Issue
드론을 활용한 하천 원격탐사의 현황과 전망 05
1. 서론
무인 항공기(드론)은 위성 및 유인항공기에 비해 상대적으로 낮은 운영 고도에서 고해상도의 자료
를 짧은 주기로 취득할 수 있는 장점이 있어 종래의 위성 또는 유인항공기를 이용한 원격탐사의 대체제 로 각광을 받고 있다 (그림 1). 드론은 방사능 누출 과 같은 재난 상황에서 유인 항공기로 접근할 수 없 는 위험한 환경에서 운용이 가능하고, 현장 운용이 상대적으로 용이하여 최소한 훈련으로 쉽게 현장에 적용할 수 있다. 결정적으로 위성이나 유인항공기에 비해 비용이 매우 저렴하여 최소한의 경제적인 부담 으로 원격탐사가 가능하게 된 것이다. 드론 플랫폼 의 발전과 함께, 고해상도 카메라, 초분광 카메라, LiDAR, 소형 INS와 GPS 장치, 장비통합 미니 컴 퓨터와 같은 드론에 탑재 가능한 경량의 소형 센서 들의 발전도 가속화되고 있고, 대용량의 영상 등 관 측자료의 후처리 및 해석 기술도 비약적으로 발전하 고 있다. 따라서, 다양한 형태의 드론이 폭발적으로 제공되고 있고 활용 기술 개발도 많은 관심을 보이 고 있다. 이러한 기술적 진보를 기반으로 최근 드론 을 활용한 원격탐사 관련 연구가 국내외에서 활발하 게 진행되고 있고, 식물 모니터링, 농업, 생태 관찰, 천연 자원 평가, 수질 모니터링, 산림 측량, 연안 환 경, 야생 동물 관리, 수자원 관리, 재난 모니터링 등 에 위성과 유인항공기 기반의 원격탐사를 성공적으 로 보완 또는 대체하기 시작하고 있다.
김 동 수 ●●●
단국대학교 교수
이 동 섭 ●●●
한국건설기술연구원 수석연구원 [email protected]
김 영 도 ●●●
인제대학교 교수 [email protected]
강 부 식 ●●●
단국대학교 교수 [email protected]
다양한 활용분야 중 드론은 하천 원격탐사에도 활 발하게 적용되기 시작했다. 위성 및 유인항공기도 하천 원격탐사에 활용되어 왔으나, 일반적으로 고비 용을 수반하고 위성의 경우 공간해상도가 낮아 상대 적으로 폭이 좁은 하천에 적용하는 데 한계가 있으 며, 시간해상도도 대부분 10일 이상으로 변화의 주 기가 짧은 하천을 조사하는데 부적합 경우가 많았 다. 유인항공기는 훈련된 조종사가 필요하고 비행 승인을 받아야 하고 기상조건에 매우 민감하다. 따 라서, 여전히 하천 조사의 대부분이 노동집약적인 직접 조사에 의존하는 실정에서 드론 및 탑재 가능 한 다양한 소형 센서의 등장은 하천 조사를 효율적 으로 실시하고, 고해상도 시공간자료를 저비용으로 확보할 수 있게 되어 하천 원격탐사에 새로운 전기 를 마련할 수 있는 잠재력을 보여주고 있다. 따라서, 본고에서는 드론을 활용한 하천 원격탐사에 대한 최 근 기술동향을 분석하여 현재 가능한 기술과 향후 전망을 제시하고자 한다. 특히, 본고에서는 많은 응 용사례 중 현재 국내에서도 현안이 되고 있는 하천 에서의 녹조 탐지, 수심측량, 홍수 모니터링, 하상재 료 조사의 사례를 중심으로 드론의 하천 원격탐사로 의 활용 현황 및 전망을 제시하고자 한다.
