NDVI Based on UAVs Mapping to Calculate the Damaged Areas of Chemical Accidents

화학물질사고 피해영역 산출을 위한 드론맵핑 기반의 정규식생지수 활용방안 연구

Abstract

The annual increase in chemical accidents is causing damage to life and the environment due to the spread and residual of substances. Environmental damage investigation is more difficult to determine the geographical scope and timing than human damage investigation. Considering the reality that there is a lack of professional investigation personnel, it is urgent to develop an efficient quantitative evaluation method. In order to improve this situation, this paper conducted a chemical accidents investigation using unmanned aerial vehicles(UAV) equipped with various sensors. The damaged area was calculated by Ortho-image and strength of agreement was calculated using the normalized difference vegetation index image. As a result, the Cohen's Kappa coefficient was 0.649 (threshold 0.7). However, there is a limitation in that analysis has been performed based on the pixel of the normalized difference vegetation index. Therefore, there is a need for a chemical accident investigation plan that overcomes the limitations.

매년 증가하는 화학사고는 유해 물질의 확산과 잔류로 인명과 환경에 피해를 주고 있다. 환경피해 조사는 지리적 조사 범위와 시기를 확정하기가 더 까다로운 측면이 있다. 전문 조사 인력이 부족한 현실을 감안할 때 효율적인 정량 평가방법의 개발이 시급하다. 본 연구는 이러한 상황의 개선을 위해 각종 센서를 장착한 드론을 활용하여 화학사고 현장 조사를 수행하였다. 화학사고로 인한 환경 피해면적은 고해상도 광학 영상을 사진측량기법을 적용하여 생성된 정사영상과 다중분광센서로 취득한 5개 분광대역 정보를 활용한 정규식생지수를 적용하여 산출되었다. 그 결과, 정규식생지수를 토대로 피해지역과 비피해지역으로 분류하고, 화학사고로 인한 피해면적에 대한 일치도를 나타내는 Kappa 상관계수는 0.649 (임계값 0.7)의 수준을 보였다. 다양한 반사특성을 가진 지형지물이 존재하는 피해 현장의 여건을 고려할 때, 분광정보와 정규식생지수만으로 피해면적을 분석이 이루어진 연구의 한계가 있으며, 향후 이를 극복할 수 있는 화학물질사고 조사 현업화 방안의 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

1. 서론

최근 국내 화학물질 취급 업체가 늘어남에 따라 화학 물질 제조·수입·수출량이 꾸준히 증가하여 전년도 대비 유통량이 증가추세에 있다. 이에 따라서 화학물질 사고도 꾸준히 발생하고 있으며, 2014년부터 2021년까지 8년간 발생한 화학물질 사고 건수는 총 667건이며, 화재 42건, 폭발 55건, 누출 540건, 기타 40건으로 대부분의 사고가 화학물질 누출로 인해 발생하고 있다.

화학물질 사고는 안전기준 미준수, 시설 결함, 운송 차량, 자연재해가 원인으로 발생하며, 특히 유통을 위한 운송 및 운반 과정에서 트레일러나 탱크로리와 같은 대형 차량은 교통사고나 장비의 노후화로 도로상에서 화학물질이 누출되는 경우가 발생한다. 화학물질은 잔류성이 높고, 확산성이 있어 사고가 발생할 경우 환경, 인명, 재산 등에 심각한 손실 및 피해를 유발하는 경우가 많다(Lee et al., 2016). 따라서 누출된 화학물질은 사고 지점으로부터 주변 환경에 장·단기적으로 심각한 인명 피해와 환경피해를 입힌다.

화학물질 누출사고로 인한 인명피해의 경우 피해영향범위 내 거주하는 주민들을 고려하여 분석하고 있지만 환경피해의 경우 화학물질 특성에 따른 공기중 확산, 하천유입, 토양오염 등 다양한 피해 경로가 나타나 누출된 지점을 기준으로 피해조사 범위 선정이 어렵고 조사 인력이 부족하며 정량적으로 평가하기가 쉽지 않다. 때문에 화학 시설을 관리하기 위한 위험도산정방식 또한 아직까지 인적요인만을 고려하고 있으며 대기, 수질, 토양 등과 같은 환경 요인의 영향을 정량적으로 고려하고 있지 않다(Choi et al., 2018; Choi et al., 2020).

