원격탐사 및 GIS 기술을 적용한 갯벌 표층 퇴적상 분포 연구
Application of remote sensing and GIS to the study on the surface sediment distribution in a tidal flat
최종국, 유주형, 엄진아
Jong-Kuk Choi, Joo-Hyung Ryu, JinAh Eom
한국해양연구원 해양위성센터 경기도 안산시 상록구 사2동 1270
E-mail) [email protected]
요 약
갯벌 퇴적상 분포에 중요한 영향을 미치는 지형요소인 지형고도 및 조류로 분포와 표 층 퇴적상 분포 간의 공간적 상관관계를 정량적으로 평가하였다. 강화도 남단 갯벌 지역 을 대상으로, Landsat ETM+ 영상자료로부터 갯벌 DEM을 작성하였으며, 국내 고해상도 광학위성인 KOMPSAT-2 영상자료로부터 갯벌 조류로를 추출하였다. DEM, 조류로 밀도 도, 조류로로부터 수평거리 등 지형요인 별로 GIS 기반의 빈도비 모델에 의해 공간적 분 포의 상관관계를 정량적으로 계산하였으며, 강화도 갯벌의 표층 퇴적상이 위성영상자료 의 광학반사도와 어떠한 공간적 상관관계를 갖는지도 평가하였다. 펄 퇴적상의 공간적인 분포는 지형고도 및 조류로 분포와 높은 양의 상관관계를 보였으며, 반대로 모래 퇴적상 의 분포는 각 지형요인과 음의 상관관계를 나타냈다. 또한 영상자료의 광학반사도가 높 게 나타난 지역은 주로 펄 지역이었으며, 모래 지역은 영상에서 어둡게 나타났다. 연구결 과, 원격탐사와 GIS 기술을 적용하여 갯벌의 표층 퇴적상 분포에 미치는 지형요인들의 영향을 정량적으로 평가할 수 있었으며, 이를 통해 우리나라 서해안에 분포하는 각 갯벌 의 타입을 분류하는 것이 가능할 것이다.
Key word : Tidal surface sediments, Tidal DEM, Tidal channel, Spatial relationship
1. 서론
서해안에 광범위하게 분포하는 갯벌은 다양한 생물들의 서식지가 될 뿐만 아니 라 인근해역에 영양을 공급하며, 오영물질 을 정화시키는 등 생태계에 중요한 역할 을 담당한다. 갯벌의 지형은 표층 퇴적상
분포에 중요한 영향을 미치며 (Doerffer and Murphy, 1989; Ryu et al., 2008), 특 히 최근에는 갯벌 내 조류로의 분포가 퇴 적상 변화의 주요 인자로 인식되고 있다 (Fagherazzi et al., 1999). 이에, 갯벌 지형 고도 (tidal flat DEM) 및 조류로 분포와 퇴적상 간의 관련성에 대한 연구가 진행
되어 오고 있으나 (Ryu et al., 2004; van der Wal et al., 2005), 이들의 상관관계에 대한 정량적인 분석은 미흡한 실정이다.
이 연구에서는 갯벌 표층 퇴적상의 공 간적 분포에 대한 갯벌의 지형 요소, 즉 지형고도와 조류로 분포의 영향을 정량적 으로 평가하고자 한다. 또한, 갯벌의 표층 퇴적상과 영상자료의 광학반사도 간의 상 관관계를 정량적으로 계산하고자 한다.
2. 연구지역
연구지역은 강화도 남단의 갯벌로서, 강 화도 갯벌 면적의 약 80%를 차지한다 (한
국해양연구원, 1998). 연구지역의 면적은 약 90 km2에 이르며, 서쪽으로는 석모수 로, 동쪽으로는 염하수로를 경계로 하고 있다 (그림 1). 평균조차는 6.5 m이고, 연 중 25회의 고고조와 저고조의 반복이 뚜 렷하다 (우한준과 제종길, 2002). 표층 퇴 적상의 경우는, 동쪽으로는 펄 퇴적상이 분포하고 서쪽으로는 모래 퇴적상이 분포 하고 있으며, 중앙에는 혼합 퇴적상 지역 이 넓게 분포하고 있다 (우한준과 제종길, 2002; Choi and Dalrymple, 2004). 그림 1 에 연구지역인 강화도 남단 갯벌의 퇴적 상 분포를 나타내었다.
