Urban Subsidence Monitoring in Ulsan City Using GACOS Based Tropospheric Delay Corrected Time-series SBAS-InSAR Technique

GACOS 모델 대기 위상 지연 보정을 활용한 SBAS-InSAR 기술 기반 울산광역시 지반 침하 탐지

Abstract

This study aims to investigate and monitor the ground subsidence in Ulsan city, South Korea using time-series Small Baseline Subset (SBAS)-InSAR analysis. We used 79 Sentinel-1 SAR scenes and 385 interferograms to estimate the ground displacements at Ulsan city from May 2015 and December 2021. Two subsiding regions Buk-gu and Nam-gu Samsan-dong were found with the subsidence rate of 3.44 cm/year and 1.68 cm/year. In addition, we evaluated the possibility of removing the effect of atmospheric (tropospheric delay) phase in unwrapped phase using the Zenith Total Delay (ZTD) maps from Generic Atmospheric Correction Online Service (GACOS).We found that the difference between the SBAS-InSAR ground displacements before and after GACOS ZTD correction is less than 1 mm/year in this study.

본 연구는 시계열 Small Baseline Subset (SBAS)-InSAR 기법을 이용하여 울산시의 지반 침하를 조사하였으며, 79개의 Sentinel-1 SAR 영상과 385개의 간섭도 영상(interferogram)을 사용하여 2015년 5월부터 2021년 12월 울산광역시의 지상 변위(surface displacement)를 추정하였다. 지반 침하율은 북구와 남구 삼산동 2지역에서 연 3.44 cm, 1.68 cm로 계측되었다. 또한 Generic Atmospheric Correction Online Service (GACOS)로 생성한 Zenith Total Delay (ZTD) 지도를 활용하여 unwrapping된 간섭도 위상에서 대기 지연(tropospheric delay)의 영향을 제거할 수 있는 가능성을 평가하였으며, GACOS ZTD 보정 전후의 SBAS-InSAR 지상 변위 측정의 차이가 연 1 mm 미만임을 발견하였다.

1. 서론

지반 침하는 지표면의 하향 이동을 의미하며, 전 세계적으로 발생하는 광범위한 환경 문제들 중 하나이다(Abidin et al., 2001; Chaussard et al., 2013; Chen et al., 2016b). 침하 현상이 지속적으로 발생하면서 시간에 따라 가속화되면 균열, 도로 손상을 포함한 기반시설의 피해를 초래할 수 있다(Du et al., 2018; Galloway and Burbey, 2011). 침하는 주로 지각 운동, 토양의 압밀(consolidation of soil), 퇴적물 압축과 같은 지질학적 요인에 의해 유발된다 (Bürgmann et al., 2000; Huang et al., 2016; Krishnan et al., 2017). 또한, 지하수와 가스를 포함한 지하 천연자원의 광범위한 추출 등의 인위적인 요인도 지반 침하를 야기할 수 있다(Chaussard et al., 2013; Chen et al., 2007; Galloway and Burbey, 2011). 최근에는 도시 지역의 침하를 유발하는 인공 구조물 건축으로 인해 자연 퇴적물의 압축이 가속화되고 있다(Solari et al., 2016). 따라서 인도네시아의 자카르타(Chaussard et al., 2013), 중국의 베이징(Chen et al., 2016a), 멕시코 중부(Sowter et al., 2016), 필리핀의 마닐라(Raucoules et al., 2013), 미국 버지니아 주의 Hampton roads (Bekaert et al., 2017)와 같은 전 세계의 도심지 침하 현상에 대한 연구들이 진행되어 왔다.

