Study on Application Plan of Forest Spatial Informaion Based on Unmanned Aerial Vehicle to Improve Environmental Impact Assessment

* 이 연구는 2018년도 한국환경산업기술원의 지원으로 "환경정책기반공공기술개발사업(2016000210001)"의 지원을 받 아 수행된 연구입니다.

First author : Sung, Hyun-Chan, Center For Environment GIS/RS, Korea University, Professor,

Corresponding author : Jeon, Seong-Woo, Department of Environmental Science & Ecological Engineering,

Tel : +82-2-3290-3043, E-mail : [email protected]

Received：16 October, 2019. Revised：10 December, 2019. Accepted：26 November, 2019.

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환경영향평가 개선을 위한 무인항공기 기반의 산림공간정보 활용 방안 연구*

성현찬¹⁾․주용언²⁾․전성우³⁾

1)고려대학교 환경GIS/RS 센터 교수 · ²⁾고려대학교 환경생태공학부 학생 ·

3)고려대학교 환경생태공학부 교수

Study on Application Plan of Forest Spatial Informaion Based on Unmanned Aerial Vehicle to Improve

Environmental Impact Assessment*

Sung, Hyun-Chan

· Zhu, Yong-Yan

and Jeon, Seong-Woo

1)Center For Environment GIS/RS, Korea University, Professor,

2)Department of Environmental Science & Ecological Engineering, Korea University, Student,

3)Department of Environmental Science & Ecological Engineering, Korea University, Professor.

ABSTRACT

UAVs are unmanned, autonomous or remotely piloted aircraft. As UAVs become smaller, lighter

and more economical, their applications continue to expand. Researches on UAVs in the field of re-

mote sensing show development methods and purposes similar to those on satellite images, and they

are widely used in studies such as 3D image composition and monitoring. In the f ¹⁾ ield of environ-

mental impact assessment(EIA), satellite information and data are mainly used. However, only low-res-

olution images covering long distances and large-scale data allowing for rough examination are being

provided, so their uses are seriously limited. Therefore, in this paper, we construct spatial information

of forest area by using unmanned aerial vehicle and seek efficient utilization and policy improvement

in the field of environmental impact assessment. As a result, high-resolution images and data from

UAVs can be used to identify the location status of SEIA, EIA, and small scale EIA project plans and to evaluate detailed environmental impact analysis. In addition, when provided together with info- graphics about Post-environmental impact investigation, it was confirmed that the possibility of peri- odic spatial information construction and evaluation can be used throughout the entire project contents and project post-process.In order to provide sophisticated infographics for the EIA, drone photography and GCP surveying methods were derived.The results of this study will be used as a basis for improv- ing high-resolution monitoring and environmental impact assessment in the forest sector.

Key Words : Unmanned Aerial Vehicle, Aerial photograph, LiDAR, Forest monitoring, Environment Impact Assessment,

I. 서 론

무인항공기(Uumanned Aerial Vehicle, UAV) 는 사람이 탑승하지 않고, 공기역학적 힘에 의해 부양하여 자율적으로 또는 원격조종으로 비행하 는 항공기를 의미한다. 국내의 항공안전법상(제5 조 5항)에서는 “사람이 탑승하지 아니하는 것으로 서 무인동력비행장치의 경우 연료의 중량을 제외 한 자체중량이 150킬로그램 이하인 무인비행기, 무인헬리콥터 또는 무인멀티콥터, 무인비행선의 경우 연료의 중량을 제외한 자체중량이 180킬로 그램 이하 이고 길이가 20미터 이하인 무인비행 선”으로 규정되어 있다. 무인항공기는 이착륙이 용이하여 과거 주로 정찰, 표적을 위한 군사용으 로 개발되어 사용되어 왔으나, 현재 기체의 소형 화, 경량화 및 높은 경제성까지 확보됨에 따라 농 업, 통신, 기상관측, 개인촬영 등 분야 및 재난안전 에 이르기까지 활용 범위가 계속 확대되고 있다.

이러한 광범위한 활용에도 불구하고 군집구조상 양상이 복잡한(Kim et al., 2013) 산림정보 분야에 서는 활용이 비교적 제한적이었다.

무인항공기 관련 연구와 기술은 위성영상과 유사한 발전 방식을 보이고 있으나(Song., 2019), 위성영상을 이용한 모니터링은 위성의 재방문 시기의 적시성을 요하기 때문에 원하는 시계열 모니터링에 한계가 존재한다. 무인항공 기를 활용하여 산림지역을 촬영할 경우 원하는

시기 고정밀․고해상도 영상 데이터 취득이 가 능한 장점이 있다. 이러한 장점으로 인해 국내 에서 UAV와 관련된 논문이 2014년 이후 급격 히 증가하고 있는 상황이다(Moon et al., 2018).

