Detection of Change in Water System Due to Collapse of Laos Xe pian-Xe namnoy Dam Using KOMPSAT-5 Satellites

KOMPSAT-5 위성 영상을 활용한 라오스 세피안-세남노이 댐 붕괴에 따른 수계변화 탐지

Abstract

Recently, disaster accidents have occurred frequently over the world, and disaster have been continuously studied using remote sensing due to large scale and hard-to-reach features. The collapse of Laos Xe pian-Xe namnoy dam in 2018 also caused a lot of human and economic damage. This study's purpose is to change detect water system due to the collapse of Xe pian-Xe namnoy dam in Laos and to derive areas where future flooding is expected. The water system is extracted from each image of KOMPSAT-5 before and after the dam collapse in order to quantitatively change detect in the water system. The result of the water system area increased more than 10 times after the dam collapse. In addition, it is confirmed that the newly created water system is thickly created in areas of low altitude area. This study result can be used in the future to systematize the pre-response to abnormalities and issues in existing operating dams. And then, if combined with other remote sensing data, more diverse and specific results could be obtained.

최근 전지구적으로 재난재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 재난재해는 규모가 크게 나타나고, 접근하기 어려운 특징이 있어 위성영상을 활용한 재난재해 연구는 꾸준히 진행되어 왔다. 2018년 라오스 세피안-세남노이 댐 붕괴 역시 인명 및 경제적으로 많은 피해를 발생시켰다. 본 연구에서는 세피안-세남노이 댐 붕괴로 인해 변화된 수계를 탐지하고, 이를 통해 향후 침수가 예상되는 지역을 도출해보고자 하였다. 이를 위하여, 정량적으로 수계변화를 탐지하고자 댐 붕괴 전후의 KOMPSAT-5 amplitude영상 각각으로부터 수계를 추출하여 비교해본 결과, 댐 붕괴 후 10배 이상으로 수계면적이 증가하였음을 확인하였다. 또한, 새롭게 생성된 수계는 고도가 낮은 지역으로 두껍게 생성되었음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 향후, 기존 운영되는 댐의 이상징후 및 이슈 발생에 대한 사전 대응을 체계화하는 데 활용이 가능할 것이라고 생각된다.

1. 서론

최근 전지구적으로 지진, 화산, 산불 등의 자연재해가 빈번하게 발생할 뿐만 아니라, 유조선 충돌로 인한 해양 기름유출, 고층빌딩의 화재, 댐 붕괴로 인한 침수피해 등 안전의식 부족 및 부주의로 인한 사고 발생 횟수도 꾸준히 증가하고 있다(Di Pasquale et al., 2013; Jamtveit et al., 2018; Llinas, 2002). 특히, 부주의로 인한 재난재해의 경우에도 그 규모가 자연재해와 유사한 대형 재난이 빈번하게 발생하고 있어 이에 따른 피해 역시 막대하게 나타나고 있다. 재난재해는 접근하기 어렵고 광범위하게 발생하는 특징이 있기 때문에 위성자료를 활용한 재난재해 연구는 꾸준히 진행되어 왔다(Bello and Aina, 2014; Dell’Acqua et al., 2011; Jha et al., 2008; Tralli et al., 2005; Voigt et al., 2007).

위성자료를 활용한 재난재해 연구에서 최근 활발하게 진행중인 연구 분야는 레이더 영상을 이용한 연구이다. 레이더 영상은 기상 조건에 제약을 받지 않고 영상을 획득할 수 있다는 장점이 있기 때문에 재난재해 연구에 지속적으로 활용되고 있다(Baek and Jung, 2018; Brunner et al., 2010; Jung and Kim, 2014; Schlaffer et al., 2015). 특히, 홍수의 경우, 대부분 기상조건이 좋지 않은 상황에서 침수피해가 발생하고 피해범위가 광범위하게 나타나기 때문에 레이더영상을 통한 피해탐지가 효과적이다(Lee et al., 2009).

