[논문]환경영향평가 개선을 위한 무인항공기 기반의 산림공간정보 활용 방안 연구

성현찬; 주용언; 전성우

doi:10.13087/kosert.2019.22.6.63

Abstract ▼ AI-Helper

UAVs are unmanned, autonomous or remotely piloted aircraft. As UAVs become smaller, lighter and more economical, their applications continue to expand. Researches on UAVs in the field of remote sensing show development methods and purposes similar to those on satellite images, and they are widely us...

UAVs are unmanned, autonomous or remotely piloted aircraft. As UAVs become smaller, lighter and more economical, their applications continue to expand. Researches on UAVs in the field of remote sensing show development methods and purposes similar to those on satellite images, and they are widely used in studies such as 3D image composition and monitoring. In the field of environmental impact assessment(EIA), satellite information and data are mainly used. However, only low-resolution images covering long distances and large-scale data allowing for rough examination are being provided, so their uses are seriously limited. Therefore, in this paper, we construct spatial information of forest area by using unmanned aerial vehicle and seek efficient utilization and policy improvement in the field of environmental impact assessment. As a result, high-resolution images and data from UAVs can be used to identify the location status of SEIA, EIA, and small scale EIA project plans and to evaluate detailed environmental impact analysis. In addition, when provided together with infographics about Post-environmental impact investigation, it was confirmed that the possibility of periodic spatial information construction and evaluation can be used throughout the entire project contents and project post-process.In order to provide sophisticated infographics for the EIA, drone photography and GCP surveying methods were derived.The results of this study will be used as a basis for improving high-resolution monitoring and environmental impact assessment in the forest sector.

주제어

표/그림 (21)

그림 Figure 1. Location of UAV scanning surveys.
표 Table 1. Date of UAV scanning
그림 Figure 2. Installation of air-photo signal and surveying GCP
그림 Figure 3. Image processing flowchart
표 Table 2. GCP Information
그림 Figure 4. LiDAR Scanning Waypoint
그림 Figure 5. Existing Environmental Imapct Assessment Regional Survey Map Case
표 Table 4. UAV used for scanning research area
그림 Figure 6. Overlay data of area(L:Gongju, R:Samcheok)
그림 Figure 7. Review data accuracy
그림 Figure 8. Example of detailed situation identificaton of target site reflecting drone image information (Gongju))
표 Table 4. Relative position accuracy comparison (m)
그림 Figure 9. Example of altitude view reflecting drone image information(Samcheok)
그림 Figure 10. 8-way view of the target site by reflecting drone image information(Gongju)
그림 Figure 11. Example of overlapping land use plans reflecting drone-based vegetation vertical results
그림 Figure 12. Example of overlapping location/land use plan with drone image information.
그림 Figure 13. Example of drone-based vegetation vertical analysis(left) and artificial and natural forests(right).
그림 Figure 14. Identify the landscape of the target area by reflecting drone iamge informaion
그림 Figure 15. View point selection at coastal view point by reflecting drone image information (Samcheok))
그림 Figure 16. 8-way static simulation image overlay after drone-based data development
그림 Figure 17. Example of Overlaying Land Use Plan by Development Stages.

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

따라서, 본 연구에서는 일반적으로 드론(Drone)이라고 소개되는 초소형 무인항공기를 중심으로 산림지역을 대상으로 공간정보를 구축하고 이를 통한 환경영향평가 분야에서의 공간정보 수집 및 정책적 활용 확대 방안을 연구하는 것이 목적이다.

제안 방법

따라서, ‘환경영향평가법’(2018)과 ‘환경영향평가서 등 작성 등에 관한 규정’(2018)에서 제시하고 있는 전략환경영향평가서, 환경영향평가서, 소규모 환경영향평가서, 사후 환경영향조사서의 평가서 구성을 파악하고, 기존의 평가유형별, 단계별 UAV 기반 고해상도 영상 정보의 활용방안을 모색하였다.
수행하기 전 대상지 주변 환경을 파악하고 고지대 산림지역의 풍향 및 풍속 등 촬영 여건의 확인을 위해 2-3회에 걸친 사전비행을 실시하였으며, 본 연구와 같이 촬영 대상지역이 대부분 산림지역인 경우 이·착륙을 위한 공간의 확보가 용이하지 않아 수직 이·착륙이 가능한 고정익 형태의 ‘FireFLY6 Pro’ 모델(Table 3)을 활용하였는데, 이 기체의 경우 회전익 기체의 이·착륙 시 장소의 제약이 적은 장점과, 고정익 기체의 넓은 비행면적 등 장점을 동시에 가지고 있다. 1회 비행면적 대상지의 지형에 따라 0.

