[국내논문]위성영상과 GIS를 이용한 북한 서한만 지역의 간석지 분광특성 및 변화 탐지 Analyzing the spectral characteristic and detecting the change of tidal flat area in Seo han Bay, North Korea using satellite images and GIS원문보기
본 연구에서는 다양한 위성영상자료(ASTER, KOMPSAT EOC, Landsat TM/ETM+)와 GIS공간분석을 이용하여 비 접근 지역인 북한 서한만 일대의 간석지를 추출하였다. 특히 위성영상의 분광특성 분석을 통하여 미지형(micro-landform)을 분류하고 경년에 따른 간석지 면적의 변화를 비교 분석 하였다. 이를 위하여 우선 Landsat TM/ETM+의 multi 밴드를 이용하여 한반도에 분포하고 있는 8개의 간석지(서한만, 광량만, 해주만, 강화만, 아산만, 가로림만, 줄포만, 순천만)를 대상으로 분광특성을 분석하고 그 결과를 기반으로 ISODATA clustering 방법을 이용하여 북한 서한만 지역의 미지형 간석지의 미지형 특성을 추출하였다. 또한 경년에 따른 간석지 면적 변화를 알아보기 위하여 고지형도(1918-1920)를 디지털 자료로 변환하여 북한 서해안 전역의 간석지 GIS DB를 구축하였으며 최근의 시기별 다양한 위성영상 자료를 활용하여 작성된 간석지 분포도와 비교분석함으로서 비 접근 지역의 북한 서한만 일대 간석지 면적의 변화를 탐지 하였다. 아울러 간석지 미지형 분류와 경계구분에 효과적인 밴드를 제시하였으며 또한 위성영상자료 활용에 있어서 단일밴드인 우리나라 KOMPSAT EOC영상을 이용한 간석지 추출방법으로 high frequencypassfilter method 통한 효율적인 간석지 분류 기법을 제시하였다.
본 연구에서는 다양한 위성영상자료(ASTER, KOMPSAT EOC, Landsat TM/ETM+)와 GIS 공간분석을 이용하여 비 접근 지역인 북한 서한만 일대의 간석지를 추출하였다. 특히 위성영상의 분광특성 분석을 통하여 미지형(micro-landform)을 분류하고 경년에 따른 간석지 면적의 변화를 비교 분석 하였다. 이를 위하여 우선 Landsat TM/ETM+의 multi 밴드를 이용하여 한반도에 분포하고 있는 8개의 간석지(서한만, 광량만, 해주만, 강화만, 아산만, 가로림만, 줄포만, 순천만)를 대상으로 분광특성을 분석하고 그 결과를 기반으로 ISODATA clustering 방법을 이용하여 북한 서한만 지역의 미지형 간석지의 미지형 특성을 추출하였다. 또한 경년에 따른 간석지 면적 변화를 알아보기 위하여 고지형도(1918-1920)를 디지털 자료로 변환하여 북한 서해안 전역의 간석지 GIS DB를 구축하였으며 최근의 시기별 다양한 위성영상 자료를 활용하여 작성된 간석지 분포도와 비교분석함으로서 비 접근 지역의 북한 서한만 일대 간석지 면적의 변화를 탐지 하였다. 아울러 간석지 미지형 분류와 경계구분에 효과적인 밴드를 제시하였으며 또한 위성영상자료 활용에 있어서 단일밴드인 우리나라 KOMPSAT EOC영상을 이용한 간석지 추출방법으로 high frequency pass filter method 통한 효율적인 간석지 분류 기법을 제시하였다.
In this study the tidal area in Seo han bay, North Korea was detected and extracted by using various satellite images (ASTER, KOMPSAT EOC, Landsat TM/ETM+) and GIS spatial analysis. Especially, the micro-landform was classified through the spectral characteristic of each satellite image and the chan...