환경부의 환경영향평가 정보지원시스템(Envi- ronment Impact Assessment Support System:

EIASS)은 환경영향평가의 활용 확대를 위한 목적 을 구축 운영되고 있어 환경영향평가서의 지역개 황도와 같은 정보를 수집하여 PDF문서형태로 저 장 및 보급되기 때문에, 모든 환경영향평가 자료 를 공간정보로 구축하는 것에 한계가 있다(Song et al., 2015; Cho and Lee, 2019). 또한, 수집된 다양한 공간정보는 대부분 전체 사업지, 인근지와 의 관계정도만 파악할 수 있는 대축척의 자료만 제공되어, 그 활용이 제한적이며 효율적으로 활용 되기에 어려움이 있다.

따라서, 본 연구에서는 일반적으로 드론 (Drone)이라고 소개되는 초소형 무인항공기를 중심으로 산림지역을 대상으로 공간정보를 구 축하고 이를 통한 환경영향평가 분야에서의 공 간정보 수집 및 정책적 활용 확대 방안을 연구 하는 것이 목적이다.

II. 연구데이터 및 방법

1. 대상지 현황

연구대상지는 산림지역의 공간기반 식생정보

1st Gongju Samcheok Date 18.09.12 18.10.22

Altitute 200m 200m

Overlay

rate 80/80 80/80

Time 43min 47min

Resolution 11cm 11cm

2nd Gongju Samcheok

Date 18.11.13 18.11.29

Altitute 200m 200m

Overlay

rate 80/80 80/80

Time 44min 45min

Resolution 10cm 10cm

Table 1. Date of UAV scanning 를 구축하기 위하여 다양한 식생 및 산림구조를

포함하며 초지와 관목이 다수 존재하는 지역으 로 전국적인 지형 및 식생분포를 고려하여 1차 적으로 동, 서지역을 대표할 수 있는 대상지를 선정하였고, 그 중에서도 UAV로 촬영하기에 적합한 소규모 지역으로 면적 1km

내외인 산 림지역으로 한정하여 최종적으로 충청남도 공 주시 우성면 보흥리 산80 일원과 강원도 삼척시 근덕면 덕산리 산43 일원 총 2개 지역을 대상으 로 연구를 진행하였다(Fig. 1). 현장조사를 통해 표본조사를 실시한 결과, 공주지역의 주요 식재 목은 굴참나무(Quercus variabilis Blume), 상수 리나무(Quercus acutissima), 리기다소나무 (Pinus rigida) 등을 비롯한 10 목 16과 21속 28 종이 조사 되었고, 삼척지역은 소나무(Pinus densiflora), 곰솔(Pinus thunbergii) 등 12목 15 과 18속 25종이 조사되었다.

Figure 1. Location of UAV scanning surveys.

2. 연구방법

1) UAV 촬영 사전준비

UAV 촬영을 위해서는 비행과 촬영에 관한 사전 비행 승인 허가를 받고, 날씨와 환경의 변 화에 민감하기 때문에 우수한 품질의 고정밀․

고해상도 정사영상을 제작하기 위해 기상요소 와 태양각도 등을 고려하여 적합한 촬영시기를 결정해야 하는데, 산림 수목의 시계열에 따른

울폐도 및 LiDAR Point의 투과성을 고려하여 9~10월에 1회차, 11~12월에 2회차 촬영을 각각 실시하였다(Table 1).

2) UAV 기반 촬영 및 광학(RGB) 영상 구축 수행하기 전 대상지 주변 환경을 파악하고 고 지대 산림지역의 풍향 및 풍속 등 촬영 여건의 확인을 위해 2-3회에 걸친 사전비행을 실시하였 으며, 본 연구와 같이 촬영 대상지역이 대부분 산림지역인 경우 이․착륙을 위한 공간의 확보 가 용이하지 않아 수직 이․착륙이 가능한 고정 익 형태의 ‘FireFLY6 Pro’ 모델(Table 3)을 활용 하였는데, 이 기체의 경우 회전익 기체의 이․

착륙 시 장소의 제약이 적은 장점과, 고정익 기 체의 넓은 비행면적 등 장점을 동시에 가지고 있다. 1회 비행면적 대상지의 지형에 따라 0.5~3.0km

이고, 광학영상 촬영에 활용된 센서 는 Red, Green, Blue, Red edge, NIR 등 총 5가 지 밴드의 취득이 가능한 센서를 사용하였다.

대상지 대부분 지역이 수목으로 구성되어 있

음에 따라 영상처리 시 매칭을 위한 특징점이

부족할 수 있으므로 위치정확도 확보와 영상 매

칭을 위한 목적으로 대공표지 설치 및 지상기준

ID X Y Z

Gong ju

gj_004 204183.186 427352.774 48.103 gj_007 204346.310 427629.183 36.783 gj_008 204612.793 427913.571 18.104 gj_009 205259.344 427973.705 14.558 gj_011 205312.442 426803.616 23.544 gj_012 205172.821 426525.719 22.623 gj_013 204953.868 426531.194 49.376

Sam cheok

sc0 398651.789 531699.823 21.511 sc1 398686.378 531713.098 34.922 sc2 398790.249 531714.040 60.319 sc3 398855.652 531737.069 80.202 sc4 398886.162 531755.277 86.689 sc5 399393.050 531156.916 58.619 Table 2. GCP Information

Figure 3. Image processing flowchart

점 측량을 진행하였다(Fig. 2, Table 2).

