Korean Journal of Remote Sensing (대한원격탐사학회지)

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Precise Topographic Change Study Using Multi-Platform Remote Sensing at Gomso Bay Tidal Flat

다중 원격탐사 플랫폼 기반 곰소만 갯벌 정밀 지형변화 연구

  • Hwang, Deuk Jae (Researcher, Korean Ocean Satellite Center, Korea Institute of Ocean Science and Technology) ;
  • Kim, Bum-Jun (Researcher, Korean Ocean Satellite Center, Korea Institute of Ocean Science and Technology) ;
  • Choi, Jong-Kuk (Principal Researcher, Korean Ocean Satellite Center, Korea Institute of Ocean Science and Technology) ;
  • Ryu, Joo Hyung (Principal Researcher, Ocean Research, Operations & Support Department, Korea Institute of Ocean Science and Technology)
  • 황득재 (한국해양과학기술원 해양위성센터 연구원) ;
  • 김범준 (한국해양과학기술원 해양위성센터 연구원) ;
  • 최종국 (한국해양과학기술원 해양위성센터 책임연구원) ;
  • 유주형 (한국해양과학기술원 해양연구기반부 책임연구원)
  • Received : 2020.04.06
  • Accepted : 2020.04.17
  • Published : 2020.04.30
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Abstract

In this study, DEMs (Digital elevation model) based on LIDAR, TanDEM-X and UAV (Unmanned Aerial Vehicle) are used to analyze topographic change of Gomso tidal flat during a few years. DEM from LIDAR data was observed at 2011 by KHOA (Korean hydrographic and oceanographic agency) and DEM based on TanDEM-X data was generated at Lee and Ryu (2017). UAV data was observed at KM and KH area of Gomso tidal flat. KM area was surveyed at MAY and AUG 2019, and KH area was surveyed at APR 2018 and MAY 2019. During research period, 2011 to AUG 2019, elevation of KM area is decreased 0.24 m in average, and Chenier is retreat to landward about 130 m. In KH area, elevation is increased 0.16 m in average during research period, 2011 to MAY 2019. It is expected that multi-platform remotely sensed data can help to study accurate topographic change of tidal flat.

이 연구에서는 무인항공기, LIDAR, TanDEM-X 자료 기반 DEM을 사용하여 곰소만 갯벌의 다년간의 지형 변화를 분석하였다. LIDAR 기반 DEM은 2011년 국립해양조사원에서 관측한 유인항공기 관측 자료를 활용하였으며, TanDEM-X 기반 DEM은 2015년 6월 영상을 활용하여 제작된 자료를 사용하였다. 무인항공기 자료는 주진천을 중심으로 만 바깥쪽에 위치한 고창군 만돌리 해안의 갯벌지역인 KM 지역과 하전리 연안의 갯벌지역인 KH 지역을 대상으로 각각 2019년 5월과 8월, 2018년 4월과 2019년 5월에 관측한 영상을 DEM으로 제작하여 비교하였다. KM 지역에서는 2011년에서 2019년 8월 사이에 평균 0.24 m 의 표고가 감소하였고, 셰니어가 육지 쪽으로 약 130 m 후퇴하였다. KH 지역에서는 연구 기간인 2011년에서 2019년 5월 사이에 평균 0.16 m의 표고가 증가하였다. 다중 플랫폼에 기반한 원격탐사 자료를 활용을 통해 갯벌의 정밀한 지형변화를 연구할 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords

요약

이 연구에서는 무인항공기, LIDAR, TanDEM-X 자료 기반 DEM을 사용하여 곰소만 갯벌의 다년간의 지형 변화를 분석하였다. LIDAR 기반 DEM은 2011년 국립해양조사원에서 관측한 유인항공기 관측 자료를 활용하였으며, TanDEM-X 기반 DEM은 2015년 6월 영상을 활용하여 제작된 자료를 사용하였다. 무인항공기 자료는 주진천을 중심으로 만 바깥쪽에 위치한 고창군 만돌리 해안의 갯벌지역인 KM 지역과 하전리 연안의  갯벌지역인 KH 지역을 대상으로 각각 2019년 5월과 8월, 2018년 4월과 2019년 5월에 관측한 영상을 DEM으로 제작하여 비교하였다. KM 지역에서는 2011년에서 2019년 8월 사이에 평균 0.24 m 의 표고가 감소하였고, 셰니어가 육지 쪽으로 약 130 m 후퇴하였다. KH 지역에서는 연구 기간인 2011년에서 2019년 5월 사이에 평균 0.16 m의 표고가 증가하였다. 다중 플랫폼에 기반한 원격탐사 자료를 활용을 통해 갯벌의 정밀한 지형변화를 연구할 수 있을 것으로 기대된다.