In this study the tidal area in Seo han bay, North Korea was detected and extracted by using various satellite images (ASTER, KOMPSAT EOC, Landsat TM/ETM+) and GIS spatial analysis. Especially, the micro-landform was classified through the spectral characteristic of each satellite image and the change of tidal flat size was detected on passing year. For this, the spectral characteristics of eight tidal flat area in Korea, which are called as Seo han bay, Gwang ryang bay, Hae iu bay, Gang hwa bay, A san bay, Garorim bay, Jul po bay and Soon chun bay, were analyzed by using multi band of multi spectral satellite images such as Landsat TM/ETM+. Moreover, the micro-landform tidal flat in Seo han bay, North Korea was extracted by using ISODATA clustering based on the result of spectral characteristic. In addition, in order to detect the change of tidal flat size on passing years, the ancient topography map (1918-1920) was constructed as GIS DB. Also, the tidal flat distribution map based on the temporal satellite images were constructed to detect the tidal flat size for recent years. Through this, the efficient band to classify the micro-landform and detect its boundary was clarified and one possibility of KOMPSAT EOC application could be also introduced by extracting the spatial information of tidal flat efficiently.
In this study the tidal area in Seo han bay, North Korea was detected and extracted by using various satellite images (ASTER, KOMPSAT EOC, Landsat TM/ETM+) and GIS spatial analysis. Especially, the micro-landform was classified through the spectral characteristic of each satellite image and the change of tidal flat size was detected on passing year. For this, the spectral characteristics of eight tidal flat area in Korea, which are called as Seo han bay, Gwang ryang bay, Hae iu bay, Gang hwa bay, A san bay, Garorim bay, Jul po bay and Soon chun bay, were analyzed by using multi band of multi spectral satellite images such as Landsat TM/ETM+. Moreover, the micro-landform tidal flat in Seo han bay, North Korea was extracted by using ISODATA clustering based on the result of spectral characteristic. In addition, in order to detect the change of tidal flat size on passing years, the ancient topography map (1918-1920) was constructed as GIS DB. Also, the tidal flat distribution map based on the temporal satellite images were constructed to detect the tidal flat size for recent years. Through this, the efficient band to classify the micro-landform and detect its boundary was clarified and one possibility of KOMPSAT EOC application could be also introduced by extracting the spatial information of tidal flat efficiently.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 신속하고 객관적이며 주기적인 공간자료 획득과 조사 소요시간의 단축, 비용절감 가능, 넓은 지역에 대한 정보를 빠르고 쉽게 분석할 뿐 만 아니라 연안지역의 전반적인 현황에 관하여 신속히 파악하도록 하기 위하여 RS(remote sensing)와 GIS (geographic information system)를 이용한 보다 과학적이고 체계적인 간석지에 관한 연구를 수행의 기틀을 마련하고자 한다.
그러므로 본 연구에서는 북한 서한만 일대의 동일한 지역, 동일한 면적에 관하여 동일한 관측소 자료를 획득할 수 있는 인천 조위 관측소에서의 조위 값에 따라 간석지의 면적 변화에 관하여 분석을 실시하였다. 아래의 그림 11과표 5는 조위 값에 따른 간석지의 면적을 보여주고 있으며 mud flat은 조위에 따른 영향을 크게 받지 않는 반면 sand flat은 조위에 따라 면적의 변화가 있는 것으로 미루어 보아 조위의 영향을 받는 것으로 나타났다.
이를 위하여 본 연구에서는 Landsat TM/ ETM+, KOMPSAT EOC, ASTER의 시기별 다양한 위성영상 자료를 이용하여 간석지의 분광 특성을 분석하고 특히 1918년에서 1920년도 사이에 작성된 북한 서해안의 고지형도를 이용하여 경년에 따른 북한 서한만 일대 연안의 간석지 미지형의 면적 변화를 탐지함으로서 간석지 환경 특성을 분석하기 위한 위성영상의 효율성을 규명하고자하는데 그 목적이 있다.
제안 방법
고지형도는 tracing, vectorizing, 좌표투영및 변환 등 일련의 기본 GIS DB 구축과정을 통하여 간석지 공간 DB로 구축하였으며 ArcView 3.2 및 ArcGIS 8.1 S/W를 이용하여 연구목적에 맞게 간석지 분포도를 재 작성하였다.
Landsat 위성영상자료 처리에 있어서는 기하 보정 과정에서 발생한 RMS(root mean square) 오차는 0.3화소(9m) 이내로 처리하였고 기하보 정의 마지막 단계인 재배열(resampling) 및 내삽(interpolation)에 있어서는 원래의 화소 값의 손실을 최소화하면서 처리 속도가 빠르며 화소 값의 변화가 가장 적은 최근린내삽법으로 화상을 30m×30m으로 재배열 하였다(표 1). 아울러 간석지 추출을 위해서 Landsat 영상의 밴드별 분광특성 분석과 무감독 분류기법 중에 하나인 ISODATA clustering을 수행하였다(2003, 한국 항공우주연구원 연구보고서).