대상 데이터

연구대상지는 산림지역의 공간기반 식생정보를 구축하기 위하여 다양한 식생 및 산림구조를 포함하며 초지와 관목이 다수 존재하는 지역으로 전국적인 지형 및 식생분포를 고려하여 1차적으로 동, 서지역을 대표할 수 있는 대상지를 선정하였고, 그 중에서도 UAV로 촬영하기에 적합한 소규모 지역으로 면적 1km² 내외인 산림지역으로 한정하여 최종적으로 충청남도 공주시 우성면 보흥리 산80 일원과 강원도 삼척시 근덕면 덕산리 산43 일원 총 2개 지역을 대상으로 연구를 진행하였다(Fig. 1). 현장조사를 통해 표본조사를 실시한 결과, 공주지역의 주요 식재목은 굴참나무(Quercus variabilis Blume), 상수리나무(Quercus acutissima), 리기다소나무(Pinus rigida) 등을 비롯한 10 목 16과 21속 28종이 조사 되었고, 삼척지역은 소나무(Pinusdensiflora), 곰솔(Pinus thunbergii) 등 12목 15과 18속 25종이 조사되었다.

데이터처리

촬영된 영상의 자료처리는 다양한 스케일에서 후보 특징점을 찾은 다음, 특징점들의 안정성을 검사하여 정확한 특징점을 선별하고 영상 간 특징점 군의 대응관계를 결정한 후 UAV영상정합에 가장 적합한 자동항공삼각법(Automatic Aerial Triangulation, AAT)을 통해 기하보정을 수행하였으며, 영상의 품질 및 출력형식을 설정 후 프로세싱을 통해 포인트 클라우드 및 메쉬를 생성하여 최종적으로 각 대상지별 정사영상을 구축하였다(Figure 3).

성능/효과

각 지역별 광학결과와 LiDAR의 유사지점을 무작위로 10점 선점하여 검토한 후 평균 결과를 보면 공주지역은 평면 0.05m, 수직 0.36m로 나타났고, 삼척지역은 평면 0.07m, 수직 0.19m로 나타났다(Table 4). 이는 산림지역의 특성상 지상기준점의 설치와 균일한 분포가 어려움에 따라 지상기준점으로부터 거리가 먼 일부 지점에서 상대적으로 큰 오차가 발생하였으나, 전반적으로 비슷한 정확도를 유지한 것으로 판단되며 2개지역의 광학과 LiDAR간의 위치정확도 검증 결과로서 유의미한 것으로 사료된다.
두 시기의 드론 기반 광학(RGB, NIR)영상과 LiDAR 데이터을 활용함으로써 산림지역내 신속하고 정밀한 공간정보 구축 및 모니터링이 가능함을 확인하였다. 대부분 개폐된 지역과 완만한 지형으로 이루어져 있는 도시지역과는 달리 산림지역은 높은 울폐도와 급경사 지형을 포함하고 있어 드론 촬영의 가장 기본적인 통신신호와 이착륙이 어려운 지역이다.
여러차례의 사전비행과 본 촬영을 통해서 드론 촬영에 적합한 촬영조건을 도출하고, 드론 기반 H/W 및 S/W 시스템 결합을 통해 구축한 공간정보는 고해상도 산림공간정보 구축에 있어 효과적인 방법론이 될 수 있음을 보여주었다. 또한, 대공표지 및 지상기준점(GCP)을 설치함으로써 현장조사 데이터와 광학영상 및 LiDAR 데이터간의 위치정확도를 보정하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

