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문제 정의
- 본 연구는 호소의 남조류 수화현상이 빈번히 발생하는 대청호를 대상으로 수화현상에 관련된 수질요소인 남조류 세포수 (Cyanobacteria Cell Number) 및 남조류 생체량 (Cyanobacteria Bio-volume)에 대해 다중시기 Landsat TM/ETM+ 위성영상을 이용하여 다중회귀식을 추정하고 모니터링 결과에 따른 남조류의 공간분포도를 작성하고자 하였다.
- 이상의 결과와 같이 Cyanobacteria의 세포수와 생체량을 비교하였을 때 현장데이터를 좀 더 잘 반영하고 있는 Cyanobacteria의 세포수에 대한 공간분포도를 검토하였다.
제안 방법
- 자료 수는 총 21개이며, 위성영상은 2006년과 2009년 여름기간이 포함된 6월부터 10월 사이의 영상 8 scene을 사용하였다. 각 독립변수는 다중공선성을 검토하였으며 이상치 검토를 실행하였다. 대청호 전역에 대한 수화현상 분포도는 얻어진 다중회귀모형 결과를 이용하여 작성하였다.
- 남조류 세포수를 남조류 생체량으로 변환하여 추정모형을 작성하였다. 남조류 생체량 추정모형은 단일밴드를 이용한 남조류 세포수 추정식과 동일한 독립변수가 입력되었다.
- 다중회귀모형은 연구대상 지점에 사용가능한 위성영상과 현지 관측 수질자료를 이용하여 남조류의 수화현상 관측 및 추정을 위한 모형을 개발하였다. 위성영상을 이용한 대청호의 남조류 모니터링 모형 개발은 남조류 세포수 및 생체량을 종속변수로 정의하고, 독립변수로 대기보정 처리된 밴드별 반사도와 밴드비 (band ratio)를 이용하였다.
- 본 연구는 Fig. 2와 같이 자료 수집, 데이터처리, 회귀모형 개발 및 조류분포의 가시화 과정을 거쳐 수행하였다. 먼저 대청호 전역의 수화현상 파악을 위한 자료는 Landsat TM/ETM+위성영상과 수질자료는 환경부 수질측정망 자료 및 금강물환경청 조류예보제 수질측정 자료를 이용하였다 (Lee et al.
- 본 연구에서는 Landsat TM과 ETM+ 위성영상을 이용하여 여름철 대청호의 수화현상과 관련된 수질요소를 추정하고 분석하였다. 그 결과 수화현상이 발생한 수표면은 청색파장에서는 흡수, 녹색파장에서는 반사가 일어나며 위성영상을 이용한 수화현상 분석에 유용한 것으로 분석되었다.
- 본 연구에서는 남조류 세포의 시간적 변화에 따른 공간오차를 줄이기 위해서 시간에 따른 수표면의 상태변화를 관측 지점 픽셀로부터 공간적 범위를 3×3, 5×5로 확장하여 각 픽셀이 가지는 반사도 값을 평균하여 분석하였다.
- 위성영상 수집은 현지조사 자료가 있는 기간과 맞추어 수화현상이 발생하는 4월부터 11월까지의 영상을 수집하였다. 수집된 Landsat TM영상은 2006~2009년 영상을 사용하였지만 연구에 필요한 영상 수가 부족하고 시기별 다양성이 부족하여 Landsat ETM+도 수집하여 분석하였다. Landsat TM/ ETM+ 위성영상은 2004년부터 2012년까지 4월부터 11월까지 Chl-a 및 남조류 측정일자와 ±3일 영상을 수집하였다.
- 다중회귀모형은 연구대상 지점에 사용가능한 위성영상과 현지 관측 수질자료를 이용하여 남조류의 수화현상 관측 및 추정을 위한 모형을 개발하였다. 위성영상을 이용한 대청호의 남조류 모니터링 모형 개발은 남조류 세포수 및 생체량을 종속변수로 정의하고, 독립변수로 대기보정 처리된 밴드별 반사도와 밴드비 (band ratio)를 이용하였다. 자료 수는 총 21개이며, 위성영상은 2006년과 2009년 여름기간이 포함된 6월부터 10월 사이의 영상 8 scene을 사용하였다.
- 총 남조류 세포수는 남조류 세포수와 생체량을 Anabaena, Microcystis, Aphanizomenon, Oscillatoria 속 (genus)으로 구분하여 계산하였다. 남조류 생체량은 각 속별 여름철 대청호의 우점종 (species)을 기준으로 총 생체량을 산정하였다.