Global Positioning System (GPS) (Abidin et al., 2001)와 Levelling (Abidin et al., 2001; Jiang and Lin, 2010)을 사용하는 기존의 지상 기반 침하 모니터링 기법은 특정 지점으로 제한되며 침하의 광역적인 공간 지도를 제공할 수 없다. 그리고 이러한 기술은 인력의 장시간 동원이 필요한 현장 작업을 요구하며, 조사 지점이 제한적일 수 밖에 없다는 단점이 있다(Abidin et al., 2001). 인공위성 레이더를 활용한 InSAR 기술은 지상 변위를 감지하고 장기간 관측하는 데 유용하게 사용된다(Bamler and Hartl, 1998; Hooper et al., 2004; Tomás and Li, 2017). 특히, 레이더 영상의 차분 간섭을 이용한Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR) 기법은 넓은 공간 범위로 지표면 변위를 제공하는데 특화된 기술이다(Bamler and Hartl, 1998; Bürgmann et al., 2000). 시계열 InSAR 기법은 최소한의 산란 특성 변화를 가진 지점들에 대해 밀리미터 단위의 정확도로 지상 변위 정보를 제공한다. Persistent Scatterers InSAR (PSI) and Small Baseline Subset (SBAS) 접근 방식은 다중 시계열(multitemporal) InSAR 처리 방식으로 널리 적용되었다(Bürgmann et al., 2000; Hooper, 2008; Hooper et al., 2007). 시계열 InSAR 기법은 지형, 궤도 오류와 대기 지연과 같은 위상 오차 요인으로 인해 한계가 있으며(Ferretti et al., 2001; Zebker and Villasenor, 1992) 이러한 요인들 중, 대기 지연을 위상 오차로 정량화하는 것은 어려운 문제이다(Bürgmann et al., 2000). InSAR에서 대기 위상 지연 효과를 제거하기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) (Li et al., 2009), 수치 기상 모델(Jolivet et al., 2014), Medium Resolution Imaging Spectroradiometer (MERIS)와 GPS로부터 유도된 대기 측량(Onn and Zebker, 2006)과 같은 외부 대기 데이터셋과 모델을 사용하였다. 최근에는 InSAR 분석 결과로부터 대기 위상 지연 효과를 제거하기 위해 복합 기상모델과 Generic Atmospheric Correction Online Service (GACOS)의 GPS 측정 기반 대기 지연 분석 알고리즘이 도입되었다(Yu et al., 2018).

본 연구에서는 시계열 간섭 기법을 이용하여 울산광역시의 도시 지반 침하를 조사하고 감시하는 것을 주요 목적으로 하며, Sentinel-1 C-band SAR 데이터를 사용하였다. 또한 GACOS Zenith Total Delay (ZTD) 맵을 사용하여 대기 위상 지연 보정 간섭기법을 적용하고 시계열 변위에서의 보정을 평가하였다.

2. 연구 지역

울산광역시는 한반도의 동남쪽 태화강변에 위치하여 (Fig. 1) 급속한 도시화를 통한 공업 발전 지구를 포함한 한국의 주요 도시들 중 하나이다. 울산의 지질학적 형성은 경상 분지의 백악기(cretaceous) 강 지층의 퇴적암류 (역암, 사암)로 이루어져 있고(Jeon et al., 2018; Park and Yoon, 1968), 점토 광물로 광범위한 변형이 발생하였다.

Fig. 1. Study area map showing Ulsan city in Korea (green polygon shows the Sentinel-1 SAR acquisition coverage).

울산 지역의 수리지질학적 지도는 Fig. 2와 같다. Fig. 2에 나타난 바와 같이, 연구 지역의 제4기 충적층(alluvium)은 압밀되지 않은 퇴적물(unconsolidated sediments)로 구성되어 있다. 구조적 하중에 의해 유도된 점토 토양의 압밀로 인해 충적층이 지반 침하의 가능성을 지니고 있다(Jo et al., 2011). 또한 지하수 추출 및 급속한 인프라 개발과 같은 인위적인 원인에 의해 지반 침하가 가속화될 수 있다.

Fig. 2. Ulsan city, Korea showing (a) Land use / Land cover (Source: ©Mapbox ©OpenStreetMap) and (b) Hydrogeologic map from Integrated Ground Water Information Service (GIMS, Korea).

3. 연구 방법

1) Sentinel-1 SAR 영상 자료

본 연구에서는 Alaska Satellite Facility (ASF)에서 획득한 79개의 C-band Sentinel-1 SAR 영상을 사용했다. 본 연구에서 사용한 SAR Single-Look Complex (SLC) 자료는 2015년 5월부터 2021년 12월까지 하강 모드에서 획득되었다. Fig. 1은 SLC 영상 적용 범위를 나타내며, Sentinel-1 SAR 영상 특성은 Table 1에 설명되어 있다. 우리는 지형 정보에 의한 간섭 위상을 제거하기 위해 간섭도 처리를 위한 Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) Digital Elevation Model (DEM)을 획득하였다.