1. 서론

갯벌은 연안지역에서 다양한 생물의 서식지, 태풍, 해일 등 해양 재해의 완충지, 수산자원의 보고이자, 정화조 역할을 하고 있다. 특히 우리나라 갯벌은 단위면적당 63억원 이상의 가치를 가지고 있다고 보고되었다 (MOF, 2013). 그러나 1987년 총 3,203.5 km2 이던 갯벌의 면적은 간척사업 등의 영향으로 2018년에는 2,487 km2  로 30 여년 동안 약 22.5% 가 감소한 것으로 나타났다 (MOF, 2019). 2006년 완공된 새만금 방조제 건설을 통해 서울 크기의 약 2~3배 면적의 연안습지가 간척되었고, 이는 남쪽의 곰소만에도 영향을 미쳤다(Cho et al., 2008; Hong et al., 2010; Lee et al., 2015).

이러한 인공적인 변화가 곰소만에 미치는 영향을 분석하기 위하여 다양한 연구가 수행되었다. Lee et al.(1994) 는 사주의 일종인 셰니어(Chenier) 의 이동을 퇴적률판을 이용하여 분석하였다. 또한 표층 및 퇴적층의 입도분석 결과를 활용하여 갯벌 퇴적물의 특성과 변화를 연구한 사례가 있다(Chang and Choi, 1998, 2001; Kim et al., 1999; Kang et al., 2014). Yang et al.(2007) 과 Lee(2010)에서는 지형의 변화를 퇴적학적인 방법과 수리역학적인 방법을 사용하여 설명하였다.

위 연구들은 현장관측을 통한 정점조사 위주로 이루 어졌다. 정점조사는 어느 한 지점, 혹은 좁은 지역을 대상 으로 한 연구자료는 높은 정확도와 전문성을 보이지만, 연구지역 전체를 대표하기에는 시공간적인 한계가 있다. 이러한 시공간적인 한계를 극복하고, 효율적인 연구를 위하여, 원격탐사를 활용한 연구가 수행되었다. Ryu et al.(2002)와 Lee et al.(2015)는 Landsat 위성영상을 기반으로  waterline 추출기법을 사용한 수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model) 을 제작하여 곰소만의 지형과 그 변화를 분석하였다. Waterline 추출기법은 시공간 해상도가 낮은 위성영상을 사용하여 갯벌 지형을 연구하는데 유리하며, Tong et al.(2020) 에서는 베트남 북부 갯벌의 장기 간의 지형변화를 waterline 추출 기법을 활용한 DEM을제작하여 비교하였다. Lee and Ryu(2017)에서는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성인 TanDEM-X 자료를 활용하여 5 m 급의 DEM을 생성하여 보다 정밀한 지형을 관측하였다. Kim(2019)은 긴 baseline을 갖는 유인항공기 기반 SAR 영상을 활용하여 전남 영광군 두우리 일대 갯  벌의 고해상도 DEM을 제작하고, TanDEM-X 기반 DEM 과 그 정확도를 비교하는 연구를 수행하였다. 캐나다에 서는 퀘벡 주의 Manicouagan 반도 연안의 지형을 CCTV 를 활용하여 DEM을 제작하고 해안선의 변화를 분석하는 연구가 수행되었다(Didier et al., 2017).

원격탐사 기반의 갯벌 연구들은 주로 인공위성 원격 탐사를 활용하여 이루어지며, 이는 곰소만과 같은 방대한 지역을 대상으로 효율적인 결과를 보인다. 그러나 관측 시간 및 재방문 주기가 일정하게 고정되어 있어, 갯벌을 연속적으로 관측하는데 어려움이 있다. 또한 갯벌 원격탐사에 주로 활용되어온 Landsat 등의 위성영상 자료는 30 m 혹은 그 이상의 해상도를 갖고 있으며, waterline 추출기법 기반의 DEM은 연변화 이상의 시간 간격을 가지고 제작되기 때문에, 그보다 작은 규모의 변화를 정밀하게 감지하지 못한다는 단점이 있다. 최근에는 무인항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicle) 를 활용한 연안 지형 연구의 활용도가 증가하고 있으며, 다른 원격탐사 자료에 비해 높은 시공간해상도를 갖고 있어 중소규모의 지역을 연구하는데 유리하다. 국내에서는 무인항공기를 활용하여 갯벌과 해빈의 DEM을 제작하고 그 정확도를 분석하는 연구가 주를 이루었다(Kim et al., 2015; Choi and Lee, 2016). 그러나 무인항공기 기반 지형자료를 활용하여 갯벌의 지형변화를 정밀하게 분석한 연구는 아직까지는 미약한 실정이다.