Figure 2. Installation of air-photo signal and surveying GCP

촬영된 영상의 자료처리는 다양한 스케일에 서 후보 특징점을 찾은 다음, 특징점들의 안정 성을 검사하여 정확한 특징점을 선별하고 영상 간 특징점 군의 대응관계를 결정한 후 UAV영 상정합에 가장 적합한 자동항공삼각법 (Automatic Aerial Triangulation, AAT)을 통해 기하보정을 수행하였으며, 영상의 품질 및 출력 형식을 설정 후 프로세싱을 통해 포인트 클라우 드 및 메쉬를 생성하여 최종적으로 각 대상지 별 정사영상을 구축하였다(Figure 3).

3) UAV 기반 LiDAR 촬영 및 데이터 처리 UAV 기반 LiDAR 촬영은 LiDAR 센서를 비 롯한 GNSS/INS, 기타 센서의 연결을 위한 통합 보드 등을 회전익 기체에 탑재하여 기체 프레임 과 센서간 결합을 통해 촬영을 실시하였다 (Table 3). UAV LiDAR 촬영은 광학영상 촬영 과 마찬가지로 스트립 촬영을 계획하였고, 평면 과 스캐너의 스캔 각도를 90도로 가정했을 때 같은 지점 최소 두 번 스캔할 수 있는 수준으로 촬영 대상지 전 지역이 모두 스캔될 수 있는 충

분한 중복도로 계획하여 촬영하였다. 특히, UAV LiDAR 촬영은 대부분 동일한 고도로 촬 영되는 영상촬영과 달리 LiDAR 사거리의 한계 와 일정한 지상도달 Point 개수 유지를 위해서 지표의 모양을 따라서 비행(Terrain Follow)하는 방식이 중요한데, 본 연구에서는 지표의 형상 파악을 위해 구글어스의 지형데이터 및 대상지 UAV 광학 촬영을 통해 생성된 DSM(Digital Surface Model) 자료 등을 활용하여 비행계획을 수립하였다(Figure 4).

취득 한 데이터는 후처리를 위해 지오레퍼런

싱 과정을 수행하고 LiDAR 데이터의 포인트 클

라우드 생성을 하였다. LiDAR 촬영에 의해 취

득된 데이터는 Point 형태의 자료로써 기본적으

로 취득되는 수치표현자료 DSM과 수목과 지면

을 분류한 수치지형자료 DTD(Digital Terrain

Data)로 제작하여 활용하였다.

Model

name XQ-1400VZX FireFLY6 Pro

Image

Size 1.4m x 1.4m x 0.68m

1.5m*0.95m (width x length) Flight

time 35~40min 45min

Flight speed (max)

8m/s, Max 12m/s 60km/h Table 4. UAV used for scanning research area

Figure 4. LiDAR Scanning Waypoint

Figure 5. Existing Environmental Imapct Assessment Regional Survey Map Case

마지막으로 검증을 위하여 각 지역마다 광학 및 LiDAR(Point Cloud) 촬영 결과에서 유사지 점을 무작위로 10점 선점하여 평면 및 수직위치 정확도를 검토하였다.

4) 환경영향평가 활용방안

환경영향평가 시행령 제2조 제2항(2019.07)에 따른 환경영향평가분야의 평가는 환경영향평가 법 제6조(2018.12)에 따른 환경영향평가등의 대 상지역에 대한 현지조사 및 문헌조사를 기초로 환경영향을 과학적으로 예측․분석하는 방법으 로 하여야 한다. 하지만, 그동안 개발사업의 환 경영향평가 업무 등 현장이 넓어 광역적인 현장 대응이 곤란하거나, 공간적인 제약 때문에 접근 이 어려운 지역의 평가 및 관리여부를 위성영상 이나 서류에 의존함으로써 평가 및 관리부실이 발생하는 경우가 존재한다. 또한, 환경영향평가 정보지원시스템 지역개황도를 문서형태(PDF) 로 수집, 저장 및 보급되고 있다. 따라서, 환경영 향평가서 내부의 공간정보를 단순히 ‘종이지도’

의 개념으로 인지하고 있어(Jang et al., 2019) (Figure 5), 환경영향평가서 작성 시 평가목적에 따른 다양한 공간정보 자료 구축이 필요하다.

따라서, ‘환경영향평가법’(2018)과 ‘환경영향 평가서 등 작성 등에 관한 규정’(2018)에서 제시

하고 있는 전략환경영향평가서, 환경영향평가 서, 소규모 환경영향평가서, 사후 환경영향조사 서의 평가서 구성을 파악하고, 기존의 평가유형 별, 단계별 UAV 기반 고해상도 영상 정보의 활 용방안을 모색하였다.

