[논문]SAR 원격탐사를 활용한 Galapagos Sierra Negra 화산의 최근 마그마 활동 추정

송주영; 김덕진; 정정교; 김영철

doi:10.7780/kjrs.2018.34.6.4.8

SAR 원격탐사를 활용한 Galapagos Sierra Negra 화산의 최근 마그마 활동 추정
Evaluation of Recent Magma Activity of Sierra Negra Volcano, Galapagos Using SAR Remote Sensing 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.34 no.6 pt.4, 2018년, pp.1555 - 1565

송주영 (서울대학교 지구환경과학부) , 김덕진 (서울대학교 지구환경과학부) , 정정교 (캘리포니아공과대학 제트추진연구소) , 김영철 (서울대학교 지구환경과학부)

초록
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화산체의 미세 지표변위 관측은 화산의 위험성과 분화 가능성을 평가하는데 중추적인 역할을 한다. 화산체 관측을 위해 고정 지상 관측 장비들을 이용할 경우 유지 관리가 어렵고 위험 및 비용 지출이 큰 반면, 인공위성을 이용한 원격탐사 기법은 저비용으로 정기적인 모니터링이 가능하다. 이 논문에서는 인공위성 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR) 간섭기법(Interferometric SAR; InSAR)을 Galapagos Sierra Negra 화산에 적용하여 2005년 화산분화 이전의 변형을 효과적으로 연구한 Chadwick et al.(2006)의 연구에 이어, 가장 최근에 이 화산체가 어떠한 화산활동을 하고 있는지를 최신 SAR 인공위성인 Sentinel-1자료를 이용하여 분화 전 마그마 활동을 분석하였다. 2017년 1월부터 2018년 1월까지의 descending mode Sentinel-1A SAR 영상을 취득하여 고정산란체 간섭기법(Persistent Scatter InSAR)을 적용하였으며, Mogi model을 통해 최근 마그마의 활동 깊이 및 팽창량을 추정하였다. 그 결과 2018년 6월 분화 이전의 화산체 활동 양상이 2005년 분화 이전의 활동 양상과 유사하다는 사실을 확인하였고, 활동 깊이와 팽창 반경을 추산해 내는 데 성공하였다. 본 연구 결과는 인공위성 SAR와 역산 기법을 통해 화산체의 활동 양상을 특징짓고 이를 통해 화산분화의 조기 모니터링 가능성을 제시하고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Detection of subtle ground deformation of volcanoes plays an important role in evaluating the risk and possibility of volcanic eruptions. Ground-fixed observation equipment is difficult to maintain and cost-inefficient. In contrast, satellite remote sensing can regularly monitor at low cost. In this paper, following the study of Chadwick et al. (2006), which applied the interferometric SAR (InSAR) technique to the Sierra Negra volcano, Galapagos. In order to investigate the deformation of the volcano before 2005 eruption, the recent activities of this volcano were analyzed using Sentinel-1, the latest SAR satellite. We obtained the descending mode Sentinel-1A SAR data from January 2017 to January 2018, applied the Persistent Scatter InSAR, and estimated the depth and expansion quantity of magma in recent years through the Mogi model. As a result, it was confirmed that the activity pattern of volcano prior to the eruption in June 2018 was similar to the pattern before the eruption in 2005 and was successful in estimating the depth and expansion amount. The results of this study suggest that satellite SAR can characterize the activity patterns of volcano and can be possibly used for early monitoring of volcanic eruption.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. (a) Location of Galapagos archipelago. (b) NDVI image of the southern Isabella Island. Sierra Negra’s caldera is located inside red box. Vegetation highlighted as green.
표 Table 1. Metadata of 27 SAR images applied in PS-InSAR
그림 Fig. 2. InSAR pair using 27 descending mode images. Master image in June 12, 2017.
그림 Fig. 2. Continued
그림 Fig. 3. (a) Mean velocity of Sierra Negra during observation period. Selected points in (b) highlighted in red. (b) Timeseries mean velocity near caldera center. Reference point of velocity set in January 19, 2017.
그림 Fig. 4. Deformation transfigured into Cartesian coordinate (a) from January 19, 2017 to June 12, 2017 (b) from January 2, 2018 to June 12, 2017.
그림 Fig. 5. (a) Interpolated InSAR image between January 19, 2017 and June 12, 2017. (b) Best fitting Mogi model in LOS scale. Radius and its expansion calculated as 663 m and 282 m respectively. Depth of source estimated as 3080 m.
그림 Fig. 6. (a) Interpolated InSAR image between June 12, 2017 to January 2, 2018. (b) Best fitting Mogi model in LOS scale. Radius and its expansion calculated as 820 m and 376 m respectively. Depth of source estimated as 3240 m.

