인공위성 영상자료를 이용한 국토자원 분석방법에 관한 연구

인공위성 영상자료를 이용한 국토자원 분석방법에 관한 연구 A Study on th e Analysis of National Territorial Resources

using Remotely Sensed Data

2000, 국토연구원

국토연 2000–29

인공위성 영상자료를 이용한 국토자원 분석방법에 관한 연구 A Study on the Analysis of National Territ orial Resour ces

using Remotely Sensed Data 사공호상・박성미・김영표

연 구 진

연구책임・사공호상 연구위원 연 구 반・박 성 미 연 구 원 김 영 표 선임연구원 임 정 호 연 구 원 권 용 대 연 구 원

국토연 2000- 29 ・ 인공위성 영상자료를 이용한 국토자원 분석방법에 관한 연구

글쓴이・사공호상, 박성미, 김영표 / 발행자・이정식 / 발행처・국토연구원 출판등록・제2- 22호 / 인쇄・2000년 12월 26일 / 발행・2000년 12월 31일

주소・경기도 안양시 동안구 관양동 159 1- 6 (43 1- 7 12)

전화・031- 380- 0429 (정보자료팀) 03 1- 380- 0114 (대표) / 팩스・03 1- 380- 0474 값・6 ,000원 / ISBN・89- 8182- 068- 6

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2000 , 국토연구원

＊이 연구보고서의 내용은 국토연구원의 자체 연구물로서 정부의 정책이나 견해와는 상관없습니다.

서 문

1999년 12월에 우리나라 최초의 다목적실용위성 아리랑 1호가 궤도진입에 성 공하였다. 1년이 지난 지금, 우리 기술로 만든 인공위성이 하루에 두 차례씩 지구 를 돌면서 원하는 지역의 위성영상을 취득하여 전송해 오고 있다. 인공위성영상 의 국산화는 지금까지 전적으로 외국의 위성영상자료에 의존하였던 국내 원격탐 사 분야에 활력을 불어넣는 계기가 되었다. 국산위성이 국내에 보급되기 시작한 것과 거의 같은 시기에 미국 Space Imaging사에서 공간해상도 1m급 IKONOS 위 성영상을 상업화하여 판매하기 시작함으로써 국내는 물론 전 세계적으로 원격탐 사분야에 새로운 전기를 맞고 있다.

이처럼 국내외 위성영상의 공급여건이 좋아지고 위성영상 처리기술이 발전함 에 따라 그 활용분야도 날로 증가하고 있다. 불과 2-3년 전까지만 하더라도 산림, 해양, 환경 등 일부 한정된 분야에서만 위성영상을 이용하였으나, 최근 들어서는 지도제작, 농업, 재난재해, 부동산, 토목, 관광, 수자원 등 다양한 분야에서 위성 영상을 활용하려는 시도가 활발히 추진되고 있다. 특히, 고해상도 위성영상이 등 장하면서 도시계획 등 공간계획의 수립에 필요한 지리정보를 위성영상에서 추출 하는가 하면 토지피복분류도와 같은 주제도를 제작・활용하고 있다.

인공위성영상자료는 넓은 지역의 정보를 한번에 취득할 수 있어 경제적이며, 주기적으로 자료를 얻을 수 있기 때문에 시계열 분석이 가능하다. 또한 디지털 형태의 데이터이기 때문에 지리정보시스템(GIS)과 같은 다른 정보와의 연계가

용이하고 다양한 응용이 가능하다. 특히 대부분의 지방자치단체와 공공기관에서 구축・활용하고 있는 GIS와 연계한다면 그 활용도는 더욱 클 것으로 생각된다.

이 연구는 국토관련계획에 필요한 지리정보를 효과적으로 얻기 위하여 인공위 성영상자료의 활용방법을 모색한 것이다. 따라서 위성영상자료의 장점인 광역성 과 데이터의 가용성을 최대한 활용하여 한반도 전체를 대상으로 국토자원을 분 석하였다. 특히 지리정보를 얻기가 매우 어려운 북한지역을 효과적으로 분석함 으로써 위성영상을 이용한 원격탐사의 유용성을 충분히 확인할 수 있었다.

앞으로 계획가, 시민 등 정보의 수요자들은 보다 정교한 고품질의 정보를 원할 것이다. 이러한 수요자의 요구를 만족시키기 위해서는 다양한 분석자원을 발굴 함과 동시에 분석기법을 개발하여야 할 것이며, 이 연구가 그 초석이 될 것으로 기대한다.

끝으로 이 연구를 성실히 수행한 사공호상 연구위원과 박성미 연구원 그리고 김영표 선임연구위원의 노고를 치하하며, 이 연구결과가 원격탐사 분야의 연구 와 공간계획의 수립에 기여하고 아울러 위성영상의 활용을 촉진하는 계기가 되 기를 바라면서, 계속적으로 관련연구를 발전시켜 줄 것을 기대한다.

2000. 12.

국토연구원장 이정식

초 록

사회구조가 복잡하고 다양해짐에 따라 각종 정보의 신속 정확한 처리와 이용 이 절실히 요구되고 있다. 다가오는 21세기는 정보통신 혁명과 우주개발이 결합 하여 국토의 지형정보를 실시간으로 측정하고, 이를 인터넷으로 신속하게 제공 하는 방향으로 전개될 것으로 전망된다.

원격탐사는 일반적으로 항공기 및 인공위성에 탑재된 센서를 이용하여 지표의 대상물에서 반사 또는 방사되는 전자파를 탐지・분석하여 대상물의 정량・정성 적 정보를 간접적으로 얻는 조사방법이다. 1957년 구 소련이 최초의 인공위성인 스푸트니크(Sputnik) 1호를 발사하기 이전에는 주로 항공사진에 의한 원격탐사가 이루어졌으며, 1960년 초 미국의 머큐리계획으로 첫 우주사진이 제공되면서 인 공위성에 의한 원격탐사가 급진적으로 발전하게 되었다. 인공위성을 이용한 원 격탐사는 지구 전역을 관측할 뿐 아니라 데이터의 광역성, 주기성, 경제성 등으 로 인하여 다른 방법으로는 얻을 수 없는 정보를 획득할 수 있다.

최근 들어 보다 자세하고 다양한 정보를 얻을 수 있는 카메라 센서가 개발되고 컴퓨터 처리기술이 발전함에 따라 위성영상의 활용이 일반화되고 있으며, 그 응 용분야도 점차 확대되고 있다.

이처럼 활용도가 점차 높아가고 있는 위성영상을 이용하여 한반도의 국토자원 을 분석하는 것이 이 연구의 목적이다. 위성영상을 이용하여 공간계획정보를 분 석하는 연구는 아직 초기단계이기 때문에 특정항목을 깊게 분석하기보다는 일반

적인 분석방법을 중심으로 연구를 수행하였다.

위성영상의 광역성을 최대한 활용하기 위하여 분석범위를 한반도 전체로 하였 으며, 한반도 규모의 수준에서 분석이 가능한 지형지세, 토지피복, 수계분포 등을 분석항목으로 선정하였다. 그리고 위성영상의 분석결과와 지리정보를 결합하여 가용토지면적, 광역시도별 토지피복현황 등 공간계획에 유용한 정보를 추출하였 다.

연구의 진행과정과 각 과정별 주요내용은 다음과 같다. 우선, 국토자원 분석 에 필요한 위성영상 및 지리정보를 구축하였다. 위성영상은 토지피복과 수계, 지 형지세 분석에는 Landsat TM 영상을 이용하였으며, 공항・항만 등의 시설물 판 독에는 IRS-1C 위성영상을 활용하였다. 지리정보는 남한과 북한의 1/250,000축척 의 수치지형도를 이용하여 도로 등 필요한 레이어를 추출하였다. 그리고 수치고 도모형(DEM)은 미국 지질조사원(USGS)에서 제작한 3 간격의 고도자료를 보 정・편집하여 활용하였다.

