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제안 방법
- 사주의 해안선 변화를 관측하기 위하여 획득 영상이 가장 많은 겨울 기간에 획득한 10장의 자료를 활용하여 해안선 변화를 분석하였다. Fig. 2d에서와 같이 3개의 연구지역에서 가장 남단에 위치가 진우도, 신자도, 도요등에 대한 사주 해안선 분석을 실시하였다. 그 결과 Fig.
- 2d에서와 같이 3개의 연구지역에서 가장 남단에 위치가 진우도, 신자도, 도요등에 대한 사주 해안선 분석을 실시하였다. 그 결과 Fig. 4와 같이 최대해안선 변화량 (shoreline change envelope: SCE), 순 해안선 변화량 (net shoreline movement: NSM), 연 해안선 변화율 (end point rate: EPR)을 산출하였다. SCE는 기준선으로부터 가장 멀리 떨어진 해안선과 가장 가까운 해안선 사이의 거리를 나타낸다.
- 이 방법은 사주 해안선 전면에 기준선(baseline)을 설정하고, 기준선에 수직인 횡단측선(transect)을 생성한다. 그리고 이를 통하여 통계학적 변화율인 최대해안선 변화량 (shoreline change envelope: SCE), 순 해안선 변화량 (net shoreline movement: NSM), 연 해안선 변화율(end point rate: EPR)을 산출하였다. 이를 위하여 총 3개의 기준선을 설정하였으며, 횡단측선 길이는 약 900 m로 설정하여 분석하였다.
- 이를 위하여 총 3개의 기준선을 설정하였으며, 횡단측선 길이는 약 900 m로 설정하여 분석하였다. 또한 연안 사주의 면적을 산출하고 변화량을 분석하기 위하여 표준 편차를 산출하였다.
- 또한, 각 영상으로부터 사주 지역의 면적 산출을 위해서는 근적외선 (Near Infrared) 밴드를 활용하였다. 사주 섬은 대부분 모래나 갯벌로 이루어져있기 때문에 해안선이 두드러지게 나타나고, 물과 모래, 갯벌과 같은 사질 퇴적물이 잘 보일 수 있는 밴드의 특성을 정확하게 파악하는 것이 필요하다.
- 이 후 대기보정 은 MODTRAN (MODerate resolution atmospheric TRANsmission)을 기반으로 하여 실시하였다. 보정된 영상은 경험적 알고리즘을 적용하여 부유퇴적물 농도지도를 작성하였다. 경험적 알고리즘은 Choi et al.
- 본 연구에서는 총 3개의 지역으로 나누어 사주의 해안선 및 면적 변화를 수행하였으며, 이를 사이 수로 3개 지점에서의 부유퇴적물 농도 분석을 실시하였다 (Fig. 1). Zone 1 지역은 진우도가 위치해 있으며, Zone 2는 신자도, 장자도, 대마등, 명지도가 위치해 있다.
- 이 연구에서는 1985년부터 2016년까지 총 31년 동안 획득된 Landsat TM/ETM+영상을 활용하여 낙동강 하구에 위치한 연안 사주의 면적, 해안선, 부유퇴적물 농도를 분석하였다.
- 은 QCALMIN에 해당하는 휘도를 의미한다. 이 후 대기보정 은 MODTRAN (MODerate resolution atmospheric TRANsmission)을 기반으로 하여 실시하였다. 보정된 영상은 경험적 알고리즘을 적용하여 부유퇴적물 농도지도를 작성하였다.
- 이러한 사주 변화를 면적을 산출하여 분석하였다. Fig.
- 하지만 이 연구에서는 1985년부터 2016년까지 획득된 Landsat TM/ETM+ 영상을 활용하여 장기적인 연안 사주의 면적 변화 및 부유퇴적물 농도 변화를 분석하였다. 이를 통하여 연안 사주 해안선 면적과 부유퇴적물 농도 변화간의 상관관계를 분석하였다.
- 획득된 영상은 봄, 여름, 가을 겨울로 나누었으며, 비슷한 조위와 조차를 지닌 시기에 촬영된 위성 영상을 사용하였다. 이를 활용하여 연안사주 해안선을 추출하여 면적 산출을 하였으며 부유퇴적물 농도 지도를 작성하였다 (Table 1). 이 연구에서 사용한 부유퇴적물 농도는 해수 또는 강의 표층에서 부유하는 모래, 실트, 점토 입자 등을 포함하는 고체 물질들의 농도를 뜻한다(Choi et al.
