MODIS 위성영상을 이용한 국내 5대강 유역 적설분포 및 적설심 추출
Extraction of Snow Cover Area and Depth Using MODIS Image for 5 River Basins in South Korea
홍우용*․신형진**․정인균***․박근애****․김성준*****
Woo-Yong Hong ․ Hyung-Jin Shin ․ Seong-Joon Kim
* 건국대학교 대학원 사회환경시스템공학과 석사과정, [email protected]
** 건국대학교 대학원 사회환경시스템공학과 박사과정, [email protected]
*** 건국대학교 대학원 사회환경시스템공학과 박사과정, [email protected]
**** 건국대학교 대학원 지역건설환경공학과 박사수료, [email protected]
***** 건국대학교 환경시스템학부 사회환경시스템공학과 교수, [email protected]
Abstract
The shape of streamflow hydrograph during the early period of spring is very much controlled by the area and depth of snow cover especially in mountainous area.
When we simulate the streamflow of a watershed by snowmelt, we need some information for snow cover extent and depth distribution as parameters and input data in the hydrological models. The purpose of this study is to suggest an extraction method of snow cover area and snow depth distribution using Terra MODIS image. Snow cover extent for South Korea was extracted for the period of December 2000 and April 2006. For the snow cover area, the snow depth was interpolated using the snow depth data from 69 meteorological observation stations.
With these data, it is necessary to run a hydrological model considering the snow-related data and compare the simulated streamflows with the observed data and check the applicability for the snowmelt simulation.
Key words : MODIS, Snow Cover Extent (SCE), snow depth
Ⅰ. 서 론
최근 지구의 환경문제가 대두되면서, 폭설, 국지적인 홍수와 가뭄의 증가, 사막 화, 토양침식 등에 관한 관심이 높아지고 있다. 이러한 현상들은 우리의 생활과 매
우 밀접한 연관이 있으므로 여러 환경문 제에 관한 많은 연구를 수행하고 있는 추 세이다. 여러 환경문제 중 특히 수자원 문 제는 우리에게 많은 영향을 준다. 우리나 라의 수자원 확보는 강수와 융설을 들 수 있는데, 아직까지 융설에 대한 연구들은 많이 수행되지 않고 있다. 이러한 겨울철
눈에 관한 연구를 추진하는데 있어 원격 탐사 기법은 매우 중요한 요소 중 하나라 고 할 수 있다.
인공위성에 기반 한 원격탐사 기술의 발달은 지표과학과 관련된 다양한 기후환 경 문제에 대한 새로운 접근법을 제공한 다. NASA에서는 1999년 온도감지에 매우 민감하고 대기의 거동을 매우 잘 파악할 수 있는 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)라는 센서가 장착된 Terra 위성을 쏘아 올렸다.
MODIS는 다양한 기능들을 가지고 있어 이 기능들에 대한 연구가 활발히 진행되 어 왔다. 우리나라 기상청에서는 2001년 2 월 MODIS 수신 장비를 설치, 자료를 수 신해오고 있으며, 실시간 RGB 합성 이미 지 제공, 해수면온도와 식생지수 산출, 에 어로졸 탐지, 적설 및 가뭄, 홍수 정보 산 출 연구 등에 활용하고 있다. 또한 36개 채널 자료는 2008년 계획 중인 정지궤도 위성인 통신방송기상위성의 기상탑재 체 선정 연구에도 활용되고 있다. 이번 연구 에서는 이중 적설 정보 산출에 대하여 서 술하고자 한다.
본 연구에서는 NASA에서 제공하는 MOD10A1 product를 이용하여 적설분포 를 산출하고 또한 기상청 자료를 이용하 여 적설심을 분석하고 그것을 공간적으로 볼 수 있도록 하여 2000년 12월부터 2006 년 2월까지 겨울 기간 적설심 자료를 구 축하였다.
Ⅱ. 연구지역 및 자료
1. 연구지역의 개요
본 연구의 대상유역은 한반도 남한의 5대 유역인 한강, 금강, 낙동강, 영산강, 섬진강 유역으로 하였다(Fig. 1).
Fig. 1. Study area.