본 연구 대상지가 비 접근 지역이므로 과거 현지조사를 기반으로 1918∼1920년에 제작된 1:50,000 종이지도 33도엽을 보다 효율적으로 활용 및 분석하기 위하여 기본 GIS DB화 과정을 통하여 북한 서해안 전역의 간석지 분포도를 구축하였다. 그림 2는 고지형도를 기반으로 기본 GIS DB 구축 과정을 나타내고 있다(2003, 한국항공우주연구원 연구보고서) 그림 3의 결과를 토대로 1920년대의 북한 서해안 전역의 간석지를 분석해 본 결과 대부분이 mud flat(1609㎢)과 sand flat(708㎢)으로 전체 간석지에서 93%를 형성하고 있었으며 부분적으로 염전(salt farm, 28㎢)도 분포하고 있었던 것으로 나타났다.
ISODATA clustering을 이용하여 북한 서한만 지역을 분석해 본 결과 크게 2개의 분류로 구분되었기에 본 연구에서는 class Ⅰ과 Ⅱ로 명명하였다.
아울러 고지형도에 93% 이상 분포하고 있는 Mud flat과 Sand flat의 분광특성을 파악하기 위하여 각각을 임의의 classⅠ과 classⅡ로 추정 하여 구분 지었다. 우선 classⅠ과 classⅡ 의 파장대별 분광특성을 알아보기 위하여 Landsat TM/ ETM+영상의 thermal 밴드를 제외한 6개의 밴드(visible and near infrared)를 이용하여 8개의 간석지 지역에(서한만, 광량만, 해주만, 강화만, 아산만, 가로림만, 줄포만, 순천만) 대한 분광특성을 파악하였다.
아울러 고지형도에 93% 이상 분포하고 있는 Mud flat과 Sand flat의 분광특성을 파악하기 위하여 각각을 임의의 classⅠ과 classⅡ로 추정 하여 구분 지었다. 우선 classⅠ과 classⅡ 의 파장대별 분광특성을 알아보기 위하여 Landsat TM/ ETM+영상의 thermal 밴드를 제외한 6개의 밴드(visible and near infrared)를 이용하여 8개의 간석지 지역에(서한만, 광량만, 해주만, 강화만, 아산만, 가로림만, 줄포만, 순천만) 대한 분광특성을 파악하였다.
classⅠ 과 classⅡ가 정확하게 무엇을 의미 하는가에 대한 검증은 현장조사, 퇴적물 분석, 지형조사 등을 통하여 이루어져야 하지만 연구 대상지가 비 접근지역이므로 검증이 불가능한 실정이다. 따라서 본 연구에서 수행된 분광특성에 대한 분석 결과와 기존연구를 참고하여 classⅠ 과 classⅡ를 정의하고자 한다(그림 5, 6, 표 3).
본 연구에서는 단지 간석지의 분류가 목적이므로 영상에서 육지 부분은 마스킹 처리하고 (masking) 간석지 부분만 추출하여 간석간의 경계 및 바다와의 경계를 뚜렷하게 구분 짓고자 우선 흑백 단일 영상인 KOMPSAT EOC영상 화소 값의 99%이상을 차지하고 있는 38-85사이의 DN 값들을 일차선형변환식을 사용한 후 0-255로 재배열하여 흑백 영상의 명도를 향상 시켰다. 간석지 관련 부분만 화상 강조 기법인 convolution filtering method중에서 high frequency pass filter를 통하여 화상 변환을 수행하였다(그림 9).
북한 서한만의 경년에 따른 간석지 면적 변 화를 알아보기 위하여 고지형도 기반으로 작성한 간석지 분포도(1918-1920)와 Landsat TM(1999.8.16), KOMPSAT EOC(2001.9.18), Landsat ETM+(2002.10.17), ASTER(2002.6.9)를 이용하여 작성한 간석지 분포도를 기반으로 간석지 면적 변화를 살펴보았다.