III. 결과 및 고찰

1. UAV 기반 광학(RGB)영상 및 LiDAR 데이 터 구축

1) UAV 기반 광학 및 LiDAR 데이터 구축

UAV를 통해 촬영된 광학영상과 LiDAR 데

이터에 대하여 전처리 과정을 수행 후 각 대상

지 촬영 회차 별로 구축을 하였다. 전체적으로

볼때 1차와 2차 촬영시기에 따른 계절변화가 뚜

렷하게 나타났다. 광학영상은 대상지내 활엽수

의 분포 정도에 따라 변화정도를 탐지할 수 있

고, LiDAR 데이터는 1회차(잎이 많은 시기)에

Figure 6. Overlay data of area(L:Gongju, R:Samcheok)

:

:

Figure 7. Review data accuracy 서는 DSM이 잘 나타난 반면, 2회차(잎이 떨어

진 시기) 촬영에서는 Point 투과율이 높아지면 서 DTM과 개체목의 수간 형태가 더 잘 나타났 으므로, 1회차 및 2회차 촬영 결과를 통합하여 분석에 사용하였다. UAV기반 고해상도 광학 및 LiDAR 데이터를 활용한 산림공간 모니터링 은 환경영향평가 사전조사 및 기타 현장조사 이 전 단계에서 간편하게 대상지내 원하는 내용을 확인하는데 활용될 수 있는 매우 효과적인 모니 터링 방법이 될 수 있다(Figure 6).

2) 위치정확도 검증

광학 및 LiDAR 전처리 과정을 거친 데이터 에 각 지역별 유사지점을 무작위로 10점 선점하 여 평면 및 수직위치 정확도 검증을 진행하였다 (Fig. 7). 검증된 정확도는 결과물의 절대 위치가 정확도가 아닌 광학과 LiDAR 영상간의 상태적 위치정확도를 나타낸 결과로서 다음과 같다.

각 지역별 광학결과와 LiDAR의 유사지점을 무작위로 10점 선점하여 검토한 후 평균 결과를 보면 공주지역은 평면 0.05m, 수직 0.36m로 나 타났고, 삼척지역은 평면 0.07m, 수직 0.19m로 나타났다(Table 4). 이는 산림지역의 특성상 지 상기준점의 설치와 균일한 분포가 어려움에 따 라 지상기준점으로부터 거리가 먼 일부 지점에 서 상대적으로 큰 오차가 발생하였으나, 전반적 으로 비슷한 정확도를 유지한 것으로 판단되며 2개지역의 광학과 LiDAR간의 위치정확도 검증

결과로서 유의미한 것으로 사료된다.

2. 환경영향평가 활용 방안 1) 계획의 입지현황 파악

a) 사업의 개요 부분

기존 계획지구의 전반을 수평적으로 파악하

기 위하여 ‘네이버’나 ‘다음’ 인공위성 사진을

활용하고 있는데, 인공위성사진은 기존과 같이

참고자료로 제시하여 활용하는 반면, UAV 광

학(RGB)영상 정보는 계획지구 전체와 주변 지

역을 조감도와 같이 볼 수 있도록 제시하고, 계

획지구 중 보전지역, 산림, 농지, 습지, 저수지,

하천 등과 같이 개발에 따라 훼손될 지역에 대

해서는 해당 토지이용 유형별로 확대하여 제시

하도록 하면(Fig. 8), 계획지구 내 훼손될 지역에

서의 수목의 밀도, 침엽수와 활엽수의 여부, 습

지의 상태, 저수지의 수변부 상태, 논과 밭의 구

분 등이 가능하여, 실제 해당 계획지구가 보전

가치가 있는 지역인지 개발이 가능한 지역인지

여부를 쉽게 파악 가능하다.

RGB LiDAR

⊿XY ⊿Z

X Y Z X Y Z

Gongj u

1 205222.535 426622.292 22.77 205222.540 426622.380 23.22 0.09 -0.45 2 205209.241 426618.832 24.268 205209.280 426618.860 24.63 0.05 -0.36 3 205209.014 426618.535 24.143 205209.030 426618.560 24.45 0.03 -0.31 4 205208.355 426617.419 24.04 205208.380 426617.430 24.38 0.03 -0.34 5 205207.360 426617.113 24.493 205207.350 426617.100 24.27 0.02 0.22 6 205206.754 426615.414 23.831 205206.770 426615.420 24.13 0.02 -0.30 7 205210.117 426620.329 25.267 205210.160 426620.360 24.77 0.05 0.50 8 205216.097 426627.426 22.956 205216.020 426627.390 23.39 0.09 -0.43 9 205226.126 426626.863 24.549 205226.090 426626.870 24.36 0.04 0.19 10 205222.807 426622.643 22.794 205222.780 426622.600 23.26 0.05 -0.47