2. 초분광 영상을 활용한 녹조 조사
일반적으로 수생 및 수변 환경에서 식물은 수질 유지, 하상 안정화, 퇴적물을 포착, 작은 동물 먹이, 어류 서식지, 생화학적 순환을 포함하여 하천 생태 계에서 중요한 역할을 담당한다. 그러나, 최근 대하 천을 중심으로 발생하고 있는 녹조의 경우, 생태계 에 부정적인 영향을 주어 현황의 정확한 파악과 대 책 마련이 시급한 실정이다. 조류는 물 표면에 떠있 는 수생 식물로 과도한 영양, 햇빛과 일정 수준 이 상의 온도, 유속 저하 등으로 빠른 속도로 광범위하 게 성장하기도 한다. 특정 조류는 독성 물질을 발산 하거나, 용존 산소 저하 등으로 어류 등 수생 생물을 포함한 생태계의 건강을 저해하고 수질 사용 문제뿐 만 아니라 레크리에이션 및 관광 등 수변 활동에도 부정적인 영향을 줄 수 있다.
이런 측면에서 조류 종류, 개체수, 발현 징조 및 확산 범위 모니터링은 현황 파악과 대책 수립에있 어 중요하다. 현장 직접 조사는 정확도는 높으나 일 부 지역에 국한되고 많은 비용 및 힘든 현장작업 을 수반하는 단점이 있어 하도 공간을 포괄하는 조 류 조사에는 부족한 면이 있다. 위성 또는 유인 공 중 플랫폼에서의 원격탐사가 대안이 될 수 있으나, 고비용과 긴 조사주기를 수반하고 공간적 해상도에 그림 1. 무인항공기(드론)과 유인항공기 및 위성 자료와의 비교
제한이 있어 여름철 지속적 조류 모니터링에 문제 가 있다. 따라서, 드론을 활용한 조사가 최근 적절 한 대안으로 나타나고 있으나 단순 영상을 통한 정 성적인 조류의 공간분포 조사에 국한되고 있는 실정 이다. 최근, 보다 정밀한 정량적인 조류 조사를 위 해 조류가 방사하는 특유의 파장대를 탐지할 수 있 는 초분광 영상을 활용한 원격탐사 방식이 대안으 로 부각되고 있다. 지금까지는 조류 조사를 위한 초 분광 영상의 활용은 위성이나 유인항공기에 탑재 된 초분광 센서를 활용하고 주로 범위가 넓은 해안 이나 호수에 주로 시도되어 왔다(Leonard, 2013;
Lucieer 등, 2014). 예를 들어, 2000 년에 출시 된 EO-1 하이페리온 위성은 400-2500 nm 파장
대, 7.5 km의 넓은 길의 폭, 16일 주기, 30m의 공 간해상도로 조류 탐지에 활용된 바 있다 (Leonard, 2013). Dierseen 등(2015)은 유인항공기에 탑재 가 능한 공간해상도 1m인 PRISM (Portable Remote Imaging Spectrometer)에 기반하여 정규화된 식생 지수(NDVI)를 활용하여 조류를 조사한 바 있다. 최 근 보다 짧은 5일 주기와 30m 공간해상도를 가진 NASA의 HyspIRI 위성 기반 초분광 영상을 활용한 조류조사가 시행된 바 있다 (Hestir 등, 2015). 그러 나, 위성 또한 유인항공기 기반 초분광영상은 기본 적으로 공간분포가 큰 해안이나 하구영역에 적합하 고 상대적으로 폭이 좁은 하천에는 적합하지 않거나 고비용을 수반한다. Marcus (2012)는 특히 좁은 강 그림 2. 국내 녹조 발생 사례와 초분광 센서를 탑재한 드론
Name Weight Spectral band Data collection
type reference
OCI™ -1000 180g VIS-NIR Push-broom http://www.bayspec.com/spectroscopy/
oci-uav-hyperspectral-camera/
Headwall”s Nano-Hyperspec
sensor
680g 380-2500 nm Push-broom http://www.headwallphotonics.com
microHSI 450g~2.6kg 400-2400 nm Push-broom http://www.nova-sol.com/
Ocean Optics
USB4000 190g 350-1000 nm - http://oceanoptics.com/
SOC710- GX Airborne Hyperspectral
Imager
1.25kg 400-1000 nm Push-broom https://surfaceoptics.com/
표 1. 드론 탑재 가능 초분광 영상 장비 사례
작은 호수에서 조류의 동적 프로세스를 모니터링하 는 데 있어 공간 해상도 1m는 5m보다 19.4 %의 전 체 정확도를 증가시킬 수 있으며, 128개의 초분광 파장대는 17.6 %의 관측 정확도를 향상시킬 수 있다 고 보고하였다.