하지만 본 연구에서는 공간적인 제약을 받지 않고 광범위하게 자료를 획득할 수 있는 다양한 위성영상자료(Landsat TM / ETM+, KOMPSAT EOC, ASTER)와 GIS 공간분석을 실시하여 간석지의 분광특성을 규명하였다. 아울러 과학적이고 종합적인 연안 간석지 정보 구축을 위하여 ISODATA clustering 영상처리기법을 이용한 북한 서한만 간석지 추출과 경년과 조위에 따른 간 석지 면적 변화 탐지를 수행하여 비 접근지역의 간석지 연구를 위한 위성영상자료의 효율성을 규명하였다.
하지만 본 연구에서는 공간적인 제약을 받지 않고 광범위하게 자료를 획득할 수 있는 다양한 위성영상자료(Landsat TM / ETM+, KOMPSAT EOC, ASTER)와 GIS 공간분석을 실시하여 간석지의 분광특성을 규명하였다. 아울러 과학적이고 종합적인 연안 간석지 정보 구축을 위하여 ISODATA clustering 영상처리기법을 이용한 북한 서한만 간석지 추출과 경년과 조위에 따른 간 석지 면적 변화 탐지를 수행하여 비 접근지역의 간석지 연구를 위한 위성영상자료의 효율성을 규명하였다.
넷째, KOMPSAT EOC 단일영상을 이용한 간석지 추출에 있어서는 일차선형변환식을 통하여 흑백영상의 명도를 향상시킨 후 high frequency pass filter method를 통한 효율적인 간석지 분류 기법을 제시하였다.
아울러 간석지 추출을 위하여 먼저 ASTER 영상의 14개의 밴드 중 가시광 영역의 밴드 1(0.52㎛-0.60㎛), 밴드2(0.63㎛-0.69㎛)와 근적외 영역의 밴드3(0.78㎛-0.86㎛)을 조합하였으며 Landsat TM / ETM+영상은 4/3/1 밴드 조합을 수행하였다.
대상 데이터
본 연구의 대상지는 평북 철산반도와 황해도 장연반도 사이에 삼각형의 형태를 띠고 있는 서한만으로 선정하였으며 연구 자료는 고지형도 (1918∼1920) 및 Landsat TM(1999. 8.
이론/모형
3화소(9m) 이내로 처리하였고 기하보 정의 마지막 단계인 재배열(resampling) 및 내삽(interpolation)에 있어서는 원래의 화소 값의 손실을 최소화하면서 처리 속도가 빠르며 화소 값의 변화가 가장 적은 최근린내삽법으로 화상을 30m×30m으로 재배열 하였다(표 1). 아울러 간석지 추출을 위해서 Landsat 영상의 밴드별 분광특성 분석과 무감독 분류기법 중에 하나인 ISODATA clustering을 수행하였다(2003, 한국 항공우주연구원 연구보고서).
본 연구에서는 단지 간석지의 분류가 목적이므로 영상에서 육지 부분은 마스킹 처리하고 (masking) 간석지 부분만 추출하여 간석간의 경계 및 바다와의 경계를 뚜렷하게 구분 짓고자 우선 흑백 단일 영상인 KOMPSAT EOC영상 화소 값의 99%이상을 차지하고 있는 38-85사이의 DN 값들을 일차선형변환식을 사용한 후 0-255로 재배열하여 흑백 영상의 명도를 향상 시켰다. 간석지 관련 부분만 화상 강조 기법인 convolution filtering method중에서 high frequency pass filter를 통하여 화상 변환을 수행하였다(그림 9).
성능/효과
간석지내의 미세한 지형 특성 분석에는 밴드 3, 밴드 5, 밴드 7이 간석지간의 DN 값의 변별이 높은 것으로 나타났으며 밴드간의 DN값 변별력은 밴드 3과 밴드 4가 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 점으로 미루어 볼 때 육지와 간석지간의 경계를 구분하기 위해서는 밴드 3, 밴드 4가 유용한 것으로 판단되며 간석지 간의 미지형 분류에는 밴드 3, 5, 7이 가장 적합한 밴드로 판단된다(그림 8).
본 연구의 결과를 요약하면 첫째, 1918-1920 년에 제작된 북한 서해안 전역의 33도엽 1:50,000 축척의 고지형도를 수치화하여 GIS DB로 구축함으로써 과거 북한 서해안의 간석지의 공간 분포 및 특성을 알 수 있었으며 비 접근지역의 간석지 경년 변화 탐지분석이 가능하였다.