국토자원 분석단계에서는 먼저, 토지피복분류를 실시하였다. 토지피복분류는 환경부의 분류기준에 따라 7가지로 분류하였으며, 1/500,000 축척의 주제도를 제 작할 수 있는 수준으로 분류하였다. 토지피복 분류과정에서 여러 차례의 시행착 오를 거치면서 한반도 데이터의 효율적 처리 및 북한지역의 효과적 토지피복 분 류방법을 모색하였다. 토지피복분류 결과를 이용하여 남북한 토지이용실태를 비 교・분석하였으며, 토지피복분류 항목중 시가지 분류결과를 이용하여 남북한의 도시분포 및 도시규모를 서로 비교하였다. 이어서 IRS-1C 영상을 이용하여 육안 으로 남북한의 공항, 항만, 댐 등 주요 시설을 판독하였으며, 판독결과에 대해 동 일한 축척으로 출력하여 시설물의 크기를 쉽게 비교할 수 있도록 하였다. 다음으 로, 고도자료를 이용하여 고도분포, 경사도, 경사향 등 한반도의 지형지세를 분석 하였다.

마지막으로, 각 항목별 분석결과를 도면으로 제작하고, 통계표를 작성한 다음 GIS기법을 이용하여 항목간 연계분석을 실시하였다. 토지피복분류결과와 고도

및 경사도를 중첩분석하여 한반도 가용토지자원현황을 분석하였으며, 토지피복 분류결과와 행정구역도를 중첩하여 도시 및 시가화지역의 비율을 계산하였다.

또한 수계 및 도로로부터의 거리에 따른 토지피복분류현황도 분석하였다. 이러 한 가공정보는 국토계획, 도시계획 등 각종 공간계획에 매우 유용하게 활용될 것 으로 기대된다. 그리고 향후 인공위성 영상자료의 공급 및 활용여건을 전망하고, 앞으로 연구해야할 방향을 제시하였다.

차 례

서 문 ⅰ

초 록 ⅲ

제 1 장 서 론

1. 연구배경 1

2 . 연구목적 2

3 . 연구범위 3

4 . 연구과정 및 방법 3

5 . 기존연구 검토 5

제 2 장 국토자원 분석항목 및 분석방법

1.국토자원 분석항목 7

1) 국토자원의 정의 7

2 ) 분석항목의 선정 8

2 . 국토자원 분석방법 9

1) 원격탐사 및 GIS 기법의 활용 9

2 ) 분석자료의 선정 11

3) 항목별 분석방법 13

제 3 장 위성영상 처리 및 지리정보 구축

1. 자료의 요건 및 수집 15

1) 자료수집 요건 설정 15

2 ) 위성영상 수집 20

3) 지리정보 수집 26

4 ) 수치고도모형 26

2 . 위성영상 처리 2 7

1) 기초처리 방법모색 2 7

2 ) 위성영상의 기초처리 28

3 . 지리정보 구축 32

1) 지리정보 구축방법 32

2 ) 남북한 수치지형도의 일원화 32

3) 지리정보 데이터베이스 구축 32

제 4 장 국토자원 분석과정

1. 토지피복분류 37

1) 토지피복 분류방법의 고찰 37

2 ) 분류항목 설정 39

3) 분류 세부절차 수립 44

4 ) 토지피복분류 수행 50

5) 분류결과 평가 53

2 . 주요기간시설 현황추출 56

3 . 지형분석 59

1) 경사도 60

2 ) 경사향 6 1

3) 음영기복도 6 1

제 5 장 국토자원 분석결과와 응용사례

1. 자연적 국토자원 6 3

1) 고도분포 6 3

2 ) 경사도분포 64

3) 경사향분포 6 5

4 ) 음영기복도 6 5

5) 하천분포 66

2 . 인문적 국토자원 72

1) 토지피복분포 72

2 ) 도시분포 75

3) 주요도로 현황 75

4 ) 주요기간시설 분포 77

3 . 국토자원 분석결과의 응용 86

1) 한반도 가용토지 산출 86

2 ) 시가화 비율 산출 9 1

3) 하천과의 거리에 따른 토지피복분포 94

4 ) 도로와의 거리에 따른 토지피복분포 9 5

4 . 국토자원 분석결과의 활용방안 96

1) 자연자원 분석결과의 활용 96

2 ) 인문자원 분석결과의 활용 98

제 6 장 결론 및 향후과제

1. 위성영상의 활용성 10 1

1) 위성영상의 유용성 10 1

2 ) 향후 위성영상의 공급 및 시장여건 102

3) 공간계획 관련분야의 수요확대 10 3

4 ) 위성영상 활용의 제약조건과 한계 10 5

2 . 향후 연구과제 10 7

참고문헌 109

ABSTRACT 113

표 차 례

<표2- 1> 국토조사의 내용과 분류 8

<표2- 2 > 국토자원 분석항목 및 내용수준 9

<표2- 3> 분석규모에 따른 위성영상의 종류 12

<표2- 4 > 항목별 분석방법 13

<표3- 1> TM과 E TM + 센서의 특성 22

<표3- 2 > 한반도 분석에 사용한 Lan dsat 위성영상 2 3

<표3- 3> IRS위성의 특성 및 탑재센서의 사양 2 5

<표3- 4 > 남 북한 수치지형도 비교와 지리정보 구축기준 33

<표4- 1> 토지피복분류방법의 구분 39

<표4- 2 > 미국 USGS의 토지이용/ 토지피복 분류체계 4 1

<표4- 3> 미국 USGS 토지이용/ 토지피복 분류체계의 특성 4 1

<표4- 4 > 환경부의 토지피복분류체계 4 2

<표4- 5> 북한지역의 실험테스트 결과 4 8

<표4- 6 > 남한의 토지피복분류 결과표 55

<표4- 7> 북한의 토지피복분류 결과표 55

<표4- 8 > IRS- 1C 위성영상을 이용한 주요 공항의 추출 57

<표4- 9 > IRS- 1C 위성영상을 이용한 주요 항만의 추출 58

<표4- 10 > IRS- 1C 위성영상을 이용한 주요 댐의 추출 59

<표5- 1> 고도분포 64

<표5- 2 > 경사도분포 64

<표5- 3> 경사향분포 6 5

<표5- 4 > 한반도 주요 하천의 길이 66

<표5- 5> 토지피복 분포현황 72

<표5- 6 > 시 도별 토지피복 현황 74

<표5- 7> 남한의 고속도로 현황 76

<표5- 8 > 북한의 고속도로 현황 77

<표5- 9 > 가용토지 분석기준 8 7

<표5- 10 > 가용토지 면적 및 국토면적 대비 비율 88

<표5- 11> 하천과의 거리에 따른 토지피복현황 9 5

<표5- 12 > 고속도로 인접지역의 토지피복현황 96

<표5- 13> 국도 인접지역의 토지피복현황 96

<표6- 1> 위성영상자료의 활용분야 10 5

<표6- 2 > 원격탐사 자료간 장단점 비교(지도제작 중심) 106

그림차례

<그림1- 1> 연구과정 및 방법 4

<그림3- 1> 분석에 사용한 Lan dsat TM 위성영상의 Qu ick Look 24

<그림3- 2 > 위성영상 기초처리 과정 30

<그림3- 3> 한반도 지리정보 구축과정 34

<그림3- 4 > GIS 데이터베이스 구축현황 36

<그림4- 1> 남한지역의 토지피복분류 절차 50

<그림5- 1> 고도분포 6 7

<그림5- 2 > 경사도분포 68

<그림5- 3> 경사향분포 69

<그림5- 4 > 음영기복도 70

<그림5- 5> 고지대 및 하천분포 7 1

<그림5- 6 > 토지피복분포 78

<그림5- 7> 시 도별 토지피복 분포비율 79

<그림5- 8 > 도시분포 80

<그림5- 9 > 북한 주요도시의 모습 8 1

<그림5- 10 > 주요도로 현황 82

<그림5- 11> 주요공항 현황 8 3

<그림5- 12 > 주요항만 현황 84

<그림5- 13> 주요댐 현황 8 5

<그림5- 14 > 유형에 따른 가용토지 면적비교 88

<그림5- 15> 가용토지 추출결과(A B C) 89

<그림5- 16 > 가용토지 추출결과(D E F ) 90

<그림5- 17> 위성영상을 이용하여 분석한 시 도별 시가화 비율 92

<그림5- 18 > 위성영상을 이용하여 분석한 경기도 시 군 구별 시가화 비율 9 3

<그림5- 19 > 하천과의 거리에 따른 토지피복현황 9 5

1

C H A P T E R

서 론

1 . 연구배경

국토계획을 비롯한 각급 계획을 수립하는데는 다양한 종류와 형태의 정보가 필요하다. 이를 위하여 체계적으로 자료를 수집하고 분석하는 방법이 끊임없이 모색되고 있으며, 전자기술의 발전에 힘입어 컴퓨터를 이용한 자료의 수집・가 공・분석방법이 점점 광범위하게 이용되고 있다. 유용한 정보는 현황파악과 문 제점 분석은 물론 계획대안을 설정하는데 매우 중요한 단서가 되며, 그러한 정 보는 이용목적에 적합하면서도 가장 효과적인 방법으로 취득하는 것이 관건이다.