그림 1. 연구지역 위치도 및 퇴적상 분포
3. 연구자료
연구지역의 DEM은 Landsat ETM+ 영 상자료를 이용하여 waterline 방법 (Ryu et al., 2002)에 의해 작성되었다. 2006년 8 월부터 2007년 2월까지 획득된 총 4개의 영상자료를 이용하였으며, 조석자료를 활 용하였다. 그림 2a는 이 연구에서 작성된 강화도 남단 갯벌의 DEM 자료이다.
연구지역의 조류로는 국내 고해상도 광 학위성영상인 Kompsat-2 자료로부터 추출 하였다. 영상은 2007년 2월 16일에 촬영된 것이며, 획득 당시 조위는 1.51 m 였다.
조류로 자료는 선 형식의 벡터 데이터로 변환하였으며 (그림 2b), ArcGIS의 공간분 석 기능을 활용하여 조류로 밀도도 (그림 2c) 및 조류로로부터 수평거리도 (그림 2d)를 생성하였다.
그림 2. 연구지역 지형자료. (a) DEM, (b) 조류로, (c) 조류로밀도도, (d) 조류로로부터 수평거리
4. 상관관계 분석
빈도비모델을 적용하여 강화도 남단 갯 벌의 표층 퇴적상과 지형 요인 간의 상관 관계를 정량적으로 계산하기 위하여, 먼저 DEM, 조류로 밀도도, 조류로로부터 수평 거리 자료를 각각 10개 등급으로 구분하 였다. 각 요인의 등급별로 연구지역 전체 격자수에 대한 각 등급별 격자수의 비율 을 구하였으며, 이는 곧 연구지역 전체 면 적에 대해 각 지형요인의 각 등급이 차지 하는 면적비율(A)을 의미한다. 또한, 펄 퇴적상 분포도, 혼합 퇴적상 분포도, 모래 퇴적상 분포도 등 각 퇴적상 분포도에 대 해 지형요인별로 각 등급 내에서의 해당 격자 수의 비율을 구하였으며, 이는 곧 각 지형요인의 각 등급 내에 분포하는 각 퇴 적상별 면적비율(B)을 의미한다. 각 퇴적 상에 대한 DEM, 조류로 밀도도, 조류로로
부터 수평거리 등 지형요인의 각 등급별 빈도비는 지형요인의 각 등급 내에 분포 하는 각 퇴적상별 면적비율을 지형요인의 각 등급이 차지하는 면적비율로 나눈 것 이다(B/A). 빈도비가 1 이면 평균을 의미 하고 1 보다 클수록 각 지형요인과 해당 퇴적상의 분포가 높은 상관관계인 것을 의미하며, 1 보다 작을수록 낮은 상관관계 를 나타낸다 (Lee and Min, 2001).
표 1은 강화도 남단 갯벌 내에서 펄 퇴 적상으로 분류된 지역에 대해 DEM과의 빈도비 계산 결과를 나타낸 것이다. 표에 서 보듯이, DEM 값이 커짐에 따라 빈도 비가 증가하는 경향을 보이고 있다. 이는 연구지역의 펄 퇴적상의 분포가 지형고도 와 양의 상관관계를 가짐을 나타내는 것 이다. 즉, 펄 퇴적상이 분포하는 지역은 상대적으로 지형고도가 높은 곳으로 분석 되었다.