2. 대상지역의 위성영상자료와 기상자료
본 연구에서는 NASA에서 제공하는 일별 적설분포 지역을 추출 할 수 있도록
제작된 MOD10A1
product(http://edcimswww.cr.usgs.gov/pu b/imswelcome/index.html)를 이용하여 2000년부터 2006년 까지 남한의 적설 가 능성이 있는 12월부터 4월까지의 영상을 분석하였다. 또한, 76개 관측소에서 동일 한 기간의 기상자료(평균온도, 최고온도, 최심신적설심, 최심적설심)를 구축하였다.
Ⅲ. 자료 및 방법
본 연구에서는 위성자료를 이용하여 적설분포를 추출하고, 기상자료를 정리하 여 적설심 공간자료를 구축하였다.
MOD10 product로 적설분포도를 추출하였 으며 약 70여 곳의 지상기상관측소의 기 상자료를 이용하여 표면 내삽 기법으로 적설심을 공간분포 하였다(Fig. 2).
Fig. 3. Process of snow depth distribution using spatial interpolation.
Fig. 2. Flowchart of study procedure.
1. MODIS 위성영상을 이용한 적설분포 추출
MODIS 센서는 한반도 지역을 한반도 북쪽 지역과 남쪽 지역을 두 번에 걸쳐 촬영하게 되는데 본 연구에서는 한반도 남쪽지역을 촬영한 영상만 가지고 적설분 포를 추출하였다. 남쪽 영상은 대상지역이 아닌 곳을 포함하고 있으므로 한반도 남
한 경계와 제주도 부분만 추출하여 정리 된 영상을 UTM 52N 좌표계로 변환하고 또 TM (Transverse Mercator) 좌표계로 바꾸었다. 위성영상에는 여러 가지 항목들 이 동시에 나타나있으므로 불필요한 항목 들을 눈과 육지 이외의 항목으로 묶고, 눈 과 육지만 표시하여 5대강 유역의 눈의 면적을 추출했다.
지표면과 관련된 변수의 산정에 있어 서 발생하는 오차의 상당량이 구름제거 과정에 있으므로 구름의 영향을 최소화하 고자 변환된 영상을 분석할 때는 대기에 의한 방해가 너무 커서 적설면적을 판단 하기 어려운 영상은 제거하고 연구를 진 행하였다.
향후 한반도 북쪽과 남쪽을 촬영한 두 개의 영상을 붙여서 한반도 전체의 적설 분포 자료를 분석할 계획이 있다.
2. 지상관측소와 GIS 기법을 이용한 적 설심 추출
GIS 기법을 이용한 적설심 추출을 위 해서는 적설면적으로 추출된 지역의 기상 자료가 필요하다. 그러나 관측의 한계 때 문에 한반도 모든 면적의 적설심을 알 수
Fig. 4. Snow cover map for 5 river basins in South Korea.
없으므로 일부 관측소의 자료에 의존할 수밖에 없다. 이를 보완하는 방법으로 관 측소의 기상자료를 보간법 중의 하나인 각 벡터 자료의 지점에 부여된 값을 거리 가중 평균하여 나머지 픽셀의 값들을 추 정하는 표면 내삽 기법을 사용하였다. 표 면 내삽 기법은 점 데이터로부터 연속적 인 자료를 만들어 낼 수 있다.
본 연구에서는 보간법을 사용할 수 있 도록 남한 지역의 약 70여 곳의 관측소의 경위도 좌표를 이용하여 관측소 자료를 구축하고, 내삽 기법을 이용하여 적설심을 공간 분포화 하였다(Fig. 3).
Ⅳ. 결과 및 고찰
1. 적설분포 결과
2000년부터 2006년 겨울 기간 동안의 일별 MODIS 위성영상으로부터 적설분포 를 추출하고, 결과를 구름, 눈과 육지로 분류하였다(Fig. 4). 기상청 자료에 따르면 2005년 12월부터 2006년 1월 초까지 서해 안 지역에 폭설이 내렸다. 결과 영상에서 2005년 12월부터 2006년 1월 초까지 한 달에 걸쳐 금강, 영산강, 섬진강 유역에 적설이 분포되어 있는 것을 보아 MOIDS 영상으로 추출한 적설분포도와 기상청 자 료가 일치하는 것을 알 수 있었다. 2005년
12월 18일 영상처럼 구름의 영향으로 적 설의 분포가 보이지 않는 곳은 전후 영상 을 보고 판단하였다.
