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문제 정의
- 본 연구에서는 현재 표고자료 구축에 있어서 각광을 받고 있는 LiDAR 자료와 국가 수치자료인 수치지도를 기준으로 격자크기와 전처리방법별 유역 경계추출 결과에 대한 비교분석을 통해 유역경계추출에 적합한 DEM 자료와 격자크기, 전처리 방법을 제안하고자 한다.
- 유역의 특성인자에는 유역면적이나 평균경사 외에도 하천의 밀도나 연장 등이 있으나, 본 연구에서는 유역면적과 평균 경사에 준하여 유역특성을 파악하였다.
- 유역의 주요 특성인자들에 대한 분석은 여러 방법들이 소개되고 있으나, 본 연구에서는 여러 인자 중에 지형 특성의 가장 기본적인 지표로 판단되는 유역면적과 경사도를 기준으로 DEM의 종류, 격자크기, 3가지 전처리 방법이 영향을 미치는 정도를 분석하였다.
- 본 연구에서는 수문환경의 효율적인 관리와 모델링에 필요한 수문지형 특성인자를 통해 유역 경계의 효과적인 추출 방법을 연구하고자 하였다. 특히 수치지도와 LiDAR을 사용하여 유역추출에 필수적인 DEM을 격자 크기와 전처리 방법을 달리하여 생성하고 각 자료와 방법별 정확도를 종합적으로 분석하여 GPS 측량 결과와 그 정확도를 평가하였으며, 그 연구결과를 정리하면 다음과 같다.
제안 방법
- 1/5,000 수치지도에서 등고선 및 표고점 관련 레이어를 추출하여 TIN(Triangle Irregular Network)을 생성한 후에 DEM을 제작하였다. 수치지도를 Coverage, TIN, Lattice, DEM으로 제작하는 과정은 AML(Arc Macro Language)을 이용하였다.
- 수치지도를 Coverage, TIN, Lattice, DEM으로 제작하는 과정은 AML(Arc Macro Language)을 이용하였다. 등고선 및 표고점 등에 포함된 표고 오류(함몰 과대 상승지 역)는 DEM 작성 후 ArcGIS를 통해 항공사진과 수치지도를 중첩하여 화면확인 후에 수정하였으며 DEM 제작에 최종 반영하였다. DEM의 격자 크기는 양인태(2002), 박근애(2006) 등의 선행연구와 1/5, 000 수치지도의 평균 수평정확도, LiDAR의 기대 수평 정확도(윤부열, 2006) 등을 고려하여 2m, 5m, 10m, 30m, 50m 격자크기를 선정하였다.
- 등고선 및 표고점 등에 포함된 표고 오류(함몰 과대 상승지 역)는 DEM 작성 후 ArcGIS를 통해 항공사진과 수치지도를 중첩하여 화면확인 후에 수정하였으며 DEM 제작에 최종 반영하였다. DEM의 격자 크기는 양인태(2002), 박근애(2006) 등의 선행연구와 1/5, 000 수치지도의 평균 수평정확도, LiDAR의 기대 수평 정확도(윤부열, 2006) 등을 고려하여 2m, 5m, 10m, 30m, 50m 격자크기를 선정하였다. 그림 4의 하천망도는 수치 지도의 하천관련 레이어(7111~7114)를 추출하여 구축하였다.
- 불필요한 데이터 즉 LiDAR 자료는 불규칙한 3차원 점 형식으로 기록되어 있는데 이러한 3차원 점들을 필터링을 통해 비지면점과 지형의 지면점을 분리하며 아주 큰 오차를 포함하는 점들을 제거해야 한다. 이 연구에서는 표 2와 같은 Optech의 ALTM으로 1m 격자로 취득한 LiDAR 자료를 TerraScan을 이용하여 초기 수치표고자료를 생성한 후에, 국부적 곡률이 작은 점들을 추가하면서 TIN을 점점 조밀하게 만드는 방법을 사용하여 DEM을 제작하였다.
- 그림 2에서와 같이 LiDAR 자료도 수치지도와 마찬가지로 2m, 5m, 10m, 30m, 50m로 구분하여 DEM으로 생성하였다. 연구지역의 표준 소유역 경계선을 생성하기 위해, 현장 상황을 가장 잘 반영할 수 있는 비콘 GPS 측량을 실시하였다.
- 2m, 5m, 10m, 30m, 50m로 구분하여 DEM으로 생성하였다. 연구지역의 표준 소유역 경계선을 생성하기 위해, 현장 상황을 가장 잘 반영할 수 있는 비콘 GPS 측량을 실시하였다. 박운용(2006)의 연구에서와 같이 비콘 GPS 측량은 일반적으로 장비의 기대 정확도를 ±1.
