03
위성영상을 활용한
북한 숙천농업개발구의 농업생산기반 현황 분석
김 관 호 한국농어촌공사 농어촌연구원 [email protected]
1. 들어가는 말
박근혜정부는 통일대박론과 통일준비위원회를 출범시키면서 한반도 신뢰프 로세스에 따른 드레스덴 구상 발표 및 민생, 환경, 문화인 3대통로를 바탕으로 공동번영을 이루고하 하는 의지를 밝힌 바 있다. 현재 북한은 만성적인 경제난 과 식량부족을 개선하기 위해 남북농업협력이 필요하며, 남한은 관련 분야의 교류협력과 북한의 전반적인 인프라 구축에 참여하면서 경제 활성화를 창출할 수 있을 것으로 판단된다.
특히, 북한은 경제특구 5개와 지방급 경제개발구 19개를 2년(’13년∼’14년) 에 걸쳐 대대적으로 발표하고 투자유치를 위한 노력을 기울이고 있으나, 유엔 과 미국 등을 중심으로 한 북한의 경제 제재와 남한의 5.24조치가 해제되지 않 은 상황에서 활발한 투자 유치를 하고 있지 못하는 실정이다. 하지만, 정경분리 를 통해 북한에서 야심차게 진행 중인 경제개발구 중 농업개발구를 중심으로 남북농업교류협력의 물꼬를 틀 수 있을 것이다.
또한, 향후 한반도 통일 정책 추진 등으로 인하여 한반도 통일 농업정책 추 진을 위한 북한 지역의 농업특성과 생산기반에 대한 객관적인 자료가 필요하 다. 최근 1 m 이하의 고해상도 상업용 위성영상의 획득 및 활용성이 증대되고 있고, 영상처리 기술이 확보 되어 있다. 본 연구에서는 GIS와 인공위성영상기 술을 활용하여 북한의 숙천농업개발구에 대한 농업생산기반시설과 토지이용현 황 실태를 분석하고, 이에 따른 생산기반 정비 방안을 도출하여 기초자료로 활 용하고자 하였다.
2. 연구내용 및 방법
본 연구에서는 북한지역 농업생산기반시설 현황을 분석하기 위해 2012년, 2013년 및 2014년도 4월～11월 사이에 촬영된 공간 해상도 1 m의 KOMPSAT-3
<그림 1> 북한에서 발표한 19개 경제개발구
<그림 2> 위성영상 처리 개요
위성영상과 2007년 국토지리정보원에서 제작한 축척 1/25,000의 수치지형도를 사용하였다. 위 성영상의 분석과 GIS 작업은 Erdas Imagine, ENVI, eCognition, AutoCAD Map 및 GIS 소 프트웨어를 사용하였다. 4월에서 11월의 KOMPSAT 영상 사용은 공간해상도에 의한 판독뿐만 아니 라 논, 밭 등의 농경지와 산림지역의 분포 차이 가 잘 드러나기 때문이다. 여름 영상의 경우 수 전지역에 대한 분석은 용이하지만 산록완사면에 서 이루어지는 전작지는 분광적 특성으로 산림 식생, 황무지와 구분이 잘 되지 않는 경향이 있 다. 경작지 분포에 대한 공간적 특성을 GIS로 분 석하기 위해 국토지리정보의 1/25,000 수치지 형도를 이용하여 제작된 수치표고자료 (Digital Elevation Model, DEM)를 사용하였다. 수치 표고자료는 지표면의 경사, 고도분포, 사면방향 등에 대한 정량적 분포에 이용된다. 본 연구에서 는 이러한 정량적 분석의 결과를 통하여 연구지 역의 지형적 특성을 분석하였다.
위성영상, 수치지형도와 DEM 자료는 각각 TM 서부, 중부, 동부 원점 구역으로 통일하였다. 위 성영상의 지상기준점(Ground Control Point, GCP)은 마찬가지로 1/25,000 수치지형도에서 GCP는 영상의 좌표확인이 용이한 도로와 교량 등의 교차점을 중심으로 취득하였다.
영상의 판독은 육안분류를 이용한 토지피복분 류 작업을 수행하였고, 고해상도 영상에서 근래 많이 사용한 객체분류 기법을 적용하여 육안분 류 기법과 정확도를 비교 하였다.
위성영상을 활용한 농업생산기반 현황분석에 있어서는 위성영상 처리결과를 통한 추출매개변 수는 토지이용 및 산림, 농업토지피복분류, 저수 지 내용적 및 시설현황, 용·배수로 제원 및 기계
화경작로, 양수장과 취입보 그리고 농가호수 및 주택형태 등을 분석하였다.
