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문제 정의
- 이번 연구의 목적은 광역적으로 인도네시아의 Sukasari, PSgelaran, Tanggeung 및 Ankola 주변 지역을 포함한 수계, 단층, 파쇄대, 습곡축 등과 식생, 토지피복 분류, 온도분석을 통하여 지형, 지질, 지리적인 특성을 파악하여 지질조사 시 기초자료로 사용하기 위해서이다. 이를 위해 본 연구에서는 Fig.
제안 방법
- 금번 연구에서는 GIS 및 원격탐사기법을 이용하여 연구지역에 대해 지형 및 위성영상분석을 실시하였고, 이를 위해 먼저 연구지역에 대해 지형자료를 수집, 공간DB로 구축하였고, Landsat TM 영상을 처리하였다. 1:25,000 수치 지형도를 이용하여 지형분석을 실시하여 지형, 고도분포도, 경사도, 경사 방향 도, 곡률도 및 음영기 복도를 구하였다. 위성영상을 이용하여 선구조, 선구 조밀도 및 식생지수를 추출하여 공간DB를 구축하였다.
- DEMe 1:25,000수치지형도를 지형 데이터베이스로 변환한 후 이를 이용하여 작성하였다. 지형 데이터베이스는 선 및 점속성을 가지는 ARC/INFO 커버리지로 되어 있다.
- 금번 연구에서는 GIS 및 원격탐사기법을 이용하여 연구지역에 대해 지형 및 위성영상분석을 실시하였고, 이를 위해 먼저 연구지역에 대해 지형자료를 수집, 공간DB로 구축하였고, Landsat TM 영상을 처리하였다. 1:25,000 수치 지형도를 이용하여 지형분석을 실시하여 지형, 고도분포도, 경사도, 경사 방향 도, 곡률도 및 음영기 복도를 구하였다.
- 이 지 역에서의 경사는 10-15도에서 62%로 가장 많이 분포 하고, 0-10도, 15-20도, 20-25도가 각각 2%, 17%, 10% 분포한다. 또한 이 DEM을 이용하여 지형 경사방 향도를 작성하였고, 해상도는 DEM과 같은 lOmxlOm 로 설정하였다. 이 지역에서의 평지 및 W가 각각 215% 로 가장 많이 분포하며, S, SW 및 N 방향도가 각각 14%로 많이 분포한다.
- 이번 연구에서는 위성영상분석을 하였는데, 인공위 성자료의 기하학적 보정을 실시하고, 판독 및 분석에 적합하도록하기 위해서는 전처리, 영상 강조 및 특징추출 등의 자료처리를 실시하였다. 또한, 색합성 분석, 선구 조 파악 및 선구조 밀도 분석, 식생분포 분석을 실시하였다. 분석에서 사용된 자료는 현재 위성영상은 Landsat TM(지상해상도 30m) 위성자료를 사용하였다.
- 이 지역에서의 평지 및 W가 각각 215% 로 가장 많이 분포하며, S, SW 및 N 방향도가 각각 14%로 많이 분포한다. 마지막으로 지형곡률도를 작성하였고, 해상도는 DEM과 같은 lOmxlOm로 설정하였다. 이 지역에서의 지형곡률 분포는 지형곡률이 오목한 것 즉, 음의 값을 가지는 지역과 볼록한 것 즉, 양의 값을 가지는 지역이 비슷하게 분포한다.
- 분석에서 사용된 자료는 현재 위성영상은 Landsat TM(지상해상도 30m) 위성자료를 사용하였다. 색합성 분석은 Landsat TM 자료의 밴드1, 밴드2 및 밴드 3자료에 각각 청색, 녹색 및 적색을 할당하면 자연색과 동일한 true 칼라 합성과 그 외의 조합에 의해 생성되는 false 칼라 합성방법으로 구분하여 표기하셔 도시하였다(Fig. 3). 선구조란 지표면 지형으로 나타나는 선형의 구조를 말하며, 주로 항공사진, 위성영상 및 음영기 복도 등 지형을 잘 나타낼 수 있는 자료를 가지고 추출한다.
