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Observation of Ground Subsidence in Bangkok, Thailand Using PSInSAR Technique

PSInSAR 기법을 이용한 태국 방콕 지반침하 관측

  • Received : 2021.12.10
  • Accepted : 2021.12.21
  • Published : 2021.12.31

Abstract

In Bangkok, Thailand, there is an increasing concern for ground subsidence with the rapid urbanization. Given the presence of flood vulnerability due to the flat low-lying topography and proximity to the river delta, it is particularly significant to monitor deformation that can potentially augment flood hazards. In this paper, we have applied persistent scatterer interferometric synthetic aperture radar (PSInSAR) technique to investigate subsidence in Bangkok with the use of Sentinel-1 acquisitions spanning from June 2018 to October 2021. The vertical displacement velocity obtained from both ascending and descending orbits revealed regional-scale subsidence at rates up to 30 mm/yr. In addition, ongoing subsidence was observed in the suburb areas with the localized vertical subsidence exceeding 80 mm. The areas are primarily industrial and agricultural sectors, thus, the ground subsidence detected is probably caused by groundwater withdrawal. However, further work is needed to diagnose the trends of aquifer resources.

태국 방콕에서는 급격한 도시화에 따른 지반침하 현상이 사회적 문제로 제기되고 있다. 낮고 평평한 지형 및 삼각주 인접성으로 인해 방콕 지역은 홍수에 취약하며, 이에, 홍수 위험을 증대시킬 수 있는 지반침하에 대한 모니터링은 중요한 의미를 지닌다. 본 논문에서는 2018년 6월부터 2021년 10월까지 수집된 Sentinel-1 위성자료에 PSInSAR 기법을 적용하여 방콕 지역의 지반침하 분석을 수행하였다. 상향 및 하향 궤도에서 획득된 자료를 통해 산출된 수직 변위 결과에 의하면, 방콕 지역에서는 30 mm/yr에 이르는 국지적인 지반침하 현상을 나타내었으며, 80 mm에 이르는 지속적인 침하 현상이 교외 지역에서 관측되었다. 교외 지역에서는 공업 및 농업활동이 주로 이루어지며, 이에, 관측된 변위는 지하수위 저하에 의한 것으로 여겨진다. 향후 연구에서는 대수층의 지하수 변화 양상에 대한 분석이 필요할 것으로 보여진다.

Keywords

1. 서론

도심지 개발에 따른 과도한 지하수 사용으로 인해 동남아시아 국가의 지반침하 현상은 범국가적 위협으로 자리매김하고 있으며, 홍수 취약성 증대, 사회기반시설물 손상 등의 피해로 이어지고 있다(van der Horst et al., 2018). 태국의 수도인 방콕에서는 1970년대 말 수준점을 설치하여 도심지 지반침하 관측을 수행하였으며, 2000년까지 최대 950 mm에 이르는 지반침하가 보고되었다(Phien-wej et al., 2006). 한편, 방콕은 연약 점토지반 위에 형성된 낮고 평평한 삼각주 지형으로 인해 홍수의 위협이 지속적으로 제기되며, 이에, 도심지 지표변위 관측은 방콕의 홍수 위험성 평가를 위하여 중요한 기초자료로 활용될 수 있다.

SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성자료를 활용한 DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법은 광역적 범위에서 발생하는 지표변위를 높은 공간해상도로 관측할 수 있어, 기존 관측 기법인 GPS 측량, 수준 측량에 비하여 비용효율적인 지반침하 관측 방법으로 알려져 있다(Kim et al., 2005). 특히, 다중시기 SAR 위성자료를 활용한 시계열 분석을 통해 대기성분, 지형고도 등에 의한 오차를 최소화할 수 있으며, mm의 정밀도로 미세 변위를 관측할 수 있다(Xue et al., 2020). 이중, PSInSAR (Persistent Scatterer InSAR) 기법은 SAR 영상 내 안정된 신호를 제공하는 고정산란체(Persistent Scatterer)를 이용하여 수 mm/yr의 정밀도로 변위 탐지를 수행할 수 있으며, 고정산란체는 건물, 교량 등의 구조물에서 주로 관측되기 때문에 도심지 지반침하 관측에 널리 활용되고 있다(Ng et al., 2012; Duffy et al., 2020).

