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문제 정의
- 본 논문에서는 농경지 개간이 토양침식과 자연재해를 일으키는 주요 원인으로 보고, 회령지역을 대상으로 10년간의 경지개간의 변화를 통해 토양침식량을 추정해보고자 한다.
- 본 연구에서는 RUSLE(revised universal soil loss equation) 모델을 적용하여 두 시기 사이에 회령지역에서의 농경지 개간에 따른 토양침식량을 추정하고자 하였다. RUSLE 모델링은 AML(arc macro language) 언어를 이용하여 계산하였다.
- 이 글은 RUSLE 모형을 적용하여 북한 회령지역을 대상으로 1987년과 2001년 위성영상을 이용하여 토양침식량을 비교 분석한 것으로 14년 기간 동안 농경지 개간에 따른 침식량의 증가가 현저하였음을 알 수 있었다. 두 시기 모두 침식이 년간 100 ton 이상 지역은 하천, 시가지 베후사면이지만, 2001년에는 산록구릉대까지 확대되고 있다.
제안 방법
- 수리적 요인으로 분광적 특성이 모호하여 분류가 되지 않았다. 감독 분류를 실시하였는데 GTD(ground truth data)는 지형도에 파악되는 지표정보를 활용하였다. 분석결과 <그림 5>에서와 같이 14년간 농경지와 산림지역의 변화가 뚜렷하게 나타나고 있음을 확인할 수 있다.
- 본 연구에서 K값은 수치토양도의 데이터베이스의 토양의 입도조성과 유기물량에 따라의 분류체계에 따라 결정하였다
- 푸리에 변환은 영상에서 나타나는 잡음을 제거하여 화질을 복원하기 위해 개발된 방법이다. 본 연구에서는 수치고도 모델에서의 고도점의 임계치가 변화되는 부분들이 연속적인 특성을 갖도록 푸리에변환을 한 결과를 영상으로 복원하였다(그림 3). 보정된 위성영상에 의한 14년간의 지표 피복의 변화를 보면 육안으로도 관찰이 될 만큼 뚜렷하다 (그림 4).
- 2), 수계와 도시는 침식이 발생하지 않으므로 0으로 재구성하였다. 이 값을 바탕으로 본 연구에서는 5항목 분류에 대해 농경지(0.4), 산림(0.1), 수계와 시가지(0), 사질퇴적지 (0.2)로 c값을 분류하였다(그림 8).
- 3으로 Landsat 1 픽셀당 해상도 30m를 만족한다. 이런 과정을 거쳐 영상 소들의 재배열이 끝난 후 연구에 필요한 회령지역 일대를 별도로 추출하였다.
- 이를 위해 115-31 궤도를 갖는 Landsat 영상의 지상 기준점으로 지형도에서 10개의 지역을 선정해 GCP (ground control point)로 사용하였으며 재배열과정에서 나타난 RMS error는 0.3으로 Landsat 1 픽셀당 해상도 30m를 만족한다. 이런 과정을 거쳐 영상 소들의 재배열이 끝난 후 연구에 필요한 회령지역 일대를 별도로 추출하였다.
- 이상의 결과를 바탕으로 농경지, 산림, 시가지, 하천, 사질퇴적지 등의 5 항목으로 감독분류를 실시하였다(그림 5). 5가지 항목들은 무감독 분류를 적용해본 결과 지표의 열적 .
- 토양도는 토양통 별 지표침식의 정도, 강수량은 강수에 의한 침식, 수치고도 자료는 지표피복의 공간적 변화 즉 고도, 사면 경사 등을 분석하기 위해 사용되었다. 이상의 자료들을 결합한 모델을 적용해 농경지변화에 따른 지표 침식량을 추정하였다.
- 전처리 작업이 끝난 영상은 농경지, 시가지, 산림지, 그리고 하천과 사질퇴적지 등 5개 항목으로 밴드 1, 2, 3을 이용하여 감독분류를 실시하였다. 이상의 분류 항목을 가장 잘 드러내는 밴드는 주성분 분석과 밴드비율 비교 결과 밴드 조합 1, 2, 3 이 14년간의 농경지 변화와 산림지역의 분석에 효과적으로 반영하고 있는 것으로 나타났다.
대상 데이터
- 11. 3 path and low(l 15-31)), 30m 해상도의 수치고도 자료(digital terrain elevation data; DIED), l:50, 000 개괄토양도와 지질도, 그리고 지난 20년간 관측된 평균 강수량 자료 등을 이용하였다.
- Landsat 영상은 계절적으로 경지와 산림 지역이 비교적 구분이 잘되는 가을의 영상을 사용하였다. 봄이나 농경활동이 활발한 여름의 영상은 오히려 산림지역과 농경지에서 나타나는 산림식생과 농작물의 분광적 특성으로 인해 잘 구분되지 않기 때문이다.
- 3기 퇴적암은 풍화정도가 높아 낮은 구릉성 산지를 이루면서 경지로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서 사용된 위성영상으로는 Landsat TM (1987. 9.
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2. 연구지역 및 연구방법
연구지역은 함경북도의 두만강 중류에 위치한 회령군 일대로 지리좌표상 129° 45 ' E, 42° 10 ' N 에 해당하며 석탄과 석회석이 많이 생산되는 지역이다. 회령군의 북서부 지역은 온성, 새별, 은덕 등의 취락이 두만강 하류를 따라 발달해 있다.