앞서 설명한 단일 플랫폼 기반의 원격탐사 연구에 비하여 다중 플랫폼을 활용할 경우, 다양한 시공간해상도와 분광해상도를 갖는 원격탐사 자료를 활용하여 연구 지역의 지형 및 특성을 보다 유연하게 분석할 수 있다.Park(2019)에서는 국내 안면도의 바람아래 갯벌을 대상으로 광학위성인 KOMPSAT-2 다분광 영상 자료와 COSMO-SkyMed 초분광 영상자료를 활용하여 표층퇴 적상을 분석한 바 있다. 또한 중국에서는 SAR 인공위성 자료인 ENVISAT, COSMO-SkyMed, Sentinel-1 영상을 함께 사용하여 상하이 연안 지역의 지형 장기변화를 분석하였다(Zhao et al., 2019). 그러나 인공위성 기반 자료와 UAV, 유인항공기 등의 다양한 플랫폼을 함께 사용한 연구는 국내외에서 그 활용도가 적다. 따라서 이 논문에서는 기존의 원격탐사 연구가 가지는 한계를 극복 하고 보다 정밀한 곰소만 갯벌의 지형변화를 연구하기 위하여, 다중 플랫폼을 활용하여 곰소만 갯벌의 지형변  화를 분석하고자 한다. 유인항공기에 탑재한 LIDAR 자료, SAR 위성인 TanDEM-X 영상 자료, UAV에 탑재한 DSLR 영상 자료를 활용하여 여러 기간에 걸쳐 제작된 DEM을 비교하여, 곰소만 갯벌의 계절별, 연간, 다년 간의 변화를 정밀하게 비교하였다.

2. 연구지역 및 연구방법

곰소만은 전라북도 부안과 고창 사이에 위치하고, 반폐쇄 형태의 만 지형을 가지고 있으며, 파랑에 비해 조류가 우세한 연안지역이다(Yang et al., 2007; Lee, 2014).만 내부의 크기는 총 길이 약 20 km에, 폭은 7~9 km에 이른다[Fig. 1(a)]. 갯벌은 주로 남쪽 고창군 해안에 발달해 있으며, 갯벌 북쪽에 위치한 주조류로의 깊이는 약 15 m, 폭은 저조시 약 900 m에 달한다(Lee, 2010). 조석은 반일주조이며 평균조차는 약 4.33 m로 관측된다. 조류의 속도는 주조류로에서 창조류가 1.15 m/s, 낙조류가 1.50 m/s로 낙조우세의 경향을 보인다(NGI, 1981). 바람은 여름철에는 남풍이 불며, 겨울철에는 겨울폭풍이 생성된다. 여름철 발생하는 태풍은 연간 약 1.2 회 정도가 지나가는 것으로 연구된 바 있다(Yang et al., 2005).

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Fig. 1. (a) Map of Gomso tidal flat at Gochang, Jeollabukdo. Landsat-8 image that observed at 3 Mar. 2017 is used. Jujin stream is located at middle of southern tidal flat. KH and KM area is located at west part from Jujin stream. Transect topographic change during 3 years is analyzed at Line A to G, (b) orthomosaic image of KM area from UAV observation at 10 May 2019, (c) orthomosaic image of KH area from UAV observation at 10 May. Topographic change is analyzed at white area of (b) and (c). Black dots are GCPs (Ground Control Points) that are used to process UAV images. 

무인항공기는 한국해양과학기술원 해양위성센터에서 직접 제작한 고정익 무인항공기와DJI 사에서 제작한 MAVIC 2 PRO 기체를 사용하였다[Table 1]. 탑재된 센서는 광학 카메라이며, 배터리와 비행시간 등을 지형요 소와 함께 고려하여 KM 지역과 KH 지역의 경계를 설정하였다. 획득한 개별 영상은 Lowe(2004)에서 소개된 SIFT 알고리즘을 기반으로 항공삼각측량법을 적용하 였고, 상용 영상처리 소프트웨어인 Photoscan을 사용하여 정사영상과 DEM을 제작하였다. DEM 제작에 입력할 지상기준점과 검증에 사용할 검증점의 측량은 Leica 사의 RTK-GPS(Real Time Kinetic - Global Positioning System) 장비를 사용하였다. 각 측량점의 3차원 오차는 0.01 m 이내가 되도록 설정하였고, 측량은 무인항공기 비행과 동일한 날짜에 수행하였다. RTK-GPS의 운용은 기준국과 이동국을 동시에 사용하며, 기준국은 국토지 리정보원에서 제공하는 국가수준점의 좌표를 이용하였다. 지상기준점은 흰색이나 파란색 8절지를 갯벌에 고정하여 8절지 중심부의 표고를 이동국을 활용하여 측정하였다. 이동국은 2 m 길이의 폴대를 활용하며, 폴대 끝부분이 갯벌에 묻혀 오차가 생기지 않도록 바닥에  평평한 물체를 받치고 측량을 수행하였다[Fig. 2].

Table 1. Information of platform and sensor which are used in this study

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Fig. 2. Elevation measurement using RTK-GPS at tidal flat.

