Development of a Method for Calculating the Allowable Storage Capacity of Rivers by Using Drone Images

드론 영상을 이용한 하천의 구간별 허용 저수량 산정 방법 개발

Abstract

Dam discharge is carried out for the management of rivers and area around rivers due to rainy season or drought. Dam discharge should be based on an accurate understanding of the flow rate that can be accommodated in the river. Therefore, understanding the allowable storage capacity of river is an important factor in the management of the environment around the river. However, the methods using water level meters and images, which are currently used to determine the allowable flow rate of rivers, show limitations in terms of accuracy and efficiency. In order to solve these problems, this paper proposes a method to automatically calculate the allowable storage capacity of river based on the images taken by drone. In the first step, we create a 3D model of the river by using the drone images. This generation process consists of tiepoint extraction, image orientation, and image matching. In the second step, the allowable storage capacity is calculated by cross section analysis of the river using the generated river 3D model and the road and river layers in the target area. In this step, we determine the maximum water level of the river, extract the cross-sectional profile along the river, and use the 3D model to calculate the allowable storage capacity for the area. To prove our method, we used Bukhan river's data and as a result, the allowable storage volume was automatically extracted. It is expected that the proposed method will be useful for real - time management of rivers and surrounding areas and 3D models using drone.

댐 방류는 장마 또는 가뭄 등을 원인으로 하천과 하천 주변 지역의 관리를 위해 시행되고 있다. 댐 방류는 하천에서 수용할 수 있는 저수량을 정확하게 파악하는 것이 전제되어야 한다. 따라서 하천의 허용 저수량 파악은 하천 주변 환경 관리에 중요한 요소라고 할 수 있다. 하지만 현재 하천의 허용 저수량 파악에 사용되고 있는 수위계측기, 영상을 이용한 방법들은 정확성, 효율성 등의 측면에서 한계점을 보인다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 드론으로 촬영한 영상을 기반으로 하천의 허용 저수량을 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법은 크게 두 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 드론 영상을 이용하여 하천의 3차원 모델을 생성한다. 이 생성 과정은 대응점 추출, 영상 표정, 영상 정합 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 생성된 하천 3차원 모델과 대상지역의 도로 및 하천 레이어를 이용하여 하천 단면 분석을 통해 허용 저수량을 산정한다. 이 단계에서는 하천의 최대 수위를 결정하고 하천을 따라 단면 프로파일을 추출, 3D 모델을 사용하여 대상지역 전체에 대한 허용 유량을 산정한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 북한강 일대의 데이터를 사용하였고, 결과적으로 허용 저수량을 자동으로 추출할 수 있었다. 제안한 방법은 하천과 그 주변지역의 실시간 관리 및 드론 영상을 활용한 3D 모델 활용에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.

1. 서론

댐 방류는 장마 또는 가뭄 등을 원인으로 하천과 하천 주변 지역의 관리를 위해 시행되고 있다. 댐 방류는 하천에서 수용할 수 있는 저수량을 정확하게 파악하는 것이 전제되어야 한다. 허용 저수량 산정이 정확하게 이루어지지 않은 상태에서는 하천 주변지역의 침수, 유실 등의 사고가 발생하여 하천 주변 생태계 및 환경에 큰 영향을 줄 수 있다(Song et al., 2015). 따라서 하천의 허용 유량 파악은 하천 환경 관리에 있어 중요한 요소라고 할 수 있다.

현재, 하천의 허용 유량 파악은 주로 주요 몇 지점에 대해서 실제 수위 계측을 통해 이루어지고 있다. 수위계측은 크게 장비를 이용하는 방식과 영상을 이용하는 방식으로 구분된다. 장비를 이용하는 방식에 있어서는 부력추 및 압력센서를 이용하는 압력식 수위 계측 방법(Lee and Park, 1999; Park and Park, 2005)과 초음파 유량계를 이용하는 초음파식 방법(Kim et al., 2004) 등이 연구되었다. 그러나 압력식 방법은 지표 또는 수면과 직접적으로 접촉하여 수위 계측이 이루어진다는 점 때문에 주기적인 장비 점검과 보수가 요구된다는 문제가 있으며, 초음파식 방법은 압력식 방법 보다 높은 정확도 확보가 가능하지만, 측정 당시 하천의 상태(송수신기 사이의 장애물 등)에 큰 영향을 받는다는 문제가 있다.