국토의 자연・인문적 제요소간의 관계성을 기반으로 하는 국토계획, 지역계 획, 도시계획 등 각급 공간계획은 특히 많은 종류의 정보가 필요하며, 이중 지리 정보가 차지하는 비중이 매우 크다¹⁾.

컴퓨터를 기반으로 하는 자료수집 및 분석방법에는 크게 지리정보시스템(GIS:

Geographic Information System))과 원격탐사가 있다. 원격탐사(Remote Sensing)는 대상물에 직접 접촉하지 않고 간접적으로 정보를 얻는 방법으로, 주로 항공사진 과 인공위성 영상자료를 이용하고 있다. 초기에는 주로 항공사진을 이용하였으

1) 최봉문 김항집 서동조는 도시관련 분야에서 취급하는 정보중 80% 이상이 지리적 속성과 관련이 있 다고 추측하고 있다. 도시정보와 GIS . 대왕사. 1999. p66.

나, 1972년에 미국에서 발사된 지구자원탐사 위성인 Landsat이 제공하는 데이터 를 이용하면서 위성영상을 이용한 원격탐사가 본격적으로 발전하기 시작하였다.

우리나라의 경우 항공사진은 지도제작, 불법건축물 단속 등 공공목적 이외의 일반이용이 엄격히 제한되었고, 외국에서 공급하는 위성영상은 영상자체의 가격 과 소프트웨어의 가격이 모두 비싸 그동안 실험연구 수준에 머물러 있었다. 그러 나 최근 들어 항공사진에 버금가는 고해상도 위성영상이 공급되고 컴퓨터 기술 의 발전으로 위성영상 처리기술이 발전하면서 위성영상의 활용분야가 도시계획, 환경관리, 자원관리, 농업, 임업 등으로 광범위하게 확산되고 있다. 특히 위성영 상자료는 각종 지형 및 지표자료 등 지리정보의 기초 데이터베이스 구축에 필수 적인 자료로 활용되고 있을 뿐 아니라, GIS와 원격탐사를 연계 통합하여 분석기 능을 강화하는 연구가 활발하게 진행되고 있다.

2 . 연구목적

이 연구는 점차 활용도가 높아가고 있는 위성영상을 이용하여 한반도의 국토 자원을 분석하는데 목적이 있다. 다만 위성영상를 이용하여 공간계획정보를 분 석하는 연구는 아직 초기단계이기 때문에 특정항목을 깊게 분석하기보다는 일반 적인 분석방법을 중심으로 연구를 수행하였다.

연구결과로 기대되는 효과는 다음과 같다. 첫째, 인공위성영상자료를 이용하 여 국토자원을 조사하는 새로운 방법론을 모색하는데 기여할 것이다. 실험수준 에 머물러 있는 원격탐사를 응용수준으로 발전시키고 아울러 최근에 가장 활발 하게 활용되고 있는 지리정보체계(GIS) 기법과 접목하여 국토자원을 분석할 수 있는 가능성을 모색하고 방법론을 정립함으로써 국토자원조사의 경제성과 효율 성을 제고하는데 기여하고자 한다. 둘째, 국토 및 도시계획분야에 위성영상의 활 용을 촉진할 것이다. 한반도 전체의 국토자원을 분석하면서 대용량 데이터의 효 과적 처리, 북한지역의 지리정보 구축, 취득시기가 다른 위성영상처리의 표준화

등 여러 가지 기술적인 문제에 봉착하였으며, 수 차례의 시행착오를 거쳐 해결방 안을 모색하였다. 셋째, 북한지역 연구의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 북 한지역은 접근이 어려울 뿐 아니라 다른 경로를 통해서도 정확한 공간자료를 얻 기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하는데 원격탐사가 가장 적합하다는 것을 이 연 구를 통하여 확인할 수 있었다.

3 . 연구범위

이 연구의 공간적 범위는 남북한을 포함하는 한반도 전역이다. 지역범위를 남 한으로 한정할 경우 비교적 정확한 정보를 얻을 수 있지만, 지금까지 북한지역에 대하여 국토자원을 분석한 연구가 없었고, 또한 북한지역의 국토자원 분포는 향 후 통일에 대비한 북한연구를 수행하는데 있어서 필수자료로 판단되어 한반도 전체로 연구범위를 확대하였다. 그리고 분석대상 시기는 위성영상의 획득시기와 관계가 있다. 한반도를 분석하는데 총 23장(scene)의 위성영상이 소요된다. 그 중 2장은 1997년도에 얻은 위성영상이며, 나머지는 1999년도와 2000년도에 촬영한 위성영상을 활용하였다.

4 . 연구과정 및 방법

연구과정은 <그림1-1>과 같다. 먼저 한반도 국토자원을 분석하기 위한 항목과 수준 등 목표를 설정하고 그에 따른 분석방법으로서 원격탐사와 GIS기법을 고찰 한다. 이에 따라 분석에 맞는 자료를 수집 입력하고 기초처리를 수행하여 국토자 원을 분석하기 위한 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 대규모 지역을 분석하 는 데에 따른 여러 가지 문제를 해결하기 위해 기존연구를 검토하고 실험테스트 를 통해 세부적인 분석절차를 수립하고, 그에 따라 분석을 수행하였다. 분석된 국토자원은 도면작성과 통계산출을 통해 결과를 도출하고, 이의 응용사례를 제 시하여 인공위성 영상자료를 이용한 국토자원 분석방법의 활용성을 모색하였다.

<그림1- 1> 연구과정 및 방법

분 석 목 표

설 정

분 석 방 법

도 입

자료입력처리 및 DB 구축

국 토 자 원 분 석 및 응 용

국토조사 의 내용고찰 및 한계점 파악

거시적 정보추출을 위한 방법론 기술 고찰

・한반도규모의 적정축척

・기초정보의 종류 , 내용수준 한반도 공간계획에

필요한 국토자원 요소

거시적 국토자원 판단을 위한 요건정의

국 토 자 원 분 석 항 목 및 분 석 수 준 설 정

목표달성을 위한 분석방법 기술 도입

분 석 자 료 및 항 목 별 분 석 방 법 설 정

G I S

・지도 기초데이터 수집

・속성 입력 및 편집

・속성입력 및 분석 원격탐사

・위성영상 취득

・위성영상 기초처리

자료수집 및 입력

자료처리

분 석 준 비 및 데 이 터 베 이 스 구 축

원격탐사 및 GI S 기법

국토자원 개별항목 공간분석

도면작성 및 통계분석 세부 분석절차 검토

및 실험테스트

국 토 자 원 분 석

주요기간시설 추출 토지피복분류

지형분석

분 석 결 과 의 응 용 사 례

5 . 기존연구 검토

인공위성 영상자료를 이용한 연구는 크게 두 가지로 분류된다. 하나는 위성영 상처리(image processing)기술개발 분야이고, 다른 하나는 위성영상을 분석하여 유용한 정보를 추출하는 응용(application)분야이다. 전자는 주로 전산 또는 컴퓨 터 공학적 측면에서 위성영상 자체의 특성과 처리기법에 관한 분야로서 이 연구 와 직접적인 관련은 없다. 후자는 특정 목적에 필요한 정보를 추출하기 위하여 위성영상을 이용하는 경우로, 우리나라에서는 그 동안 주로 산림, 환경, 도시계획 등의 연구에 위성영상을 활용해 오고 있다.

산림부문은 대부분 위성영상의 분광특성(spectral characteristics)²⁾을 이용하여 산림자원의 특성과 식생분류를 하고 있다³⁾. 특히 Landsat TM 영상은 식생의 엽 록소 식별 및 탐지에 매우 효율적이므로 그 이용도가 아주 높다. 한반도와 같은 규모의 거시적인 식생분포는 NOAA와 같은 기상위성을 이용하기도 한다. 환경 부문은 토지피복, 식생변화, 수질, 습지 등의 연구에 위성영상을 활용하고 있다⁴⁾. 공간계획에 필요한 정보를 추출하는데 위성영상을 이용하는 분야는 주로 도시 계획부문이며, 지금까지는 도시지역 범위의 변화⁵⁾, 토지피복(land cover)변화의

2) 모든 물질은 그 특유의 전자파를 반사, 흡수, 투과 및 복사한다. 예를 들어 식물의 잎이 녹색으로 보이 는 것은 그 속에 있는 클로로필이 태양광선중 청색 및 적색 파장의 빛을 보다 강하게 흡수하고 녹색 파장의 빛을 보다 강하게 반사하기 때문이다. 이 전자파에 대한 물질 고유의 파장특성을 분광특성이 라 한다.