본 연구에서는 방콕 지역을 촬영한 다중시기 Sentinel-1 위성자료를 이용하여 시계열 지표변위 분석을 수행하였으며, PSInSAR 기법을 적용하였다. 분석에 활용된 Sentinel-1 위성은 동일 궤도 상에서 두 기가 운용되어 상향(ascending) 및 하향(descending) 궤도의 자료 획득이 가능하며, 이러한 다중 궤도의 위성자료를 활용할 경우, 단일 궤도에서의 LOS (Line Of Sight) 방향 지표변위 관측 한계를 극복하여 수직 및 수평 방향의 지표변위를 측정할 수 있다(Pepe and Calò, 2017; Fiaschi et al., 2019). 이에, 본 연구에서는 상향 및 하향 궤도의 Sentinel-1 위성자료에 각각 PSInSAR 기법을 적용하여 LOS 방향의 지표변위를 관측하고, 이를 활용하여 수평 및 수직 방향 변위를 산출하였다. 또한, 관측된 결과를 통해 방콕 지역의 수직 방향 지표변위에 대한 변화 양상을 살펴보았다.

2. 연구 지역 및 자료 처리

태국의 중앙부에 위치한 방콕은 인구 약 800만 명이 거주하는 대도시로, 1,568.7 km2 의 면적을 가진다. Fig. 1은 연구 지역인 태국 방콕의 SRTM DEM 자료 및 Landsat-8 영상으로, 낮고 평평한 지형을 가지며, 타이 만과 접하고 있는 짜오 브라야(Chao Phraya) 강 삼각주에 위치하고 있다. 더불어, 50개의 구역(district)을 가지며, 역사 보존 구역, 관공서, 학교 및 상업 구역이 위치한 구도심지 (inner city), 상업 및 주거 지역인 신도심지(urban fringe), 그리고 공업 및 농업 활동이 이루어지는 외곽(suburb)지역으로 구분된다.

방콕 지역의 지반침하 관측을 위하여 다중시기 Sentinel-1 위성자료를 활용하였으며, 2018년 6월부터 2021년 10월까지 상향 및 하향 궤도의 자료를 수집하였다. 각 궤도의 위성자료에 대한 촬영 범위는 Fig. 1과 같으며, 보라색 및 청색 사각형으로 표시된 지역이 각각 상향 및 하향 궤도의 위성자료에 대한 촬영 범위이다. 수집된 SAR 위성자료의 특징은 Table 1과 같으며, Path 172 궤도에서 수집된 상향 궤도 자료 90개와 Path 62 궤도에서 수집된 하향 궤도 자료 87개의 Sentinel-1 위성자료를 사용하였다.

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Fig. 1. Geographical location of the study area (a) and the map of Bangkok, Thailand (b). The distribution of inner, urban fringe, and suburb areas is presented in (c). The footprints of the selected Sentinel-1 master scenes for both ascending (A172) and descending (D062) tracks are highlighted on violet and blue box, respectively. The topography in (a) is from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM by NASA, and the base image in (b) is from Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) datasets by USGS.

Table 1. Description of Sentinel-1 datasets used in this study

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방콕 지역의 지반침하 관측을 위해 본 연구에서는 PSInSAR 기법을 적용하였으며, 상용프로그램 SARscape를 이용하여 처리하였다. 수집된 Sentinel-1 위성자료에 대하여 수직기선거리 및 자료 획득 시간을 고려해 2020년 2월 12일과 2020년 4월 10일에 촬영된 영상을 상향 및 하향 궤도 자료의 주영상으로 선정하여 간섭도(interferogram)를 생성하였으며, SRTM 3 arc-sec 자료를 활용하여 지형 고도에 의한 성분을 제거하였다. 선정된 주영상을 기준으로 나타낸 수직기선거리 및 자료 획득 시간의 분포는 Fig. 2와 같다.

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Fig. 2. Baseline plots for (a) ascending track 172 (master : 12 February 2020) and (b) descending track 62 (master : 10 April 2020). The yellow dot indicates the respective master image, and black solid lines connect interferometric pairs with the remaining slave images highlighted in green.