AI 본문요약
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문제 정의

지표 변위량의 계측을 위해 우선 고정 산란체들의 변위를 시계열적으로 관측하는 기법인 Persistent Scatterer InSAR(PSInSAR)를 1년에 걸쳐 화산체에 적용하여, 분화 이전 화산체가 어떠한 형태의 유동을 보이는지 관찰하였다. 또한, 수치모델을 이용한 역산기법을 InSAR 데이터에 적용하여 마그마 방의 크기와 그 변화량를 추정하여 마그마 방의 유동과 지표 변위량 간의 정량적 관계를 파악하고자 하였다.
Sierra Negra의 가장 최근 분화는 2018년 6월 27일에 있었다. 본 연구에서는 Sierra Negra의 최근 분화 직전 해인 2017년 전반(全般)의 화산체 지표 변위와 마그마 유동 양상을 분석하여 Sierra Negra의 분화의 지표로 지상변위량을 사용할 수 있는지 확인하려 한다. 연구에 사용한 위성 영상은 SAR를 탑재한 Sentinel-1 위성에서 촬영한 것으로, 위성의 시간 해상도가 짧아 1년에 해당하는 자료만 있어도 시계열 분석이 용이하다.

가설 설정

(1)에 의하면, 점원의 깊이, 강성률 μ, ν, 부피 변화를 구해야만 개별 지점의 변위인 (u, v, w)를 구할 수 있게 된다. 본 연구에서는 강성률과 poisson ratio를 지각 전체에 대해 일정한 값을 가진다고 가정하고, 점원의 깊이와 부피 변화만을 변수로 두었다. 여기에서 변위의 방향이 구형이라고 가정하면, 부피 변화로부터 반지름의 크기와 기간 동안의 변화량을 계산할 수 있다.
마그마 방과 그 변화에 의한 지표 변형간의 관계식을도출하려는 시도는 1971년 Yokoyama에 의해 다시 개량되었다. 여기에서는 압력원(壓力原)의 폭발과 수축을 주기적으로 반복한다고 가정하고 이를 구면 조화함수(spherical harmonics)로 표현하였다. (2)와 (3)에 의하면 연직(U_z)과 방사상(U_R)의 변위는 변위 진원의 깊이 f와 반비례한다.
정량적 관계식은 (1)에 기술되어 있으며, 이 식에서는 점원의 반지름 α가 R보다 매우 작다고 가정한다.
9 km와 상이하다. 해당 선행연구에서는 1997~1998년의 변위에서 수평변위가 연직변위 대비 작다는 점으로 미루어 마그마 방의 모형을 배사구조의 형태로 가정하고 모델을 설정한 반면, 본 연구에서 적용한 Mogi model은 마그마 방의 형태와 팽창 방향을 완전한 구체로 상정하기에 추정깊이에 차이가 발생한 것이다. 또한 본 연구에서는 반지름 변화가 깊이 대비 매우 크게 책정되었는데, 이는 기간 내의 마그마 부피 변화를 구 형태의 부피 변화로 가정하였기 때문이다.