본 연구에서는 화학물질 누출사고로 발생한 환경피해 영향을 효율적으로 조사하기 위하여 드론을 활용하였다. 드론은 광범위한 지역 및 고산지, 급경사지, 절벽과 같은 접근이 어려운 지역에 대한 피해조사가 용이하고 투입되는 시간과 인적자원 측면에서 매우 효과적이기 때문에 재난관리분야에 유용하다(Tanze et al., 2016). 또한 재난과 관련한 사례를 검토한 결과 드론을 활용하였을 때 상대적으로 저렴하고 안전하다고 제시하고 있다(Adams and Friedland, 2011).

Kim et al. (2014)는 비항측용 일반카메라와 드론을 활용하여 정밀하고 신속한 공간정보 구축으로 재난 또는 재해의 자료획득 및 피해상황 파악이 가능하다 제시하고 있으며, Restas (2015)는 재난 지원을 위해 재난 종류와 특성에 따른 드론 활용 방법을 제시했다. 드론이 도입되면서 재난 피해지역 조사, 생존자 구조, 인프라 간의 통신 네트워크 구축 등 다양한 영역에서 유용하게 사용할 수 있으며(Erdelj and Natalizio, 2016), Cho et al. (2017)은 재난관리를 위한 드론의 활용성과 개선방향을 제도적 측면과 활용적 측면에서 분석하여 다양한 정보취득 기술을 적용하면 국민의 생명과 재산을 보호하고 이를 적용함에 매우 경제적이라고 제시하고, Cho et al. (2020)은 재난분야에 활용도가 증가되고 있는 드론 영상을 재난안전대책본부의 13개 협업기능별로 활용방안을 제시하였다.

또한 재난 업무에 드론 기술을 적용하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. Kim et al. (2016)은 수변구조물 피해를 분석하기 위하여 드론 영상정합과 변화탐지 기법이 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였고, Kim et al.(2021)은 최신 드론 장비를 활용하여 댐의 외관조사를 실시하고 정사영상 제작을 통해 드론의 시설물 안전점검을 위한 품셈안을 도출하고 적용안을 검토하였다. Kim et al. (2019a)는 재난 긴급 매핑을 위하여 지상 LiDAR 3차원 점군자료와 드론 매핑을 통한 3차원 점군 자료를 융합하여 재난현장 정보를 보다 정밀하게 구축할 수 있음을 제시했으며, Shin et al. (2020)은 지상기준점, 지형정보, RTK 기반의 매핑 자료를 각각 구축하고 위치정확도 평가를 통해 산림 또는 산악지형에서 재난 발생시 활용성에 대한 연구를 수행하였다. Lim et al. (2016)은 태풍으로 발생한 침수피해범위 분석을 위해 기 작성된 침수흔적도와 드론을 활용하여 제작한 침수흔적도를 비교분석하고 작성 개선방안을 제시하였고, Kim et al. (2019b)는 호우, 태풍, 산사태 등의 자연재해로 인한 피해현장에서 정량적인 피해규모를 산출하기 위하여 드론 항공촬영을 통한 고해상도의 영상지도를 제작하고 시설물 파손, 토사 유출 흔적, 피해면적 등 재난피해정보를 확인할 수 있었다.

이와 같이 재난분야에 드론을 활용한 많은 선행 연구 결과가 있으며, 재난에 적용하기 앞서 정확도를 확보할 수 있는 다양한 방법을 제시하고 있다는 점과 실제 재난현장에 투입하여 피해상황을 파악할 수 있는 기초 자료 취득 및 제공이 가능하다는 점은 현장에서 드론의 활용성이 매우 뛰어나다는 것을 알 수 있다. 그러나 이러한 드론의 역할과 효율에도 불구하고 재난 상황에 대한 실증 기회의 부족과 사고 및 피해조사에 대한 정량적인 자료 제시가 어려운 점이 현실이다.