소하천인 주진천을 중심으로 서쪽에 위치한 고창군 만돌리 인근의 KM 지역과 하전리 인근의 KH 지역을 대상으로 무인항공기 비행과 표고 측량을 수행하였다.KM 지역은 2019년 5월과 8월에, KH 지역은 2018년 4월과 2019년 5월에 자료를 획득하였다. 지형변화를 분석한 부분은 Fig. 1(b), (c)에서 흰색 실선으로 표시된 지역 이다. 관측 시기 별로 DEM의 공간해상도가 다르게 나타나 정확한 비교를 위하여, KM 지역은 0.25 m 로, KH 지역은 0.15 m 로 통일하였다.

다년간의 변화 및 곰소만 전체지역의 변화를 분석하기 위하여 LIDAR 자료와 TanDEM-X 자료를 이용하 였다. LIDAR 자료는 국립해양조사원에서 2011년에 유인항공기를 이용하여 획득한 자료로 XYZ 좌표로 관측된 점자료 제공 받았으며, 이를 3차원 보간하여 DEM을제작하였다. LIDAR 기반 DEM의 공간해상도는 XY 좌표의 간격과 동일한 1 m로 설정하였다. TanDEM-X 자료는 Lee and Ryu(2017)에서 제작된 곰소만 지역의 DEM을사용하였다. TanDEM-X 위성은 TerraSAR-X와 한 쌍을 이루며 전지구 DEM을 제작할 수 있도록 설계된 SAR 위성 이 다 (Krieger et al., 2007). TanDEM-X 기반 DEM은 2015년 6월 촬영한 영상을 활용하여 제작되었다. 두 자료 간의 비교를 위하여 LIDAR 기반 DEM의 공간해상도를 5 m 로 낮추어 비교하였다. 무인항공기 영상을 포함한 모든 자료의 좌표계는 북반구 UTM(Universal Transverse Mercator Coordinate System) 52 zone 좌표계를 WGS84(World Geodetic System 1984) 측지계(Datum)로 정의하여 통일하였다.

각 자료의 정확도는 Table 2에 정리하였다. LIDAR 기반 DEM은 검증점이 없어 직접적인 검증을 수행하지 못하였으나, 기존의 다양한 항공 LIDAR 관련 연구에서는 육상 및 연안 지역에서 LIDAR 의 수직정확도를, RMSE가 0.10 ~ 0.20 m 내에 분포함을 서술하고 있다 (Paine et al., 2004; Hodgson et al., 2004; Noernberg et al., 2010). TanDEM-X 기반 DEM의 수직정확도는 Lee and Ryu(2017)에서 곰소만과 충남 황도갯벌에서 측량한 검증점 122 점의 자료를 활용하여 계산하였으며, 결정계수(R2 )은 0.97, RMSE는 0.20 m 로 나타났다. 무인항공기 기반 DEM의 수직정확도는 2019년 8월 현장조사를 통해 획득한 62 개의 검증점 자료를 사용하였고, R 2 은 0.92, RMSE는 0.29 m 로 계산되었다[Fig. 3]. 수평정확도는 시기별로 2018년 4월에는 0.08 m, 2019년 5월에는  0.05 m, 2019년 8월에는 0.06 m 의 RMSE 값을 보였다.  무인항공기 기반 자료의 경우 다양한 시기에 획득하였으나, 검증점은 2019년 8월에만 취득하였다. 그러나, 자료의 획득 방법 및 처리 방법이 동일하고, 동일한 소프 트웨어를 활용하여 계산되었기 때문에 2019년 8월이 아닌 다른 시기에 획득된 자료이지만, 유사한 수준의 정확도를 보인다고 할 수 있다. 다만 높은 공간해상도에 비해 상대적으로 높은 오차인 0.29 m 의 RMSE를 보이고 있는데, 이는 곰소만 갯벌의 특수성인 표층의 잔존 수와 높은 반사도로 인한 sun glint 현상으로 인하여 자료접합과정에서 생긴 오차가 반영되었기 때문인 것으로 보여진다.

Table 2. Validation of each platform data from DEM

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Fig. 3. Validation between RTK-GPS ellipsoid and UAV DEM ellipsoid (N = 62). Elevation is calculated by difference between ellipsoid and geoid height (ellipsoid ? geoid height = elevation).

3. 연구결과

무인항공기 기반 DEM을 비교하여, 2019년 5월과 8월에 관측한 KM 지역의 계절변화와 2018년 4월과 2019년  5월에 관측한 KH 지역의 연간변화를 분석하였다. 또한, 2011년 LIDAR 자료 기반 DEM과 2015년 TanDEM-X  영상 기반 DEM을 비교하여 4년여간의 변화를 분석하였다. 마지막으로 2011년, 2015년, 2018년 4월, 2019년 5월, 2019년 8월 까지의 변화를 KM 지역과 KH 지역으로 나누어 비교하였다.