제안 방법

Inversion model (1)을 Sierra Negra에 적용하여 지표변위벡터(u, v, w)를 구해 최적화된 모델을 연구를 통해 도출하였다. 이 과정은 PS-InSAR 분석결과를 활용하였는데, PS-InSAR의 결과는 모든 화소에 대해 변위가 나오는 것이 아니라 고정 산란체들에 대해서만 시간적 변위량과 평균 변위속도를 알 수 있지만, 그 수가 충분할 경우 Mogi model의 변수들을 충분히 추정할 수 있다.
관측으로 얻은 데이터로부터 model을 추정하는 역산기법(inversion)은 화산체 연구에서 흔히 사용되는 연구기법 중 하나이다. 본 연구에서는 화산체 하부의 마그마 방의 구체적인 형상이 알려져 있지 않은 점을 감안하여, 여러 inversion model들 가운데 가장 대표적이고 사용빈도가 높은 Mogi model을 사용하여 변수를 추정하였다.
PS-InSAR는 취득한 여러 장의 영상들 중 1장의 기준영상, 즉 master image를 선택하며 나머지는 부속 영상, 즉 slave image가 된다. 선정된 고정 산란체별로 masterimage와 1장의 slave image를 대비하여 LOS 변위를 계산하고, 이를 통해 관측 기간 전체의 변위량인 평균 변위속도를 추출한다. 일반적인 형태의 차분 간섭계 SAR(Differential InSAR; DInSAR)가 영상 촬영 지역 전체에 대한 지표변위를 구하는 것과는 달리 PS-InSAR는 일부고정 산란체에 대한 연속적인 변위량 측정을 통해 지형지물의 시간적 변동에 의한 긴밀도 저하를 크게 줄일 수 있게 된다(Ostir and Komac, 2007).
2의 영상들에서 master image로부터 시간간격이 가장 큰 영상, 2017년 1월 19일과 2018년 1월 2일을 slave image로 이용한 InSAR 영상들을 Mogi model에 적용하였다. 수치모델 도입에 용이하도록 2장의 영상들에 대해 각각 변위량이 최대인 지점을 선정한 뒤 이를 원점으로 잡고 2000 m grid에 맞추어 5 m 간격으로 보간하였다.
해당 기간 동안의 변위에 대한 Mogi model의 진원반경은 820 m, 기간 내 반경 변화량은 376 m, 진원의 깊이는 3240 m로 추산되었다. 이 때, 전반기 진원반경과 반경변화량의 합이 후반기 진원반경과 일치하지 않으나, 본 연구에서의 Mogi model은 구형의 팽창만을 고려하여 화산체 내부의 지질구조나 암맥을 통한 관입을 고려하고 있지 않기에, 본 연구에서는 전반기와 후반기의 반지름과 이로 인한 부피의 변화량 차로 model 결과를 해석하였다.
일반적으로 PS-InSAR는 여러 영상들 중 공간적 비상관성(baseline decorrelation) 및 시간적 비상관성(temporaldecorrelation)을 고려하여 자동적으로 master image를 선정하는데(Liu et al., 2018), 본 연구에서는 이와 더불어 도플러 중심 주파수 차이(Doppler centroid frequncydifference)도 함께 고려하여 자동적으로 master image가선정되도록 하였다. 그 결과 13번째 영상인 2017년 6월12일 영상이 선택되었다.
연구에 사용한 위성 영상은 SAR를 탑재한 Sentinel-1 위성에서 촬영한 것으로, 위성의 시간 해상도가 짧아 1년에 해당하는 자료만 있어도 시계열 분석이 용이하다. 지표 변위량의 계측을 위해 우선 고정 산란체들의 변위를 시계열적으로 관측하는 기법인 Persistent Scatterer InSAR(PSInSAR)를 1년에 걸쳐 화산체에 적용하여, 분화 이전 화산체가 어떠한 형태의 유동을 보이는지 관찰하였다. 또한, 수치모델을 이용한 역산기법을 InSAR 데이터에 적용하여 마그마 방의 크기와 그 변화량를 추정하여 마그마 방의 유동과 지표 변위량 간의 정량적 관계를 파악하고자 하였다.
PS-InSAR에서 취득한 고정 산란체들은 이산적이고 불규칙적으로 분포한다. 화산체 이동의 경향성이 1년간 변화 없이 융기로 유지되었다는 점에 착안하여, 본 연구에서는 Fig. 2의 영상들에서 master image로부터 시간간격이 가장 큰 영상, 2017년 1월 19일과 2018년 1월 2일을 slave image로 이용한 InSAR 영상들을 Mogi model에 적용하였다. 수치모델 도입에 용이하도록 2장의 영상들에 대해 각각 변위량이 최대인 지점을 선정한 뒤 이를 원점으로 잡고 2000 m grid에 맞추어 5 m 간격으로 보간하였다.