- 0m를 만족하는 수치이다. 따라서 본 연구에서는 표 3과 같은 비콘 GPS 수신기와 노트북, 외부 배터리 등의 DGPS 측량시스템을 이용하여 연구유역의 유역경계에 대한 현장조사 및 측량을 실시하였으며, DGPS 서비스 기준국은 주문진을 적용하였다. 실측 시 대상지역에 대한 항공사진 자료와 기존 수치지도(1/5,000)를 중첩하여 1/1,000으로 가편집하였으며, 대상 지역의 유역경계 추출을 위한 DGPS 측량시 보조자료로 활용하였다
- 본 연구에서는 이러한 전처리 방법으로 표 4, 5와 같은기존의 ArcGIS의 filling 알고리즘과 Saunders(2000)의 Fillbum, Hellweger(1997) 의 Agree Bum 알고리즘을 ArcGIS9.2의 AML로 각각 프로그래밍하여 이용하였으며, 수치지도와 LiDAR 자료를 통해 생성한 2m, 5m, 10m, 30m, 50m DEM의 각각에 대해 전처리를 실시하였다.
- 기존의 연구들이 격자 크기나 전처리 방법 등 관심 분야별로 생성한 DEM을 이용하여 유역특성을 추출하였기에 격자 크기와 전처리 방법 모두를 고려한 유역 특성을 파악하지 못했으므로 본 연구에서는 3가지 전처리방법을 수치지도와 LiDAR로 생성한 2m, 5m, 10m, 30m, 50m DEM을 사용하여 유역의 특성인자인 유역면적과 평균 경사(degree)를 추출하여 유역특성을 파악하였다. 유역의 특성인자에는 유역면적이나 평균경사 외에도 하천의 밀도나 연장 등이 있으나, 본 연구에서는 유역면적과 평균 경사에 준하여 유역특성을 파악하였다.
- 연구하고자 하였다. 특히 수치지도와 LiDAR을 사용하여 유역추출에 필수적인 DEM을 격자 크기와 전처리 방법을 달리하여 생성하고 각 자료와 방법별 정확도를 종합적으로 분석하여 GPS 측량 결과와 그 정확도를 평가하였으며, 그 연구결과를 정리하면 다음과 같다.
대상 데이터
- 전천이다. 대상유역은 전천유역(183.99km2의면적)의 소유역 중에 3개로 구성되어 있는 유역으로 면적은 9, 453, 118(m2)이다. 전천유역은 주하천 길이가 6.
- 대상유역의 북측에는 주수천이 남측에는 삼척 오십천, 서측에는 남한강 상류이며, 동측에는 동해가 위치해 있으며 산림과 도시, 하천지역이 골고루 분포해 있는 경사 지대이다.
- 따라서 본 연구에서는 표 3과 같은 비콘 GPS 수신기와 노트북, 외부 배터리 등의 DGPS 측량시스템을 이용하여 연구유역의 유역경계에 대한 현장조사 및 측량을 실시하였으며, DGPS 서비스 기준국은 주문진을 적용하였다. 실측 시 대상지역에 대한 항공사진 자료와 기존 수치지도(1/5,000)를 중첩하여 1/1,000으로 가편집하였으며, 대상 지역의 유역경계 추출을 위한 DGPS 측량시 보조자료로 활용하였다
- 본 연구의 대상유역은 강원도 강릉시에 위치하였으며, 수자원 단위지도의 대권역은 한강동해, 중권역은 강릉 남대천표준유역은 전천이다. 대상유역은 전천유역(183.
데이터처리
- 유역별 경사도 인자를 분석하기 위해 각 DEM별로ArcGIS의 Spatial Analysis 도구를 이용하여 그림 7과 같은 평균경사도를 생성하였으며, 결과를 표 8과 9에 나타냈다.
이론/모형
- 제작하였다. 수치지도를 Coverage, TIN, Lattice, DEM으로 제작하는 과정은 AML(Arc Macro Language)을 이용하였다. 등고선 및 표고점 등에 포함된 표고 오류(함몰 과대 상승지 역)는 DEM 작성 후 ArcGIS를 통해 항공사진과 수치지도를 중첩하여 화면확인 후에 수정하였으며 DEM 제작에 최종 반영하였다.
- DEM에서 함몰 등의 오류를 수정하지 못하면 지표수의 흐름방향 등에 흐름특성에 대한 정의나 정확한 흐름방향을 결정할 수 없다. 그러므로 유역 추출과정에서 DEM이 안고 있는 함몰부분 등의 본질적 오차를 제거하기 위해 Stream Burning 기법을 적용하였다.
성능/효과
- 분수선이나 함몰지 등 현장 상황을 가장 잘 반영할 수 있는 DGPS 측량을 실시하였으며, 유역경계선 추출시 경계 구분이 명확한 지역과 불명확한 지역이 존재할 것으로 예상되었으나, 분수선이 명확한 상류지역과 평지에 가까운 하류 지역에서 유역경계 구분이 비교적 명확하였다. 하류의 경우, 평지에 가까운 지역이 많았음에도 주변의 배수망이나 하천에 의한 유출 흐름방향 구분이 비교적 단순 명료하였다.