1) 계절에 따른 지형변화 - KM 지역

2019년 5월 10일과 2019년 8월 3일 관측한 무인항공기 기반 DEM을 Fig. 4에 표현하였다. 5월과 8월의 DEM 에서 전체적인 표고 분포는 유사한 형태를 보였으나, 검은색 상자 지역들에서 약 0.5 m의 표고 차이를 보였다.특히 Fig. 3의 ①번과 ③번 지역부근에서 그 차이가 극명하게 드러나 5월과 8월 사이에 1 m 안팎의 표고가 변화한 것으로 나타난다. 5월을 봄철, 8월을 여름철로 구분하여 계절 간의 지형변화를 분석하기 위하여 두  DEM 간의 차이를 계산해 주었다[Fig. 5].

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Fig. 4. DEM that based on UAV imagery at KM area. (a) Observed at 10 MAY 2019, (b) observed at 3 AUG 2019. The large change areas are expressed by black boxes, which numbered ① to ④.

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Fig. 5. Topographic change of KM area. Black boxes area which numbered from ① to ④ show large difference. Red box area is zoomed to Chenier area.

3개월간 KM 지역에서는 평균 0.30 m 의 표고가 감소한 것으로 관측되었다. 무인항공기 기반 DEM의 RMSE  가 0.29 m 인 점을 고려하면, 실제 계절 변화는 두드러지게 나타나지 않지만 부분별로는 변화가 나타나고 있다.제일 많이 감소한 부분은 ①번 지역이며 제일 많이 증가한 부분은 ③번 지역으로 나타났다. 그러나 ①, ② 지역은 곰소만 갯벌의 특성상 잔존수의 영향을 많이 받는 지역이며 ③, ④ 지역은 영상 접합과정에서 생긴 오류의 영향을 크게 받았다. 때문에 위 네 지역을 제외하고 표고 변화를 재분석한 결과, 약 0.27 m의 표고가 감소한 것으로 나타났다. ①, ②, ③, ④ 지역과 좌상단을 제외하면 2019년 5월에서 8월 사이의 표고 변화는 0.3 m 이내의 표고 변화를 보인다. Fig. 4의 붉은색 상자로 표시한 셰니어 지역의 경우 호 중심선과 안쪽에서는 변화가 0.1m 미만으로 나타나지만, 셰니어 경계 부분에서는 최대 0.7 m 의 표고 감소가 나타났다. 그러나 셰니어의 이동 이나 모양의 변형은 파악되지 않았다. 양 끝 쪽에서는 0.3 ~ 0.6 m 의 표고가 감소하였지만 안 쪽에서는 변화 폭이 -0.3 ~ 0.3 m 로 변화가 적었다. 일반적으로 한반도 서남해역의 갯벌에서는 여름철에는 니질 퇴적물이 퇴적되고 겨울철에는 침식되는 것으로 알려져 있으나 (Yang et al., 2005; Yang et al., 2007), KM 지역의 경우 그와는 다르게 봄에서 여름이 되며, 오히려 표고가 감소하는 경향을 보였다. 특히 ①, ② 지역에서 감소폭이 크게 나타나 평균 표고 감소에 영향을 미쳤다. 추후 잔존수와 sun glint의 영향을 최소화하여 무인항공기 관측을 수행하면 보다 정밀한 표고 변화를 관측할 수 있을 것으로 기대된다.

2) 연간 지형 변화 - KH 지역

KH 지역의 DEM을 Fig. 6에 나타내었다. 2018년 4월과 2015년 5월의 KH 지역의 표고는 -3 ~ 2 m 범위에 분포하며, 조간대 상부에서 하부까지 의 완만한 경사를 보인다(Fig. 5). 각 시기별 DEM을 비교해보면 2018년 4월에는 조간대 하부에서는 평균 -1.5 m의 낮은 표고를 보이며, 2019년 5월에는 표고가 증가하여 약 -1 m의 표고를 보인다. 조간대 상부에 속하는 하단에서도 2018년에는 약 1 m의 표고를 보이지만, 2019년 5월에는 표고가 증가하여 약 1.5 m의 표고 분포를 보인다.

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Fig. 6. DEMs of KH area at each time. (a) Apr. 2018, (b) May 2019.

정량적인 분석을 위하여 두 DEM 의 차이를 계산한 결과[Fig. 7], 2019년 5월에 표고가 높게 관측된 하단 부분에서 가장 높은 편차를 보였고, 그 외의 지역에선 -0.2~ 0.2 m 사이의 편차를 보였다. 연구지역 전체에선 평균 0.07 m 고도가 상승한 것으로 나타나지만, 이는 무인항 공기 기반 DEM 의 오차 범위 내의 값으로 전체 평균 표고의 상승은 크지 않을 것으로 판단된다. Fig. 7의 검은색 박스는 조류로의 이동으로 인해 표고 변화가 발생한 지역으로 폭이 약 30 cm 정도의 소조류로를 구분할 수있었다. 조류로 주변에서는 최대 0.5 m 의 표고가 변화 하였다. KH 지역 양쪽에서 최대 1 m 의 표고 감소를 보이고 있지만, 이는 잔존수의 영향으로 인해 2019년 5월  DEM이 과소추정 되었기 때문인 것으로 판단된다.