2.1 음영기복도
음영기복도(hill shade)는 지형과 지형도를 보여주기 위한 표면의 빛의 방향에 따른 표현을 만들기 위한 기능이다. 그것은 가상 광원의 위치 를 설정하고 각 위치의 조명값을 계산함으로써 이루어진다. 이 방법은 지도제작 기법 중에서 매 우 일반적인 기법으로서 분석 또는 시각적인 배 치를 위한 지표면의 시각화를 강조한다. 음영기 복의 분석은 셀이 받게 되는 태양에너지의 시간 과 강도를 계산하는데 유용하며, 음영기복 주제 도는 셀의 밝기 값을 이용하여 지표면의 기복을
일반 주택 건물(a) 주택 외 건물(b)
<그림 3> 주택과 주택 외 건물 판독 예시
좀 더 효율적으로 묘사할 수 있다.
2.2 경사도
사면은 수평면에 접하는 면으로 정의할 수 있으며, 이 사면은 고도의 변화율인 기울기와 최대 고도변화 율이 일어나는 방향의 두 가지 요소를 갖고 있다. 전 자를 사면 경사라 하고, 후자를 사면 방위(aspect)라 한다. 수치고도모델을 이용하여 작성하는 사면 경사 도와 방향도는 지형분석의 기본적인 주제도로써 도시 계획이나 여러 가지 적지 선정에 이용된다.
2.3 농업토지피복분류
북한의 실질적인 농업 토지이용현황은 고해상 도 위성영상이라고 해도 현장조사와 검증이 없고, 영상만을 이용하여 판독할 수밖에 없기 때문에 토 지의 실질적 이용을 기준으로 구분하는 토지이용 체계 보다는 위성영상에서 나타나는 토지의 외형 을 기준으로 구분하는 토지피복분류체계를 적용 하였다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3 위성영상에 서 외형으로 나타나는 토지이용 형태를 근거로 육
안판독을 통하여 최대한 세분하였다. 연구지역의 특성에 따라 분류 항목에 차이가 있으나 기본적으 로 도로, 철도, 주택지대, 논, 밭, 산림, 초지, 황 무지, 저수지, 하천 등 항목으로 구분하였다.
2.4 농업생산기반시설
숙천농업개발구에 대한 농업용수 관개체계에 대한 정보가 미흡하여, 육안에 의한 영상판독을 실시하였으며, 북한 이탈주민을 인터뷰하여 판 독의 신뢰성을 확보하였다.
농로의 대상은 논경지 일대에 폭 3.0 m 이상 의 포장 도로를 대상으로 육안 판독하였다. 육안 판독 결과 콘크리트로 포장된 도로의 경우 비포 장도로와 구분이 어려워 직선 형태로 곧게 뻗은 것을 농로로 판단하였다.
2.5 주택건물 및 도로
북한의 주택형태는 크게 아파트, 2～3세대용 연립주택, 단독주택 형태로 구성되어 있다(통일 부, 2010). 위성영상에서 아파트와 연립주택을
1층 건물의 지면 길이(a) 6층 건물의 지면 길이(b)
<그림 4> 구글어스에서 그림자 길이로 건물 높이 예측 방법
<그림 5> 지붕 길이를 감안한 주택 실제 면적 추정
판독하기는 한계가 존재하여 본 연구 대상지에 서는 주택형태를 갖는 모든 주택에 대하여 육안 판독하여 표시하였다.
주택과 주택 외 건물의 판독 기준은 <그림 3>
에서 보는 것과 같이 주택건물은 건물 면적이 작 고 밀집되어있는 곳을 기준으로 판독하였고, 주 택 외 건물의 판독 기준은 건물 면적이 크고 규 칙적이지 않는 곳으로 설정하여 판독을 실시하 였다.
가. 층수 계산방법
층수 계산방법은 본 사업에 사용된 KOMPSAT-3 위성영상의 해상도가 저하되는 이유로 <그림 4>
와 같이 구글어스(google earth)에서 지면의 그 림자 길이로 건물 높이를 예측하였으며, 영상의 촬영각으로 인한 건물 측면의 층수를 토대로 판 독하였다.
나. 주택건물 실 면적 측정 방법
위성영상의 건물 면적 판독은 건물의 지붕을 기준으로 이루어지기 때문에 <그림 5>와 같이 실제 면적과 차이가 발생할 수 있어 실제 면적을 계산할 수 있는 방안을 마련하였다. 웹 사이트에 서 북한 주택에 대한 사진 검색을 통하여 처마의 길이와 실제 주택 길이의 비율을 고려하는 방법 을 이용하였다.