대상 데이터

보간 영상에 대해 변위 진원의 깊이, 반경, 기간 동안의 반경의 길이변화를 이용하여 RMSE error의 총 합이 최소값이 되는 Mogi model의 변수들을 추정하였다. 2017년 1월 19일에서 6월 12일까지의 영상에 대해서는 Fig. 5와 같이 Mogi model의 진원반경이 663 m, 기간 내 반경 변화량이 282 m, 진원의 깊이가 3080 m로 추산되었다.
, 2018), 본 연구에서는 이와 더불어 도플러 중심 주파수 차이(Doppler centroid frequncydifference)도 함께 고려하여 자동적으로 master image가선정되도록 하였다. 그 결과 13번째 영상인 2017년 6월12일 영상이 선택되었다.
본 연구에서는 2017년 1월 19일부터 2018년 1월 2일까지 총 27장의 descending mode 영상을 Sentinel-1 위성으로부터 취득하여 사용하였다. 영상들 사이의 평균적인 시간 간격은 약 2주였다.
본 연구에서는 Sierra Negra의 최근 분화 직전 해인 2017년 전반(全般)의 화산체 지표 변위와 마그마 유동 양상을 분석하여 Sierra Negra의 분화의 지표로 지상변위량을 사용할 수 있는지 확인하려 한다. 연구에 사용한 위성 영상은 SAR를 탑재한 Sentinel-1 위성에서 촬영한 것으로, 위성의 시간 해상도가 짧아 1년에 해당하는 자료만 있어도 시계열 분석이 용이하다. 지표 변위량의 계측을 위해 우선 고정 산란체들의 변위를 시계열적으로 관측하는 기법인 Persistent Scatterer InSAR(PSInSAR)를 1년에 걸쳐 화산체에 적용하여, 분화 이전 화산체가 어떠한 형태의 유동을 보이는지 관찰하였다.
, 2007). 이 화산체가 어떠한 화산 활동 상태에 있는지를 분석하고자 Sentinel-1 SAR자료를 이용한다.Sentinel-1 SAR는 Sentinel-1A와 Sentinel-1B가 각각 12일주기로 동일한 지역에 대한 자료획득을 하고 실질적으로 6일 주기로 자료가 획득되고 있어 1년이라는 기간 동안 이론상 60번의 관측이 가능한 위성이다.

데이터처리

보간 영상에 대해 변위 진원의 깊이, 반경, 기간 동안의 반경의 길이변화를 이용하여 RMSE error의 총 합이 최소값이 되는 Mogi model의 변수들을 추정하였다. 2017년 1월 19일에서 6월 12일까지의 영상에 대해서는 Fig.

이론/모형

이러한 위성자료를 활용하여 상대적으로 짧은 기간(1년) 동안의 지표변위를 살펴보기 위해서는 변위 측정에 대한 정밀도가 높고 시계열적인 분석이 가능한 기법을 적용해야 할 것이다. 본 연구에서는 Persistent Scatterer InSAR(PS-InSAR) 기법을 이 화산체에 적용하여 분석을 실시하였다. PS-InSAR는 동일한 관측지역에 대해 다량의 SAR영상을 취득하여 해당 기간 동안의 연속적 변위를 관찰하는 DInSAR의 시계열 분석방법의 일종으로, 시계열 분석에서 변위가 미세한 지형지물을 고정 산란체(Persistent Scatterer; PS)로 설정하고 이들의 변위를 관측하는 기법이다(Hooper et al.

성능/효과

Master image가 관측 기간 중앙에 위치하고 있다는 점에 착안하면, 2017년 1년 간 Sierra Negra의 변위는 융기로 일관되어 있다는 것을 알 수 있다. 거의 모든 영상에서 변위의 대부분이 칼데라 내부에 집중되어 있으며, 특히 L자 모양의 단층대가 지나는 칼데라 서부지역에서 변위량이 가장 크게 나타났다. 연구 기간 동안의 화산체의 평균 이동 속도와 칼데라 중심부의 시계열적 이동 속도는 Fig.
3에서 제시된 칼데라 중심부 지역의 평균 이동속도로부터 master image의 시점인 2017년 6월 12일을 전후하여 변위 속도가 달라지는 것을 확인할 수 있다. 이러한 변위 양상의 전환은 화산체 내부 마그마의 지질학적 유동의 변화에 기인한다고 추정할 수 있기에, 전반 6개월보다 후반 6개월의 마그마 유동이 더 활발하다는 결론에 도달할 수 있다.