초기 간섭도에서 고정산란체 후보군(Persistent Scatterer Candidate) 선정을 위하여 진폭분산지수(Amplitude Diversion Index)에 임계치를 적용하였으며, 0.4보다 작은 값을 가지는 화소들을 고정산란체 후보군으로 선정하였다(Ferretti et al., 2001). 선정된 고정산란체 후보군에 대하여 지형 고도 오차 및 변위속도 성분을 산출 및 제거한 후, 시간 상의 고주파 필터 및 공간 상의 저주파 필터를 적용하여 대기에 의한 위상 성분을 제거하였다. 최종적으로, 0.6보다 높은 긴밀도(coherence)를 가진 화소를 고정산란체로 선정하였다. 이러한 과정을 각 궤도에서의 Sentinel-1 위성자료에 대하여 동일하게 적용한 후, 수평 및 수직 방향으로 성분 분해를 수행하였다.

3. 실험 결과 분석

수집된 Sentinel-1 위성자료에 대한 시계열 분석을 통해 관측된 방콕 지역의 LOS 방향 평균 변위 속도는 Fig. 3과 같다. 관측된 고정산란체는 상향 궤도에서 300,781개, 하향 궤도에서 260,312개로, 각각 191.74 및 165.94 point/km2의 밀도를 가진다. Fig. 3에서 확인할 수 있듯이, 전체 적으로 뚜렷한 지반침하는 관측되지 않았으나, 국지적 으로는 -30 mm/yr에 이르는 변위가 발생하였다. 특히, 외곽지역에서 비교적 높은 변위속도가 나타나는 것을 확인하였으며, 방콕의 주요 공업단지가 위치한 랏 크라 방(Lad Krabang) 구역에서 국지적으로 높은 변위속도가 관측되었다. 반면, 구도심지 및 신도심지에서는 비교적 작은 변위속도를 나타내었다.

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Fig. 3. Average LOS deformation velocity maps obtained from (a) ascending and (b) descending passes (left). The local subsidence measurements in Lad Krabang district have been enlarged (right).

상향 및 하향 궤도의 Sentinel-1 위성자료에 대한 LOS 방향의 지표변위 관측 결과에 대하여 성분 분해를 통해 수평 및 수직 방향 변위를 산출하였으며, Fig. 4는 방콕 지역의 수직 방향 변위 속도 및 4개의 지점에 대한 시계열 변위량 산출 결과이다. 방콕 지역에서는 뚜렷한 융기 (uplift) 현상이 관측되지 않았으며, 교외 지역을 중심으로 국지적인 침하(subsidence) 현상이 관측되었다. 특히, 4개의 지점에 대하여 시계열 변위를 분석한 결과, 관측기간 내에 지속적인 침하 현상이 관측되었으며, 80 mm에 이르는 누적변위량이 발생함을 확인하였다.

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Fig. 4. Vertical deformation velocity map from the period of June 2018 to October 2021 (left) and time-series plots for ground points labeled as P1 to P4 (right). The positive values indicate the ground uplift, whereas the negative values correspond to the subsidence movement in the vertical direction.

Fig. 5는 구도심지, 신도심지, 교외 지역의 수직 방향 변위 산출 결과에 대한 박스 플롯으로, 세 지역 모두 융기 현상에 비해 침하 현상이 우세한 것을 확인할 수 있다. 관측된 고정산란체는 구도심지, 신도심지, 교외 지역에서 각각 39,381개, 70,151개, 21,274개로, 174.69, 107.38, 30.84 point/km2의 밀도를 가진다. 구도심지는 가장 높은 고정산란체 밀도를 가지는 지역으로, 0에 근접한 변 위속도 분포를 나타내며, 최대 변위속도는 다른 지역에 비하여 상대적으로 작은 값을 가진다. 반면, 교외 지역은 농업 지대를 포함하고 있어 작은 고정산란체 밀도를 가지며, 상대적으로 불안정한 지역임을 확인할 수 있다. 교외 지역은 공업 및 농업 활동이 이루어지며, 이에, 지하수 사용으로 인해 변위가 발생한 것으로 여겨진다(Aobpaet et al., 2013).

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Fig. 5. Boxplots of vertical velocity values for the main areas in Bangkok. The boxes delineate the 1st and 3rd quartiles, andthevertical linesextendupto1.5times theinterquartile range (IQR). The green triangle and yellow line indicate the mean and median value, respectively.