2013년 KOMPSAT-5가 발사된 이후, 다양한 분야에서 KOMPSAT-5 자료를 이용한 연구가 진행 중이다 (Han et al., 2017; Hwang et al., 2017; Jang et al., 2018; Kim et al., 2018). 그 중, 수체(water body) 탐지 연구로는 다양한 임계값 설정 기법분석을 통한 수체 탐지 알고리즘 제안연구(Park, 2016), texture 분석을 통한 수체 추출 연구(Ye, 2015) 등이 있다. 일반적으로 수면에서는 정반사가 일어나 후방 산란(back-scattering)이 거의 일어나지 않기때문에 주변에 비해 후방 산란 값이 낮게 나타난다(Kim et al., 2012; Park, 2016). 따라서 SAR영상을 활용한 홍수, 수계 탐지 등의 수자원 관련 연구에서 후방산란계수의 임계 값을 이용한 연구가 꾸준히 진행되고 있다(Kim et al., 2016; Park, 2016; Sohn et al., 2004).

본 연구에서는 수 천명의 이재민이 발생하는 등 인명 및 재산상의 막대한 피해를 발생시킨 2018년 라오스 세피안-세남노이 댐 붕괴 전후 KOMPSAT-5영상을 중첩하여 댐 붕괴에 따른 수계변화를 정량적으로 분석하고자 한다. 수계의 변화는 주변 생태계에 직접적인 영향을 끼칠 뿐만 아니라, 기후변화와도 연관이 있어 지속적인 모니터링이 매우 중요하다. 구체적으로 수계와 비수계를 구분하기 위한 임계 값을 도출한 후, 수계를 추출 하여 수계의 확산 방향, 크기 및 기존 지형의 영향을 분석하였다. 본 연구를 통하여 KOMPSAT-5를 활용하여 재난재해 발생 전후의 변화를 정량적으로 분석하는 기초 연구를 수행하고, 향후 수자원/수재해 위성영상의 활용 연구 방안을 논의하고자 한다.

2. 연구지역 및 자료

본 연구에서는 2018년 7월 23일에 발생한 라오스 남동부의 세피안-세남노이 댐 붕괴로 인한 침수피해 정도를 분석하기 위해 댐 붕괴 전후의 KOMPSAT-5 영상을 이용하였다(Table 1). KOMPSAT-5위성의 Level 1 자료는 영상처리 정도에 따라 3가지로 구분된다. 구체적으로 영상좌표계 기준의 1A영상, 지상좌표계 기준의 1C영상, 마지막으로 고도에 따른 왜곡을 제거한 영상인 1D영상으로 구분된다(Choi et al., 2011; Keum et al., 2011). 본 연구에서는 침수피해 탐지의 정확도를 높이고자 가장 높은 정확도로 기하보정 된 1D영상을 사용하였다. 또한, 연구에 사용된 두 영상은 모두 HH편파이며, 댐 붕괴 전 영상은 ascending모드, 댐 붕괴 후 영상은 descending모드에서 촬영되었다. 두 시기의 영상이 서로 다른 모드에서 촬영되었기 때문에 지형의 변화가 거의 없는 곳이라도 두 영상에서 서로 다르게 나타날 수 있다. 이는 수계탐지에서의 오차를 발생시킬 수 있어, 비슷한 시기에 촬영된 Landsat-8 광학영상을 활용하여 수계를 추출하였다.

Table 1. Characteristics of KOMPSAT-5 data in this study

세피안-세남노이 댐의 붕괴로 알려진 2018년 7월 23일에 발생한 라오스 댐의 붕괴는 본 댐이 붕괴된 것이 아니라 보조 댐이 붕괴된 사고였다. 붕괴가 일어난 지점은 Fig. 1(b)의 3개의 보조 댐 중 하나이다. 댐이 붕괴된 후, 남서쪽으로 뻗은 수계를 따라 물이 빠져나갔으며 그로 인해 댐을 기준으로 남서쪽 지역에서 큰 피해가 발생하였을 것으로 추정된다.