따라서 본 논문에서는 2022년 9월에 발생한 화학물질 누출사고 현장에 대한 모니터링과 자료 수집을 통한 피해지역의 현황 및 피해분석을 수행함으로써 재난사고 피해조사에 대한 정량적인 활용성을 검토하였다.

2. 연구방법

1) 연구대상지

2022년 8월 12일 오전 10시 22분경 부산광역시 기장군 일광읍 화전리에 위치한 일광톨게이트 100 m 인근에서 탱크로리 추락사고가 발생했다. 이 사고로 인하여 인명피해가 발생하였으며, 탱크로리 차량으로 운반중인 인화성 액체 자일렌 100 L가 누출되는 피해가 발생했다. 피해지역에 흡착포를 이용한 방재 작업이 진행되고 안전하게 피해조사 임무를 수행하기 위하여 사고일로부터 20일이 경과한 9월 1일 조사대상지에 대한 광학 센서 기반의 현장조사와 드론 항공촬영을 수행하였고, 9월 28일 추가적인 드론 항공촬영을 통해서 식생지수 기반의 환경피해를 조사할 수 있었으며, 대상지는 사진과 같다(Fig. 1).

Fig. 1. Damaged area and panorama image.

2) 드론 및 센서

먼저 사고현장의 모니터링 및 일반적인 현황파악을 위해 DJI사의 Inspire 2 드론과 Zenmuse X5S 카메라센서를 활용하였으며, 피해지역의 식생지수를 산출하기 위해 Matrice 300 RTK 드론과 MicaSense사의 RedEdge-P 다중분광 센서를 활용하여 항공촬영을 수행하였다(Figs. 2, 3). 본 연구에서 사용된 드론 및 카메라의 제원은 Tables 1, 2와 같다.

Fig. 2. Images of drones used in this study: (a) Inspire 2 and (b) Matrice 300 RTK.

Fig. 3. Images of cameras used in this study: (a) Zenmuse X5S and (b) RedEdge-P.

Table 1. Specification of drones used in this study

Table 2. Specification of cameras used in this study

3) 지상기준점 측량 및 드론항공촬영

일반적으로 항공사진을 활용하여 공간정보 성과물을 제작할 경우 평면오차와 높이오차가 발생하게 된다. 드론 항공영상 성과물의 정확도를 높이기 위해서는 Global Navigation Satellite System (GNSS) 장비 측량을 통하여 지상기준점을 입력하거나(Kim et al., 2014), 삼각 수준측량을 통하여 정확한 높이 값을 보정하면 오차 값을 크게 줄일 수 있다(Do et al., 2018). 본 연구에서는 지상기준점 측량을 위해서 GNSS 장비를 활용한 Virtual Reference Station (VRS) 측량을 수행하여 총 8점의 위치 정보를 확보하였다(Fig. 4; Table 3).

Fig. 4. Location of GCPs: (a) 1 to 5 GCPs (Sep. 1) and (b) 6 to 8 GCPs (Sep. 28).

Table 3. GCP surveying results

드론 항공촬영은 사고현장 IC 유출입부로 복잡한 도로 기하구조의 높이를 고려하고, 차량의 통행으로 접근 이 위험한 상황이므로 항공사진으로 사고지점의 직·간접적인 환경피해가 있는지를 검토할 수 있도록 비행 고도, 카메라 각도, 종·횡중복률 등을 설정하여 비행계획을 수립하였다.

사고지점을 중심으로 해상도 높은 영상을 획득하기 위해서 고도 70 m로 1차 항공촬영을 수행하였고, 피해가 발생할 우려가 있는 요소가 있는지 주변인프라 파악을 위해 고도 100 m로 2차 촬영을 수행하였다. 마지막으로 사고지점에 대한 환경피해를 식생지수를 기반으로 산출하기 위해서 3차 촬영을 수행하였으며, 비행결과는 Table 4와 같다.