영상을 이용하는 방식으로는 수위표, 교량 등과 같이 하천 주변의 인공 구조물 영상을 처리하여 수위를 계측하는 방법이 대표적이다(Kim et al., 2010). 이 방법은 하천 주변의 인공 구조물 영상만을 이용하여 효과적으로 수위를 계측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이 방법은 인공 구조물이 부재하거나 또는 훼손 되었을 경우, 정상적인 수위 계측이 어렵다는 문제가 있다. 게다가 장비를 이용하는 방법과 마찬가지로 측정 지점 주변에 한정적으로 수위 계측이 이루어질 수밖에 없다는 점은 큰 한계점으로 작용한다. 이에 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 대상지역의 수위를 광역적으로 계측하는 방법이 제안된 바 있다(Bhang and Lee, 2014). 이 방법의 경우는 인공 구조물의 존재 여부와 상관없이 SAR 영상으로 생성한 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 수위를 효과적으로 측정할 수 있다. 그러나 이 방법 역시도 장비 구축과 운용에 있어 많은 비용이 요구된다는 점에서 한계점을 가진다.

반면에 드론 영상을 이용할 경우 항공사진, 위성영상을 이용한 방법에 비해 경제적, 효율적 측면에서 장점을 가질 수 있다. 최근에는 드론 영상을 이용한 지형변화 탐지(Goncalves and Henriques, 2015), DEM 생성(Uysaland Toprak, 2015), 수변 구조물의 DSM 생성(Lee et al., 2015), 수치지도 갱신(Lim et al., 2015) 등과 같이 드론을 활용한 지형정보 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고있다.

이에 본 논문에서는 저가형 드론 영상을 이용하여 하천의 허용 저수량을 효과적으로 산정할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 제안방법은 드론 영상을 이용하여 하천의 3차원 모델을 생성하고, 이를 바탕으로 하천단면을 분석하여 허용 저수량을 산정한다. 이러한 접근방식은 기존 방법들과 비교하여 인공 구조물 없이 적은 비용과 시간만으로도 대상지역의 허용 저수량을 광역적으로 파악할 수 있다는 점에서 큰 장점을 가질 수 있다.

2. 방법론

하천의 허용 저수량 산정을 위한 제안방법은 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 드론 영상을 이용하여 하천의 3차원 모델을 생성하며, 두 번째 단계에서는 생성된 하천 3차원 모델과 대상지역의 도로 및 하천 레이어를 이용하여 하천 단면 분석을 통해 허용 저수량을 산정한다. Fig. 1은 제안방법의 작업절차를 보여준다. 다음에서는 제안방법의 각 세부절차에 대해 보다 상세히 기술한다.

Fig. 1. Process of method for calculating the allowable storage capacity.

1) 하천 3차원 모델 생성

제안방법에서 허용 저수량 산정은 하천 3차원 모델의 단면 분석을 통해 이루어진다. 따라서 허용 저수량을 정확하게 산출하기 위해서는 정확한 하천모델 생성이 선행되어야 한다. 하천 모델의 생성 과정은 대응점 추출, 영상 표정, 영상 정합 단계로 구성된다.

먼저, 대응점 추출 단계에서는 서로 인접한 영상 쌍들에 대해서 대응점을 추출한다. 여기에는 대응점 추출에 널리 사용되고 있는 특징점 기반 대응점 추출 방법을 적용하였으며, 불필요한 연산을 최소화하기 위해 서로 인접하지 않는 영상 쌍들은 사전에 중복도 분석을 통해 대응점 추출 과정에서 배제할 수 있도록 하였다.

