북한 회령지역을 중심으로 1987(TM)년과 2001(ETM)년의 Landsat 위성영상을 통하여, 농경지 개간에 따른 토양 침식량을 분석하였다. 분석을 위해 Landsat 영상 외에 수치고도자료, 1:5만 토양도와 지질도, 20년간 평균 강수량 자료 등을 이용하였다. 위성영상 분석은 연구목적상 농경지, 시가지, 산림지, 하천, 사질퇴적지 등 5개 항목으로 밴드 1, 2, 3을 이용하여 감독분류하였다. 토양 침식량을 측정하기 위하여 RUSLE 모델을 적용하고, AML 언어를 통해 계산하였다. 위성영상과 수치고도모델의 지리좌표일치를 위해 수치고도모델을 푸리에 전환하는 방법을 이용하였으며, GTD는 지형도상의 지표 정보를 이용하였다. 두 시기 모두 침식량이 연간 100 ton 이상의 지역은 하천과 시가지 배후사면이지만, 2001년에는 산록구릉대까지 확대되고 있다. 농경지의 경우 1987년에 비해 2001년에는 평균고도 24m 경사도 $0.8^{\circ}$가 상승했으며, 두 시기 간에 확대된 농경지는 평균 고도 75m, 경사도는 $2.5^{\circ}$가 상승하였다. 토양침식이 상대적으로 많은 고도는 $300{\sim}500m$이며, 이 고도에서의 침식량은 2001년 85 ton에서 2001년 57 ton으로 증가하였다. 경사도에서는 두시기 모두 $30{\sim}50^{\circ}$에서 높은 침식량을 보이고 있으며, 2001년에는 $30^{\circ}$이하에서도 높은 증가율을 보이고 있다. 산사태의 위험이 높은 침식량 200 ton 이상 지역은 1987년 $28.6km^2$에서 2001년 $48.8km^2$로 현저히 증가하였다.
북한 회령지역을 중심으로 1987(TM)년과 2001(ETM)년의 Landsat 위성영상을 통하여, 농경지 개간에 따른 토양 침식량을 분석하였다. 분석을 위해 Landsat 영상 외에 수치고도자료, 1:5만 토양도와 지질도, 20년간 평균 강수량 자료 등을 이용하였다. 위성영상 분석은 연구목적상 농경지, 시가지, 산림지, 하천, 사질퇴적지 등 5개 항목으로 밴드 1, 2, 3을 이용하여 감독분류하였다. 토양 침식량을 측정하기 위하여 RUSLE 모델을 적용하고, AML 언어를 통해 계산하였다. 위성영상과 수치고도모델의 지리좌표일치를 위해 수치고도모델을 푸리에 전환하는 방법을 이용하였으며, GTD는 지형도상의 지표 정보를 이용하였다. 두 시기 모두 침식량이 연간 100 ton 이상의 지역은 하천과 시가지 배후사면이지만, 2001년에는 산록구릉대까지 확대되고 있다. 농경지의 경우 1987년에 비해 2001년에는 평균고도 24m 경사도 $0.8^{\circ}$가 상승했으며, 두 시기 간에 확대된 농경지는 평균 고도 75m, 경사도는 $2.5^{\circ}$가 상승하였다. 토양침식이 상대적으로 많은 고도는 $300{\sim}500m$이며, 이 고도에서의 침식량은 2001년 85 ton에서 2001년 57 ton으로 증가하였다. 경사도에서는 두시기 모두 $30{\sim}50^{\circ}$에서 높은 침식량을 보이고 있으며, 2001년에는 $30^{\circ}$이하에서도 높은 증가율을 보이고 있다. 산사태의 위험이 높은 침식량 200 ton 이상 지역은 1987년 $28.6km^2$에서 2001년 $48.8km^2$로 현저히 증가하였다.
This study analyses the soil loss due to cropland increase in the Hoeryeung area of northeast Korea, using Landsat images of 1987 TM and 2001 ETM, together with DTED, soil and geological maps, and rainfall data of 20 years. Items of land cover and land use were categorized as cropland, settlement, f...
This study analyses the soil loss due to cropland increase in the Hoeryeung area of northeast Korea, using Landsat images of 1987 TM and 2001 ETM, together with DTED, soil and geological maps, and rainfall data of 20 years. Items of land cover and land use were categorized as cropland, settlement, forest, river zone, and sand deposit by supervised classification with spectral bands 1, 2 and 3. RUSLE model is used for estimation of soil loss, and AML language for calculation of soil loss volumes. Fourier transformation method is used for unification of the geographical grids between Landsat images and DTED. GTD was selected from 1:50,000 topographic map. Main sources of soil losses over 100 ton/year may be the river zone and settlement in the both times of 1987 and 2001, but the image of the 2001 shows that sources areas have developed up to the higher mountain slopes. In the cropland average, increases of hight and gradient are 24m and $0.8^{\circ}$ from 1987 to 2001. In the case of new developed cropland, average increases are 75m and $2.5^{\circ}$, and highest soil loss has occurred at the elevation between 300 and 500m. The soil loss 57 ton of 1987 year increased 85 ton of 2001 year. Soil loss is highest in $30{\sim}50^{\circ}$ slope zones in both years, but in 2001 year, soil loss increased under $30^{\circ}$ zones. The size of area over 200 ton/year, indicating higher risk of landslides, have increased from $28.6km^2$ of 1987 year to $48.8km^2$ of 2001 year.
This study analyses the soil loss due to cropland increase in the Hoeryeung area of northeast Korea, using Landsat images of 1987 TM and 2001 ETM, together with DTED, soil and geological maps, and rainfall data of 20 years. Items of land cover and land use were categorized as cropland, settlement, forest, river zone, and sand deposit by supervised classification with spectral bands 1, 2 and 3. RUSLE model is used for estimation of soil loss, and AML language for calculation of soil loss volumes. Fourier transformation method is used for unification of the geographical grids between Landsat images and DTED. GTD was selected from 1:50,000 topographic map. Main sources of soil losses over 100 ton/year may be the river zone and settlement in the both times of 1987 and 2001, but the image of the 2001 shows that sources areas have developed up to the higher mountain slopes. In the cropland average, increases of hight and gradient are 24m and $0.8^{\circ}$ from 1987 to 2001. In the case of new developed cropland, average increases are 75m and $2.5^{\circ}$, and highest soil loss has occurred at the elevation between 300 and 500m. The soil loss 57 ton of 1987 year increased 85 ton of 2001 year. Soil loss is highest in $30{\sim}50^{\circ}$ slope zones in both years, but in 2001 year, soil loss increased under $30^{\circ}$ zones. The size of area over 200 ton/year, indicating higher risk of landslides, have increased from $28.6km^2$ of 1987 year to $48.8km^2$ of 2001 year.
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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.
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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