2. 적설심 결과
76개 관측소에서 관측한 2000년 12월 부터 2001년 4월을 한 Set로 2006년 2월 까지 6Set의 자료를 바탕으로 각 유역 평 균온도, 최고온도, 최심신적설심, 최심적설 심을 이용하여 그래프를 그리고 최심적설 심을 공간분포화 하였다.
각 유역별로 보면 한강 유역의 적설량 이 가장 많은 것으로 나타났고 상대적으 로 남쪽인 영산강과 섬진강 유역은 적설 량이 그리 많지 않은 것을 볼 수 있다. 이 결과는 3대 다설 지역과의 적설 경향과도 일치한다. 또 영산강을 제외한 남한 지역 에 2003년에 폭설이 내린 것을 알 수 있 는데 이것은 기상자료와 비교해 보았을 때 예년에 비해 온도가 특별히 낮지는 않 지만 기압배치로 인하여 일시적으로 강한 강수구름대가 형성되어 호남 및 충청, 영 남지방에 많은 눈이 내린 것을 보여주고 있다.
Ⅴ. 결론
본 연구에서는 남한의 5대강 유역을 대상
으로 2000년 12월부터 2006년 2월까지의 7개년의 MODIS 영상 자료를 6개의 동절 기 자료로 구분하여 적설 면적을 추출하 였으며, 온도, 최심 적설심 자료를 기상청 으로부터 제공받아 내삽 기법을 사용하여 영상 자료로 나타내었다.
MODIS 영상을 이용하여 적설 면적을 추 출하기 위해서는 영상의 선정이 매우 중 요하며, 대기의 영향으로 원하는 정보를 추출하기 힘든 영상은 제외하고 연구를 진행하였다. 적설심은 기상청에서 제공받 은 최심 적설심 자료를 분석하여 적설심 공간 분포도를 작성하였다.
MODIS 영상을 이용한 적설분포의 추출 은 매우 유용하다. 일별 영상을 구할 수 있어 적설분포의 변화를 한눈에 알아볼 수 있으며, 이러한 영상은 기상의 변화 등 주기적인 자료가 필요한 연구에 매우 유 용하다. 또한, NASA에서 제공하는 snow cover product가 있어서 그 알고리즘을 이 용해 비교적 편하게 적설분포도를 얻을 수 있었다. MODIS product는 기하보정이 된 상태로 제공되기 때문에 다른 영상을 사용하는 것에 비하여 효율적이다.
추출 결과 적설분포는 대기의 영향으로 정확한 정보를 얻지 못하는 자료가 있었 으나 일별 영상을 이용하여 추정하면 어 느 정도 복구가 가능하다고 판단된다. 이 결과를 이용하여 폭설지역 도로통제정보 로 활용할 수 있으며 후에 적설분포도와 공간적으로 나타낸 적설심 자료를 중첩하 면 적설상황을 한눈에 알 수 있고, 실시간 폭설 모니터링 및 대응 체계와 폭설지역 농업시설 피해 규모 및 피해액 산정에 활 용할 수 있다.
MODIS 영상은 구름 등 다른 요소와 원 하는 항목이 중첩되면 원하는 항목의 적 확한 정보를 알 방법이 없다. 본 연구에서 는 구름의 영향이 너무 큰 영상을 제외하
거나 추정하여 연구를 진행하였으나 결과 값의 신뢰도가 떨어질 수 있으므로 구름 밑의 영상정보를 비교적 정확히 추정할 수 있는 추정 기법의 개발이 시급하다.
감사의 글
본 연구는 21세기 프론티어 연구개발 사 업인 수자원의 지속적 확보기술개발사업 단의 연구비지원(과제번호 : 1-9-3)과 건 설교통부 첨단도시기술개발사업 - 지능형 국토정보기술혁신 사업과제의 연구비지원 (07국토정보C03)에 의해 수행되었습니다.
참고문헌
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