영상 표정 단계에서는 추출된 대응점들을 이용하여 카메라의 내부 및 외부 파라미터들을 추정한다. 일반적으로 드론에는 사전에 교정(calibration)되지 않은 저가형 카메라가 탑재된다. 이 때문에 영상 표정 단계에서는 촬영 당시 카메라의 외부 파라미터(위치 및 자세) 뿐만 아니라 내부 파라미터(카메라 초점거리, 주점 위치, 렌즈 왜곡계수)를 함께 추정하도록 하였다.

영상 정합 단계에서는 이전 단계에서 수립한 영상들의 표정 정보를 바탕으로 3차원 공간정보 추출을 위한 영상 정합을 수행한다. 영상 정합을 통해 대상지역에 대한 3차원 포인트 클라우드(point cloud)를 생성한 다음에는 이들을 보간 및 가공하여 지형지물을 모두 포함하는 DSM(Digital Surface Model)과 지형의 표고만을 포함하는 DTM(Digital Terrain Model)으로 각각 제작하였다.

2) 하천 단면 분석을 통한 허용 저수량 산정

하천의 허용 저수량 산정은 하천을 따라 지점마다 허용 가능한 수위점들을 추출하고, 이들로부터 전 하천에서 허용할 수 있는 최대 수위를 결정하여 이루어다. 제안방법에서는 가용 수위점들을 추출하기 위해 먼저, 대상지역의 도로 및 하천 레이어를 가공한다. 도로 레이어는 수위점 추출 시 제약조건으로 사용하기 위해 도로 영역을 포함하는 버퍼 폴리곤 형태로 가공하였으며, 하천 레이어는 하천 모델 단면 분석의 기준선으로 사용하기 위해 폴리라인 형태로 가공하였다. Fig. 2는 하천 및 주변지역에 대해 가공된 공간자료들을 보여준다.

Fig. 2. Processed water for extraction spatial data.

공간자료 가공이 완료된 다음에는 하천 DTM과 하천 폴라라인을 이용하여 하천의 단면 프로파일을 추출하고, 각 프로파일에 대해서 허용 가능한 최대 수위점을 추출한다. 여기서 중요한 것은 최대 수위점의 경우, 침수 피해를 방지하기 위해 하천 주변의 인공지물 보다 낮은 표고에서 결정되어야 한다는 점이다. 이를 고려하기 위해 제안방법에서는 도로 버퍼 폴리곤 상에 위치하는 표고점들을 이용하여 도로영역의 평균높이들을 계산한 다음, 이들 중 최저 도로 높이를 최대 수위점 결정을 위한 제약조건으로 사용하였다. 즉, 각 프로파일에서 최대 수위점은 최저 도로 높이보다 낮은 지점에서 선정된다. 본 논문에서는 수위점 결정을 위한 제약조건으로 하천 주변 도로만을 고려하였지만, 대상지역 상황에 따라 다른 인공 구조물들이 추가적으로 고려될 수 있을 것이다. Fig. 3(left)는 하천 폴리라인을 따라 추출된 하천 단면 프로파일을 보여주며, Fig. 3(right)는 추출된 프로파일에서 가용 수위점을 추출하기 위한 방법을 보여준다.

Fig. 3. Section of stream analysis for determination of maximum water level : extraction profile (left), determination of maximum water lever (right).

각 프로파일에 대해서 최대 수위점을 결정한 다음에는 수위점들의 최저점으로부터 하천 전체에 대해 허용 가능한 최대 수위를 결정하고, 실제 표고와의 차이로부터 식 (1)과 같이 하천의 허용 저수량을 산정한다. 여기서 하천의 허용 저수량 산정은 대상지역의 실제 지형변이를 고려하기 위해 DSM 자료를 사용하였다.

\(\text { Volume }=\sum_{n=1}^{N}\left(H_{n f f}-H_{p x}^{n}\right) \times G S D^{2}\)       (1)

여기서 N은 하천 영역 내 최대 수위보다 낮은 지점들의 화소수, H_ref는 최대 수위, \(H_{p x}^{n}\)는 각각의 화에 해당하는 높이 값, GSD는 DSM의 공간해상도를 의미한다.