- 선구조는 주로 위성영상육안 분석 및 지질도 및 지형도 분석을 통해 추출되었다. 선구조 밀도 분석은 단위 면적 당 선구조의 길이 즉, 밀도 및 선구조의 교차점수를 계산하여 연구지역의 선구조 밀도도를 구하였다. 이러한 선구조 밀도 분석은 선구조의 지역적인 분포를 파악하고 요약하는 데 매우 유용하다.
- 이 연구에서는 Landsat TM 자료로부터 육안으로 선 구조를 추출하였다. 선구조 방향 및 밀도분석에서는 추출된 선구조를 이용하여 선구조 방향을 분석하고, 밀도도를 작성 및 GIS DB로 구축하였다. 식생분포 분석은 Landsat TM 영상을 이용하여 식생지수인 NDVI(Normalized Dif ference Vegetation Index) 값(Jensen, 1978)을 구하여 지표면의 식생분포나 식생 밀집도를 추정하였다.
- 식생분포 분석은 Landsat TM영상을 이용하여 다음 식을 이용하여 NDVI 값을 구하여 지표면의 식생분포 나 식생밀집도를 추정하였다. 식생지수는 클로로필 흡수에 민감한 밴드를 단순한 수학식을 이용하여 식생의 밀도 등의 분포를 팀지하는 데 사용된다.
- 1:25,000 수치 지형도를 이용하여 지형분석을 실시하여 지형, 고도분포도, 경사도, 경사 방향 도, 곡률도 및 음영기 복도를 구하였다. 위성영상을 이용하여 선구조, 선구 조밀도 및 식생지수를 추출하여 공간DB를 구축하였다.
- 지형 데이터베이스는 선 및 점속성을 가지는 ARC/INFO 커버리지로 되어 있다. 이러한 지형도 데이터베이스 중 등 고선 및 수준점, 삼각점 등 고도를 표시하는 항목만을 추출 후 이를 보간하여 DEM 즉 고도분포도 및 음영기 복도를 작성하였다. DEM의 해상도는 1:25,000수치지형도의 축척을 고려하여 lOmxlOm로 설정하였다.
- 이렇게 구축된 공간DB를 이용하여 지질조사 시 필요한 기초지질도를 작성하였고 이를 현장지표지질조사 를 통해 검증을 하였다. 이러한 결과는 연구지역에 대한 기초자료로서 적용 및 활용하고자 하며 또한 우리나라의 기업이 인도네시아의 사회간접시설(도로 건설, 산업시설건축 등)에 참여할 경우 이에 필수적인 기초지질정보를 제공할 수 있다.
- 인도네시아 반둥 남부 지역에 대한 종합적인 정보를 수집하여 지질조사 시 기초자료를 제공하기 위해 GIS 및 원격탐사기법을 이용하여 연구지역에 대해 지형 및 위성영상분석을 실시하였다. 이를 위해 먼저 사업지역에 지형자료를 수집공간 DB* 구축하였고, Landsat TM 영상을 처리하였다. 지형자료로부터 지형, 고도분포도, 경사도, 경사 방향도, 곡률도 및 음영기 복도를, 지질자료로부터 지질을, 위성영상으로부터 선구조, 선구 조 밀도 및 식생지수를 추출하여 공간DB를 구축하였다.
- 이번 연구에서는 위성영상분석을 하였는데, 인공위 성자료의 기하학적 보정을 실시하고, 판독 및 분석에 적합하도록하기 위해서는 전처리, 영상 강조 및 특징추출 등의 자료처리를 실시하였다. 또한, 색합성 분석, 선구 조 파악 및 선구조 밀도 분석, 식생분포 분석을 실시하였다.
- 인도네시아 반둥 남부 지역에 대한 종합적인 정보를 수집하여 지질조사 시 기초자료를 제공하기 위해 GIS 및 원격탐사기법을 이용하여 연구지역에 대해 지형 및 위성영상분석을 실시하였다. 이를 위해 먼저 사업지역에 지형자료를 수집공간 DB* 구축하였고, Landsat TM 영상을 처리하였다.