최근, 경량화된 초분광 카메라를 탑재할 수 있는 드론이 등장하면서 위성영상이 가진 한계를 극복하 고 1 cm의 초정밀 공간해상도와 1일 이내의 조사주 기를 가질 수 있게 되었다. 표 1은 최근 상용화된 드 론 탑재 초분광 영상장비를 나타내고 있다. 보다 자 세한 드론을 활용한 조류조사 사례는 다음의 논문 들을 참고할 수 있다 (Merwe and Price, 2015, Su and Chou, 2015;d Frater 등, 2015). 결론적으로, 드론에 탑재된 초분광영상을 활용한 조류조사는 기 술적으로 가능해졌으며 이슈화되고 있는 국내 대하 천 조류 조사 및 연구에도 활용될 것으로 기대된다.
3. 수심 LiDAR를 활용한 하상조사
LiDAR는 방사되는 펄스들 사이의 시간 차이 를 처리하여 1cm 미만의 고해상도 수치표고모델 (DEM)을 구축하는 데 매우 성공적으로 활용되어 왔 다. 그러나, 주로 적색 파장대인 일반적인 LiDAR의 펄스는 대부분 물에 흡수되어 침수 환경이 포함된 하천 하상 조사에는 적용될 수 없다. 최근, 투과력 이 높은 녹색 혹은 청색 파장대 펄스를 이용하여 수 체를 투과하고 바닥을 탐지할 수 있는 수심 LiDAR (Bathymetry LiDAR 혹은 Blue-Green LiDAR) 개발을 위한 많은 상당한 노력이 있어 왔다 (Allouis 등, 2010). 하상 측정을 위해 주로 활용되고 있는 현 장 직접 측량이 노동 집약적이고, 고비용, 관측 안정 성, 시간이 많이 소요되는 요구 한 점을 감안할 때, 이러한 LiDAR 기반 원격 탐사에 의한 하상측정 기 술은 광역의 하상 변동을 신속하게 측정할 수 있는 등 비교할 수 없는 장점을 가지고 있어 매우 유망한 기술이라고 할 수 있다(Marcus, 2012).
그림 3. 수심 LiDAR (Blue-Green LiDAR)의 수심측정 원리
SHOALS (irish et al., 2010)로 대표되는 초기 수심 LiDAR는 수십 m 의 해안 수심측량용을 개발 되었는데, 강한 방사에너지와 보통 수 미터 반경의 넓은 탐지면적 (footprint)이 필요해 바닥경사가 완 만한 지역에 적합하도록 운용되었다. 따라서, 초기 수심 LiDAR은 상대적으로 공간적인 규모가 작고
하상 변화가 심하고 수심이 수 m 이내로 얕은 하천 하상조사에는 부적합하였다. SHOALS이 수심이 얕 은 지역에 적용될 경우, 바닥과 수면에 각각 반사되 는 신호가 결합하여 구분이 어려워지는 문제가 있거 나, 너무 얕은 수심일 경우 반사파가 산란되어 해석 에 문제가 있어 왔다(Allouis 등, 2010).
따라서, 폭이 좁은 하천환경에서 LiDAR 수심 측 량을 적용하기 위해 기존 해양용 수심 LiDAR의 개 선이 필요했다. 우선, 하상 변화가 심하고 좁은 지역 에 적합하도록 탐지면적을 반경 15 ~ 20 cm로 저 감 가진 수심 LiDAR (EAARL, McKean 등, 2009) 가 시도되었다. 그리고, 물 표면 검출을 위해 근적 외선 신호와 하상 탐지를 위한 녹색 신호를 복합적 으로 운용하는 다중 파장의 시스템이 시도되어 반환 신호의 혼합을 방지하도록 하였고, 특히 저수심에서 의 관측 정확도를 대폭 개선시켰다 (Irish 등, 2010;
Allouis 등, 2010). 이 방식은 그러나 다중 파장을 운용해야 하므로 기기 비용이 증대되는 면이 있다.
따라서, 단일 파장대 (일반적으로 Green)을 사용 하더라도 FWP(Full waveform processing) 등 신 호처리 방식을 획기적으로 개선하여 수면과 바닥이 구분 가능하도록 하고 있다. 즉, 기존 방식의 수심 LiDAR를 활용하더라도 신호처리 알고리즘 개선을 통해 관측정확도를 제고하고자 한 것이다.