Average 0.05 0.36

Sam cheok

1 398648.155 531703.311 21.776 398648.125 531703.309 21.337 0.03 0.44 2 398640.953 531696.791 20.962 398640.931 531696.797 21.123 0.02 -0.16 3 398640.678 531697.015 21.033 398640.668 531697.013 21.122 0.01 -0.09 4 398612.456 531675.154 20.261 398612.491 531675.160 19.909 0.04 0.35 5 398779.702 531734.151 65.692 398779.762 531734.151 65.981 0.06 -0.29 6 398594.900 531650.136 18.706 398594.905 531650.154 18.826 0.02 -0.12 7 398581.302 531626.351 17.459 398581.216 531626.001 17.609 0.36 -0.15 8 398579.627 531625.014 16.934 398579.681 531625.046 16.885 0.06 0.05 9 398575.071 531612.539 15.731 398575.118 531612.582 15.618 0.06 0.11 10 398572.513 531606.274 15.975 398572.520 531606.264 16.146 0.01 -0.17

Average 0.07 0.19

Table 4. Relative position accuracy comparison (m)

Figure 8. Example of detailed situation identificaton of target site reflecting drone image information (Gongju))

또한, 계획부지의 접근이 어려운 지역도 파악

할 수 있도록, ‘UAV 광학영상 정보’는 부지를

저고도, 중고도, 고고도로 나누어 조망한 사진을

제시하고(Figure 9), 부지를 일정 높이에서 동서

남북의 4방향, 8방향 등 모든 방향을 조망하는

사진들을 모두 촬영하여 제시하도록 하면

(Figure 10), 계획지구의 정확한 부지 상황이나,

걸어서 접근이 어려운 보이지 않는 지역 전체를

선명하게 볼 수 있고 부지 현황을 명확히 파악

할 수 있어, 주변 생태축과 연계된 지역인지, 주

변 개발지와 연계되어 훼손지가 많은지, 보전가

치가 있는 지역인지 개발 가능한 지역인지 여부

를 쉽게 파악 가능할 수 있다.

Figure 9. Example of altitude view reflecting drone image information(Samcheok)

Figure 10. 8-way view of the target site by reflecting drone image information(Gongju)

a) 토지이용계획 부분

기존의 토지이용계획 단계에서의 지형도 위 에 토지이용계획을 중첩한 도면은 그대로 제시 하여 활용하고, UAV 기반 식생층위 분석결과

를 기반으로 그 위에 토지이용계획도를 중첩한 도면을 제시하도록 하면 계획지구 내 산림식생 의 층위구조에 따른 온정성과 자연림의 훼손 여 부, 토지이용에 따라 보호해야할 식생이 훼손되 는지 등 해당 계획지구 내에서 토지이용에 따른 훼손 상황과 토지이용의 조정 가능성을 쉽게 파 악 가능하다(Figure 11).

Figure 11. Example of overlapping land use plans reflecting drone-based vegetation vertical results

또한, 다음 그림과 같이 ‘드론 광학영상 정보 를 기반으로 그 위에 입지도/토지이용계획도를 중첩한 도면을 제시하도록 하면 (Figure 12) 각 입지/토지이용 대안에 따라 산림, 농지 등에서 수목의 밀도, 침엽수와 활엽수의 여부, 인공림과 자연림의 훼손 여부, 어떤 식생이 훼손되는지, 보전할 지역이 훼손되는지 등 해당 계획지구 내 에서 각 입지/토지이용 대안에 따른 훼손 상황 을 쉽게 파악하고, 가장 바람직한 대안 선정이 가능하다.

Figure 12. Example of overlapping location/land use

plan with drone image information.

b) 동식물상 부분

기존의 현존식생도와 생태자연도 및 녹지자 연도는 그대로 제시하여 활용하고, 드론 기반 인공림․연림 분석 및 식생층위 분석결과(전성 우 등, 2019)를 병행하여 제시하면(Figure 13), 기존 제시된 환경주제도의 정확성 여부를 비교 하여 파악할 수 있고, 인공림과 자연림의 분포, 층위구조, 생육상태, 수림 밀도 등을 동시에 파 악할 수 있어, 부지 내 녹지자연도와 생태자연 도 분포상황의 검증이 가능하다. 또한, 실제 해 당 계획지구의 녹지자연도와 생태자연도 등급 이 높아 보전가치가 있는 산림이 훼손되는지, 보전가치가 없는 산림이 훼손되는지 여부와 전 체적인 식생의 상황을 정확히 파악 가능하다.

Figure 13. Example of drone-based vegetation vertical analysis(left) and artificial and natural forests(right).

