년 7월
2012년 7월 2012년 10월
2012년 10월
2012년 8월
2012년 8월 2012년 11월
2012년 11월
2012년 9월
2012년 9월 2012년 12월
2012년 12월
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4. 맺음말
본 고에서 소개한 기법의 목표는 위성영상을 활 용해 공간적인 증발산량 및 토양수분을 산정하고
장기유출수문모형과의 연계 기법 연구를 통해 지 속가능한 유역 수자원 관리 체계의 기반을 마련하 는 것이다. 이를 위해 미항공우주국에서 제공하는 Terra MODIS 위성영상을 활용하였으나 국내 여 그림 12. 위성영상모형과 연계를 통한 장기유출수문모형의 월별 토양수분 보정전
그림 13. 위성영상모형과 연계를 통한 장기유출수문모형의 월별 토양수분 보정후 2012년 7월
2012년 7월 2012년 10월
2012년 10월
2012년 8월
2012년 8월 2012년 11월
2012년 11월
2012년 9월
2012년 9월 2012년 12월
2012년 12월
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건에 맞는 수자원 관리기법의 개발을 위해서는 기 본 입력 자료로 우리나라에서 운영하는 아리랑 위 성 및 나로 과학위성 등의 활용성을 검토해야 할 것으로 판단된다.
위성영상을 활용한 증발산량 및 토양수분의 산 정은 공간적인 분포를 파악할 수 있어 관측장비 가 설치되어 있지 않은 미관측 지역에 대한 증발 산량 값을 유추할 수 있는 장점이 있으나, 그 정확 도에 대한 검증이 되어있지 않다. 실측 자료를 통 한 비교 검증만이 산정 모형의 정확도를 높일 수 있는 최선의 방법이나 현재 국내에서는 증발산량
과 토양수분의 실측을 위한 관측소가 현저히 부족 하다. 수문조사기본계획(국토해양부, 2010)에 따 르면 2019년까지 25개의 관측소를 설치할 예정이 며, 국립농업과학원에서는 빠르면 올해부터 전국 124지점의 토양수분 관측 자료(표층 10cm, TDR 방식)를 온라인상(농업기상정보시스템 http://
weather.rda.go.kr)에 공유할 계획을 세우고 있 어, 후속 연구를 통해 이들 자료를 활용하여 더 정 확한 검보정이 이루어진다면 본 과업에서의 결과 보다 더욱 향상된 결과를 얻을 수 있을 것이다.
국토해양부. 2011. 수자원장기종합계획 2011~2020. pp. 12
한국수자원공사, 2014, 수문인자 추출을 위한 원격탐사 활용기법 연구
Bastiaanssen, W., M. Menenti, R. Feddes and A. Holtslag. 1998a. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL). 1. Formulation.
Journal of Hydrology 212:198-212.
Bastiaanssen, W., H. Pelgrum, J. Wang, Y. Ma, J. Moreno, G. Roerink and T.
Van der Wal. 1998b. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL).: Part 2: Validation. Journal of Hydrology 212:213-229.
참고문헌