3) 김현옥・이인성. 1999. "도시산림 분석을 위한 인공위성 영상자료의 분류기법 연구". 국토계획 제34 권 6호: p12.

이승호 외. 1994. 원격탐사와 지형정보를 이용한 임분구조 및 생장특성 해석 . 임업연구원연구보고 . 김민철. 1991. Landsat TM데이터와 수치지형모형을 이용한 산림분포해석에 관한 연구 . 서울대학교 박사학위 논문.

4) 환경부 한국환경정책평가연구원. 1999.11. 인공위성영상자료를 이용한 토지피복분류 .

박병욱. 1996. Landsat TM자료를 이용한 광주시 환경변화 분석". 지형공간정보학회지 제4권 1호.

최철웅 외. 1999. "인공위성영상해석에 의한 녹지자연도 분류방법". 부산대학교 생산기술연구소 논 문집 제49집.

이기철 외. 1999. Landsat TM자료를 이용한 서남해 연안습지의 시공간 변화분석에 관하여 . 환경영 향평가학회지 제7권 1호.

정도를 분석하는데 위성영상을 이용하고 있다.

우리나라에서 도시계획분야에 인공위성 영상자료를 이용한 사례를 살펴보면, 이홍영(1980)⁶⁾은 MSS의 CCT(Computer Compatible Tape)로서 인천, 목포, 군산, 부산 해안지역의 간척지를 조사하였으며, 이병설・丸山明好・竹內章司(1984)⁷⁾ 는 Landsat MSS 데이터를 이용하여 1972년과 1983년의 서울대도시지역의 토지 이용변화를 분석하였으며, 이 분석을 통하여 정량적인 시가지 확산정도와 지역 적 범위를 밝히고자 하였다. 또한 농경지, 삼림지, 나지 및 포장지의 변화량을 분 석하였다. 연상호(1985)⁸⁾는 위성영상자료 Landsat MSS 데이터를 이용하여 도시 및 지역의 장래 발전에 대한 예측과 신도시의 입지선정에 대해 연구한 바 있다.

이 연구는 지금까지 부분적이거나 단편적으로 이용되어 왔던 위성영상의 응용 분야를 종합하여 공간계획에 필요한 정보를 생산하는 방법을 모색하였다. 또한 연구범위 면에서 기존 연구는 특정지역 또는 한 개 도시 정도의 규모를 대상으로 분석한 반면 북한을 포함하는 한반도 전체를 분석대상으로 설정한 점에서 차이 점이 있다. 그리고 연구방법론적 측면에서 원격탐사자료(remotely sensed data)와 지리정보(geographic information)를 동시에 이용하여 국토자원을 분석하였다.

5) 안철호. 1984. Landsat Data에 의한 서울시에 있어서의 도시역변화의 추출 . 한국측지학회지 제2권 1호.

6) 이홍영. 1980. "원격탐사 기법을 이용한 서해연안의 地生態 조사연구". 태진지리 제5호.

7) 이병설, 丸山明好, 竹內章司. 1984. "리모트센싱기법에 의한 서울대도시지역의 토지이용변화분석".

대한지리학회지 제30권.

8) 연상호. 1985. LANDSAT DATA를 이용한 주요 도시역의 경년변화의 추출에 관한 연구 -서울, 대전, 인천의 도시역을 중심으로- .

2

C H A P T E R

국토자원 분석항목 및 분석방법

1 . 국토자원 분석항목

1 ) 국토자원의 정의

국토자원이란 상당히 포괄적인 개념으로서 국토공간상에 생활하는 사람을 중 심으로 하는 지상자원, 지하자원, 대기, 강수, 하천 등의 제반 물적 요소들을 모두 포함하고 있다. 이 연구에서 국토자원은 경제적인 물자 개념보다는 공간상에 존 재하는 자연・인문적 요소로 정의하고자 한다. 이러한 국토자원은 공간계획, 경 제계획 등 각종 국가계획을 수립하는데 매우 중요한 자료이다.

현재 국토의 이용과 개발 및 보전에 관한 종합적이고 장기적인 정책방향을 제 시하는 국토종합계획은 국토조사를 기초로 수립되고 있다. 국토조사는 국토의 위치기준과 자원실태를 파악하기 위하여 수행하며 기본조사, 토지분류조사, 자 원조사가 있다. 이중 국토의 위치기준에 해당하는 기본조사 이외에 토지분류조 사나 자원조사는 거시적 국토자원 조사에 해당한다고 할 수 있다. 자원조사의 종 류는 토지자원, 동력자원, 수질자원, 수산자원, 산림자원, 지하자원, 해저자원으 로 분류하고 있다.

<표2- 1> 국토조사의 내용과 분류

국토조사 조사내용 조사분류

기본조사 토지와 수면의 측량 및 다른 조사의 기준 설정을 위한 조사

기본측량, 세부측량, 항공사 진측량, 수로측량 등

토지분류

조 사

토지를 이용목적에 따라 분류하기 위하여 토지의 이용현황・토성과 토양의 물리 적・화학적 성질과 기타 주요한 자연적 요소 및 생산력에 관한 조사

토지이용조사, 토지분류조사, 토양조사

자원조사

천연자원의 이용목적에 따라 분류계량하 기 위하여 그 질과 양 및 분포상황에 관 한 조사

토질자원조사, 동력자원조사, 수질원조사, 수산자원조사, 산림자원조사, 지하자원, 해 저자원

자료 : 국토건설종합계획법 및 국토총람(1996)

2 ) 분석항목의 선정

어느 한 특정방법만으로 모든 국토자원을 조사할 수는 없으며, 조사방법은 조 사내용에 따라 다르다. 따라서 이 연구에서는 다음의 세 가지 조건을 가진 국토 자원을 분석항목으로 선정하였다. 첫째, 한반도 전체에 고루 분포되어 있는 거시 적인 국토자원 항목, 둘째 인공위성 영상자료로 정보를 취득하기 용이한 지상에 있는 자원⁹⁾, 셋째 Landsat TM의 분광특성을 이용하여 분석할 수 있는 항목이다.

먼저 이 세 가지 조건을 만족하는 항목을 선정하고, 이를 자연적 국토자원과 인 문적 국토자원으로 구분하였다. 자연적 국토자원 항목은 국토의 지형・지세, 강・하천 등 수계분포, 산림분포, 지열(地熱)분포이다. 인문적 국토자원은 토지피 복분류, 도시분포, 주요 도로분포, 주요기간시설의 배치 등이다.

분석항목 및 분석내용의 수준은 <표2-2>와 같다.

9) SPOT, IRS-1C, 아리랑 1호, IKONOS 등은 광학렌즈를 이용하여 지상의 가시적인 정보를 취득하지만 ERS, Radersat 등 SAR영상은 일부 지하자원 탐사에도 이용된다.

<표2- 2> 국토자원 분석항목 및 내용수준

항 목 내 용 수 준 비 고

자 연 적 국토자원

지형 지세 고도 경사 사면향 분포

지형지세 판독 100m격자 간격

수계분포 주요하천 및 저수지 분포 실폭 하천

지열(地熱)분포 상대적 지열분포

인 문 적 국토자원

토지이용

토지피복분류

(수계, 시가지, 나지, 습지, 초지, 산림, 농경지)

도시분포 도시의 규모 및 분포

행정구역별 시가지 면적분포

토지피복분류 결과활용

주요 도로분포 주요 도로망 고속도로, 일반국도

주요 도시 및 기간시설

주요기간시설 배치현황 (항만, 공항, 댐) 북한지역의 주요 도시

육안으로 판독이 가 능한 범위

2 . 국토자원 분석방법

1 ) 원격탐사 및 GIS 기법의 활용

지금까지 지형・지세, 토지이용현황, 수계 등 한반도의 자연적인 특성은 주로 항공사진과 지형도를 이용하여 분석하였다. 그 결과 비용이 많이 들고, 항공기가 접근하기 어려운 북한지역의 정보는 얻을 수 없었을 뿐만 아니라 특성의 변화정 도와 과정을 지속적으로 파악하기도 어려웠다. 이러한 기존 조사방법의 문제점 을 해결하는 방안의 하나로 원격탐사기법을 모색하게 되었다. 상대적으로 저렴 한 비용으로 정확한 공간자료를 수집하기 위해서는 종래의 종이지도의 변환, 현 장조사, 항공사진 판독 등과 함께 원격탐사기술을 활용하는 것이 대단히 중요하 다¹⁰⁾.