(표 1) 숙천지역 표고 분포
해발고도(m) 면적(㎢) 분포(%)
10.0～20.0 8.01 36.06
20.0～40.0 10.23 46.09
40.0～60.0 2.36 10.61
60.0～80.0 0.85 3.85
80.0～100.0 0.42 1.89
100.0～120.0 0.22 0.99
120.0～140.0 0.06 0.27
140.0～160.0 0.02 0.11
160.0～170.0 0.02 0.1
170.0～ 190.0 0.02 0.1
합 계 22.2 100.00
<그림 6> 숙천지역 표고값 분포도
(표 2) 숙천지역 경사도 분포
경사도(°) 면적(㎢) 분포(%)
0～1.2 11.8 53.2
1.3～3.5 4.1 18.3
3.6～6.3 2.5 11.1
6.4～9.3 1.5 6.6
9.4～12.6 0.9 4.2
12.7～16.1 0.7 3.0
16.2～20.1 0.5 2.1
20.2～25.0 0.2 1.1
25.1 ～44.6 0.1 0.4
합 계 22.2 100.0
× <2-1>
× <2-2>
× × × <2-3>
(c)와 (d)길이는 (a)와 (b)길이의 약 90 %로 계산되었으며 이를 지붕 면적에 적용하면 지붕 면적의 81 %가 실제 면적으로 계산되었다.
3. 결과 및 고찰 3.1 음영기복도
음영기복도 제작 방법에 따라 고도 60 °와 방 위각 300 °도인 광원을 주었을 때 숙천지역의 음 영기복도를 나타낸 것이다. 각 표고 높이를 분석 하면 (표 1)과 같으며, 분석 결과를 살펴보면 숙 천지역의 경우 해발고도 40 m 이하의 지역이 전 체 면적에 82 %를 차지하고 있는 것으로 나타났
다. 그리고, 숙천지역의 표고값 분포도는 <그림 6>과 분석되었다.
3.2 경사도
경사도 분석결과, 연구 지역의 경사도 (표 2) 와 같이 숙천지역에서는 3.5°이하인 지역이 71.5 %를 차지하고 있었다. 연구 대상지역들은 재배작물에 제한을 받지 않고, 기계화 경작시에 도 평지와 같이 작업을 수행할 수 있는 지역이라 고 할 수 있다고 판단된다. <그림 7>은 경사도 분포도를 나타낸 것이다.
<그림 7> 숙천지역 경사도 분포도
<그림 8> 숙천지역의 토지이용 현황도
(표 3) 숙천지역의 토지이용 현황
이용현황 면적(ha) 비율(%) 비고
논 1,225 55.1%
밭 572 25.3%
주택지역 134 6.0%
과수원 111 5.0%
도로 49 2.2% - 도로 : 87km
- 철도 : 4km
저수지 39 1.8%
저수구역 32 1.4%
퇴적지 25 1.1%
묘지 16 0.7%
하천 16 0.7% -용배수로 : 60km
제방 12 0.5%
댐 2 0.1%
합 계 2,223 100.0%
<그림 9> 흥오저수지 위성영상현황
3.3 농업토지피복분류
숙천지역은 전체 면적 2,223 ha중 밭과 논을 포함한 농지가 전체 면적의 80.4 %인 1,797 ha 로 가장 많은 부분을 차지하고 있었다. 농지를 논과 밭으로 세분화 하면 논의 면적은 55.1 % 인 1,225 ha, 밭의 면적이 25.3 % 인 572 ha를 차 지하고 있으며, 그 다음이 주택지역으로 6.0 % 로 134 ha로 나타났다. 숙천지역의 농업 형태상 과수원이 차지하는 비율이 다른 연구지역에 비 하여 높게 나타났는데, 과수원은 전체 비율 5.0 % 인 111 ha로 나타났다. <그림 8>은 숙천지역의
토지이용 현황도를 나타낸 것이고, (표 3)은 토 지이용 현황을 분석한 것이다.
3.4 농업생산기반시설 가. 저수지 현황
연구지역에 위치하고 있는 대표적인 저수지는
<그림 9>에 나타낸 바와 같으며, 북한이탈주민 인터뷰 결과에 따르면 저수지명은 흥오저수지로
<그림 10> GIS에서 저수지 용량 구하기(ESRI,2014)
<그림 11> GIS S/W에서 저수지 용량 계산
<그림 12> 흥오저수지 제원
<그림 13> 숙천지역 하천 및 용배수로 추출 결과
조사되었다. 위성영상을 이용한 분석결과를 살 펴보면, 흥오저수지의 면적은 약 113 ha, 저수지 둘레 6.6 km이며, 저수지 용적은 약 4,199천㎥
으로 추정되었다.