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Fig. 7. Elevation difference between Apr. 2018 and May.Black box area shows movement of tidal creek.  

3) 4년간 지형변화 - 곰소만 전체

곰소만 전체의 표고는 2011년과 2015년 모두 -3 ~ 3m 내에 분포하며, 주진천을 중심으로 만 안쪽의 갯벌이 바깥쪽 갯벌에 비해 평균적으로 2 m 이상 높은 표고 분포를 보였다[Fig. 8(a), (b)]. 남쪽 갯벌 중앙에 위치한 주진천을 기준으로 만 안쪽은 0 m 이상의 표고 분포를 보이며, 만 바깥쪽은 -3 ~ 3 m의 표고 분포를 보였다. 전체적인 표고 분포는 2011년과 2015년에 유사하게 나타 났다. 만 안쪽은 2011년에는 2.5 m 이상의 표고가 분포 하고, 2015년에는 약 3 m의 표고 분포를 보인다. 만 안쪽의 경우, 조간대 상부에서 중부까지는 경사도가 낮은 유사한 표고 분포를 보이다가 조간대 하부 끝에서 경사도가 증가하여 표고가 급격하게 낮아졌다. 반면 만 바깥 쪽은 조간대 상부에서 하부까지 표고가 완만하게 감소 하는 일정한 경사도를 가졌다. 경사도의 차이를 정량적 으로 분석하기 위하여 Fig. 1의 Line A ~ G과 같이 7개측선을 설정하여, 각 측선의 표고 변화를 분석하였다  [Fig. 9]. 만 바깥쪽의 측선인 Line A, B, C는 각각 1500, 2500, 4000 여 m의 길이를 가지며 조간대 상부에서 하부 까지 최대 4 m의 표고가 감소하였고, 완만한 경사를 이루며 지속적으로 표고가 감소하는 형태를 보였다[Fig.9(a)]. 반면 Line D, E, F, G는 각각 4400, 2400, 1000, 1700  여 m 의 길이에서 최대 3.1 m의 표고가 감소하여 통계적으로는 만 바깥쪽과 유사한 경사도를 보였으나, 그래 프의 형태를 보면, 조간대 상~중부에서는 표고가 거의 변화하지 않았다. 조간대 하부에서 급격하게 표고가 감소하며, 중~하부에서는 조류로의 영향으로 표고가 급격하게 변화하였다. 그로 인하여 만 안쪽의 측선들은 일정한 경사도를 가지고 있지 않다. 또한 높은 조류로 밀도의 영향으로 불연속적인 분포를 보인다[Fig. 9(b), (c)].

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Fig. 8. DEM generated from LIDAR and TanDEM-X data. (a) DEM from LIDAR at 2011, (b) DEM from TanDEM-X data at 2015, and (c) elevation difference between 2011 and 2015. 

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Fig. 9. Elevation of transect A to G. (a) Transects which located at outer bay from Jujin stream, (b), and (c) transects which located at inner bay. Location of each transect is showed at Fig. 1.

정량적인 지형변화를 분석하기 위하여 두 DEM 간의 차이를 계산하였다[Fig. 8(c)]. 2011년과 2015년 곰소 만의 표고 차이는 -1 ~ 1 m 사이에 분포한다. 만 바깥쪽은 대부분 -0.2 ~ 0.2 m 내의 변화폭을 보이며. 조류로와 조석사주 주변에서는 0.4 m 이상의 변화폭을 보였다. TanDEM-X의 RMSE가 0.2 m인 점을 고려하면, 만 바깥 쪽에서의 변화는 크지 않을 것으로 판단된다. 만 안쪽 에서는 전체적으로 표고가 상승하여 퇴적물이 퇴적되었음을 나타내었다. 주진천 바로 우측의 갯벌은 갯골 및조류로의 변화로 인해 급격하게 표고가 변하는 것을 관측하였다. 만 가장 안쪽은 평균적으로 약 0.4 m의 표고가 상승하였으며, 북쪽의 주조류로와 연결되는 중심부의 조류로 인근에서는 조류로 주변으로 0.8 m 이상의 표고가 증가하였다. 만 안쪽은 표고가 전체적으로 증가하 였고, 만 바깥쪽은 감소하는 경향이 관측되며, 전체적으로 조류로와 조석 사주에서의 변화가 크게 나타났다. 조석사주의 변화는 만 가장 바깥쪽의 입구에 위치한 셰니어 및 조석사주 부근에서 가장 높게 관측되며, 최대 0.8 m의 표고 변화를 보였다. 영상 통계 결과 연구지역 전체에서 평균 0.082 m의 표고가 상승한 것으로 나타났다.