원격탐사란 멀리 떨어져 있는 대상물을 관측하는 기술로서 측정하고자 하는 목표물에 직접 접촉하지 않고 목표물에서 복사되어 나오는 반사(reflection) 또는 방사(radiation)와 같은 전자파를 감지하여 그 물리적 성질을 측정하는 것을 말한 다¹¹⁾. 이러한 원격탐사의 장점을 이용하는 경우 첫째, 넓은 지역의 지리정보를 용이하게 추출할 수 있으며 둘째, 북한지역과 같이 접근이 어려운 지역의 지리정 보도 취득할 수 있다. 셋째 육안으로 판별하는 이외에 분광특성을 이용하여 다양 한 지리정보를 얻을 수 있으며, 이러한 지리정보는 디지털 형태로 저장되기 때문 에 다른 분야에 응용하기 쉽다. 원격탐사기법은 이와 같은 장점이 있는 반면 영 상을 처리하는 사람의 숙련도에 따라 차이가 날수 있고, 위치 및 통계의 정확도 가 비교적 낮은 단점도 있다. 이러한 장단점을 알고 경제성과 정확도를 감안하여 필요한 경우에 원격탐사기법을 활용하는 것이 바람직하다.

인공위성 영상자료의 분석결과는 다른 지리정보와 결합하여 활용하면 더욱 유 용하다. 즉 위성영상을 분석하여 지리정보를 추출하고, 속성정보와 함께 데이터 베이스를 구축한 다음 각 종 GIS기법을 이용하여 정보를 가공 분석하면 그 연계 활용효과가 더욱 커진다¹²⁾. 이처럼 원격탐사와 GIS의 결합은 오래 전부터 시도 되어 오고 있으며, 최근에는 본격적으로 양자를 혼합(hybrid)하여 활용하고 있다.

원격탐사와 GIS기법을 동시에 이용한 연구사례는 여러 분야에서 찾아볼 수 있 다. 환경분야에서는 도시지역의 녹피(綠皮)구조와 환경특성을 원격탐사와 GIS 기법을 동시에 이용하여 분석¹³⁾하였으며, 도시계획 분야에서는 도시의 성장과정 과 패턴을 분석¹⁴⁾한 사례가 있다. 뿐만 아니라 특정한 분석의 정확도를 제고하는

10) 박종화. 1999.6. GIS와 원격탐사기술의 통합 . 건설교통저널 . 제16권 제6호. p85.

11) 김영섭, 서애숙, 조명희. 1998. 원격탐사개론 . 동화기술. p15.

12) Mustafa Turker. 2000. "Change Detection Using Integration of Remote Sensing and GIS: A Poligon Based Approach". International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing 33(B2). Amsterdam.

13) 송태갑, 김은일. 1997. Remote Sensing 기법과 지리정보체계(GIS)를 이용한 도시지역의 녹피구조와 환경특성에 관한 연구 . 국토계획 제32권 제5호.

14) Anthony Gar-On Yeh and Xia Li. 1996. "Urban growth management in the Pearl river delta: an integrated remote sensing and GIS approach". ITC Journal.

방안으로서의 연구는 도시지역의 토지피복분류의 정확도를 향상시키기 위하여 지리정보와 원격탐사 이미지를 활용한 연구가 있으며¹⁵⁾, 도시계획수립의 효율성 과 합리성을 제고시키기 위하여 원격탐사와 GIS기법을 동시에 활용하기도 하였 다¹⁶⁾.

GIS란 지리적으로 배열된 모든 유형의 정보를 효율적으로 취득하여 저장, 갱 신, 관리, 분석 및 출력이 가능하도록 조직화된 컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어, 지 리자료 및 인력의 집합체이다¹⁷⁾. GIS의 장점은 자료를 필요한 형태, 원하는 축척 으로 도면을 작성할 수 있으며, 주제별 레이어(layer)를 중첩 또는 분해하여 여러 종류의 종합분석이 가능하다는 것이다. 그리고 지도정보의 측정, 검색, 거리산출, 영향권 계산, 용도 및 등급별 면적 산출, 산출결과의 분석과 통계 도면자료의 연 관분석 및 그 효과의 시각적 표현이 용이하다. 이러한 GIS기법은 토지정보시스 템(Land Information System), 도시정보시스템(Urban Information System)등을 구축 하는데도 활용되고 있다.

2 ) 분석자료의 선정

위성영상은 분석대상지역의 크기와 분석하고자 하는 내용에 따라 다르다. 분 석대상지역이 도시지역이면서 블록정도의 규모인 경우, 공간해상도가 1～2m인 위성영상을 이용하는 것이 바람직하며, 도시 전체인 경우라 하더라도 건물과 도 로를 확인하고자 한다면 동일한 공간해상도가 필요할 것이다. 반면 대도시권, 광 역권 등과 같이 수 개의 시・군을 합한 지역 정도의 규모에는 공간해상도 5～

15) Paul M. Harris and Stephen J. Ventura. 1995. "The Integration of Geographic Data with Remotely Sensed Imagery to Improve Classification in an Urban Area". Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 61(8) : pp993-998.

16) J. Chen. 1992. "Improving Urban Planning by Integrated Utilization of Remote Sensing and GIS". the 17th ISPRS Congress. Washing, DC, USA. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing 29(B7) : pp598-600.

17) 김영표, 박종택, 한선희. 1999, GIS의 기초와 실제 . 하나디앤피. p23.

10m 정도의 중해상도 위성영상을 이용하는 것이 바람직할 것이다. 이러한 분석 규모 이외에 분석하고자 하는 내용에 따라 다른 위성영상을 사용할 수 있으며, 위성영상 처리기술에 따라서도 위성영상을 다르게 선택할 수 있다. 지역규모만 을 고려한 위성영상 선정기준은 <표2-3>과 같이 정리할 수 있다. 이 연구에서는 한반도 전지역을 대상으로 거시적인 국토자원을 定性 定量的으로 분석하는데 가장 적합한 위성영상으로서 7개의 분광밴드¹⁸⁾를 가진 Landsat TM 위성영상을 선정하였다. 또한 북한지역의 주요 도시와 남북한의 주요기간시설을 육안으로 판별하는데에는 5m 공간해상도를 가진 IRS-1C를 이용하였다. IRS-1C 영상을 이 용한 이유는 그 영상이 시설물을 파악하는데 가장 적합하기 때문에 선정한 것은 아니며 기 확보하고 있던 영상을 활용한 것이다.

<표2- 3> 분석규모에 따른 위성영상의 종류

규 모 분석내용 위성의 종류* 공간해상도**

블록, 가구

개발밀도, 건축물 형태, 건축물 경계 추 출, 신축건물 및 시설물 탐지, 지도제작, 지형지물 판독 등

IKONOS

KVR-1000 1-2m

도시, 수도권 등

특정지역

고도 및 경사도 추출, 도시구조 및 변화, 지도제작, 도로망도 등 주제도 제작 등

SPOT, IRS-1C/D,

아리랑 1호 5-10m

한반도 지형, 지세, 수계, 지열, 식생분포, 토지

피복 등 Landsat TM 30m

* 각 규모분류를 하나의 분석단위로 했을 경우 가장 적합한 위성영상을 말함

** 공간해상도(spat ial resolut ion )란 센서가 지표상에서 물체를 구분할 수 있는 최소 길이를 말하며, 공간해상도가 작을수록 지표의 모습을 정밀하게 볼 수 있음

18) 분광밴드는 센서(sensor)가 취득한 정보를 파장대별로 나누어 기록하는 단위로서 분광해상도 (radiometric resolution)가 좋을수록 여러 개의 분광밴드를 갖게되며 한번에 취득할 수 있는 정보가 많아진다.