흥오저수지에 대한 실제 저수지의 깊이 등에 정보가 없기 때문에 정확한 용적 계산이 어렵지 만, <그림 10>의 수치표고모형을 이용하여 저수 지의 용적을 구하는 원리로 흥오저수지의 최고 높이와 최저 높이값을 이용하여 최적량을 구하 는 방법 적용하였다. 이와 같은 원리를 GIS 소프 트웨어 제공하는 기능을 이용하여 <그림 11>과 같이 처리하게 되면 약 4,199천㎥로 나타났다.
계산 원리는 저수지 경계를 포함하는 수치표고 모형의 가장 높은 값과 낮은 값을 이용하여 체적 을 계산하는 원리를 적용하였다.
나. 시설 현황
흥오 저수지는 <그림 12>와 같이 필댐으로 추 정되는 제방으로 구성 되어 있는 것으로 추정되 었다. 제방의 높이는 국토지리정보원 1/25,000 수치지형도의 표고 값을 이용하여 추정하였다.
제방 아래 부분의 표고 값이 24 m이고 제방높이 의 등고선 값이 30 m인 점을 감안하여 저수지의 제원을 추정하면, 제방의 높이는 6 m, 제방 길이 286 m, 제방 폭은 약 15 m, 경사길이는 약 33.5 m로 분석 되었다.
기계화 경작로 현황(a) 기계화 경작로 판독(b)
<그림 14> 숙천지역 기계화 경작로 현황
<그림 15> 숙천지역 건물 현황
(표 4) 숙천지역 건물 면적
숙천 일대 주택 건물 주택 외
건물 건물 전체 비고
평균 면적(㎡) 104.56 317.77 126.71
평균 평수(평) 31.69 96.29 38.40 면적 / 3.3㎡
다. 용배수로 추출
숙천 지역의 용배수로를 육안판독 한 결과 용 배수로의 평균 폭은 3 m이며, 용배수로의 총 길 이는 103 km로 나타났다. <그림 13>은 숙천지역 하천 및 용배수로 추출 결과를 나타낸 것이다.
라. 기계화 경작로
숙천 지역에서 기계화 경작로는 약 11 km인 것으로 판독되었다. <그림 5-15>는 해당 지역의 기계화 경작로 현황(a)과 판독 조건(b)을 나타낸 것이다.
3.5 농가호수 및 주택형태 가. 건물 개수 및 면적 현황
숙천 지역을 육안판독 한 결과 총 건물 개수는 2,031채로 주택건물이 1,820채로 89.6 %, 주택 외 나머지 건물들이 211채로 10.4 %로 판독되었
다. <그림 15>는 숙천지역 건물현황을 나타낸 것 이다.
이 연구지역의 건물 면적 계산은 위성사진으로 판독이 되는 건물들을 스크린 디지타이징하여 계 산하였으며, 주택건물의 평균 면적은 104.56 ㎡ 로 나타났고, 평수는 31.69평이다. 주택 외 건물 들의 평균 면적은 317.77 ㎡이고, 평수는 96.29 평으로 나타났다. (표 4)는 숙천지역 건물 면적
(표 5) 숙천일대 건물 실면적
숙천 지역 주택 건물 주택 실 면적
평균 면적 104.57 ㎡ 84.70 ㎡
평균 평수 31.69 평 25.67 평
폭 넓이(m) ～3.0m 3.1～6.0m 6.1～9.0m 9.1 m 이상 총 연장
도로 길이(km) 48.741 33.142 5.317 - 87.20
비 율(%) 55.90 38.01 6.10 - 100.00
<그림 16> 숙천지역 도로 폭에 따른 현황
을 보여 주고 있다.
나. 주택건물 실 면적 측정
숙천지역의 주택건물 및 실 면적측정을 정리 하여 나타낸 것이 (표 5)와 같다. 주택 실 면적은 84.70 ㎡로서 약 25 평형 정도였다.
다. 도로
연구지역의 도로는 영상의 판독 능력과 우리 나라 1/5,000 수치도화의 실폭묘사 기준인 폭을 3 m 간격 이상의 도로를 판독하였다. <그림 16>
에서 보는 바와 같이 숙천 일대 도로현황은 3.0 m 이하의 도로가 전체 도로의 55 %, 3.1 m～6.0 m 도로가 약 38 %를 나타났다. 숙천지역은 폭 9.0 m 이상의 도로가 없는 것으로 나타났다.