2) 계획의 세부적인 환경영향 분석 a) 경관 현황 부분

기존의 ‘경관현황도’에 활용된 인공위성 사진 대신 ‘드론 광학영상 정보’를 활용하면, 해상도

가 높아 확대와 축소가 가능하여 산림, 농지 등 에서 수목의 밀도, 인공림과 자연림의 여부, 생 육상태, 논과 밭의 구분 등 실제 해당 계획지구 가 경관적으로 보전가치가 있는 지역인지 여부 와 전체적인 경관의 상황을 쉽게 파악 가능하다 (Figure 14).

Figure 14. Identify the landscape of the target area by reflecting drone iamge informaion

또한, 계획부지의 접근이 어려운 지역도 파악 할 수 있도록, 부지를 일정 높이에서의 동서남 북의 4방향, 8방향 등 모든 방향을 조망하는 사 진들을 모두 촬영하여 제시하면(Figure 10), 계 획지구의 정확한 부지 상황이나, 걸어서 접근이 어려운 보이지 않는 지역 전체의 경관상황을 선 명하게 볼 수 있고 부지 현황을 명확히 파악할 수 있어, 주변 생태축과 연계된 지역인지, 주변 개발지와 연계되어 훼손지가 많은지 등을 통한 경관의 민검성과 현황을 쉽게 파악 가능하다.

b) 경관예측 부분

조망점의 선정과 조망점에서의 경관 시뮬레

이션에서도 기존의 인공위성 사진과 눈높이의

사진 대신 ‘드론 광학영상 정보’로 대체하여 제

시하면, 식생이 양호하거나 경관이 양호한 지점

을 파악할 수 있고, 조망점의 위치선정에 대한

검토와 추가 조망점의 설정 파악이 가능하다.

Figure 16. 8-way static simulation image overlay after drone-based data development

특히, 해양을 포함하거나 해안에 위치한 개발의 경우, 해양의 일정 지점(선박의 항로에서 조망 되는 경관 파악)에서 조망점을 설정하고, 해안 의 개발 부지를 바라본 개발전의 정면 사진, 좌 측면, 우측면 사진과 개발후의 정면, 좌측면, 우 측면 시뮬레이션 사진을 제시하면, 조사자의 접 근이 어려운 지점, 즉, 해안에서 개발부지를 바 라볼 수 있도록 함으로서, 기존에 볼 수 없었던 개발 후의 해안 경관의 변화를 명확히 파악할 수 있을 것이다(Figure 15).

Figure 15. View point selection at coastal view point by reflecting drone image information (Samcheok))

또한, 부지를 일정 높이에서 촬영한 드론 기 반 LiDAR와 광학영상 위에 개발 후의 시설물 (건출물)을 중첩한 8방향 정지 시뮬레이션 영상 들을 모두 제시하면(Figure 16), 기존 눈높이의 조망점 뿐만아니라 원하는 높이의 조망점에서 개발 후 경관의 변화를 쉽게 파악할 수 있게 될 것이며, 주변과 비교하여 실제 건축물과 시설물 의 높이(아래 그림은 80m)도 비교하여 가늠할 수 있어 건축물과 시설물의 경관영향 등 경관의 평가에 도움을 줄 수 있다.

3) 사후 환경영향조사서

사후 환경영향조사서의 목차는 ‘1. 사업 개

요’에서 ‘7. 환경영향조사결과 종합평가’에 이르 기까지 보통 7개의 장으로 구성되는데, 7개의 장 중 ‘4.환경영향조사결과 비교․분석’ 1개의 장에서 ‘지형지질’ 및 ‘토지이용’을 확인하는 부 분에 드론영상 정보의 반영이 가능한 것으로 판 단된다. 토지이용계획도와 공사 진행사항의 평 면사진은 그대로 제시하여 참고자료로 활용하 고, 시기별, 공사단계별 토지이용계획도를 중첩 한 도면을 함께 제시하면(Figure 17), 토지이용 계획대로 원형보전녹지가 제대로 보전되고 있 는지, 기존 계획경계선대로 산림의 벌채가 이루 어 지는지, 단계별 공구별로 벌채와 지형의 변 화가 이루어지고 있는지, 토지이용의 변경은 없 는지 등 사업지구 내에서 토지이용에 따른 전체 적인 공사 진행사항을 쉽게 파악 가능하다.

4) 구체적인 정책 활용방안 및 개정안 a) ‘사전입지상담 운영지침’(2005.10.24. 제 정, 2011.7. 개정)의 개정내용

‘사전입지상담’ 시, ‘드론영상 정보’를 활용한

■ 사전입지상담 운영지침

(2005.10.24. 제정, 2011.7. 개정) 개정안

제2장 사전입지상담 절차 등 6. 사전입지상담 구비서류

가. 사전입지상담을 위한 구비서류는 다음과 같다.

5) 사업지역의 식생, 개발현황 등을 파악할 수 있는 사진, ‘광학 드론영상 정보’(대상지역이 광범위하여 구비할 수 없는 경우는 제외한다)

7. 스크리닝

라. 환경적 입지 적정성 검토

1) 협의기관의 장은 나목 및 다목의 검토결과 입지가 적합한 것으로 검토된 경우에는 다음 각목의 환경정보를 기초로 별표 2의 체크리스트를 통하여 검토하고 사전환경성검토 시 또는 환경영향평가 시 예상되는 협의방향을 제시할 수 있다.