3 ) 항목별 분석방법

지형・지세는 수치고도모형(Digital Elevation Model; DEM)을 이용하여 분석하 였으며, 구체적인 분석항목은 고도, 경사, 사면향 등이다. 지열은 엄격한 의미에 서 국토자원이라고 볼 수 없으며, 다른 국토자원을 분석하는데 참고자료로 활용 하고자 Landsat TM 위성영상의 열적외선 밴드를 이용하여 분석하였다. 수계분포, 토지이용, 도시분포는 토지피복분류를 이용하였다. 수계분포는 비교적 하천 폭 또는 저수지 면이 넓은 경우에 한하여 분석가능하며, 정확도를 제고하기 위하여 수치지형도에서 수계 레이어를 추출하여 동시에 활용하였다. 도로는 수치지도에 서 도로 레이어를 추출하여 활용하였다. 북한의 주요 도시와 남북한 주요기간시 설은 IRS-1C 위성영상을 이용하여 육안판독¹⁹⁾을 실시하였다. 항목별 분석방법은

<표2-4>에 개략적으로 정리하였으며, 구체적인 분석방법론과 분석과정은 4장에 자세히 정리하였다.

<표2- 4 > 항목별 분석방법

항 목 분 석 방 법

자 연 적 국토자원

지형 지세 위성영상과 고도정보(DEM)을 중첩하여 고도, 경사, 향 등을 분석

수계분포 토지피복분류, 수치지도의 수계레이어

지열(地熱)분포 열적외선 밴드를 이용한 상대적 지열분포 분석

인 문 적 국토자원

토지이용 토지피복분류

(수계, 시가지, 나지, 습지, 초지, 산림, 농경지)

도시분포 토지피복분류 중 시가지 분류결과 활용

주요 도로분포 수치지도를 이용하여 도로레이어를 추출하고, 이를 위성 영상과 결합

주요기간시설

배치 IRS-1C 영상을 이용하여 육안으로 판독

19) 위성영상에서 데이터를 추출하는 방식에는 육안법과 기계법 두 가지가 있으며 육안판독(manual interpretation)은 아날로그 데이터를 사용하고 기계처리(digital processing)는 디지털 데이터를 사용하 여 컴퓨터로 처리한다.

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C H A P T E R

위성영상 처리 및 지리정보 구축

1 . 자료의 요건 및 수집

1 ) 자료수집 요건 설정

앞의 2장에서 설정한 국토자원 항목을 분석하기 위해서는 분석내용에 적합한 자료를 선정 수집하는 것이 매우 중요하다. 한반도의 크기는 약 동서 250㎞ × 남북 1,000㎞로서 지역적 범위가 넓기 때문에 한국의 인문적, 자연적 현황을 개 괄적으로 표현한 지리부도 외에는 전체적인 현황을 한 눈에 보기 어렵다. 더욱이 남과 북이 분단되어 있어 북한의 자료를 구하기 어렵고, 구한다 하더라도 자료의 조사시기나 내용이 달라 한반도 전체를 포괄하는 정보를 생산하기 어려운 실정 이다. 또한 시 군 구 나 시 도 단위로 작성되는 각종 통계자료를 모으고, 여러 도엽의 지도를 붙여야만 한반도 단위의 주제도를 완성할 수 있다. 이 경우 자료 의 양이 크기도 하지만 자료의 제작 주체나 목적이 서로 다른 다양한 형태의 자 료를 필요로 하기도 하다.

이와 같이 여러 가지 원천자료를 이용하여 넓은 지역의 지리정보를 구축하는

경우 다양한 형태의 오차가 발생할 수 있다²⁰⁾. 축척이나 투영이 서로 다르기도 하고 위치오차나 속성오차 범위가 달라 정확도가 자료마다 각기 다를 수 있다.

예를 들면, 서로 다른 두 좌표체계를 통일하기 위해 한쪽 자료의 좌표체계를 변 환하면 지역적 오차(locational error)가 발생하는 것 등이다. 또 기존 자료를 이용 할 경우 자료의 이력(lineage)이 누락되거나 명확하지 않아 발생하는 부정확성도 오차에 포함될 수 있다.

따라서 내용과 축척이 서로 다른 다양한 자료 가운데서 가장 효율적으로 한반 도 국토자원을 분석할 수 있도록 자료수집 요건을 설정하여야 한다. 또한 분석결 과의 오차를 줄일 수 있는 방향으로 자료를 수집하여야 한다. 이 연구에서는 한 반도의 공간규모, 자료의 취득시기, 자료내용의 일치성 등을 고려하여 분석에 필 요한 자료를 선정하였다.

( 1 ) 한반도 규모에 맞는 축척의 자료

공간규모를 먼저 정하고 분석을 하는 경우는 그 규모에 적합한 축척과 위치정 확도 수준을 설정하는 것이 매우 중요하다. 지리정보의 정확도나 정밀도는 입력 및 편집과정에서 오차가 생기지만 일차적으로는 그 축척에 좌우된다고 볼 수 있 다. 그리고 지리정보의 축척은 대부분 데이터 구축에 이용한 지도의 축척으로 판 단할 수 있다²¹⁾. 거꾸로, 분석단위에 맞는 축척을 설정하면 그에 적합한 자료의 축척을 결정할 수 있다.

미국의 토지피복 조사 프로그램(Land Cover Characterization Program; LCCP)은 다양하고 정밀한 토지피복과 토지이용 데이터를 제작하기 위한 프로그램이다.

이 자료는 미국 지질조사원(U. S. Geological Survey; USGS)의 지구자원관측시스 템(The Earth Resources Observation Systems; EROS) 자료센터에서 토지피복자료

20) P. A. Burroughs. 1986. Principles of geographical Inf ormation Systems f or Land Resources Assessment.

Oxford : Clarendon Press. pp103-135.

21) Morris M. Tompson, R.C. Eller, W.A. Radlinski, and J.L. Speert(editor). 1966. Manual of Photogrammetry.

Third Edition. Falls Church, Virginia : American Society of Photogrammetry. p300.

(Land Cover Category)의 한가지 데이터셑(Data Set)으로 제공된다. 이 프로그램에 서 제작되는 데이터는 1/2,000,000 축척의 전지구적 요소(Global Component), 1/100,000 축척의 연방요소(National Component), 1/24,000 축척의 도시요소(Urban Component) 등 세 가지가 있다²²⁾. 이 중 연방요소는 한반도 단위 분석에서 참고 할 수 있는 수준인데, Landsat TM 위성영상 등을 사용하여 제작한다. 격자크기는 30m이며 지역의 토지관리 및 계획, 그리고 환경평가에 활용되고 있다. 그런데 이 연방요소도 수십 개의 도엽을 모아야 주(State)를 한 눈에 파악할 수 있다.

이 보다 소축척으로는 미국 전역의 생태훼손을 모니터링하는 공간기준이 되는 관리구역으로서 축척 1/2,000,000 데이터베이스를 이용²³⁾하는 경우를 참고할 수 있다. 이러한 대규모 단위는 격자간격이나 폴리곤의 최소단위를 100ha(1㎢, 1㎞

×1㎞)로 설정하고 있다.

그러나 현실적으로는 자료의 수량과 공간패턴의 식별성을 고려하여야 한다.

미국 토지피복자료의 연방요소 축척 1/100,000을 참고하기 위해서는 약 150도엽 의 지형도를 집성(Mosaic)해야 한반도를 구성할 수 있다. 그리고 한반도를 한눈 에 파악하는 목적으로는 다소 상세한 축척이라고 할 수 있다. 현재 한반도를 나 타내는 대한민국 전도는 1/1,000,000 축척으로 제작되고 있다. 이 축척은 토지피 복 등을 도시하기에는 작은 축척이므로 1,000㎞에 이르는 한반도의 남북간 길이 를 2m 내외에서 표현할 수 있는 1/500,000으로 한반도 분석의 축척수준을 설정하 였다. 그리고 1/500,000의 오차범위에 대한 규정이 없으므로 1/5,000 수치지형도 의 최대 수평위치 오차범위 2m를 단순하게 응용하여 축척의 배수만큼 100배로 계산하면 최대 수평위치 오차범위를 200m로 설정할 수 있다.

이에 따라 지형자료는 1/500,000 축척에 가장 유사한 1/250,000 수치지형도를 선정하고, 위성영상은 200m 해상도 이하로서 가장 많이 사용되는 30m 해상도의

22) 한국전산원. 1998. 수치지도 활용을 위한 영상데이터 구조 및 모델링에 관한 연구 . pp101-103.