4) 총 연구기간 동안의 지형변화

각 시기별 자료에서 공통된 지역인 KH, KM 지역의 시계열 지형변화를 분석하였다. 각 플랫폼 별 DEM의공 간 해 상 도 가 서 로 다 르 기 때 문 에 , 모 든 DEM은  TanDEM-X의 공간해상도인 5 m 로 resampling 하였다.먼저 KM 지역의 경우, 2011년, 2015년, 2019년 5월, 2019년 8월의 각 기간별 변화를 표현하였고, 2019년 8월과 2011년의 차이를 계산하여 전체 기간 동안의 표고 변화를 분석하였다[Fig. 10]. KM 지역에서 관측할 수 있는 가장 큰 변화는 셰니어의 이동이다. 연구기간 내에 셰니 어의 호 바깥쪽에서는 지속적으로 표고가 최소 1 m 이상 감소하고, 안쪽에서는 증가하는 경향을 보이며, 이는 셰니어가 육지방향으로 후퇴하였음을 의미한다. 각 시기별 셰니어의 후퇴 범위는 Fig. 10에 흰색 실선으로 표시하였다. 2011년에서 2015년 사이에는 약 70 m 후퇴하였고, 2019년 5월과 2015년 사이에는 약 50 m 후퇴하였다.2019년 8월과 5월 사이에는 셰니어 중심부에서는 이동이 없지만 호 양 끝 단에서 소폭 후퇴하여 최대 10 m 육지 쪽으로 이동하였다. 결과적으로 연구기간 전체인 2011년과 2019년 8월 사이에 약 120 m가 육지 쪽으로 후퇴하였다. 위 결과를 통하여, KM 지역의 셰니어는 연구 기간 내에 지속적으로 후퇴해왔으며, 2015년 이후보다 이전에 그 후퇴속도가 더 빠름을 알 수 있다. 그러나 셰니어 안쪽의 표고는 2011년과 2015년 사이 보다 2019년  5월과 2015년 사이에 증가폭이 더 크다. Lee et al.(1994)에서는 태풍이나 파랑에 의해 셰니어가 육지방향으로 이동하게 된다는 결과를 제시하였다. KM 지역은 위의 연구에 비해 만 입구에 가까이 위치하였으며 외해로부터 들어오는 파랑의 영향을 보다 강하게 받아 육지쪽으 로의 후퇴를 보인 것으로 판단된다. 표고의 증가는 호양쪽에서 서로 다르게 일어나는 경향을 보였다. 만 바깥쪽에 가까운 서쪽에 비해 동쪽에 더 표고가 가파르게 증가하는 경향을 보이며, 그에 따라 호의 모양도 지속 적으로 변화함을 알 수 있다. 셰니어 외곽에서는 해안  선을 따라서 동북 방향으로 표고가 소폭 감소함을 확인 하였다[Fig. 10(d)]. 2019년 5월과 2015년 사이의 변화 중해빈에 가까운 지역의 급격한 표고 증가는 무인항공기 자료의 오차로 인한 것으로 판단된다[Fig. 10(b)]. 연구 기간인 2011년부터 2019년 8월 사이에 KM 지역의 표고는 약 0.24 m 감소하였고, 퇴적물의 부피는 통계적으로약 360,000 m3 감소하였다.

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Fig. 10. Time series of elevation change at KM area. (a) Elevation difference between 2015 and 2011, (b) elevation difference between May 2019 and 2015, (c) elevation difference between Aug.2019 and May 2019, and (d) elevation difference between Aug. 2019 and 2011. Retreat of Chenier is expressed by white line.

KH 지역은 연구기간 내에 규칙적인 지형의 변화는 확인되지 않지만, 조류로의 변화가 관측되었다. 주된 변화는 표고 0 m 이상의 조간대 중상부에서 나타나며, Fig.11(a)에 검은색 상자로 표기하였다. 2015년과 2011년 사이에는 조류로가 있는 지역의 표고가 상승하여 조류로가 소실되었고, 그 후 2018년 4월과 2015년 사이에는 표고가 하강하여 다시 조류로가 생성되었다. 결과적으로 2019년 5월에는 최대 폭 5 ~ 10 m의 조류로가 분포하게 되었다. 지형은 연구기간 내에 KH 지역 전체에 걸쳐 소폭 상승하였고, 영상 하단 조간대 상부 근처에서 표고가 급격하게 상승한 것으로 관측되었다. 2011년부터  2019년 5월까지 KH 전체지역에서 통계적으로 약 0.16 m의 고도가 상승하였고, 약 230,000 m3 의 퇴적물이 퇴적되었다. 다만 2011년과 2019년 5월 사이에 표고가 급격하게 상승한 조간대 상부 지역은 무인항공기 자료의 접합과정에서 발생한 오류일 가능성이 있어, 실제 퇴적 물의 퇴적량은 그보다 적을 것으로 판단된다[Fig. 11(d)].조간대 상부를 제외하면, KH 중심부를 따라 조간대 상부에서 하부까지 약 0.3 m의 표고 상승을 보였다.

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Fig. 11. Time series of elevation change at KH area. (a) Elevation difference between 2015 and 2011, (b) elevation difference between Apr. 2018 and 2015, (c) elevation difference between May 2019 and Apr. 2018, and (d) elevation difference between May 2019 and 2011. Black box shows movement of tidal creek. 