Table 1. Properties of Sentinel-1 SAR datasets used in this study

본 연구에서 사용된 시계열 InSAR 처리는 Fig. 3과 같이 3단계로 분류할 수 있다. Sentinel-1 SAR 영상과 보조 자료를 획득한 후, 기준 시점에 대하여 상호 정합된 SLC 영상들을 InSAR Scientific Computing Environment (ISCE) 소프트웨어를 이용하여 생성했다(기준일자: 2015.05.25) (Agram et al., 2013; Fattahi et al., 2017). 다음으로, 시계열 InSAR 처리를 위한 385개의 간섭도로 구성된 차분 간섭 영상을 생성하였다. 간섭도 쌍은 짧은 기준선과 시간 순서에 따라 선택되었다(n=5 scenes). Fig. 4는 선택한 간섭도에 대한 SAR 영상 데이터 목록과 수직 기선거리를 나타낸다.

Fig. 3. Time-series InSAR processing flow used in this study.

Fig. 4. Sequential SBAS interferogram pairs network.

ø_int = ø_defo + ø_topo + ø_orb + ø_ref + ø_aps + ø_noise       (1)

이후 식(1)에 표현된 지형, 궤도 및 지구 곡률로 인한 위상 오차를 보정한 차분 간섭 영상을 생성한다. 높은 공간 해상도 변위 지도를 획득하기 위해 multi-looking 처리를 생략하고 single-look 간섭 영상을 생성하였다.

이후, Stanford Method for Persistent Scatterers (StaMPS) 프로그램을 사용하여 다중 시간 순차 SBAS-InSAR 분석을 수행하였다(Hooper, 2008; Hooper et al., 2004; Hooper, 2005). StaMPS-SBAS 방법은 우선 시간에 따른 산란 특성 변화가 작은 물체를 식별한다. 또한, 시간에 따른 긴밀도 변화를 추정하여 선택된 산란체들을 선별한다. 그 다음, 3D-SNAPHU를 사용하여 긴밀도가 높은 산란체로부터 unwrapping한 위상을 추출하였다(Chen and Zebker, 2002; Hooper and Zebker, 2007). 마지막으로, 공간적인 평균 변위 거동 양상과 시계열 변위를 시계열 영상 간섭도의 unwrapping된 위상에서 산정하였다. 수식 (1)에 따르면, 대기에 의한 위상 지연 효과는 unwrapping된 위상에서 제거되어야 한다.

2) GACOS를 활용한 대기 위상 보정

본 연구에서 사용된 시계열 SAR SLC 영상은 영상 취득 시간이 서로 다르기 때문에, 상이한 대기 조건을 가진다(i.e., water vapour). 따라서, SBAS-InSAR 기법에서 도출된 시계열 변위의 정확도는 대기 위상, 주로 대류권 수증기의 공간-시간적 변화의 의해 영향을 받는다.

Yu et al. (2018)은 결합된 ECMWF 기상 모델과 GPS 측정 자료를 도입하여 ZTD 지도를 생성했다. 해당 연구에서는 Iterative TroposphericDecomposition (ITD) 모델을 사용하여 대류권 성층화(stratification)와 난류를 분리하기 위해 높은 공간 해상도 ECMWF 모델과 GPS 추정치를 통합하였다(Yu et al., 2018). 본 연구에서는 GACOS (http://www.gacos.net/index.html)에서 ZTD자료를 획득하고 간섭도 쌍에 대한 개별 대기 지연 위상지도를 계산하였다. 그 후, ZTD InSAR 지연 위상은 unwrapping된 위상에서 제거되었다. Fig. 5는 기준 영상의 취득일인 2015년 5월 25일에 대한 GACOS의 ZTD맵을 보여준다.

Fig. 5. GACOS ZTD map at 2015.05.25, UTC 21:14. The unit is in centimetre.