Fig. 1. Landsat-8 RGB image which was acquired on November 19, 2019 at Xe Pian-Xe Namnoy Dam. The white rectangular box means study area. (a) Xe Pian dam (b) Saddle dam No.1-3 (c) Xe Namnoy dam.

본 연구에서는 댐 붕괴로 인한 댐 주변의 침수피해지역을 탐지하고자, 건기에 해당하는 2017년 2월 14일에 촬영된 붕괴 전 영상과 댐 붕괴 후인 2018년 7월 29일에 촬영된 영상을 사용하였다(Fig. 2). 이용 가능한 KOMPSAT-5 자료의 한계로 인해 본 연구에서는 댐 담수 이전의 영상과 댐 붕괴후의 영상을 침수지피해지역산출에 사용하였다. 세피안-세남노이 댐은 2017년 3월 31일부터 담수에 돌입하였다. 댐 붕괴 전의 영상(Fig. 2(a))에서는 남북으로 가늘게 수계가 분포하는 것을 확인할 수 있다. 반면, 댐 붕괴 후의 영상(Fig. 2(b))에서는 댐붕괴 전의 영상과 비교하였을 때, 서쪽과 남쪽으로 수계가 두껍게 발달한 것을 확인할 수 있다. KOMPSAT-5와 더불어 연구지역에서 댐 건설 및 붕괴 후 새롭게 생성된 수계의 원인을 파악하고자 NASA Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DigitalElevation Model(DEM)자료를 사용하였다. 본 연구에서 사용한 DEM 자료는SRTMGL1의 version3 자료로 공간해상도는 30 m이다.

Fig. 2. KOMPSAT-5 HH images at Xe Namnoy Dam. (a) Image acquired on February 14, 2017 before the dam collapse (b) Image acquired on July 29, 2018 after the dam collapse.

구체적인 수계 추출을 위해, 댐 붕괴 전의 경우 2017년 3월 2일, 댐 붕괴 후의 경우에는 2018년 2월 1일에 촬영된 Landsat-8 광학영상을 사용하였다. 댐 붕괴 전의 경우는 KOMPSAT-5 영상과 Landsat-8 영상이 비슷한 시기에 촬영되었다. 그러나, 댐 붕괴 직후의 Landsat-8영상은 연구지역이 우기에 해당하여 이용 가능한 영상에 한계가 있어, 댐 붕괴 5달 전의 영상을 reference영상으로 사용하였다. 따라서, 본 연구에서 사용한 댐 붕괴 이후의 Landsat-8영상은 댐 붕괴 이전이며, 댐 붕괴 이후의 KOMPSAT-5영상에서의 수계추출과정에서 약간의 오차가 발생했을 수 있다. 또한, KOMPSAT-5 GTC영상은UTM좌표계로 투영되어 제공되기 때문에 별도로 좌표계 변환을 하지 않고, Landsat-8 영상과 stacking 및 subset하여 두 위성 자료로부터 각각 두 시기의 연구지역의 자료를 획득하였다.

3. 연구방법

대부분의 SAR영상에서 험준한 지형은 물과 같이 낮은 반사도로 나타나기 때문에, 수계가 얇을 경우 구분이 쉽지 않다(Fig. 2). 따라서 본 연구에서는 각 영상과 비슷한 시기의 촬영된 Landsat-8영상과의 비교를 통해 KOMPTSAT-5영상에서 수계로 추정되는 위치의 픽셀을 추출한 후, 추출된 픽셀에서 임계 값 이하의 픽셀을 수계로 정의하였다.