대상 데이터
- Chl-a와 남조류 세포수 자료는 위성영상 수집기간과 동일하게 금강유역환경청 수생태관리과에서 제공하고 있는 2004년부터 2012년까지의 조류예보제 자료 (Lee et al., 2009)를 이용하여 분석한 결과 Fig. 3과 같다. Fig.
- Landsat TM/ ETM+ 위성영상은 2004년부터 2012년까지 4월부터 11월까지 Chl-a 및 남조류 측정일자와 ±3일 영상을 수집하였다.
- ① 수집된 영상에서 운량이 25 % 이상인 영상 ② 위성영상 취득일과 수질측정일자 사이에 강우가 있는 경우 ③ 영상은 사용 가능 하지만 남조류 세포수 측정값이 없는 경우이다. Table 2는 최종 분석에 사용된 위성영상 일자와 남조류 관측자료로 수집된 39 scene에서 상기 조건에 해당하는 31개를 제외한 2006년부터 2009년까지 총 8 scene의 데이터 취득영상과 일자이다.
- 남조류 세포수 추정모형을 이용하여 금강유역환경청에서 발령한 “조류주의보” 및 “조류경보”시기인 2006년 8월 5일과 2006년 9월 30일 영상을 사용하여 분포도를 작성하였다.
- 조류예보제 관측지점은 대상지점과 관찰지점으로 구분된다. 대상지점은 추동, 문의, 회남의 3개 지점이며, 관찰지점은 대청댐, 장계, 추소의 3개 지점으로 각 지점의 좌표와 위치는 Fig. 1과 같다.
- 2와 같이 자료 수집, 데이터처리, 회귀모형 개발 및 조류분포의 가시화 과정을 거쳐 수행하였다. 먼저 대청호 전역의 수화현상 파악을 위한 자료는 Landsat TM/ETM+위성영상과 수질자료는 환경부 수질측정망 자료 및 금강물환경청 조류예보제 수질측정 자료를 이용하였다 (Lee et al., 2009). 다음 단계는 영상처리 단계로 Landsat TM 자료에서 연무(haze)가 제거된 지표면 반사도 (reflectance) 계산을 위해 COST (cosine of the solar zenith angle)방법을 사용하였다.
- 본 연구에서 수질자료는 환경부 산하 금강유역환경청 수생태관리과에서 조사하여 제공하고 있는 조류예보제 자료를 제공받아 사용하였다 (Lee et al., 2009).
- Landsat TM/ ETM+ 위성영상은 2004년부터 2012년까지 4월부터 11월까지 Chl-a 및 남조류 측정일자와 ±3일 영상을 수집하였다. 사용 가능한 영상으로 Landsat TM은 6 scene, Landsat ETM+는 33 scene을 수집하였다. 수집된 영상에서 다음 조건을 가진 영상은 분석에서 제외하였다.
- 대청호는 위성 경로 Path 115, Row 35에 포함되어 있다. 영상자료는 EROS에서 운영하는 Earth Explorer (http://earthexplorer.usgs.gov)에서 다운로드 받아 이용하였다. Earth Explorer는 Landsat TM/ETM+ 각 영상에 대한 검색이 쉬우며 영상이 무료로 제공되고 있다.
- 위성영상 수집은 현지조사 자료가 있는 기간과 맞추어 수화현상이 발생하는 4월부터 11월까지의 영상을 수집하였다. 수집된 Landsat TM영상은 2006~2009년 영상을 사용하였지만 연구에 필요한 영상 수가 부족하고 시기별 다양성이 부족하여 Landsat ETM+도 수집하여 분석하였다.
- 위성영상은 Table 1의 특성을 갖는 Landsat TM과 Landsat ETM+을 이용하였다. 대청호는 위성 경로 Path 115, Row 35에 포함되어 있다.
- 위성영상을 이용한 대청호의 남조류 모니터링 모형 개발은 남조류 세포수 및 생체량을 종속변수로 정의하고, 독립변수로 대기보정 처리된 밴드별 반사도와 밴드비 (band ratio)를 이용하였다. 자료 수는 총 21개이며, 위성영상은 2006년과 2009년 여름기간이 포함된 6월부터 10월 사이의 영상 8 scene을 사용하였다. 각 독립변수는 다중공선성을 검토하였으며 이상치 검토를 실행하였다.
- 자료분석은 대청호에서 조류예보제 시행 대상지점인 추동, 문의, 회남의 3개 지점에서 1998년부터 2012년까지 관측된 자료를 사용하였다. 관찰지점인 댐, 장계, 추소의 경우 2009년부터 측정을 시작하여 누적된 자료수가 상대적으로 적기 때문에 분석에서 제외하였다.