23) R. Gavin McGhie, Joseph Scepan, and John E. Estes. 1996. "A Comprehensive Managed Areas Spatial Database for the Conterminous United States". Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 62(11)

: pp1303-1306.

Landsat TM자료를 선정하였다²⁴⁾.

( 2 ) 자료취득 시기의 일치

자료취득 시기는 분석결과의 일관성을 유지하기 위하여 중요하다. 제작 또는 취득시기가 서로 다른 자료를 이용하더라도 일단 어떤 주제도가 만들어지고 나 면 이용자는 동일한 시점의 정보로 해석한다. 사용된 원천자료의 시기 차이가 많 을수록 정보가치는 떨어진다. 자료처리 과정에서도 자료의 제작 또는 취득시점 차이가 많이 날 경우 인접지역의 경계처리가 매우 어렵다. 따라서 자료를 수집하 는 단계에서 자료취득 시기를 신중히 고려해야 한다.

수치지형도의 경우 도엽간 제작시기의 차이가 많이 나면 지형지물의 공간적 연속성을 유지할 수 없는 문제가 발생한다. 예를 들어 도로가 단절되거나 행정구 역이 변화되어 폴리곤을 완성할 수 없다. 또한 인접부분의 지형지물 위치도 서로 다를 수 있다.

위성영상은 수치지형도보다 자료취득시기를 더 꼼꼼하게 따져서 선정해야 한 다. 영상분석에 있어서는 영상의 촬영연도뿐만 아니라 계절도 매우 민감한 부분 이다. 여러 장의 위성영상을 처리하여 집성해야 하는 경우는 분류의 일관성이나 히스토그램 매칭(Histogram Matching) 등을 위해 가급적 같은 날짜이거나 동일한 계절에 촬영된 영상을 골라야 한다. 계절의 차이는 태양의 거리와 고도변화에 따 른 일조량의 차이 때문에 화소값을 전체적으로 어둡거나 밝게 하는 히스토그램 상의 문제를 발생시킨다. 그러나 더 큰 문제는 토지피복 상태의 차이이다. 5월 봄철의 논은 물이 차서 물과 가까운 분광특성을 나타내지만, 추수를 끝내고 난 10월의 논은 나지에 가깝게 나타난다. 계절적 차이가 있는 두 장의 위성영상을 동시에 분석하게 되면 처리가 매우 어렵고 분석결과에도 좋지 않은 영향을 미친

24) 한반도 규모를 분석하는 데 있어 축척과 위치오차범위는 크게 중요한 문제는 아니라고 판단되며, 자료의 존재유뮤, 분석가능성, 분석효율성 등이 현실적으로는 더 중요한 전제가 된다. 이 연구에서도 분석규모의 축척을 설정하는 데 있어 수치지형도나 위성영상 자료의 여건이 많은 영향을 미쳤다.

다. 이런 점에서 위성영상을 선택하는 데 있어서 계절을 통일시키는 것은 연도를 통일시키는 것보다 더 우선순위를 갖게 된다. 따라서 이 연구에서 사용한 위성영 상은 주로 봄철에 촬영된 영상으로 시기적으로 비슷한 영상들을 선정하였다.

(3 ) 자료의 내용수준 일치

여러 장의 지도 자료를 이용하는 경우 도엽간 차이로 인하여 전체적으로 통일 된 결과를 얻기 힘든 경우가 있다. 도엽간의 차이는 앞서 설명한 자료취득이나 제작시기의 문제도 있지만, 제작주체가 달라서 내용수준이나 표현방식의 차이가 생길 수 있다. 예를 들어 같은 축척의 수치지형도라도 행정구역을 나타내는 수준 이 시 군 구까지인지 읍 면 동까지인지 다를 수 있다. 또 지형지물을 표현하는 심볼이나 코드가 다를 수 있다. 이러한 문제 때문에 제작기준, 도식규정, 코드표 준 등이 있는데, 그러한 표준을 적용 받지 않는 자료를 수집했을 경우는 내용수 준과 표현체계를 맞추어야 한다.

서로 다른 자료들을 일원화하는 작업은 생각보다 쉽지 않고 시간이 많이 걸리 는데, 이러한 작업에 드는 노력을 줄이기 위해서는 내용수준과 표현체계가 유사 한 자료를 수집하는 것이 바람직하다. 더구나 한반도와 같이 넓은 영역을 분석하 는 경우 상이한 자료들을 여러 가지 사용하게 되면 자료를 정리하는데 많은 시간 이 소요될 것이다. 표현체계는 내용에 많이 의존하므로 우선적으로 자료가 포함 하고 있는 내용의 수준을 확인하고 일치되는 방향으로 수집하는 것이 더 중요하 다. 코드나 심볼의 경우 부여규칙을 알고 있다면 자료정리에 소요되는 시간을 휠 씬 줄일 수 있을 것이다.

위성영상의 경우는 Landsat TM으로 남한과 북한 모두 수집하므로 자료의 내용 적 차이는 전혀 문제되지 않는다. 수치지형도는 남 북한을 1/250,000으로 축척을 맞추어 수집하여 내용차이를 최소화하였다. 두 자료의 제작목적이 서로 달라 지 도의 내용과 내용수준이 서로 다르지만, 필요한 레이어만 추출한 다음 두 자료에 서 공통된 내용수준으로 정리하여 사용하였다.

2 ) 위성영상 수집

인공위성의 센서로부터 얻는 영상자료는 정기적이고 반복적으로 자료를 취득 할 뿐만 아니라 넓은 지역을 하나의 영상으로 볼 수 있으므로 개관적으로 분석 (synoptic view)하는데 항공사진 훨씬 유용한 장점이 있다²⁵⁾. 이로 인해 전세계 규 모의 지도를 제작하거나 오늘날 인류가 직면한 환경문제에 대비한 광역 모니터 링이 가능하게 되었다. 이러한 인공위성 영상자료의 장점을 이용하여 한반도의 국토자원을 분석하기 위해 Landsat과 IRS 위성영상을 수집하였다.

( 1 ) La nd s at 위성영상

먼저 국토자원의 정성적, 정량적 분석이 용이하고 1/500,000 축척의 주제도 제 작이 가능한 한반도 전체의 Landsat 위성영상을 확보하였다²⁶⁾. 토지피복분류, 식 생분류 등을 통해 국토자원에 관한 정보를 추출하기 위해서는 다중분광밴드와 30m 공간해상도를 갖고 있는 Landsat TM 위성영상이 가장 적합하며, 한반도 전 체는 23장(scene)으로 구성된다.

Landsat은 인공위성 제작기술과 디지털 영상시스템 개발에 힘입어 1972년 미 국에서 비군사용으로 세계최초로 발사된 지구관측위성이다. 당시의 이름은 ERTS-1(Earth Resources Technology Satellite)이었으나 이후에 Landsat-1으로 이름 을 바꾸었으며, 지금은 전세계적으로 가장 보편화된 지구관측용 위성영상자료이 다. 1999년 4월 15일에 발사된 7호까지 총 7기의 위성이 발사되었으나 6호는 발 사 후 실종되었으며, 최근 발사된 7호기는 1984년 3월에 발사된 5호와 함께 유용 한 정보를 제공해 주고 있다.

Landsat 위성의 탑재센서는 TM(Thematic Mapper)²⁷⁾과 MSS(Multi-Spectral

25) James B. Campbell. 1996. Introduction to remote Sensing. New York : the Guilford Press. p157.

26) 한반도 전역 인공위성 영상자료는 국토연구원이 해양수산부의 수탁사업으로 수행한 위성영상획득 및 관리 운용기술개발 사업 ( 99.11.23～2000.11.22)을 통하여 구득하였다.

27) Landsat 4호부터 탑재된 센서이다.

Sensor)가 있으며, 공간해상도는 TM이 30m²⁸⁾, MSS가 80m이다. Landsat 7호에는 ETM+(Enhanced Thematic Mapper-Plus) 센서를 탑재하고 있는데, 공간해상도 15m 의 흑백영상이 추가되었다. Landsat의 관측폭(swath)는 185㎞×160㎞로서 매우 넓 은 범위를 촬영하며, 256가지의 회색계열 색상(gray scale, 8bit=1byte)으로 기록한 다. 고도는 705Km, 궤도특성은 극궤도・태양동기궤도, 재방문 주기는 16일이며, 0.45～2.35㎛ 파장대에서 7개의 밴드를 취득하고 있다.