둘째, Landsat TM/ ETM+ 위성영상을 이용 하여 간석지의 분광 특성을 파악함으로써 간석지 내의 미세한 지형분류 및 바다와 간석지 그리고 육지와 간석지간 경계등을 효율적으로 분류할 수 있는 밴드를 제시하고 ISODATA clustering 영상처리기법이 효율적인 것으로 나타났다.
셋째, 간석지 미지형 분류에 있어서 mudflat 과 sandflat이 밴드1 /밴드2 /밴드3에서는 DN값이 높게 나타나고 있었으며 밴드4 / 밴드5 / 밴드 7에서 낮은 DN값을 나타내고 있었다. 아울러 밴드 3 / 밴드 4의 DN값의 편차가 큰 것으로 미루어 보아 경계 구분에 적합하며 밴드 3 / 밴드 5/ 밴드 7의 변별력이 높아 미 지형구분에 있어서 효과적인 밴드로 판명되었다.
셋째, 간석지 미지형 분류에 있어서 mudflat 과 sandflat이 밴드1 /밴드2 /밴드3에서는 DN값이 높게 나타나고 있었으며 밴드4 / 밴드5 / 밴드 7에서 낮은 DN값을 나타내고 있었다. 아울러 밴드 3 / 밴드 4의 DN값의 편차가 큰 것으로 미루어 보아 경계 구분에 적합하며 밴드 3 / 밴드 5/ 밴드 7의 변별력이 높아 미 지형구분에 있어서 효과적인 밴드로 판명되었다.
다섯째, 고지형도기반의 간석지 분포도와 다양한 위성영상자료(KOMPSAT EOC, Landsat TM/ETM+, ASTER)기반의 간석지 분포도를 조위에 따른 중첩 비교 분석함으로써 경년에 따른 북한 서한만 간석지의 면적변화를 탐지할 수있었다.
후속연구
본 연구 결과는 향후 북한 서한만 간석지의 관련 연구뿐만이 아니라 남한 간석지 특성 연구 에도 활용될 것으로 사료된다. 아울러 간석지 미지형의 보다 정확한 분류를 위하여 보다 다양한 시기와 다중분광 고해상 위성영상자료를 이용한 연구가 수행되어져야 할 것으로 판단된다.
본 연구 결과는 향후 북한 서한만 간석지의 관련 연구뿐만이 아니라 남한 간석지 특성 연구 에도 활용될 것으로 사료된다. 아울러 간석지 미지형의 보다 정확한 분류를 위하여 보다 다양한 시기와 다중분광 고해상 위성영상자료를 이용한 연구가 수행되어져야 할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
간석지가 지상조사만으로 어려움이 따르는 이유는 무엇인가?
특히 간석지는 면적이 매우 넓고 만조 때는 물밑에 잠겨 버릴 뿐만 아니라 계절에 따라 형태 및 표층퇴적물이 변하기 때문에 지상조사만 으로는 접근과 조사에 어려움이 따르며 인접한 북한의 연안환경을 조사하기 위해서는 공간적인 문제 외에도 여러 가지 사회적 문제가 수반되는 실정이다.
우리나라 갯벌을 포함한 세계 5대 갯벌엔 무엇이 있는가?
우리나라 갯벌은 캐나다 동부 해안, 미국의 동부 해안, 아마존 강유역과 더불어 세계의 5대 갯벌에 속하며 특히 우리나라 연근해의 평탄한 퇴적지형인 간석지는 수산양식장으로서 남해안과 서해안 주민의 주요 생활 터전이 되고 있다. 뿐만 아니라 방조제를 만들어 간척함으로서 비옥한 농경지, 공업단지, 도시용지로 이용될 수있으므로 이에 대한 많은 연구가 활발히 이루어 지고 있다.
우리나라 갯벌은 방조제를 만들어 간척함으로써 무엇으로 이용될수 있는가?
우리나라 갯벌은 캐나다 동부 해안, 미국의 동부 해안, 아마존 강유역과 더불어 세계의 5대 갯벌에 속하며 특히 우리나라 연근해의 평탄한 퇴적지형인 간석지는 수산양식장으로서 남해안과 서해안 주민의 주요 생활 터전이 되고 있다. 뿐만 아니라 방조제를 만들어 간척함으로서 비옥한 농경지, 공업단지, 도시용지로 이용될 수있으므로 이에 대한 많은 연구가 활발히 이루어 지고 있다.
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