후속연구

또한, 효율적인 환경영향평가서 작성을 위해서는 기존의 참고영상(위성, 항공)과 드론 기반 고해상도 영상 및 데이터간의 융합 활용이 필요하다. 최근에는 효율적인 현장조사를 위하여 산림지역의 수평적 공간정보 구축뿐만 아니라 수직적 구조를 파악하는 연구가 진행되고 있어, UAV를 활용한 수평·수직적 모니터링 연구는 환경영향평가에서의 제한적인 공간정보 활용환경을 개선하고, 생태조사 및 생태복원 분야의 새로운 융·복합 연구가 될 것으로 사료된다.
또한, 효율적인 환경영향평가서 작성을 위해서는 기존의 참고영상(위성, 항공)과 드론 기반 고해상도 영상 및 데이터간의 융합 활용이 필요하다. 최근에는 효율적인 현장조사를 위하여 산림지역의 수평적 공간정보 구축뿐만 아니라 수직적 구조를 파악하는 연구가 진행되고 있어, UAV를 활용한 수평·수직적 모니터링 연구는 환경영향평가에서의 제한적인 공간정보 활용환경을 개선하고, 생태조사 및 생태복원 분야의 새로운 융·복합 연구가 될 것으로 사료된다. 향후 환경영향평가 분야에서의 UAV 기반 구체적인 촬영지침 혹은 관련법 개정의 근거로 활용될 수 있을 것이다.
최근에는 효율적인 현장조사를 위하여 산림지역의 수평적 공간정보 구축뿐만 아니라 수직적 구조를 파악하는 연구가 진행되고 있어, UAV를 활용한 수평·수직적 모니터링 연구는 환경영향평가에서의 제한적인 공간정보 활용환경을 개선하고, 생태조사 및 생태복원 분야의 새로운 융·복합 연구가 될 것으로 사료된다. 향후 환경영향평가 분야에서의 UAV 기반 구체적인 촬영지침 혹은 관련법 개정의 근거로 활용될 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	위성영상을 이용한 모니터링의 한계는?	무인항공기 관련 연구와 기술은 위성영상과 유사한 발전 방식을 보이고 있으나(Song., 2019), 위성영상을 이용한 모니터링은 위성의 재방문 시기의 적시성을 요하기 때문에 원하는 시계열 모니터링에 한계가 존재한다. 무인항공기를 활용하여 산림지역을 촬영할 경우 원하는 시기 고정밀·고해상도 영상 데이터 취득이 가능한 장점이 있다.
	UAV 기반 LiDAR 촬영에서 중요한것은?	UAV LiDAR 촬영은 광학영상 촬영과 마찬가지로 스트립 촬영을 계획하였고, 평면과 스캐너의 스캔 각도를 90도로 가정했을 때 같은 지점 최소 두 번 스캔할 수 있는 수준으로 촬영 대상지 전 지역이 모두 스캔될 수 있는 충분한 중복도로 계획하여 촬영하였다. 특히, UAV LiDAR 촬영은 대부분 동일한 고도로 촬영되는 영상촬영과 달리 LiDAR 사거리의 한계와 일정한 지상도달 Point 개수 유지를 위해서 지표의 모양을 따라서 비행(Terrain Follow)하는 방식이 중요한데, 본 연구에서는 지표의 형상파악을 위해 구글어스의 지형데이터 및 대상지 UAV 광학 촬영을 통해 생성된 DSM(Digital Surface Model) 자료 등을 활용하여 비행계획을 수립하였다(Figure 4).
	무인항공기는 무엇을 의미하는가?	무인항공기(Uumanned Aerial Vehicle, UAV)는 사람이 탑승하지 않고, 공기역학적 힘에 의해 부양하여 자율적으로 또는 원격조종으로 비행하는 항공기를 의미한다. 국내의 항공안전법상(제5조 5항)에서는 “사람이 탑승하지 아니하는 것으로서 무인동력비행장치의 경우 연료의 중량을 제외한 자체중량이 150킬로그램 이하인 무인비행기, 무인헬리콥터 또는 무인멀티콥터, 무인비행선의 경우 연료의 중량을 제외한 자체중량이 180킬로그램 이하이고 길이가 20미터 이하인 무인비행선”으로 규정되어 있다.

참고문헌 (9)

Cho, N. W. and M. J. Lee. 2019. A Study on Inventory construction and Utilization for Spatial Information- based Environmental Impact Assessment, Korean Society of Remote Sensing, 35(2): 317-326 (in Korean with English abstract)
David, Gallacher. 2015. Drones to manage the urban environment. Risks, rewards, alternatives., Journal of Unmanned Vehicle Systems.
Jang, J. Y.N. W. Cho and M. J. Lee. 2019. Standardization Plan for Activation of Environmental Impact Assessment based on spatial information.. Journal of Korean Remote Sensing. 35(3):433-446.(in Korean)
Jeon, S.W. H. J. Hong.C. S. Lee.W. K. Lee and H. C. Sung. 2007. Introduction of the New Evaluation Criteria in the Forest Sector of Environmental Conservation Value Map Using LiDAR. Journal of Korean Env. Res. & Reveg. Tech. 10(5):20-30.(in Korean)
Kim, J. H. (2013).The Evaluation of Correlation between Disturbance Intensity and Stand Development by Natural Forest Community Type Classification Journal of Forest Science. 29(3). 219-225.

원문보기 상세보기
Ministry of Environment.National Institute of Forest Science. (2006). 3rd National Natural Environment Survey.
Moon, H. G..T. Y. Choi.D. I. Kang and J. G. Cha. 2018. Analysis of Trend for Utilization of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) inEnvironment and Ecology. Proc. Korean Soc. Environ. Ecol. Con. 28(1): 17-18. (in Koren)
Song, D.H., J.W. Ryu, and E.H. Jung, 2015. A Study on Application of Open Platform of Spatial Information for Improvement of Environment Impact Assessment Supporting System, Journal of the Korean Association ofGeographic Information Studies, 18(1): 105-119 (in Korean with English abstract).
Song, W.K. 2019. Application of UAV for Vegetation Monitoring in Urban Green Space. Journal of Korean Env. Res. Tech. 22(1):61-72. (in Korean)

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