- 2와 같이 지형분석을 하였다. 지형분석에서는 작성된 원지형도인 1:25,000수치지도를 이용하여 DEM(Digita) Elevation Model)을 작성하고 지형의 등고, 경사, 경사 방향, 지형곡률, 단면도 등을 분석하였다(Fig. 2).
- 이를 위해 먼저 사업지역에 지형자료를 수집공간 DB* 구축하였고, Landsat TM 영상을 처리하였다. 지형자료로부터 지형, 고도분포도, 경사도, 경사 방향도, 곡률도 및 음영기 복도를, 지질자료로부터 지질을, 위성영상으로부터 선구조, 선구 조 밀도 및 식생지수를 추출하여 공간DB를 구축하였다. 이렇게 구축된 분석 결과는 지형분석인 DEM과 위성영상분석결과가 대체로 지질과 일치함을 볼 수 있다.
대상 데이터
- 또한, 색합성 분석, 선구 조 파악 및 선구조 밀도 분석, 식생분포 분석을 실시하였다. 분석에서 사용된 자료는 현재 위성영상은 Landsat TM(지상해상도 30m) 위성자료를 사용하였다. 색합성 분석은 Landsat TM 자료의 밴드1, 밴드2 및 밴드 3자료에 각각 청색, 녹색 및 적색을 할당하면 자연색과 동일한 true 칼라 합성과 그 외의 조합에 의해 생성되는 false 칼라 합성방법으로 구분하여 표기하셔 도시하였다(Fig.
- 연구지역은 인도네시아 자바섬에 위치한다(Fig. 1). 연구지역은 대부분 신생대의 암석으로 구성된다.
- 선구 조 파악은 선구조는 직선 혹은 완곡의 지형요소로서, 인접한 표면 및 천부지형요소와 구분이 분명한 단층, 파쇄대, 습곡축 등의 지질구조선 혹은 암석 경계를 따라 나타나며, 이러한 요소는 원격탐사 자료에서 지형의 기복 변화 및 화소의 명암차에 의해 구분이 가능하다. 이 연구에서는 Landsat TM 자료로부터 육안으로 선 구조를 추출하였다. 선구조 방향 및 밀도분석에서는 추출된 선구조를 이용하여 선구조 방향을 분석하고, 밀도도를 작성 및 GIS DB로 구축하였다.
- 이들은 선구조의 방향을 이용하여 구조해석 및 암상과의 연관성 산출 등을 분석한다. 이번 연구에서는 해상도 30 m의 Landsat TM 위성영상을 선구조 추출을 위해 사용되었다. 선구조는 주로 위성영상육안 분석 및 지질도 및 지형도 분석을 통해 추출되었다.
- 화산각력 암층은 안산 암질 각력암, 응회암질 각력암, 래필리 응회암 등 주로 각력암과 래필리질 응회암으로 구성되며 간혹 사암이나 이 암류가 협재되기도 한다. 조사지역 내에서 이층은 Geuneung Subang 서편부에 폭약 1km 이내로 북동과 남남동 방향으로 길게 대상 분포하며, 조사지역 북동부의 Piisirangin 지역 근처에, 또한 Tanggeung 동쪽에 약 2.5 km의 폭으로 남서-북동방향으로 대상 분포하며, Ankola 근처에서는 동.서 방향으로 길게 대상 분포한다.
- 먼저 사암층은 층리가 잘 발달되며 고화상태가 그다지 양호하지 않는 응회암 질 사암, 결정질 응회암, 부석질 응회암, 이암, 석회질 이암, 역암 등으로 구성되나, 대체로 사암과 이암 등의 퇴적암이 우세하게 발달한다. 조사지역 내에서는 Ankola 남부지역과 Tanggeung 지역 주변과 Pagelaran 북서쪽에 대상으로 길게 분포한다. 이사암층은 1:100,000 Sindangbarang and Bandarwaru 지질도에서 언급된 Bentang 층과 대비된다.