Table 4. Flight results

GSD: Ground Sampling Distance

4) 정규식생지수와 영상처리과정을 통한 지도 제작

식물의 활력 또는 건강을 모니터링 하기 위해 가장 많이 활용되고 있는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)는 Rouse et al. (1974)에 의해 개발되었으며, 식물 엽록소의 분광학적 특성을 분석하여 식생의 활력도를 –1에서 1의 지수로 나타내고 값이 1에 가까울수록 상태가 좋음을 의미한다.

본 연구에서 사용하는 드론에 MicaSense RedEdge-P 다중분광센서를 탑재하여 80 m 고도에서 종·횡중복률 80%로 촬영하고, Red (668 µm) 밴드와 Near Infrared (NIR; 842 µm) 밴드의 반사도 값을 토대로 정규식생지수를 계산할 수 있다.

정규식생지수\(\begin{aligned}(N D V I)=\frac{N I R_{842}-\operatorname{Red}_{668}}{N I R_{842}+\operatorname{Red}_{668}}\\\end{aligned}\)

항공사진의 영상처리는 Pix4Dmapper 소프트웨어를 사용하여 1, 2차 비행 결과의 사진과 1~5번의 지상기준점을 사용하여 3차원 점군자료와 RGB 기반의 정사영상 그리고 지형모델(Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다(Fig. 5). 3차 비행 결과와 6~8번의 지상기준점을 사용하여 정규식생지수 지도를 제작하기 위해서 제작사에서 배포한 반사도보정패널(Calibrated Reflectance Panel)의 측정값을 토대로 각 밴드의 분광반사도값을 보정하였고 정사영상을 제작하였다(Fig. 6). 항공사진 정합 결과의 Geo-referencing 오차는 1~5번의 지상기준점을 사용한 1차, 2차 영상정합결과에서 약 0.013 m, 6~8번의 지상기준점을 사용한 3차 영상정합결과에서 0.011 m로 양호하게 나타났다.

Fig. 5. Data generated from the first and second flight results: (a) 3D point cloud, (b) DSM, and (c) Ortho-image.

Fig. 6. Data generated as a result of the third flight: (a) 3D point cloud, (b) Other band (Red, Blue, Green, RedEdge, NIR), and (c) NDVI.

3. 연구결과

1) 드론맵핑 기반의 피해면적 산출

드론 항공촬영 및 영상처리 과정으로 생성한 정사영상과 3차원 점군자료를 활용하여 화학사고로 발생한 환경피해면적을 산출하였다. 화학물질의 직접적인 피해를 입은 곳은 토양만 남아있었으며, 사고 주변의 식생이 짙은 갈색으로 고사하거나 변색된 것을 정사영상을 통해 확인하고 환경피해면적을 산출한 결과 584 m²이었다. 3차원 점군자료를 활용하여 정사투영된 2차원 면적과 경사를 고려한 3차원 면적을 계산한 결과 584 m², 671 m²로 나타났다(Fig. 7).

Fig. 7. Calculate the damaged area of ortho-image and 2D·3D view.

화학사고 피해면적을 정규식생지수 값을 활용하여 산출하기 위해서는 식생과 비식생지역에 대한 기준이 필요하다. NDVI 정사영상에서 화학사고 피해를 입은 곳을 피해영역으로 정하고, 동일한 면적의 주변지역을 피해 받지 않은 비피해영역으로 구분하여 환경피해면적을 산출하기 위한 분석 대상지로 추출하였다. 분석 대상지의 전체 면적은 1,168 m²이며, 영상의 451,022개 픽셀에 대한 정규식생지수 값을 취득하였다. 정규식생지수 통계적 특성은 Table 5와 같이 최솟값 –0.032, 최댓값 0.944, 평균값 0.562, 표준편차 0.289로 나타났다(Table 7).