Landsat-8의 공간해상도는 30 m이고 KOMPSAT-5의 공간해상도는 약 1 m이다. KOMPSAT-5 영상은 고해상도 영상으로 1 m급의 영상을 그대로 사용할 경우 speckle 노이즈에 의해 정확한 수계탐지가 어려울 수있다. 따라서, 본 연구에서는 데이터 처리시간 등을 고려하여 정밀한 수계변화 탐지 및 효과적인 데이터 처리를 위해 KOMPSAT-5 영상을 10 m로 resampling한 후, 효과적인 결과도출을 위하여 KOMPSAT-5의 intensity값을 데시벨(dB) 단위로 변환하여 연구를 진행하였다. 영상의 intensity값을 그대로 사용할 경우, 값의 범위가 크게 나타나 데이터 분석에 어려움이 있어 SAR 데이터 처리에서 dB 단위로의 변환은 자주 사용되는 방법이다.

LEE 및 Gamma 필터를 사용하였다. LEE필터는 각각의 윈도우에서 계산된 표준편차를 기반으로 레이더 영상의 노이즈에 대한 필터링이 이루어지며, 필터링되는 픽셀은 인접한 픽셀들로부터 계산된 값으로 대체된다(Lee, 1980). Gamma필터는 Bayesian 분석을 기반으로 하는 필터로, 레이더 반사율과 speckle 노이즈는 모두 감마분포를 따른다고 가정하여 적용되는 필터이다(Lopes et al., 1993). 두 필터 모두 SAR 자료처리에서 기본적으로 사용되는 필터로, 두 필터 모두 3×3 크기의 윈도우를 사용하였다.

두 가지 필터 적용 후, KOMPSAT-5영상에서 수계라고 추정되는 위치의 픽셀을 추출하였다. 결과의 정확도를 높이기 위해 추출된 픽셀에서 임계값을 계산하여 임계값 이하의 값을 수계라고 정의하였다. 이를 위해 먼저 intensity값을 dB단위로 변환한 후, 두 시기의 영상의 히스토그램을 각각 256레벨로 확장하여 분석하였다. 그 결과, 각각의 히스토그램 내에서 수계와 비수계가 구분되는 지점이 35 dB임을 확인하였고, 구분지점 이하값의 픽셀을 수계라고 정의하였다. 수계추출과정의 흐름도는 Fig. 3에 나타나 있다.

Fig. 3. Flow chart for deriving pixels of water system.

4. 연구결과

본 연구에서는 KOMPSAT-5 amplitude영상을 사용하여 댐 붕괴 전후의 수계변화 변화를 탐지하였다. Fig. 4(a)는 댐 붕괴 전 영상에서 추출한 수계이다. 댐 붕괴 전의 영상에서는 수계의 흐름이 북쪽에서 남쪽으로 길게 나타나고 있으며, 그 면적은 282,300 m²로 나타나고 있다. 수계 면적은 수계로 정의된 픽셀 수와 영상해상도의 제곱의 곱으로 계산되었다. 비교적 수계가 단조롭게 나타나는 붕괴 이전의 영상과는 다르게, 댐 붕괴 이후의 영상에서는 댐 붕괴 이전의 영상과 비교하였을 때 다양한방향으로 수계가 발달해 있는 것을 확인할 수 있다(Fig.4(b)). 댐 붕괴 후, 기존에 존재하던 수계를 기준으로 서,남서, 남쪽으로 두껍게 수계가 발달하였으며, 북동, 남동쪽으로도 작은 하천이 생성되는 등 새로운 수계가 발달한 것을 확인할 수 있다. 댐 붕괴후의 영상에서 탐지된 수계 면적은 3,855,900 m²로 탐지되었다. 댐 붕괴후의 영상은 붕괴 직후 촬영된 것이 아니라, 붕괴 후 6일 이후에 촬영되어 물이 많이 빠져나간 시기에 촬영된 영상이다. 그럼에도 불구하고 댐 건설 전 대비 약 13배 넘게 수계가 증가하여 댐 주변지역에 침수피해를 발생시켰다.