가) 국토환경성평가지도 나) 생태․자연도

다) 항공사진 또는 위성사진(광역지역), ‘광학 드론영상 정보’(광역지역 및 일반지역) 라) 사전환경성검토 업무편람

마) 기 협의사례

바) 현장 확인 및 전문가 등의 자문 등 Figure 17. Example of Overlaying Land Use Plan

by Development Stages.

다면, 첫째, 기존에 활용하던 사진보다도 더 명 료한 주변상황과 부지상황을 파악할 수 있을 것

이며, 둘째, 현장을 가보지 않아도 실시간으로 고도별, 조망지점별, 전체 혹은 일부의 확대 등 을 통해 대상부지의 입지상황을 실제와 같이 파 악 가능함으로서, ‘사전입지상담’제도의 시간절 약과 실효성, 효율성, 정확성을 높여줄 수 있을 것이다.

‘환경영향평가서등 작성 등에 관한 규정’(시 행 2018.12.12, 환경부고시 제2018-205호, 2018.

12.12, 일부개정)의 개정내용

① ‘별표4’ 전략환경영향평가서의 작성방법 실제 적용을 위해서는 ‘환경영향평가서등 작 성 등에 관한 규정’의 ‘별표 4, 전략환경영향평 가서의 작성방법’에서 ‘11. 입지의 타당성’의

‘가. 자연환경의 보전 1) 생물다양성·서식지 보

전 / 3) 주변 자연경관에 미치는 영향’ 조항을

아래와 같이 수정 및 적용 가능할 것이다.

11. 입지의 타 당성(정책 계획 은 구체적인 입 지가 있는 경우 만 해당)

가. 자연환경의 보전 1) 생물다양성· 서식지 보전

○ 조사 및 예측·평가결과는 조사항목별, 조사지점별로 동 ㆍ식물상과 생태계의 현황 및 평가결과가 잘 나타나도록 표나 그림, 드론영상 정보 등을 활용하여 제시한다.(항목 추가)

3) 주변 자연 경관에 미치는 영 향

○ 대상계획 및 주변지역의 경관적 특성과 경관적 변화를 잘 파악할 수 있도록 조감도, 사진합성, 드론영상 정보 합 성, 와이어프레임, 매핑 등의 시뮬레이션 기법을 활용하여 제시한다.(항목 추가)

■ 환경영향평가서등 작성 등에 관한 규정

(시행 2018.12.12, 환경부고시 제2018-205호, 2018.12.12, 일부개정) 개정안

□ 별표 4, 전략환경영향평가서의 작성방법

Ⅶ. 환경현황 조사, 예측․ 평가, 저감 방안 및

사후환경영향조사

1) 현황조사

○ 사업지역과 사업시행에 따라 영향을 받을 지역의 환경(대기환경, 수환경, 토지환경, 자연생태환경, 생활환경 및 사회․경제환경)을 조사·분석하여 기술하되 지도, 사진, 드론영상 정보 및 도표 등을 적절히 사용한다.

1. 자연생태환경 분야 가. 동․식물상 (1) 현황

(다) 조사방법

○ 대상사업의 규모 및 특성을 고려하여 조사항목별로 현지조사(탐문조사 포함), ‘드론영상 촬영(LiDAR 촬영 : 층위분석, 인공림·자연림 분석 등 포함)조사’, 문헌조사 등 자연환경조사방법을 병행한다.

(라) 조사결과

○ 조사결과는 조사항목별, 조사지점별로 동ㆍ식물상과 생태계의 현황이 잘 나타나도록 표나 그림, 드론영상 정보 등을 활용하여 서술한다.

4. 토지환경분야 가. 토지이용 (1) 현황

(라) 조사결과

○ 조사결과는 조사항목별로 정리하여 기술하고 표나 그림, 드론영상 정보 등으로 나타낸다.

(2) 사업시행 으로 인한 영향예측

(다) 방법

○ 예측방법은 대상사업의 특성, 대상지역의 환경적 특성 등을 고려하여 기존문헌을 조사․분석하고, 유사사례를 참조하거나 드론영상 정보, 지리정보체계 등을 활용한다.

라. 경관 (1) 현황

(다) 조사방법

○ 조사방법은 문헌조사, 현지조사, 드론영상 촬영, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 조사한다.

(라) 조사결과

드론영상 정보 등을 이용하여 서술한다 (2) 사업시행 으로 인한

영향예측

(다) 방법

○ 대상사업 및 주변지역의 경관적 특성과 경관적 변화를 잘 파악할 수 있도록 조감도, 사진합성, 드론영상 정보 합성, 와이어프레임, 매핑 등의 시뮬레이션 기법을 활용한다.