표1. 강화도 남단 갯벌의 펄 퇴적상 분포 지역과 지형고도 간의 빈도비
DEM (m) class Domain Domain(%) Mudflat Mudflat (%) Frequency ratio 79 - 335 7,608 9.18 3,191 5.82 0.63 335 - 381 12,066 14.55 4,825 8.81 0.61 381 - 406 9,211 11.11 2,594 4.74 0.43 406 - 478 8,076 9.74 3,304 6.03 0.62 478 - 587 7,726 9.32 5,562 10.15 1.09 587 - 629 5,484 6.61 4,696 8.57 1.30 629 - 666 11,092 13.38 10,314 18.83 1.41 666 - 696 6,148 7.41 5,721 10.44 1.41 696 - 742 9,375 11.31 8,689 15.86 1.40 742 - 1,149 6,134 7.40 5,886 10.74 1.45 Domain : Number of pixels belonging to each DEM class
Domain (%) : Domain/total pixels in study area
Mudflat : Number of pixels belonging to mudflat facies in each Domain Mudflat (%) : Mudflat/total pixels in study area
각 지형요인과 각 퇴적상 분포 간의 상 관관계를 정량적으로 알아보기 위하여, 각 지형요인의 등급변화와 등급별 퇴적상 분 포 빈도비 사이의 결정계수(R2)를 구하였 다. 그림 3은 각 퇴적상 별로 DEM 값의 각 등급별로 빈도비를 그래프로 표현한 것이며, 각 그래프에는 값의 변화 추이를 수식으로 알 수 있도록 선형함수 형태의 추세선을 추가하고 이로부터 결정계수를 계산하였다. 그림 3a에서 보듯이, 펄 퇴적 상 지역의 분포는 DEM 값의 분포와 양의 상관관계를 가지며, 결정계수는 0.817로 상관관계가 매우 높은 것으로 나타났다.
이는, 연구지역에서는 펄 퇴적상이 지형고 도가 높은 지역에 주로 분포함을 나타낸 다. 또한, 그림3b에서 보듯이, 혼합 퇴적상 지역의 분포는 DEM의 분포와 음의 상관 관계를 가지며, 결정계수는 0.806으로 나 타나 상관관계가 매우 높은 것으로 나타 났다. 이는, 연구지역에서는 혼합 퇴적상 이 주로 낮은 지형고도에 분포함을 나타 낸다. 모래 퇴적상은 지형고도가 낮은 곳
에만 집중적으로 분포하는 것으로 나타났 다 (그림3c).
조류로 밀도도의 경우, DEM의 경우와 유사한 관계를 보였다. 조류로 밀도도의 각 등급별 빈도비는 펄 퇴적상의 분포와 0.976의 높은 양의 상관관계, 모래 퇴적상 의 분포와는 0.966의 높은 음의 상관관계 를 나타냈다. 모래 퇴적상의 분포는 조류 로 밀도가 낮은 지역에서만 집중되어 있 었다. 조류로로부터의 거리는 펄 퇴적상 분포와는 높은 음의 상관관계, 모래 퇴적 상의 분포와는 높은 양의 상관관계를 보 였다. 즉, 강화도 남단 갯벌에서는 펄 퇴 적상이 조류로가 조밀하게 분포하는 곳에 주로 위치하며, 모래 퇴적상 지역에는 조 류로가 간헐적으로 발달되어 있는 것으로 분석되었다.
각 퇴적상 별로 영상자료의 광학반사도 와 상관관계를 분석하였으며, 그 결과 펄 지역은 영상에서 밝게, 모래 지역은 영상 에서 어둡게 나타나는 경향을 보였다.
그림 3. DEM 값의 각 등급과 각 퇴적상 분포 간의 빈도비 및 결정계수
5. 연구 결과 및 토의
GIS 기반의 빈도비모델을 적용하여 강 화도 남단 갯벌의 표층 퇴적상과 지형요 인 간의 상관관계를 정량적으로 분석하였 다. 연구결과, 펄 퇴적상은 지형고도가 높 고 조류로가 조밀하게 분포하는 지역에 주로 분포하였으며, 혼합 퇴적상은 지형고 도가 낮고 조류로가 상대적으로 조밀하지 않은 지역에 주로 분포하였다. 또한 모래 퇴적상은 지형고도가 낮고 조류로의 발달 이 미약한 지역에 집중되어 있는 것으로 분석되었다. 이를 통해, 강화도 남단 갯벌 지역에서는 지형고도 및 조류로의 공간적 분포를 통해 펄 퇴적상과 모래 퇴적상을 구분하는 것이 가능한 것으로 판단된다.