후속연구

Sentinel-1의 위성자료 중 descending mode만을 차용하여 Sierra Negra에 대한 연직, 수평 변위의 분해가 불가능하였고, Mogi model이 점원과 구형의 팽창을 가정하고 있어서 실제 마그마 방의 유동을 완벽하게 구현하기 어려웠다. 그러나 향후 ascending mode image와 multiaperture image로 변위의 속도를 여러 성분으로 분해하여 마그마 방 모형 선택에 정밀성을 높이고, Sentinel-1A와 B 영상을 함께 활용하여 시간 해상도를 줄인 뒤, Mogi model 이외에 타원체, 암상 형태의 팽창을 가정한 추가적 model을 적용한다면, 정확하게 화산체의 지질학적 유동을 관찰할 수 있을 뿐만 아니라, InSAR가 가지는 한계로 평가되는 식생에 대한 낮은 투과도와 대기에 의한 간섭효과를 보정하기 위한 고정 지상 관측 장비의 도입과 함께 Sierra Negra의 분화 전조를 일반화할 수 있을 것으로 기대한다.
즉, DInSAR를 이용하여 변위를 관찰할 때에 비해 지표변위 관측의 정밀도를 높일 수 있게 된다. 본 연구의 관찰 지역인 Sierra Negra의 칼데라가 식생이 빈약하여 고정 산란체 선정이 용이할 것이라는 점에서 미루어 볼 때, PS-InSAR의 단점인 변위관측 영역의 제한성을 극복할 수 있을 것이라 기대된다.
Sentinel-1 SAR는 Sentinel-1A와 Sentinel-1B가 각각 12일주기로 동일한 지역에 대한 자료획득을 하고 실질적으로 6일 주기로 자료가 획득되고 있어 1년이라는 기간 동안 이론상 60번의 관측이 가능한 위성이다. 이러한 위성자료를 활용하여 상대적으로 짧은 기간(1년) 동안의 지표변위를 살펴보기 위해서는 변위 측정에 대한 정밀도가 높고 시계열적인 분석이 가능한 기법을 적용해야 할 것이다. 본 연구에서는 Persistent Scatterer InSAR(PS-InSAR) 기법을 이 화산체에 적용하여 분석을 실시하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	칼데라 하부에서 암맥에 의한 관입은 어떠한 현상을 유도하였는가?	(2005)이 진행한 연구에서는faulting 이전에 칼데라 하부에서 암맥에 의한 관입이 진행되었다고 주장한다. 이 관입이 지층을 따라 암상을 형성하며 칼데라 내부에 L자 단층대를 만들고, 화산체의 분화를 유도하였다는 것이다. 해당 연구에서 Jonsson은 암상에 의한 칼데라 지면의 융기를 3단계로 구분하고 있다.
	SAR이란?	SAR는 레이다 반사파를 송신파와 시간차를 두고 합성하는 능동센서의 일종으로, 기상 조건의 영향을 거의 받지 않고, 미세한 지표 변위를 탐지할 수 있기에 원격탐사의 핵심 기술로 부상하고 있다. 화산체의 유동을 감시하기 위해 이전까지는 화산체 주위에 직접 지상 관측장비를 설치하였으나, SAR의 등장으로 지상 장비보다 안전하고 효율적으로 화산체를 연구할 수 있게 되었다(Massonet et al.
	SAR이 원격탐사의 핵심 기술로 부상하고 있는 이유는?	SAR는 레이다 반사파를 송신파와 시간차를 두고 합성하는 능동센서의 일종으로, 기상 조건의 영향을 거의 받지 않고, 미세한 지표 변위를 탐지할 수 있기에 원격탐사의 핵심 기술로 부상하고 있다. 화산체의 유동을 감시하기 위해 이전까지는 화산체 주위에 직접 지상 관측장비를 설치하였으나, SAR의 등장으로 지상 장비보다 안전하고 효율적으로 화산체를 연구할 수 있게 되었다(Massonet et al.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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