4. 토의 및 결론

이 연구에서는 다중 플랫폼에 기반하여 획득한 시계열 DEM을 활용하여 곰소만 갯벌의 정밀지형변화를 연구하였다. LIDAR, TanDEM-X, 무인항공기 자료가 사용되었으며, 2011년, 2015년, 2018년 4월, 2019년 5월, 2019년 8월의 곰소만 갯벌의 지형을 비교하였다. 무인항 공기 기반 DEM을 활용하여 분석한 2019년 5월과 8월사이에 KM 지역의 표고는 평균 0.30 m 감소하였으며, 셰니어의 표고가 최대 0.7 m 감소하였다. 2018년 4월과 2019년 5월 사이에는 KH 지역의 표고가 평균 0.07 m 상승하였고, 조류로의 유동을 관측하였다. 일반적으로 무인항공기 기반 DEM의 정확도는 수 cm 수준의 오차를 가진다고 연구되어왔으나(Choi and Lee, 2016), 본 연구 에서는 그보다 낮은 정확도인 0.29 m의 RMSE를 보였다.이 연구에서 정확도가 낮게 평가된 주된 원인으로는 크게 사용자에 의한 오차와 영상접합 과정의 오차가 있다.사용자에 의한 오차는 RTK-GPS를 이용하여 측량을 수행할 때 발생하는 오차로, 갯벌의 특성상 단단한 지지 대가 없이 측량을 수행하는 만큼 필연적으로 오차가 발생한다. 영상접합 과정의 오차는 곰소만의 표층 환경과 관련이 있다. 곰소만 표층, 특히 만 바깥쪽의 갯벌은 경사도가 완만하여 잔존수가 다량 분포하며, 넓은 연구지 역의 특성으로 sun glint가 발생한다. 그로 인해 DEM과정사영상을 만드는 과정에서 필요한 영상의 극점을 찾는데 문제가 발생하여, 정상적인 표고 값을 표출하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 잔존수와  sun glint의 영향을 최소화할 수 있는 방법이 필요하다.  추후 연구에서는 무인항공기에 추가적인 장비의 부착 이나 개별 영상의 후처리 등을 통하여, 갯벌 환경 요인에 의한 영향을 최소화한 지형 변화 연구가 필요하다.  그러나 이러한 오차에도 불구하고 무인항공기를 활용한 갯벌 연구는 갯벌의 낮은 접근성을 해결하고, 높은 시공간해상도를 제공할 수 있기 때문에 지속적으로 연구할 필요가 있다.

LIDAR와 TanDEM-X 기반 DEM을 통해 분석한 2011년에서 2015년 사이에는 전체 표고가 평균 0.082 m  상승하였다. 주로 만 안쪽의 지형이 상승하였으며, 만바깥쪽은 오차범위 내의 변화를 보였다. KM 지역은 총연구 기간인 2011년에서 2019년 8월 사이에 평균 0.24 m 의 표고가 감소하였고, KH 지역은 2011년에서 2019년 5월 사이에 평균 0.16 m의 표고가 상승한 것으로 나타 났다. KM 지역과 KH 지역은 모두 주진천을 기준으로만 바깥쪽에 위치한 지역이다. 기존의 연구결과는 새만금 방조제 건설 이후 곰소만 내부 조류의 흐름이 변화 하여, 만 안쪽으로는 퇴적물이 퇴적되고, 만 바깥쪽은 침식되는 경향을 보인다(Lee, 2010; Lee et al., 2015). 그러나 이 연구에서는 KM 지역의 표고는 감소하였으나, KH 지역의 표고는 소폭 증가하였다. 이는 KM 지역의 경우 외해의 영향을 크게 받지만, KH 지역의 경우 근처의 소하천인 주진천으로부터 퇴적물을 일부 공급 받기 때문인 것으로 보여진다(Lee, 2010).

변화의 장기적인 추세나 소축척 단위의 변화들에 대해서만 분석이 가능하였던 기존의 원격탐사 연구를 다중 원격탐사 플랫폼을 활용하여 수행한 갯벌의 지형변화 연구를 통해 단기간의 대축척 단위의 변화를 관측할수 있게 되었다. 추가적인 연구를 통하여 이러한 대축척 단위의 지형들에 대해서 여러 시간 간격으로 정밀한 변화를 관측할 수 있다면, 갯벌의 생태나 지형변화의 메커니즘을 연구하는데 있어서 도움이 될 것으로 기대된다.

사사

이 연구는 해양수산부 연구개발사업인 “소규모 갯벌 수로를 이용한 패류 치패자원 확보기술 연구” 사업의 지원을 받아 수행되었습니다. 아울러 LIDAR 자료를 제공해주신 국립해양조사원과 TanDEM-X 자료를 제공 해주신 부경대학교 이승국 교수님께 감사의 말씀 드립니다.  

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