최근의 기술 진보에 따라 LiDAR 기반 하상 측 정 기술의 정확도가 향상되고 있으나 여전히 개선 되어야 할 부분이 지적되고 있다. 우선, 지상 측정 LiDAR에 비해 수심 LiDAR은 장비가 희귀하고 고
가로 범용으로 활용될 단계가 아니다. 기술적으로도 수표면, 수체, 거품, 바닥으로 반사되는 신호가 혼합 되므로 신호를 분리하여 구분하는 기술의 개선이 필 요하고, 탁도가 높을 경우 탐지수심이 줄어들거나 신호가 교란되어 적용에 한계가 있으며, 하상재료에 따라 반사 경향이 상이하여 정확도가 저하되는 부분 이 있다. 또한, 수변 및 수중 식생이 많은 국내 하천 환경에서는 운용이 제한적일 수 밖에 없다. 따라서, 아직 하상 측정용 수심 LiDAR은 맑은 물의 저수심 하상 측정용으로 제한적으로 운용되고 있다. 마지막 으로, LiDAR는 일반적으로 장비가 무거워 주로 유 인항공기에 탑재되어 운용되어 오고 있으며, 드론 에 탑재할 정도로 경량화되지 못하고 있다. 최근 그 림 4와 같이 지상 측정용 LiDAR는 경량화되어 드 론에 탑재 가능하고 저가로 공급되기 시작하고 있 다 (VeloDyne, 2015)고, 드론에 탑재 가능할 정도 로 경량화된 수심 LiDAR도 도입되기 시작하였다 (McLean, 2015). 이러한 추세를 볼 때 가까운 장 래에 드론에 탑재된 수심 LiDAR가 보편화되어 많 은 하천 연구와 실무에 적용될 수 있을 것으로 기대 된다.
그림 4. 소형 LiDAR를 탑재한 드론 (VeloDyne, 2015)
4. 광학적 홍수 범람지역 모니터링
하천 재해의 대다수가 홍수 범람에 의해 발생하므 로 범람 지역의 모니터링은 중요하나 현장 관측의 어려움으로 인해 범람 지역 산정은 수치모델링에 의 존하거나 최대 범람구역은 홍수흔적 조사를 통해 확 보한다. 따라서, 홍수 범람지역의 시공간적인 변화 를 현장관측을 통한 조사 사례는 매우 드문 실정이 다. 이러한 한계를 극복하기 위해 드론에 탑재된 광 학센서에 의한 홍수범람 지역의 촬영은 홍수의 시공
간적 변화를 추적할 수 있는 잠재력을 보여주고 있 다. 드론은 위성에 비해 방문주기를 획기적으로 줄 일 수 있고, 홍수 발생 시 즉각적 현장 운용이 가능 하고, 악기상 시 유인항공 촬영이 안정상 운용이 어 려운 점을 감안하면 좋은 대안이 될 수 있다. 기본적 으로 드론을 통해 촬영된 사진은 홍수범람지역을 정 성적으로 구분하는 데 충분하나 (그림 5), 일정한 시 간간격으로 촬영된 영상으로부터 수체를 자동적으 로 분리하여 정량적으로 범람구역을 도출하는 작업 은 별도의 후처리가 필요하다.
그림 5. 드론을 이용한 홍수범람 지역 촬영
원격탐사에서 수체를 육지와 구분하여 탐지하는 기술은 전통적으로 발전되어 왔고, 홍수기와 평수기 로부터 확보된 자료로부터 하도의 변화, 서식처 구 분, 하폭 측정, 수리수문 모델링 검보정에도 활용되 고 있다. 가장 단순한 구분 방법은 수체가 가지는 음 영 (shadow) 또는 홍수 시 탁수에 의한 색조 등을 활용하는 것이다. 탁수의 경우, 주변 사물과 색조가 명확하게 구분되는 경우가 많으므로 평수기에 비해 구분이 용이하나, 홍수 시 수반되는 일부 유송작물, 수중식생, 수면파문과 거품 등이 구분에 문제를 일 으키기도 한다. 평수기의 경우, 수체가 가진 음영에 의존하는 데 음영이 태양광 난반사, 수변 식생, 수
면 파문 등에 의해 동일 수체 내에서도 상이한 값을 가질 수 있고, 심지어 육지 내 음영이 물과 비슷한 음영값을 가져 오차를 유발하기도 한다 (Marcus, 2012). 따라서, 오인된 수체구역 보정 및 특이 음영 제거하는 기술이 광학적 수체 식별에 핵심적인 알 고리즘이고 때로는 추가적인 후처리를 통해 정확도 를 향상시켜야 한다 (Marcus and Fonstad, 2008).