데이터처리
- 각 독립변수는 다중공선성을 검토하였으며 이상치 검토를 실행하였다. 대청호 전역에 대한 수화현상 분포도는 얻어진 다중회귀모형 결과를 이용하여 작성하였다.
- 따라서 Chl-a, 남조류 세포수 및 생체량 추정을 위한 독립변수는 3×3 평균값을 사용하여 다중회귀식을 산출하였다.
- 남조류 세포수는 다중공선성 결과에 따라 Band 2와 Band 4를 이용하여 단일밴드 모형과 밴드비 모형으로 추정하였다. 회귀분석은 생성된 밴드비와 단일밴드를 이용하여 변수입력법으로 실시하였다. 단일밴드를 이용한 다중회귀모형 식은 Band 2, Band 4를 독립변수로 조합한 식 (2)로 표현되었다.
이론/모형
- 남조류 세포수는 다중공선성 결과에 따라 Band 2와 Band 4를 이용하여 단일밴드 모형과 밴드비 모형으로 추정하였다. 회귀분석은 생성된 밴드비와 단일밴드를 이용하여 변수입력법으로 실시하였다.
- , 2009). 다음 단계는 영상처리 단계로 Landsat TM 자료에서 연무(haze)가 제거된 지표면 반사도 (reflectance) 계산을 위해 COST (cosine of the solar zenith angle)방법을 사용하였다. Landsat TM / ETM+를 이용할 경우 COST 대기보정을 실행하기 전에 DN (digital number)값을 방사도로 변환시켜 반사도로 산출하였다.
- Landsat TM / ETM+를 이용할 경우 COST 대기보정을 실행하기 전에 DN (digital number)값을 방사도로 변환시켜 반사도로 산출하였다. 방사도 변환식은 USGS에서 제시한 방법을 사용하였다 (Chavez, 1988).
성능/효과
- 본 연구에서는 Landsat TM과 ETM+ 위성영상을 이용하여 여름철 대청호의 수화현상과 관련된 수질요소를 추정하고 분석하였다. 그 결과 수화현상이 발생한 수표면은 청색파장에서는 흡수, 녹색파장에서는 반사가 일어나며 위성영상을 이용한 수화현상 분석에 유용한 것으로 분석되었다. 또한 대청호 수화현상의 계절적 주기성 분석 결과 남조류 세포수는 매년 8월에 규칙적으로 발생하였다.
- 조류예보제 시행결과에 따르면 2006년 8월 4일에 문의는 조류경보, 회남은 조류주의보가 발령되었다. 남조류 세포수 분포도를 확인한 결과 조류예보제 경보단계와 일치하는 것으로 확인되었다. 또한, 2009년 8월 21일 회남은 조류주의보에서 조류경보로 상향 발령되었으며, 추동과 문의는 조류예보제가 발령되지 않았다.
- 35 %의 오차를 보였다. 두 회귀모형은 비슷한 수준의 오차범위를 보였지만 밴드비를 포함한 회귀모형의 결정계수가 단일밴드 모형보다 높고, RMSE 또한 적었다.
- 또한, 2009년 8월 21일 회남은 조류주의보에서 조류경보로 상향 발령되었으며, 추동과 문의는 조류예보제가 발령되지 않았다. 따라서 남조류 세포수 분포도에서도 회남지역만 조류 수가 집중적으로 분포되어 있는 것으로 확인되었다.
- 본 연구는 주기적인 관측이 가능하고 광범위한 지역의 분석이 가능한 위성영상을 이용하여 수화현상을 분석한 결과, 경험적 다중회귀모형을 이용해 수화현상의 분포도 작성이 가능한 것으로 나타났다. 또한 그 결과 현장조사 자료와 비교한 결과 정확성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 앞으로 더 많은 위성을 활용 하는 방법과 공간해상도와 시간해상도 및 분광해상도가 활용될 수 있는 방안을 마련한다면 수화현상에 대한 관측과 분석에서 위성영상의 활용범위는 좀더 높아질 것으로 사료된다.
- NIER (2006)의 조류예보제 시행결과에서도 2006년 9월 26일 문의와 추동수역은 조류주의보 수준을 유지하지만 회남수역은 조류주의보 수준 미만으로 보고되었다. 또한, 조류주의보 발생면적의 공간적 분포를 살펴보면 남조류 세포수 분포도는 남조류가 분포한 지역과 분포하지 않는 지역의 구분이 가능한 것으로 파악 되었다.