또한, 연구지역 갯벌의 표층 퇴적상과 광 학영상의 반사도 간의 상관관계를 분석한 결과, 펄 지역의 반사도가 혼합 퇴적상 및 모래 퇴적상 분포 지역에 비해 높게 나타 나는 것으로 분석되었다. 이는 펄 지역은 지형고도가 높아 노출 시간이 길며, 조류 로가 조밀하게 발달되어 배수가 좋아 지
표 잔존수의 양이 적거나 없으므로 위성 영상에서 밝게 나타나는 것으로 분석될 수 있다. 반면에, 조립의 모래 퇴적상 지 역은 상대적으로 고도가 낮은 지역에 분 포하여 노출 시간이 짧고, 미약한 조류로 의 발달로 인해 지표 잔존수가 많이 남아 있어 위성영상에서 어둡게 나타나는 것으 로 판단된다.
이 연구의 결과, 원격탐사와 GIS 기술을 적용하여 갯벌의 표층 퇴적상 분포에 미 치는 지형요인들의 영향 및 각 퇴적상의 광학 반사도 특성을 정량적으로 평가할 수 있었으며, 이를 통해 우리나라 서해안 에 분포하는 각 갯벌의 타입을 분류하는 것이 가능할 것이다.
감사의 글
이 연구는 한국해양연구원의 “갯벌 기 능성 회복을 위한 퇴적/물리/생태학적 핵 심 환경요소 연구” 사업 (PE98462)의 지원 으로 수행되었습니다.
참고 문헌
우한준, 제종길, 2002, 강화 남부 갯벌의 퇴적환경 변화, Ocean and Polar Research, 24(4), 331-343.
한국해양연구원, 1998, 갯벌의 효율적인 이용과 보존을 위한 연구 (2차년도 연차보고서)
Choi, K.S., & Dalrymple, R.W. (2004).
Recurring tidedominated sedimentation in Kyonggi Bay (west coast of Korea): similarity of tidal deposits in late Pleistocene and Holocene sequences.
MarineGeology,212,81-96
Doerffer, R., Murphy, D., 1989. Factor Analysis and Classification of remotely sensed data for monitoring tidal flats. Helgolander Meeresunters 43: 275-293.
Lee, S., Min, K., 2001. Statistical analysis of landslide susceptibility at Yongin, Korea. Environmental Geology 40(9): 1095-1113.
Ryu, J.H., Won, J.S., Min, K.D., 2002.
Waterline extraction from Landsat TM data in a tidal flat: a case study in Gomso Bay, Korea.
Remote Sensing of Environment 83:
442-456.
Ryu, J.H., Na, Y.H., Won, J.S., Doerffer, R., 2004. A critical grain size for Landsat ETM+
investigations into intertidal sediments, A case study of the Gomso tidal flats, Korea. Estuarine Coastal and Shelf Science 60 (3):
491-502.
Ryu, J.H., Kim, C.H., Lee, Y.K., Won, J.S., Chun, S.S., Lee, S., 2008.
Detecting the intertidal morphologic change using satellite data.
Estuarine Coastal and Shelf Science 78: 623-632.
Fagherazzi, S., A. Bortoluzzi, W. E.
Dietrih, A. Adami, S. Lanzoni, M.
Marani, and A. Rinaldo, 1999, Tidal networks 1: Automatic network extraction and preliminary scaling features from digital terrain maps, Water Resour. Res., 35(12), 3891-3904
Van der Wal, D., Herman, P.M.J., Wielemaker-van den Dool, A., 2005. Characterisation of surface roughness and sediment texture of intertidal flats using ERS SAR imagery. Remote Sensing of Environment 98(1): 96-109.