- 이전 연구들은 대부분 특정 시기 자료 일부만을 가지고서 연구를 진행하였으며 대부분 연안사주 지형 변화 또는 면적 변화에 대한 연구를 하였다. 하지만 이 연구에서는 1985년부터 2016년까지 획득된 Landsat TM/ETM+ 영상을 활용하여 장기적인 연안 사주의 면적 변화 및 부유퇴적물 농도 변화를 분석하였다. 이를 통하여 연안 사주 해안선 면적과 부유퇴적물 농도 변화간의 상관관계를 분석하였다.
- 획득된 영상으로부터 부유퇴적물 농도 지도를 작성하기 위해서 영상의 방사보정 및 대기보정을 실시하였다.
대상 데이터
- 부유퇴적물 농도 변화 분포도 해안선 추출 영상과 동일하게 겨울에 획득된 10장의 영상을 활용하여 분석하였다. Fig.
- 사주의 해안선 변화를 관측하기 위하여 획득 영상이 가장 많은 겨울 기간에 획득한 10장의 자료를 활용하여 해안선 변화를 분석하였다. Fig.
- 연구지역인 낙동강 삼각주는 남북 18 km, 동서 16 km, 면적 288 km2에 달하는 우리나라 대표적인 삼각주이다. 낙동강 하구는 낙동강이 운반하는 토사량이 많고 운반물질의 퇴적이 활발하게 일어나 삼각주 지형이 발달하기에 적합한 조건을 갖추고 있기 때문에 (Lee et al.
- 이 연구에서는 1985년부터 2016년까지 총 31년 동안 획득된 Landsat TM/ETM+영상을 활용하였다. 영상은 구름이 적은 영상을 활용하였으며, 총 획득된 영상은 26장이다. 획득된 영상은 봄, 여름, 가을 겨울로 나누었으며, 비슷한 조위와 조차를 지닌 시기에 촬영된 위성 영상을 사용하였다.
- 이 연구에서는 1985년부터 2016년까지 총 31년 동안 획득된 Landsat TM/ETM+영상을 활용하였다. 영상은 구름이 적은 영상을 활용하였으며, 총 획득된 영상은 26장이다.
- 그리고 이를 통하여 통계학적 변화율인 최대해안선 변화량 (shoreline change envelope: SCE), 순 해안선 변화량 (net shoreline movement: NSM), 연 해안선 변화율(end point rate: EPR)을 산출하였다. 이를 위하여 총 3개의 기준선을 설정하였으며, 횡단측선 길이는 약 900 m로 설정하여 분석하였다. 또한 연안 사주의 면적을 산출하고 변화량을 분석하기 위하여 표준 편차를 산출하였다.
- 영상은 구름이 적은 영상을 활용하였으며, 총 획득된 영상은 26장이다. 획득된 영상은 봄, 여름, 가을 겨울로 나누었으며, 비슷한 조위와 조차를 지닌 시기에 촬영된 위성 영상을 사용하였다. 이를 활용하여 연안사주 해안선을 추출하여 면적 산출을 하였으며 부유퇴적물 농도 지도를 작성하였다 (Table 1).
데이터처리
- 부유퇴적물 농도와 연안 사주 면적의 상관관계를 분석하기 위해서는 피어슨 상관계수 (Pearson correlation coefficient)를 산출하였다. 이 계수는 두 변수간의 관련성을 구하기 위해 보편적으로 사용하는 방법으로 계수값 r 값은 두 변수가 완전히 동일하면 +1, 전혀 다르면 0, 반대 방향으로 완전히 동일하면 -1을 가진다 (Stigler, 1989).
- 추출된 해안선의 시계열적 분석을 위하여 통계학적 변화율 등의 산출이 가능한 수치 해안선 분석용 프로그램인 DSAS 4.3을 활용하여 분석하였다 (Thieler et al., 2009). 이 방법은 사주 해안선 전면에 기준선(baseline)을 설정하고, 기준선에 수직인 횡단측선(transect)을 생성한다.
이론/모형
- 보정된 영상은 경험적 알고리즘을 적용하여 부유퇴적물 농도지도를 작성하였다. 경험적 알고리즘은 Choi et al. (2014)에서 사용한 현장 Rrs (660) 및 부유퇴적물 자료를 활용하여 Landsat 영상에 적합하게 개발된 알고리즘 (Eom et al., 2016)을 활용하였으며 식은 다음과 같다.
- , 2003). 따라서 근적외선 밴드를 기반으로 density slicing 방법 (Fraizer and Page, 2000)을 활용하여 사구 지역 해안선을 추출하였다.
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