이론/모형
- 선구조 방향 및 밀도분석에서는 추출된 선구조를 이용하여 선구조 방향을 분석하고, 밀도도를 작성 및 GIS DB로 구축하였다. 식생분포 분석은 Landsat TM 영상을 이용하여 식생지수인 NDVI(Normalized Dif ference Vegetation Index) 값(Jensen, 1978)을 구하여 지표면의 식생분포나 식생 밀집도를 추정하였다.
성능/효과
- 식생지수는 클로로필 흡수에 민감한 밴드를 단순한 수학식을 이용하여 식생의 밀도 등의 분포를 팀지하는 데 사용된다. 따라서 NDVI 값이 높을수록 식생이 많이 분포하며 밀도도 높다는 것을 의미한다. Landsat TM의 경우, TM 밴드3과 밴드 4으] 합과 차의 비로 계산되는 NDVI식은 TM 영상의 밴드3은 클로로 필 흡수 영역에 있어 식생지역과 비색생 지역을 구분하는 데 용이하며, 밴드4는 물의 반사율은 낮고, 식생에 의한 반사율은 매우 높아지는 파장역으로 서식생과 수역 간에 대비도가 커지게 되므로, 이를 이용하여 수역을 분리하거나 토지와 수역의 구분, 토지와 식생의 구분 등에 유용하게 사용된다.
- 따라서, Fig. 5에서 보듯이 지형 및 위성 분석 결과는 아주 세부적인 지질 분류와는 일치하지 않으나 화산암 계열과 퇴적암 계열을 놓고 보면 대체적으로 일치하고 있으며, 위성영상분석 결과와 지질과의 관계를 살펴보면 테일러스층은 위성영상으로 판독이 가능함을 알 수 있다. 이러한 결과는 이 지역의 지질이 지형과 밀접한 관계를 가짐을 알 수 있으며, 이는 화산이 폭발해서 화산암이 흘러내렸음을 유추할 수 있고 이에 대해서는 지표지질조사에서 확인되었다.
- 4와 같다. 연구지역에서의 선구조 방향 분포는 빈도 및 길이면에서 주로 N40°W-N60 °W 방향이 가장 우세하며, 다음으로 N20OE-N40°E도 및 N60°E-N80OE도 방향이 우세하였다.
후속연구
- 이러한 본 연구 결과를 고려할 때 화산암이 분포하는 지역에 대해서는 현지 지표지질조사를 하기 이전에 수치 지형도와 인공위성 영상을 먼저 분석하여 조사지역에 대한 예비적인 지질 기초를 파악하여 현지 조사를 실시한다면 보다 정확한 지질조사를 수행하는 데 크게 도움이 된다고 사료된다. 따라서 이러한 결과는 앞으로 연구지역에 대한 기초자료로서 적용 및 활용될 수 있으며, 다른 화산암 지역을 조사함에 있어서도 지형 및 위성영상 판독을 먼저 실시하고 조사를 한다면 지표지질조사 시 시간을 줄이며 보다 정확한 지질도를 작성할 수 있을 것이다.
- 이러한 본 연구 결과를 고려할 때 화산암이 분포하는 지역에 대해서는 현지 지표지질조사를 하기 이전에 수치 지형도와 인공위성 영상을 먼저 분석하여 조사지역에 대한 예비적인 지질 기초를 파악하여 현지 조사를 실시한다면 보다 정확한 지질조사를 수행하는 데 크게 도움이 된다고 사료된다. 따라서 이러한 결과는 앞으로 연구지역에 대한 기초자료로서 적용 및 활용될 수 있으며, 다른 화산암 지역을 조사함에 있어서도 지형 및 위성영상 판독을 먼저 실시하고 조사를 한다면 지표지질조사 시 시간을 줄이며 보다 정확한 지질도를 작성할 수 있을 것이다.
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