Merwade (2007)은 취득된 영상의 색조가 촬영환경 에 따라 상이할 수 있으므로 하천중심선을 활용하여 선 주변을 수체로 가정하고 해당되는 색조를 취득한 후 물로 기계적 훈련시키고 그 결과를 전반적인 하 도에 적용하여 수체를 구분하는 아이디어를 제공하
기도 하였다 (그림 6). 즉, 수체에 해당되는 색조를 머신런닝을 활용하여 훈련시켜 구분하는 기술로, 수 체 외에도 필요하면 하천주변의 식생, 홍수터 등도 구분 가능하다.
원격탐지된 광학사진으로부터 수체 구분이 가능 하고, 특히 홍수기의 경우 탁수로 인해 상대적으로 구분이 용이하므로 드론을 홍수 범람지역의 시공간 변화 조사에 활용 가능하고, 조사결과는 2차원 홍수 범람 모의의 검보정 등에 활용 가능하다고 하겠다.
다만, 드론이 홍수기 악천후에서 운용이 어려운 경
우도 발생하고 방수 기능이 보강된 상용 드론이 일 반화되지 않은 한계가 있다. 그리고, 호우 중 촬영 시 구름 또는 안개가 발생하여 시야확보가 어려운 경우가 발생하고, 카메라 렌즈에 물방울이 맺히는 등 영상의 품질이 저하될 수 있어 관련 기술의 개선 이 필요하다.
5. 영상을 활용한 하상토 입경 조사
하상토 입경(예를 들면, D50)은 조도 분석 등 유 체 역학적 수치 모델을 적용하는 데 필요한 관측값 이나 주로 하상토를 직접 채취하여 입도분석을 통해 평균입경 등을 산정함으로써 측정의 공간적 범위가 매우 제한되고 노동 집약적인 현장 및 실내작업을 요한다. 최근, 항공기에 탑재된 광학센서나 LiDAR 를 이용하여 하상토 크기를 추정하는 기법이 시도되 고 있다. 실제로, 물이 없는 상태에서 얻은 영상을 기반으로 하상토 입경을 구분하는 연구가 진행되었 다. 예를 들어, Granham 등(2005)은 영상 기반 입 자 식별 기법을 적용하여 주로 자갈층인 하천에 노 출된 하상토의 입경을 분석한 바 있다 (그림 7). 영 상분석을 통한 입경분석 기법은 지상조사에 비해 매 우 효율적이고 넓은 공간 범위의 자료를 확보할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 영상의 픽셀 크기보다 작 은 입경의 하상토 분석이 불가능하고 일부 노출된 그림 6. 영상 기반 수체 구분 사례 (Merwade, 2007)
하상토에 기반한 분석이므로 왜곡이 발생할 수 있 고, 수중에 있는 하상토의 경우 분석이 매우 어려운 단점이 있다. 또한, 하도 내 식생이 존재하는 경우 분석이 어렵다.
6. 결론
무인 항공기(드론)의 출현으로 인해 저렴한 비용 으로 위성 및 유인항공기 기반 원격탐사의 한계를 극복하고 높은 공간 및 시간해상도의 자료를 측정 할 수 있게 되어 하천 원격 탐사의 새로운 기원을 마 련할 수 있다는 점에서 매우 고무적인 상황이다. 또 한 드론에 탑재할 수 있는 소형 초분광 센서, 수심 LiDAR, 고해상도 영상 측정 센서 등의 발전으로 노 동 집약적인 직접 조사의 한계를 넘어 새로운 패러
다임의 하천 정보 취득도 가능해졌다. 드론을 활용 한 하천 원격탐사 현황을 조사해본 결과 상당한 기 술적 진전이 최근 몇 년 사이에 달성되고 있고 향후 비약적으로 발전할 것은 의심의 여지가 없다. 본고 는 그 중 일부 국내에서도 중요하게 다루어지고 있 는 적용사례에 대해 개괄적으로 제시하였다. 향후 드론을 통해 전례없은 규모로 획득 가능한 하천 관 측 자료들은 다차원적인 하천 거동에 대한 이해를 높이고 하천 운영 및 관리에 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
감사의 글
“본연구는국토해양부건설기술혁신사업인 ‘첨단 기술기반하천운영및관리선진화연구단(11기술혁신 C06)’ 연구비지원에의해수행되었습니다.”