3. 실험자료

하천 허용 저수량 산정을 위한 대상지역은 여름 장마철 및 폭우 발생 시 댐 방류에 의해 영향을 자주 받는 상습 침지역을 고려하여 강원도 춘천지역으로 선정하였다. 춘천지역은 인근에 3개의 댐이 밀집되어 있고, 댐 방류로 인한 침수가 빈번히 일어나는 지역이다. 특히, 춘천시 남산면 강촌리, 백양리에 위치한 북한강변 인근은 의암댐 방류로 인해 2010년과 2011년 일대 도로 침수부터 최근 2016년 침수까지 매년 침수 피해가 1~3차례씩 반복되는 지역이다. 이에 본 논문에서는 의암댐 하류 지역인 춘천시 남산면 백양리, 강촌리 인근 북한강변을 대상지역으로 선정하였다. Fig. 4는 대상지역과 의암댐의 위치를 보여준다.

Fig. 4. Location of target area.

대상지역의 영상은 DJI사의 Phantom 3 Professional과, Pix4D Capture 소프트웨어를 사용하여 자동 비행을 통해 취득하였다. Fig. 5는 사용한 드론의 모습을, Table 1은 탑재된 카메라의 사양을 보여준다.

Fig. 5. Phantom 3 Professional UAV.

Table 1. Camera specification of Phantom 3 Professionalv

비행계획은 의암댐 인근 하천을 따라 길이 1,100 m, 폭 410 m 지역에 대해 촬영고도 60 m, 종중복 80%, 횡중복 60%로 설정하여 촬영하였다. 이를 통해 영상은 총 1,065장을 촬영하였으며, 공간해상도는 촬영고도 60 m 기준, 2.5 cm로 나타났다. Fig. 6은 영상 촬영을 위해 수립한 비행경로를 보여주며, 비행경로를 따라 드론으로 취득된 영상은 Fig. 7과 같다.

Fig. 6. Flight path for experiments

Fig. 7. UAV Image for experiment.

지상기준점은 하천 3차원 모델 생성을 위한 모델점과 정확도 검증을 위한 검사점으로 나누어 대상지역에 전반에 걸쳐 균일한 분포를 갖도록 배치하였으며, VRSRTK(약어) 방식의 GPS(Global Positioning System) 측량법을 이용하여 모호정수가 고정된 상태로 2cm 정확도의 37개점을 취득하였다. Fig. 8은 획득한 지상기준점의 분포를 보여준다.

Fig. 8. GCPs for experiment and verification

도로 레이어의 경우, 지능형교통체계 표준노드링크 관리시스템에서 제공받은 2017년도 자료를 사용하였으며, 하천 레이어는 물환경정보시스템에서 제공받은 2015년도 자료를 사용하였다. Fig.9은 대상지의 도로 및 하천 레이어를 보여준다.

Fig. 9. Road and river layer of experiment region.

4. 실험결과 및 분석

본 장에서는 제안방법을 통해 산정한 대지역 하천의 허용 저수량 측정 결과를 기술한다. 본 논문에서 제안방법의 검증은 하천 3차원 모델에서 수동으로 측정한 결과와의 비교를 통해 이루어진다.

하천 3차원 모델은 2장에서 설명한 절차대로 Pix4D Desktop 소프트웨어를 이용하여 생성하였다. 생성된 하천 모델의 정확도 검증을 위해 검사점으로 취득한 지상기준점 7점에 대해서 실세계 좌표계상의 3차원 오차와 영상 좌표계상의 2차원 오차를 측정하였다. 정확도 측정 결과는 Table 2와 3으로 정리하였다.

Table 2. Result of the 3D model accuracy (Model points)

Table 3. Result of the 3D model accuracy (Check points)

실험결과, 실세계 좌표계상 평면오차와 수직오차는 각각 약 8.98 cm, 11.02 cm로 나타났으며, 이에 대한 영상 좌표계 상의 재투영 오차는 약 0.58 pixel로 나타났다. 이러한 결과는 그동안 넓은 대상지역을 광역적으로 분석하기 위해 사용해왔던 기존 항공영상 및 위성영상의 결과와 비교하여 매우 높은 수준의 정밀도라 할 수 있다. Fig. 10은 대상지역에 대한 DSM과 DTM 제작 결과를 보여준다.