- 또한, 관측지점이 적어 조류로 인한 호소 전체 피해면적 파악에는 어려움이 있다. 본 연구는 주기적인 관측이 가능하고 광범위한 지역의 분석이 가능한 위성영상을 이용하여 수화현상을 분석한 결과, 경험적 다중회귀모형을 이용해 수화현상의 분포도 작성이 가능한 것으로 나타났다. 또한 그 결과 현장조사 자료와 비교한 결과 정확성이 높은 것을 확인할 수 있었다.
- 7은 2006년 9월 30일 대청호의 남조류 세포수에 대한 분포도이다. 분포도에서 남조류 세포수는 추동에서 가장 높았으며 분포면적도 넓게 나타났다. 문의 또한 청주취수탑 부근에서 남조류 세포수도 높게 분포되었다.
- 생체량은 남조류 세포수를 기준으로 산출한 결과 Anabaena (575.2 μm3/cell), Oscillatoria (166.3 μm3/cell), Microcystis (58.2 μm3/cell), Aphanizomenon (17.6 μm3/cell) 순으로 나타났다.
- 또한 대청호 수화현상의 계절적 주기성 분석 결과 남조류 세포수는 매년 8월에 규칙적으로 발생하였다. 여름철 수화현상은 주로 8월에서 9월 사이에 발생하며, 수화현상에 대한 분석은 남조류 세포수를 이용하여 추정하는 것이 적합한 것으로 나타났다.
- 평활화 결과 전체적으로 3×3 평균값이 높은 상관관계를 나타냈지만 남조류 세포수는 One point 방법이 높은 것으로 나타났으나 3×3 평균값과 큰 차이는 없었다.
후속연구
- 또한, 본 연구에서 개발된 모형은 대청호에 한정되는 문제가 아니고 유사한 저류 환경을 갖는 대규모 댐 유역에 적용이 가능할 것이다. 따라서 본 연구결과는 수질악화에 따른 막대한 비용을 줄이고 국민과 수생태계의 건강을 위해 다양한 대책을 마련하기 위한 방법으로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
- 한편 위성영상을 이용한 공간분포도는 조류가 발생한 지역과 면적에 대한 정확한 산정이 가능해지며, 측정되지 않는 지점에서 발생하는 수화현상을 파악할 수 있는 장점이 있다. 따라서 위성영상 등을 활용하는 방법은 대청호와 같이 관측지점이 적고 체류시간이 길면서 수화현상이 빈번하게 발생되는 경우에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 또한 드론과 하이퍼스펙트럼 센서를 활용한다면 좀 더 자세한 유역의 수질 환경 정보 파악이 가능할 것이다 (Park and Park, 2015; Park and Park 2016).
- 이것은 관측지점이 제한적이라는 점과 조류의 수화현상 조사 연구가 늦게 시작된 점 및 현장조사와 위성영상 활용기술을 접목할 수 있는 연구자가 많지 않은 점 등이 원인일 것이다. 따라서 지속적인 조류의 수화현상에 대한 현장관측과 함께 RS기법을 활용하여 계절적인 변화 분석과 수화현상의 조건 및 변수를 파악한 후, GIS를 통해 다양하고 복잡한 자료를 가시화 한다면 수화현상의 공간분포 및 파악도 가능해질 것이다. 따라서 남조류 수화현상 예측 및 분포 추정을 위해서는 기초적으로 위성영상과 조류 사이의 관계 파악이 가장 중요하다.
- 따라서 위성영상 등을 활용하는 방법은 대청호와 같이 관측지점이 적고 체류시간이 길면서 수화현상이 빈번하게 발생되는 경우에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 또한 드론과 하이퍼스펙트럼 센서를 활용한다면 좀 더 자세한 유역의 수질 환경 정보 파악이 가능할 것이다 (Park and Park, 2015; Park and Park 2016).
- 또한, 본 연구에서 개발된 모형은 대청호에 한정되는 문제가 아니고 유사한 저류 환경을 갖는 대규모 댐 유역에 적용이 가능할 것이다. 따라서 본 연구결과는 수질악화에 따른 막대한 비용을 줄이고 국민과 수생태계의 건강을 위해 다양한 대책을 마련하기 위한 방법으로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
- 또한 그 결과 현장조사 자료와 비교한 결과 정확성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 앞으로 더 많은 위성을 활용 하는 방법과 공간해상도와 시간해상도 및 분광해상도가 활용될 수 있는 방안을 마련한다면 수화현상에 대한 관측과 분석에서 위성영상의 활용범위는 좀더 높아질 것으로 사료된다. 그리고 정확도 차원에서 더 많은 현장관측 지점의 확대는 절대적으로 필요하다.
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