그림 7. 드론 영상을 활용한 하천 입경 분석
참고문헌 Allouis, T., Bailly, J.S., Pastol, Y., Le Roux, C. (2010), “Comparison of LiDAR waveform processing methods for very shallow water bathymetry using Raman, near- infrared and green signals”, Earth Surf. Process. Landf. , 35, 640–50.
Dierssen, H.M., Chlus, A., Russell, B. (2015), “Hyperspectral discrimination of floating
mats of seagrass wrack and the macroalgae Sargassum in coastal waters of Greater Florida Bay using airborne remote sensing”, remote Sensing of Environment, 167, 247-58.
Fráter, T., Juzsakova, T., Lauer, J., Dióssy, L., Rédey, A. (2015), “Unmanned Aerial Vehicles in Environmental Monitoring—An Efficient Way for Remote Sensing”, Journal of Environmental Science and Engineering A, 4, 85-91.
Graham, D.J., Rice, S.P., and Reid, I. (2005), “A transferable method for the automated grain sizing of river gravels”, Water Resources Research 41: W07020. doi: 10.1029/2004.
Hestir, E.L., Brando, V.E., Bresciani, M., Giardino, C., Matta, E. (2015), “Measuring freshwater aquatic ecosystems: The need for a hyperspectral global mapping satellite mission”, remote Sensing of Environment, 167, 181-95.
Irish, J.L, McClung, J.K., Lillycrop, W.J., Chust, G., Grande, M., Galparsoro, I., Uriarte, A., Borja, Á., Tuell, G., Barbor, K.; (2010), “Airborne lidar bathymetry: The SHOALS system”, Bull. Navig.
Assoc., 7695, 43–54.
Leonahard, B.G. (2013), “Monitoring the Eutrophication of Lakes and Harmful Algal Blooms using Satellite data”. Master in Emergency Early Warning and Response Space Applications.
Lucieer, A., Malenovsky, Z., Veness, T., Wallace, L. (2014), “HyperUAS—Imaging Spectroscopy from a Multirotor Unmanned Aircraft System”, Journal of Field Robotics, 31 (4), 571-90.
Marcus, W.A., Fonstad, M.A. (2008), “Optical remote mapping of rivers at sub-meter resolutions and watershed extents”, Earth Surface Processes and Landforms, 33, 4-24.
Marcus, W.A. (2012), Gravel Bed River Chap.21 Remote Sensing of the Hydraulic Environment in Gravel-bed Rivers (Wiley-Blackwell) 580.
Mckean, J., Isaak, D., Wright, W. (2009), “Improving Stream Studies With a Small- Footprint Green Lidar”, Earth & Space Science News, 90 (39), 341-42.
McLean, J., (2015), “Bathymetric Mapping From a Small UAV Compact, Lightweight Lidar System”, Sea Technology, 56 (8), 23-26.
Merwade, V.M. (2007), “An Automated GIS Procedure for Delineating River and Lake Boundaries”, Transactions in GIS, 11 (2).
Merwe, D.V., Price, K.P. (2015), “Harmful Algal Bloom Characterization at Ultra-High Spatial and Temporal Resolution Using Small Unmanned Aircraft Systems”, Toxins - Open Access Toxinology Journal, 7 (4), 1065-78.
Su, T., Chou, H. (2015), “Application of Multispectral Sensors Carried on Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to Trophic State Mapping of Small Reservoirs: A Case Study of Tain-Pu Reservoir in Kinmen, Taiwan”, remote Sensing, 10078-97.
VeloDyne (2015), HDL-32L High Definition LiDAR Sensor – User’s manual and programming guide.