4. 결론

본 연구에서는 2018년 6월부터 2021년 10월까지 획득한 Sentinel-1 위성자료를 이용하여 PSInSAR 기법을 활용한 지반침하 분석을 수행하였다. 그 결과, 방콕 지역에서 뚜렷한 지반침하 현상을 보이지는 않았으나, 교외 지역에서 30 mm/yr에 이르는 국지적인 지반침하 현상이 관측되었다. 또한, 상향 및 하향 궤도에서 획득한 Sentinel-1 위성자료를 활용하여 수평 및 수직 방향 변위를 산출하였으며, 관측된 수직 방향 변위에 대한 시계열 분석을 수행하였다. 그 결과, 방콕 지역에서는 뚜렷한 융기 현상이 관측되지 않았으나, 교외 지역을 중심으로 지속적인 침하 현상이 관측되었다. 국지적인 침하 현상이 관측된 교외 지역은 공업단지 및 농업 지대를 포함하며, 이에, 관측된 변위는 지하수 사용으로 인해 발생한 것으로 여겨진다. 이러한 방콕 지역 지반침하 현상의 시공간적 분포 특성 파악은 향후 방콕 지역의 홍수 위험성 평가를 위한 참고자료로 활용될 것으로 기대되며, 이를 위해 지하수위 변화와의 상관성 분석 등 PSInSAR 관측 결과에 대한 보완 및 검증을 수행할 필요성이 있다.

사사

본 논문은 환경부의 물관리연구사업(79620)의 지원을 받아 연구되었습니다.

References

  1. Aobpaet, A., M.C. Cuenca, A. Hooper, and I. Trisirisata yawong, 2013. InSAR time-series analysis of land subsidence in Bangkok, Thailand, International Journal of Remote Sensing, 34(8): 2969-2982. https://doi.org/10.1080/01431161.2012.756596
  2. Duffy, C.E., A. Braun, and V. Hochschild, 2020. Surface subsidence in urbanized coastal areas: PSI methods based on Sentinel-1 for Ho Chi Minh City, Remote Sensing, 12(24): 4130-4149. https://doi.org/10.3390/rs12244130
  3. Ferretti, A., C. Prati, and F. Rocca, 2001. Permanent scatterers in SAR interferometry, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 39(1): 8-20. https://doi.org/10.1109/36.898661
  4. Fiaschi, S., E.P. Holohan, M. Sheehy, and M. Floris, 2019. PS-InSAR analysis of Sentinel-1 data for detecting ground motion in temperate oceanic climate zones: A case study in the Republic of Ireland, Remote Sensing, 11(3): 348-377. https://doi.org/10.3390/rs11030348
  5. Kim, S.-W., C.-O. Kim, J.-S. Won, and J.W. Kim, 2005. Measurement of Ground Subsidence in Mokpo Area from Radar Interferometry, Economic and Environmental Geology, 38(4): 381-394 (in Korean with English abstract).
  6. Ng, A.H.M., L. Ge, X. Li, H.Z. Abidin, H. Andreas, and K. Zhang, 2012. Mapping land subsidence in Jakarta, Indonesia using persistent scatterer interferometry (PSI) technique with ALOS PALSAR, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 18: 232-242. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.01.018
  7. Pepe, A. and F. Calo, 2017. A review of interferometric synthetic aperture RADAR (InSAR) multi-track approaches for the retrieval of earth's surface displacements, Applied Sciences, 7(12): 1264-1302. https://doi.org/10.3390/app7121264
  8. Phien-wej, N., P.H. Giao, and P. Nutalaya, 2006. Land subsidence in Bangkok, Thailand, Engineering Geology, 82(4): 187-201. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2005.10.004
  9. van der Horst, T., M.M. Rutten, N.C. van de Giesen, and R.F. Hanssen, 2018. Monitoring land subsidence in Yangon, Myanmar using Sentinel-1 persistent scatterer interferometry and assessment of driving mechanisms, Remote Sensing of Environment, 217: 101-110. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.08.004
  10. Xue, F., X. Lv, F. Dou, and Y. Yun, 2020. A review of time-series interferometric SAR techniques: A tutorial for surface deformation analysis, IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 8(1): 22-42. https://doi.org/10.1109/mgrs.2019.2956165