■ 환경영향평가서등 작성 등에 관한 규정

(시행 2018.12.12, 환경부고시 제2018-205호, 2018.12.12, 일부개정) 개정안

□ 별표 6, 환경영향평가서의 작성방법

② ‘별표6’ 환경영향평가서 작성방법

‘환경영향평가서 등 작성 등에 관한 규정’에 서의 실제 적용을 위해서는 ‘별표 6, 환경영향평

가서의 작성방법’에서 조항을 아래와 같이 수정

및 적용 가능할 것이다.

■ 환경영향평가서등 작성 등에 관한 규정

(시행 2018.12.12, 환경부고시 제2018-205호, 2018.12.12., 일부개정) 개정안

□ 별표 9, 사후환경영향조사계획 수립방법 2. 사후환경영향조사 및 환경관리 계획

구 분 작성 방법

가. 사후 환경영향 조사계획

조사주기 및 방법

○ 채석장 개발과 같은 년차별·단계별 토지이용계획을 가진 사업의 경우는 단계별 개발진척사항을 기존 눈높이에서의 사진과 함께 드론영상 정보를 활용한다.

(항목 추가)

기 타 ○ 공사․운영 시 평가항목별 조사항목, 조사지역 및 지점, 조사주기, 조사방법 등을 총괄 도표 및 도면, 드론영상 정보 등을 활용하여 기재한다.

③ ‘별표7’ 소규모 환경영향평가서의 작성방법

‘소규모 환경영향평가서의 작성방법’에서는 , 각 조항에서 ‘별표6(환경영향평가서의 작성방 법)의 내용을 준용’ 하도록 하고 있으므로, ②에 서의 ‘별표6’ 개선안을 그대로 적용 가능할 것 이다.

④ ‘별표9’ 사후환경영향조사계획 수립방법 실제 적용을 위해서는 ‘환경영향평가서 등 작 성 등에 관한 규정’의 ‘별표 9, 사후환경영향조 사계획 수립방법’에서 ‘가. 사후환경영향조사계 획’의 ‘조사주기 및 방법’ 조항과 ‘기타’ 조항을 아래와 같이 수정 및 적용 가능할 것이다.

IV. 결 론

본 연구는 산림지역을 대상으로 UAV를 활용 하여 고해상도 광학(RGB, NIR)영상과 LiDAR 데이터를 구축함으로써 산림지역의 공간정보 구축 및 효율적인 환경영향평가를 위한 활용방 안을 제시한 시범 연구로서 의의가 있다.

두 시기의 드론 기반 광학(RGB, NIR)영상과 LiDAR 데이터을 활용함으로써 산림지역내 신 속하고 정밀한 공간정보 구축 및 모니터링이 가 능함을 확인하였다. 대부분 개폐된 지역과 완만 한 지형으로 이루어져 있는 도시지역과는 달리 산림지역은 높은 울폐도와 급경사 지형을 포함 하고 있어 드론 촬영의 가장 기본적인 통신신호 와 이착륙이 어려운 지역이다. 여러차례의 사전 비행과 본 촬영을 통해서 드론 촬영에 적합한 촬영조건을 도출하고, 드론 기반 H/W 및 S/W 시스템 결합을 통해 구축한 공간정보는 고해상 도 산림공간정보 구축에 있어 효과적인 방법론 이 될 수 있음을 보여주었다. 또한, 대공표지 및

지상기준점(GCP)을 설치함으로써 현장조사 데 이터와 광학영상 및 LiDAR 데이터간의 위치정 확도를 보정하는데 활용될 수 있을 것으로 판단 된다.

이러한, 고해상도 영상 및 데이터는 전략환경 영향평가서, 환경영향평가서, 소규모 환경영향 평가서 사업계획의 입지현황 파악 및 세부적인 환경영향분석 부분에 대한 평가와 사후 환경영 향조사 등에 대한 인포그래픽으로 함께 제공되 면 다양한 축척의 공간정보에 사업내용을 가시 적으로 잘 나타내어 전체 사업내용 및 사업 전 후 과정에서 주기적인 공간정보 구축 및 평가에 큰 도움이 될 수 있다.

또한, 효율적인 환경영향평가서 작성을 위해

서는 기존의 참고영상(위성, 항공)과 드론 기반

고해상도 영상 및 데이터간의 융합 활용이 필요

하다. 최근에는 효율적인 현장조사를 위하여 산

림지역의 수평적 공간정보 구축뿐만 아니라 수

직적 구조를 파악하는 연구가 진행되고 있어,

UAV를 활용한 수평·수직적 모니터링 연구는

환경영향평가에서의 제한적인 공간정보 활용 환경을 개선하고, 생태조사 및 생태복원 분야의 새로운 융·복합 연구가 될 것으로 사료된다. 향 후 환경영향평가 분야에서의 UAV 기반 구체적 인 촬영지침 혹은 관련법 개정의 근거로 활용 될 수 있을 것이다.

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