4. 연구 결과 및 토의

Fig. 6은 시계열 순차적 SBAS-InSAR 분석을 사용한 79개의 Sentinel-1 SAR 영상의 추정 평균 Line-of-Sight (LOS) 속도를 cm/year 단위에서 보여준다. 양의 지표 변위(상승)는 파란색으로 표시되었고, 음의 지표 변위(하강)는 빨간색으로 표시되었다. 본 연구에서는 울산광역시 일대에 대하여 두 개의 주요 침하 지역을 확인했으며, 이외의 지역에서 큰 상승은 발견되지 않았다(Site A and B in Fig. 6). 두 지역 모두 주거 및 산업 인프라도 덮여있는 도시지역으로 북구(Site A) 와 남구 삼산동(Site B)은 LOS 방향을 따라 각각 2.66 cm/year, 1.3 cm/year의 침하율을 보였다. 지표 변위를 관측한 산란체들은 5 m × 20 m(range × azimuth)의 전체 해상도에서 추정한 50 m × 50 m 지상 해상도 안에서의 지표 변위를 나타낸다는 점에 주목할 때, 본 연구에서 확인된 지반 침하 지역은 수리 지질도에서 발견된 압밀되지 않은 퇴적물의 지역과 일치하였다. 따라서, 본 연구에서 추정한 침하는 압축에 취약한 지반 특성을 고려할 경우, 인간과 산업 기반 시설 하중 때문에 점토 토양의 압밀에 의한 것으로 추정된다. 또한, 시가지의 확장에 따라 발생한, 지하수의 추출(withdrawal) 또한 이 지역들의 지반 침하를 가속화시킬 수 있다.

Fig. 6. Subsidence map in Ulsan city using time-series InSAR technique.

Fig. 7은 북구(Site A)와 남구 삼산동(Site B)의 GACOS ZTD 페이즈로 보정된 상세한 평균 LOS 속도 지도를 보여준다. Fig. 8은 Site A (36.56 N 129.36E)와 Site B (35.54N 129.36E)로부터의 시계열 지표변위를 나타낸다. Fig. 8에서 회색 사각형 마크는 보정되지 않은 지상 변위를 나타내고 흰색 원형 마크는 GACOS ZTD 보정 지상 변위를 나타낸다. ZTD 비보정 및 보정 지상 변위는 모두 유사한 침하 패턴을 보이지만 여기에 적용되는 ZTD 보정효과는 크지 않다.

Fig. 7. GACOS based Zenith Tropospheric Delay (ZTD) corrected subsidence maps.

Fig. 8. Temporal profile of subsidence at Site A and B showing LOS and vertical displacements.

\(\begin{aligned}d_{\text {vertical }}=\frac{d_{\text {los }}}{\cos \theta_{\text {inc }}}\\\end{aligned}\)       (2)

Fig. 8에서, LOS 변위를 입사각을 이용하여 수직 변위로 식(2)를 활용하여 변환하였으며 d_vertical은 수직 변위, d_los는 LOS 방향에 따른 변위, 그리고 θ_inc은 입사각을 나타낸다. 따라서 Site A와 Site B에서 수직 침하 속도는 3.44 cm/year와 1.68 cm/year로 각각 계산된다.

도심지 지반 침하에 영향을 미치는 상당수의 요인들이 서로 다른 시공간적 차원을 가진다(Chaussard et al., 2014; Chen et al., 2016a; Chen et al., 2017; Zhou et al., 2016). 그러나, 울산 지역의 지반 침하의 범위와 속도에 대한 높은 시공간적 해상도를 가진 분석은 이전까지 수행되지 않았다. 여기에 더하여, GACOS 기반의 ZTD 지도를 활용하여 시계열 간섭도 영상 기반의 변화 탐지에 영향을 미치는 대기 위상 지연 효과를 보정하였다. ZTD 지도에 의한 대기 위상 오차 보정 효과는 결정적이라고 볼 수 없었으나, 본 연구에서는 시계열 SBAS-InSAR 기법을 활용한 지반 침하 탐지를 통해 울산 지역 태화강 수변의 두침하 지역을 작은 시공간적 해상도로 발견하였다.

5. 결론

본 연구에서는 시계열 SBAS-InSAR 분석을 사용하여 울산광역시의 지반침하를 조사하였다. 79개의 Sentinel-1 SAR 영상과 385개의 간섭도를 사용하여 2015년 5월부터 2021년 12월까지의 울산시의 지상 변위를 추정하였으며, 침하율은 북구와 남구 삼산동 2곳에서 각각 3.44 cm/year와 1.68 cm/year로 조사되었다. Unwrapping된 위상에서 대기 지연 효과는 GACOS의 ZTD 지도를 사용하여 제거되었다. GACOS ZTD 보정 전후의 SBAS-InSAR 차이는 본 연구에서 1 mm/year 미만이며, 이는 대기에 의한 위상 지연효과가 결정적이지 않음을 나타낸다.