Landsat의 센서는 다중분광 위성영상을 취득할 수 있도록 여러 개의 밴드를 갖 고 있다. TM의 경우 가시광선 영역에 3개 밴드(band 1, 2, 3), 근적외선과 중간적 외선 영역에 3개 밴드(band 4, 5, 7), 열적외선 영역에 1개 밴드(band 6) 등 총 7개 의 밴드를 가진다. 이렇게 밴드를 구분한 이유는 태양광선이 지표면에 반사되어 돌아오는 것(전자파)을 우주에서 주사(scanning)할 때 흑백 전정색(panchromatic) 처럼 가시광선에서 근적외선까지의 영역을 한꺼번에 주사하게 되면 미세한 정보 들이 중첩되어 구분이 어려워지기 때문이다.

가시광선쪽의 밴드1과 2는 파장이 짧아서 물에 대한 정보가 잘 나타나기 때문 에 내륙수나 해양 오염 관측에 이용할 수 있으며, 밴드3, 4, 5는 식물(근적외선에 대한 반응이 강하게 나타남)에 대한 정보가 잘 나타나기 때문에 산림자원 관리 및 환경감시에 이용할 수 있다. 밴드6은 다른 밴드에 비해 해상도 120m²⁹⁾로서 다소 낮지만 열에 대한 반응이 잘 나타나기 때문에 해수면온도 구분이나 해양환 경오염 감시에 이용할 수 있으며, 밴드7은 지질탐사에 이용할 수 있다³⁰⁾. TM과 ETM+ 센서의 밴드특성은 <표3-1>과 같다.

28) 지표에서의 30m×30m 영역을 한점으로 표시하며, 지표대상물 중에서 30m 이상의 크기를 지닌 것만 판독이 가능하다.

29) Landsat 7호 ETM+ 센서는 60m이다.

30) Thomas M. Lillesand and Ralph W. Kieffer. 1999. Remote Sensing and Image Interpretation. New York : John Wiley & Sons. pp391-414.

<표3- 1> TM과 ETM+ 센서의 특성

TM 센서 ET M+ 센서

밴드번호 파장대역(㎛) 해상도 밴드번호 파장대역(㎛) 해상도

밴 드

1 0.45 ~ 0.53 30 m 1 0.45 ~ 0.515 30 m 2 0.52 ~ 0.60 30 m 2 0.525 ~ 0.605 30 m 3 0.63 ~ 0.69 30 m 3 0.63 ~ 0.690 30 m 4 0.76 ~ 0.90 30 m 4 0.75 ~ 0.90 30 m 5 1.55 ~ 1.75 30 m 5 1.55 ~ 1.75 30 m 6 10.40 ~ 12.50 120 m 6 10.40 ~ 12.5 60 m 7 2.08 ~ 2.35 30 m 7 2.09 ~ 2.35 30 m

전정색

모드 0.52 ~ 0.90 15 m

관측폭 185km 183km

이 연구에서 사용하기 위해 수집한 Landsat 위성영상은 총 23장으로서 <표3-2>

및 <그림3-1>과 같으며, 다음과 같은 기준에 의해 선정하였다.

첫째, 최신의 자료를 수집하였다. 연구에 사용한 위성영상은 북한지역의 2장을 제외한 21장의 영상이 1999년부터 2000년 사이에 촬영된 자료이다. 가능한 한 최 신성을 확보하기 위해 최근에 촬영된 영상으로 검색하였으며, 2000년에 촬영된 영상중 구름이 많거나 영상의 상태가 좋지 않은 것은 1999년의 영상으로 대체하 였다.

둘째, 촬영계절의 차이를 최소화 하였다. 분석의 오류를 최소화하기 위해 가급 적 5월～6월에 촬영된 영상으로 계절을 통일하였다. 그러나 북한지역은 동일한 계절에 수신된 자료가 없어서 가장 근접한 계절의 영상을 확보하였다.

셋째, 육지에 구름이 없는 영상으로 확보하였다. 구름분포는 육지를 기준으로 10%미만인 위성영상으로 수집하였다. 다만 북한지역의 115-31 구역 위성영상이 넓은 지역에 걸친 옅은 구름이 있었으나 대체할 만한 영상이 없어 별도의 영상처 리를 거친 후 사용하였다.

<표3- 2 > 한반도 분석에 사용한 La nds at 위성영상

번호 Pat h/ Row 촬영날짜 운 량 번호 Pat h/ Row 촬영날짜 운 량 1 113-34 1999-04-30 0 13 116-31 1997-07-18 0 2 114-34 1999-05-07 0 14 116-32 1999-05-21 2 3 114-35 1999-05-07 0 15 116-33 1999-05-21 0 4 114-36 1999-05-07 0 16 116-34 1999-05-21 8 5 115-30 1999-05-30 0 17 116-35 1999-05-21 0 6 115-31 1999-05-30 12 18 116-36 1999-05-05 17(바다) 7 115-32 1999-05-30 2 19 117-31 1999-06-29 0 8 115-33 2000-05-08 47(바다) 20 117-32 1999-06-29 0 9 115-34 2000-05-08 10(바다) 21 117-33 1999-08-16 0 10 115-35 2000-05-08 0 22 117-34 1999-08-16 3 11 115-36 2000-05-08 0 23 118-32 1997-06-14 0 12 115-37 2000-05-08 0

( 2 ) IRS 위성영상

항만, 공항, 댐 등 주요한 기간시설의 개략적 위치와 형태를 판독하기 위한 위 성영상으로 IRS-1C을 확보하였다. 북한의 시설은 위성영상을 통해서 파악하는 외에는 방법이 없으며, 고해상도 위성영상일수록 시설의 내용을 정확히 파악할 수 있다. 시설물을 파악하는 데는 다중분광 영상보다는 흑백이더라도 해상도가 높은 영상이 유리하다. 시설물을 볼 수 있는 정도의 공간해상력을 가진 위성영상 으로는 SPOT(10m), 다목적 인공위성 아리랑1호(6.6m), IRS-1C(5.8m)가 있는데, 한국지구관측센터(Korea Earth Observation Center; KEOC)로부터 한반도 전체의 IRS-1C 위성영상 178장을 지원 받아 연구를 수행하였다. 수집한 IRS-1C 위성영 상은 24장이 1998년에 취득된 영상이고 나머지는 1999～2000년에 취득된 영상이 다.

<그림3- 1> 분석에 사용한 La nds at TM 위성영상의 Qu ic k Lo o k

한편 IRS위성은 1988년부터 인도에서 개발하여 발사된 위성이다. ISRO(Indian Space Research Organization)가 IRS(Indian Remote Sensing Satellite) 계열 위성의 개발과 운영을 책임지고 있다. <표3-3>은 IRS-1A에서 1D 위성의 특성을 정리해 놓은 것이다. 이 연구에서 사용한 IRS 위성영상은 1995년에 발사된 IRS-1C 위성 으로부터 구득한 자료이다. IRS-1C 위성의 고도는 817㎞, 반복주기는 24일이다.

탑재된 센서는 LISS-Ⅲ(Linear Imaging Scanner System Ⅲ)로서 5.8m 해상도의 전 정색 모드(panchromatic mode)와 23.4m, 3개 밴드(가시광선 2개, 근적외선 1개)의 다중분광(multi-spectral mode) 자료를 수집한다. 관측 폭은 전정색 모드의 경우 70.5km이며, 다중분광 모드의 경우는 141km이다. 흑백 전정색 자료는 5.8m로서 SPOT보다 해상도가 높고 관측폭도 넓지만 분광해상도가 6비트라는 단점이 있다.

<표3- 3 > IRS위성의 특성 및 탑재센서의 사양

위성명 궤도요소

관측센서

센서명 파장대역(㎛) 해상도 관측폭

IRS-1A (1988)

IRS-1B (1990)

태양동기궤도 고도: 904km 경사각: 99˚

회귀일수:22일

LISS-II

0.45 - 0.52 0.52 - 0.60 0.63 - 0.69 0.76 - 0.90

36m 73km×2

PAN 0.50 ~ 0.70 5.8m 70.5km

IRS-1C (1995) IRS-1D

(1997)

태양동기궤도 고도: 817km 경사각: 98.7˚

회귀일수:22일 기회귀일수:3일

LISS-III

0.52 ~ 0.59 0.62 ~ 0.68 0.77 ~ 0.86 1.55 ~ 1.70

23.5m 23.5m 23.5m 70.5m

141km

PAN 0.50 ~ 0.70 5.8m 70.5km