- 52 구역으로 통일하였다. 위성영상의 GCP는 1997년에 제작된「최근 북한 5만분지 1 지형도」의 도로와 하천의 교차점을 중심으로 취득하였다.
이론/모형
- 하였다. RUSLE 모델링은 AML(arc macro language) 언어를 이용하여 계산하였다.
- 강우에 의한 침식인자는 Toxopeus가 개발한 식을 사용하였다(최상규, 1999; 이근상 외, 2001; 장영률 외, 2002; Toy and Foster, 1998; Engel, 1999).
- 침식이 일어난다. 따라서 농경지와 산림의 변화에 의해 회령지역에서 어느 정도 토양 침식이 일어나는지 분석하기 위해 경사지로의 농경지 확대와 지표의 나대지화에 따른 rill, interiU, gully 등으로 유출되는 토사량을 추정하는데 가장 잘 알려진 USLE(universal soil loss equation) (Wischmeier and Smith, 1965, 1987)를 개량한 RUSLE 모델을 적용하기로 한다(Desmet and Govers, 1996; Ogawa, et a.l, 1997).
- 그동안 토양침식 모델은 지표의 침식 양상을 설명하기 위해 20 여가지 이상 다양하게 개발되었다(김성준, 2001). 본 연구에서는 국지적인 지표의 침식 즉 rill, gully 등에 의한 지표유출을 추정하기에 적합한 RUSLE 모델을 적용하고 있다. 그런데 RUSLE 모델은 침식에 의해 발달한 지형의 구체적인 형태를 추정하거나 지도화 하기 어려운 단점이 있다.
- 수치고도모델의 해상도는 30m로 하여 격자를 계산하였다. 여기서 침식 사면의 길이인자의 산정은 Desmet and Govers (1996)가 제안한 공식을 적용하였다(장영률 외, 2002; Shi et al., 2002).
- 그런데 수치고도 모델의 경우 지형면들이 계단상으로 나타나 연속적인 지형을 반영하지 못하는 것으로 분석되었다. 이 문제를 해결하기 위해 수치고도모델에 대한 푸리에 변환(Fourier transformation)을 실시하였다. 푸리에 변환은 영상에서 나타나는 잡음을 제거하여 화질을 복원하기 위해 개발된 방법이다.
- 토양통별 침식의 정도는 Wischmeier and Smith(1965)가 고안한 방법을 토대로 미국의 미국토양 보존국(Soil Conservation Service:SCS)(http:// mepas.pnl.gov)에서 제시한 표 3을 이용하여 k 값을 추출하였다(그림 6). 기존의 연구에서 검증된 k 값의 결정은 토양의 입도조성, 유기물, 함수량 등에 따라 토양통별로 계산에 의해 결정하는 방법과 분류기준이 정리된 도표를 바탕으로 결정하는 방법이 있다(정영상 외, 1999; 권형중 오I, 2(X)2).
성능/효과
- 관측 자료가 없기 때문에 함경북도의 지난 20년간의 관측자료를 이용하여 Thiessen 다각형망을 분석한 결과 회령지역은 강수량이 500 mm로 계산되었으며, 이에 따른 강수침식인자는 213.5 이다.
- 8° 높아졌다(표 2). 그렇지만 두 시기 동안 확대된 농경지만을 대상으로 분석한 결과 고도는 87년의 평균에 비해서 75m 높게 개간되었으며 경사도도 2.5°로 급해졌다. 이 지역의 고도 515m, 경사도가 11°이고 비교적 풍화도가 높아 평탄화가 많이 이루어진 퇴적암 지대라는 점을 고려한다면 농경지가 상당한 면적의 산록대로 확대되었다는 것을 의미한다.
- 농경지만을 대상으로 평균 경사도와 고도를 분석해본 결과 87년의 농경지에 비해 2001년의 농경지 고도는 24m 상승했으며, 경사도는 0.8° 높아졌다(표 2). 그렇지만 두 시기 동안 확대된 농경지만을 대상으로 분석한 결과 고도는 87년의 평균에 비해서 75m 높게 개간되었으며 경사도도 2.
- 분석결과 에서와 같이 14년간 농경지와 산림지역의 변화가 뚜렷하게 나타나고 있음을 확인할 수 있다.
- 또한 경사도에 있어 두 시기 모두 17°로 분석되었다. 이 같은 결과를 종합할 때 토양침식량이 높은 지역에서는 우기에 산사태와 같은 자연재해의 위험도가 높은 지역이라고 할 수 있다.
- 실시하였다. 이상의 분류 항목을 가장 잘 드러내는 밴드는 주성분 분석과 밴드비율 비교 결과 밴드 조합 1, 2, 3 이 14년간의 농경지 변화와 산림지역의 분석에 효과적으로 반영하고 있는 것으로 나타났다.
- 전체적으로 농경지 개간은 골짜기를 따라 진행되기 보다는 산록대를 따라 고도를 높여가며 진행되었고, 특히 인구가 집중된 시가지 주변의 배후산지 구릉을 따라서 개간이 진행된 것을 알 수 있다. 이는 14년간의 시가지 변화가 34% 증가한 점에서도 확인된다.
후속연구
- 본 연구 결과는 영상 자료에 크게 의존하므로 어느 정도의 분석상의 오차가 인정되며 보다 많은 문헌 자료와 현지조사가 가능하다면 이러한 오차를 줄일 수 있을 것이다.
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