4. 맺음말
4.1 위성영상분석의 성과
본 연구에서는 북한의 농업생산기반 실태를 분석하는 경우 무감독분류 기법보다는 육안 분 류 기법을 이용하여 판독의 정확성을 높였다. 북 한 지역 농업생산기반 분석에 고해상도 위성영 상자료를 이용하는 방법은 여러 측면에서 용이 함을 알 수 있었다. 첫째, 다양한 대규모 공간의 정보를 일시에 얻는데 효과적이다. 북한 지역과 같이 접근불능지역에 대하여 위성을 이용하지 않고서는 농업생산기반과 토지이용의 모습을 전 체적으로 한 눈에 파악할 수 있는 방법은 거의 없다고 판단된다. 둘째, 지리정보와 원격탐사 기 법을 적용하여 정량적이고 객관적인 분석이 가 능하다는 것이다. 다중분광 센서가 탑재된 위성 영상의 분광특성을 이용하여 토지피복 분류와 같은 인문적 이용현황을 정량적으로 분석할 수 있으며, 지리정보나 원격탐사기술을 접목하여 각종 GIS 공간분석기법을 이용하여 부가적인 정 보를 추출할 수 있었다. 셋째, 다른 자료와의 연 계·통합분석이 쉽게 이루어지며, 여러 시기에 걸
쳐 촬영된 영상이나 자료를 이용하여 시계열적 자료로 축적할 수 있었다. 디지털 형태의 자료인 위성영상은 다른 공간데이터와 연계·통합하여 다양하게 분석될 수 있으며, 시계열적으로 데이 터를 수집할 경우 변화탐지와 예측이 가능하다.
또한, 해외 위성해상도의 제한 정책이 점차적으 로 없어짐에 따라 향후 25 cm급의 위성영상이 상업용으로 공급된다면 더욱 정확하고 정밀한 농업생산기반 파악이 쉬울 것으로 예상된다. 북 한지역에 대한 공간정보 확보를 위하여 국토지 리정보원에서 제작한 1/25,000 기반의 연속수 치지형도를 활용하게 되면 자료의 분석 및 활용 이 쉬울 것으로 판단된다.
4.2 위성영상분석의 한계
위성영상의 해상도가 향상되었다고는 하나 현 재의 위성해상도를 가지지고서는 북한과 같이 현장 접근이 안 되는 상황에서는 판독의 정확도 가 떨이질 수 밖에 없다. 이를 보완하기 위한 참 조자료 등을 충분히 갖추고 있을 때는 이러한 한 계를 극복할 수 있으나, 제한적인 북한 자료의 접근으로 한계가 존재하였다.
위성영상의 경우 탁도가 심한 하천에 대한 물 의 깊이를 측정할 수 없어, 연구 대상지역의 하 천이나 저수지의 깊이를 측정하는데 한계가 있 었다. 이로 인해 저수지의 정확한 용량 산출이나 하천준설 계획 및 용수량을 파악하기에는 어려 움점이 있었다. 광학위성영상의 경우 일반적인 디지털카메라와 원리가 비슷하여 햇빛이 없거나 어두우면 대상지역에 대한 현황 파악이 불가능
하고, 촬영당시에 구름, 연무, 황사 등으로 인하 여 판독이 안 되는 경우가 있어서 원하는 날짜의 영상 데이터를 얻는 데도 한계가 있었다.
감사의 글
본 연구는 한국농어촌공사 자체연구비를 지 원받아 농어촌연구원에서 수행한 연구보고서입 니다.
참고문헌
1. 박용석, 2014, 북한 경제특구의 개발 동향 및 시 사점, 한국건설산업연구원, p4∼42.
2. 북한지역정보넷(www.cybernk.net).
3. 이유진, 2015, 북한의 농업개발구 선정 원인과 성공 요인 분석, 북한연구학회보 제19권 제1호.
4. 통계청, 2011, 원격탐사기술을 활용한 주요 농 산물 생산량 추정기법 개발.
5. 통계청, 2013, 2013 북한의 주요통계지표.
6. 통일부. http://www.unikorea.go.kr
7. 한국한공우주연구원(KARI), 2014, http://www.
kari.re.kr/sub0102010101
8. Trimble, 2014, eCognition Developer Reference Book, http://www.ecognition.com/
9. Yakhdani, M.F. and A. Azizi, 2010, Quality assessment of image fusion techniques for multisensor high resolution satellite images (case study: IRS-P5 and IRS-P6 satellite images, International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Vienma, Austria, July 5-7, p204∼209.