본 연구에서는 비교적 짧은 시기인 약 1년동안 연구지역의 수계에서 급격한 변화를 확인하였다. 댐 건설 및 붕괴 후의 KOMPSAT-5 영상에서는 기존에 존재하지 않던 서, 남서, 북동쪽 등 다양한 방향으로 두꺼운 수계가 탐지되었다(Fig. 4(b)). 이는 연구지역의 지형과 관련이있다고 생각된다. 연구지역의 DEM 자료를 보면 댐 붕괴 전후의 두 영상에서 남북방향으로 공통적으로 나타난 수계에 해당하는 지역의 고도가 낮음을 확인할 수 있다(Fig. 5(a)). 남북방향의 길게 나타나는 고도가 낮은 지역을 주축으로 서쪽부터 동쪽까지 다양한 방향으로 고도가 낮은 지형이 발달해 있다. 그러나, 남북방향의 고도가 가장 낮은 지역을 기준으로 서쪽지역의 고도가 동쪽지역의 고도보다 상대적으로 낮아, 댐 건설 후 서쪽으로의 두꺼운 수계가 발달하였다고 사료된다. 또한, 세남노이 댐의 북서쪽은 고도가 낮음에도 불구하고 댐으로 인해 수계가 발달하지 않은 것을 확인할 수 있다(Fig. 5(b)).

Fig. 4. Estimated water areas from KOMPSAT-5 HH images on each date. (a) 2017/02/14 (b) 2018/07/29.

Fig. 5. SRTM DEM image of study area. The red marker indicates location of Xe Namnoy dam. (a) Image of SRTM DEM (b) DEM image which overlayed with water areas extracted from both before(light blue) and after(deep blue) dam collapse on KOMPSAT-5 HH images, respectively.

5. 결론 및 제언

본 연구에서는 X-band의 파장대역을 사용하는 KOMPSAT-5의 고해상도 amplitude영상을 사용하여 2018년 7월 23일 라오스 남동부의 세피안-세남노이 댐붕괴 전후의 수계변화를 탐지하였다. 그 결과, 약 1년 동안 연구지역에서 새로운 수계가 생성되고 면적이 10배이상 증가하는 등 수계의 급격한 변화를 탐지하였다. 새롭게 생성된 수계의 경우 댐 건설로 인해 저지대인 연구지역의 서쪽에 물이 차면서 생성된 것으로 사료된다. 그러나 본 연구에서 사용한 두 시기의 영상은 댐 담수 이전과 댐 붕괴 이후의 영상으로, 새로 생성된 수계가 댐의 건설 혹은 붕괴로 인한 것인지 판단하기에는 어려움이 있다. 연구지역의 댐 담수 이후이며 댐 붕괴 이전 영상 획득이 가능하다면 보다 더 정확한 수계변화 탐지 및 수계발생 원인판단이 가능할 것이라고 사료된다. 또한, DEM이 낮다고 하여 모두 수계로 확대되지 않는다. 댐붕괴 이후의 수계 붕괴의 정확한 연구를 위해서는 댐 붕괴 직후의 영상 활용 등 다양한 시기의 영상이 필요하다.

SAR의 amplitude영상은 물에 대한 반사도가 높기 때문에, 극지 연구, 수계 변화탐지, 홍수 피해지역 탐지 등수자원과 관련된 연구에 활발하게 사용되고 있다. 그러나 SAR영상의 특성 상, 비교적 가독성이 떨어진다는 단점이 있어 이를 보완하기 위해 SAR영상과 비슷한 시기에 촬영된 광학영상과 융합하여 사용한다면 객관적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다. 

본 연구는 라오스 세피안-세남노이 댐의 붕괴에 따른 수계의 변화를 국내의 활용 가능한 KOMPSAT-5를 기반으로 활용, Landsat 광학영상 및 SRTM DEM을 통한 붕괴 이후의 수계 변화를 분석한 것이다. 이러한 기초 연구 결과는 향후, 현재 운영 중 또는 구축 예정인 댐의 이상징후 및 이슈 발생에 대한 기초 자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다. 또한, 국내의 수자원/수재해 위성의 활용이 가능해지고, 보다 다양한 공간 및 분광해상도를 포함하는 이기종 위성영상을 활용한다면, 향후 보다 정밀하고 과학적인 결과의 도출이 가능할 것으로 사료된다.