- DEM의 종류와 전처리 방법, 격자크기를 전반적으로 고려한 분석 결과, 유역경계 추출에 가장 적합한 DEMe LiDAR로 생성한 DEM이었으며, 전처리 방법은 Agree bum을 이용하였을 경우이고 격자크기는 2m 이었을 경우였다.
- 즉, LiDAR는 지표면의 표고정보를 가장 세밀하게 제공하기에 수치지도로 만든 DEM에 비해서 평균오차(0.52%) 가 작았으며, 전처리 방법중에 하천의 형상과 흐름 방향을 가장 잘 반영할 수 있는 Agree bum을 사용했을 때 평균 오차(0.04%)가 가장 작았다.
- 격자크기가 적절한 것으로 연구결과가 도출되었으며, Zhang과 Montgomery(1994)의 경우에서도 30m와 50m격자크기가 적절한 것으로 연구되었다. 이러한 급경사로 이루어진 비도시화 지역과 완경사인 도시지역에서의 유출 흐름 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 격자크기가 30m 나 50m라는 선행 연구결과와는 달리, 본 연구의 결과에서는 공간해상도가 가장 높은 2m에서 평균오차(0.52%)가가장 작아 유역인자 추출에 더 적절하였음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 연구지역의 경사분포가 13-30 degree 로서 유출흐름의 변동요소가 적은 산악지형에 해당하여 격자 크기가 2m일 경우에 가장 분석결과가 좋았다고 판단할 수 있다.
- 52%)가가장 작아 유역인자 추출에 더 적절하였음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 연구지역의 경사분포가 13-30 degree 로서 유출흐름의 변동요소가 적은 산악지형에 해당하여 격자 크기가 2m일 경우에 가장 분석결과가 좋았다고 판단할 수 있다.
- 분석 종합결과, LiDAR로 2m 격자크기의 DEM을 생성한 경우에 표준 소유역을 기준으로 산정한 평균 오차가 가장 작았으며, Agree Bum 전처리 방법을 사용한 경우에 가장 작은 0.04%의 평균 오차를 나타냈다.
- 따라서 유역 추출시 LiDAR을 이용하여 DEM을 생성하며, 격자크기는 2m, 전처리 방법은 Agree Bum을 사용하는 것이 가장 적합할 것으로 판단된다.
- 1. 수치지도와 LiDAR을 이용하여 생성한 DEM 중에 유역 특성 인자인 유역면적 추출에 적합한 자료는 LiDAR을 이용하여 작성한 DEM이었으며, GPS 측량을 통해 생성한 표준 유역면적을 기준으로 계산된 것 중에 최소오차 (%)는 0.52%로 분석되었다.
- 2. DEM의 격자크기 중에 표준 유역과 가장 유사한 유역면적을 나타낸 것은 2m이었으며, 수치지도와 LiDAR 모두 2m 격자크기에서 가장 작은 1% 이내의 오차를 보이는 것으로 분석되었다. 또한 격자 크기가 증가함에 따라 오차의 양도 다소 증가하는 양상을 보이는 것으로 나타났다.
- DEM의 격자크기 중에 표준 유역과 가장 유사한 유역면적을 나타낸 것은 2m이었으며, 수치지도와 LiDAR 모두 2m 격자크기에서 가장 작은 1% 이내의 오차를 보이는 것으로 분석되었다. 또한 격자 크기가 증가함에 따라 오차의 양도 다소 증가하는 양상을 보이는 것으로 나타났다.
- 오차로 분석된 것은 LiDAR를 사용하여 작성한 2m 격자의 DEM을 Agree Bum 전처리한 것이었으나, 격자 크기 모두에 대한 평균치에서는 Fillburn에 의한 전처리 방법이 오차가 제일 작은 것으로 분석되었다.
후속연구
- 위의 연구들은 대상유역의 하천특성인자 추출을 위해 격자 크기나 전처리방법 등의 개별 분야에 한정하여 분석하는 것에 초점을 맞추었다 즉 10~150m 사이의 격자 크기에 따라 분석한 유역인자의 비교나 DEM을 이용한 유역의 특성 분석 및 모델적용의 경우, 흐름방향 및 흐름 누적도 작성, 하천망, 유역경계 등의 유역자료 추출에서 Filbum, Agree Bum 등의 전처리 방법을 적용하여 추출된 유역 경계의 비교에 초점을 맞추었으나, 최근에는 LiDAR와 같은 고해상력의 지표면 정보를 제공할 수 있는 DEM 자료가 존재하므로 DEM의 자료별, 격자크기, 전처리 방법을 통합한 연구가 시행되지 못하였다.
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