Fig. 10. Result of DSM (left) and DTM (right) generation.

다음으로 대상지역 DTM과 도로 및 하천 레이어를 이용하여 하천 단면 분석을 수행하였다. 본 실험에서는 프로파일 간 간격은 20 m로 설정하였으며, 가용 수위점은 도로 버퍼 폴리곤의 최저 높이보다 1 낮은 지점으로 설정하였다. Fig.11은 하천 단면 분석을 위해 추출된 단면 프로파일과 각 프로파일에서 산출된 가용 수위점들을 보여준다.

Fig. 11. Available water level per profile extracted by river section analysis.

하천 단면 분석을 통해 산출된 하천의 허용 가능 최대 수위점은 79.30 로 나타났으며, 이를 바탕으로 하천의 허용 저수량을 계산하였다. 하천의 허용 저수량 산정 결과는 Table 4로 정리하였다.

Table 4. Comparison of results of each available storage method

여기에서는 앞서 설명한 바와 같이 하천의 허용 가능 최대 수위점을 수동으로 결정하는 방식과의 비교가 이루어졌다. 이를 위해 하천 주변지역을 직 육안으로 확인하여 가용 수위점들을 선정하였으며, 선정된 수위점들로부터 하천의 최대 수위점을 결정하였다. 그 결과, 수동방식에서 최대 수위점은 Table 3에서와 같이 제안 방법의 결과와 매우 유사하게 약 79.10 로 나타났다. 이는 제안방법을 통해 효과적으로 하천의 허용 저수량 산정이 가능함을 보여는 결과라 할 수 있다.

실제 최대 수위를 적용함에 따라 변화할 하천의 형태를 비교해 보기 위해 방식 별 하천의 변화를 정사영상 위에 나타내 보았다. 그 결과, Fig. 12에서 확인할 수 있는 바와 같이 제안방법 결과와 수동방식 결과는 매우 유사한 형태를 나타냄을 확인할 수 있었다. 그림은 제작된 정사영상 위에 하천의 수위가 한계점까지 차 올랐을 때의 모습을 표현한 것으로, 파란색 표시가 물의 분포를 나타낸다.

Fig. 12. Comparison of river chane by applying the maximum water level: automatic method (left), manual method (right).

5. 결론

본 논문에서는 댐 방류 계획 수립 시 활용하기 위한 드론 영상 기반 하천의 허용 저수량 산정 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 3차원 하천모델의 정확도가 제안방법 결과에 큰 영향을 미치기 때문에 2.5 cm 급의 공간해상도 영상과 2 cm 급의 지상기준점을 사용하여 3차원 모델을 생성할 수 있게 하였다. 제안방법의 검증은 최대 수위점을 수동으로 결정하는 방식과의 결과 비교를 통해 이루어졌다. 실험결과, 두 방식의 결과는 매우 유사하게 나타났으며, 이를 통해 제안방법의 높은 실용성을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 도로 레이어에서 1 m 낮은 지점을 최대 수위점 결정의 기준으로 사용하였다. 그 이유는 국소지역의 최대 수위점을 결정하는 기준이 따로 마련되어있지 않기 때문이다. 하지만 차후 관련 정책을 통해 기준이 마련된다면 본 논문이 제안하는 방법을 응용하여 사용할 수 있을 것이라 기대된다.

본 논문의 의의는 대상지역의 광역적 분석을 가능하게 하는 드론 영상을 이용하여 자동화된 방식으로 하천의 허용 저수량 산정을 할 수 있는 방법을 개발함으로써 드론 기반 하천 환경 관리의 토대를 마련했다는 점에 있다. 제안방법은 하천 환경 관리 및 보존에 있어 시간과 비용 측면에서 큰 기여를 할 수 있을 것으로 예상되며, 향후 하천 관리에 있어 드론의 활용성을 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.