Table 5. Localization accuracy per GCPs (1 to 5) and mean errors in the three coordinate directions

Table 6. Localization accuracy per GCPs (6 to 8) and mean errors in the three coordinate directions

Table 7. Statistical characterization of NDVI values

본 논문에서 정사영상에서 환경피해면적을 산출한 결과와 정규식생지수 분포도 사이의 일치도를 측정하기 위해서 Kappa 상관계수를 활용하였다.

\(\begin{aligned}K=\frac{\pi_{0}-\pi_{e}}{1-\pi_{e}}\\\end{aligned}\)

여기서 π₀는 두 관찰 자료의 일치 확률이며, π_e는 우연히 두 관찰 자료가 일치한 결과를 얻을 수 있는 비율을 의미한다. K의 값에 따라서 Table 8과 같이 일치 정도를 확인할 수 있다(Landis et al., 1977).

Table 8. Strength of agreement according to Kappa statistic

Fig. 8의 정규식생지수 분포도를 활용하여 화학사고 피해영역과 비피해영역에 대한 임계값을 각각 0.4, 0.5, 0.6, 0.7로 설정한 결과 Fig. 9와 같이 추출하였다. 추출한 정규식생지수의 임계값에 따라서 Kappa 상관계수를 계산한 결과는 각각 0.466, 0.536, 0.600, 0.649로 나타났다. 분석결과 일치도가 가장 높은 정규식생지수 임계값은 0.7에서 0.649로 상당한 수준의 일치 정도를 확인할 수 있었다. 다만, 피해지역 특성상 주변에 도로가 존재하는 점과 정사영상으로 산정한 환경피해면적 산출 영역에 오염된 토양 임에도 불구하고 약간의 식생이 남아있어 정규식생지수 기반의 분석에 한계가 있었다.

Fig. 8. The data used in this study: (a) NDVI image and (b) damaged area and non-damaged.

Fig. 9. Non-damaged and damaged area detection according to threshold value based on NDVI.

Table 9. Kappa coefficient of NDVI according to threshold value

4. 결론

본 연구에서는 화학물질사고 피해현장에 대한 모니터링과 자료수집 과정을 통한 환경피해범위를 산출하기 위해서 두 종류의 드론과 광학 카메라 및 다중분광 센서를 활용하여 드론 항공촬영을 수행했다. 또한, 사고 피해 영역의 면적을 기준으로 정규식생지수의 임계값에 따른 정확도 평가를 수행하였으며, 주요 성과와 결론은 다음과 같다.

첫째, 광학센서와 다중분광센서를 장착한 두 종류의 드론을 활용하여 드론항공촬영을 수행하고 영상처리 과정을 수행한 결과 광학센서 기반의 3차원 점군자료, 지형지도, 정사영상을 제작하고 다중분광센서를 활용하여 정규식생지수 영상을 제작하였다.

둘째, 화학사고 피해영역 면적을 산출하기 위해서 광학센서 기반의 정사영상과 3차원 점군자료를 바탕으로 환경피해면적을 계산한 결과는 각각 584 m²와 671 m²으로 나타났다.

셋째, 환경피해면적을 기준으로 정규식생지수 영상의 활용성을 평가하기 위해서 피해지역과 비피해지역으로 구분되는 분석 대상 영역을 추출하고, 정규식생지수 임계값을 각각 0.4, 0.5, 0.6, 0.7로 설정하여 Kappa 상관계수를 계산한 결과는 0.466, 0.536, 0.600, 0.649로 나타났다.

넷째, 정규식생지수 활용성 평가로 화학사고 피해면적 산출에 0.649의 일치도를 확인하였다. 하지만, 다양한 반사특성을 가진 지형지물이 존재하는 피해 현장의 여건을 고려할 때, 분광정보와 정규식생지수만으로 피해면적을 분석이 이루어진 연구의 한계가 있으며, 향후 이를 극복할 수 있는 화학물질사고 조사 현업화 방안의 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.