Analysis of Micro-Sedimentary Structure Characteristics Using Ultra-High Resolution UAV Imagery: Hwangdo Tidal Flat, South Korea

초고해상도 무인항공기 영상을 이용한 한국 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조 특성 분석

Abstract

This study aims to analyze the micro-sedimentary structures of the Hwangdo tidal flats using ultra-high resolution unmanned aerial vehicle (UAV) data. Tidal flats, located in the transitional area between land and sea, constantly change due to tidal activities and provide a unique environment important for understanding sedimentary processes and environmental conditions. Traditional field observation methods are limited in spatial and temporal coverage, and existing satellite imagery does not provide sufficient resolution to study micro-sedimentary structures. To overcome these limitations, high-resolution images of the Hwangdo tidal flats in Chungcheongnam-do were acquired using UAVs. This area has experienced significant changes in its sedimentary environment due to coastal development projects such as sea wall construction. From May 17 to 18, 2022, sediment samples were collected from 91 points during field surveys and 25 in-situ points were intensively analyzed. UAV data with a spatial resolution of approximately 0.9 mm allowed identifying and extracting parameters related to micro-sedimentary structures. For mud cracks, the length of the major axis of the polygons was extracted, and the wavelength and ripple symmetry index were extracted for ripple marks. The results of the study showed that in areas with mud content above 80%, mud cracks formed at an average major axis length of 37.3 cm. In regions with sand content above 60%, ripples with an average wavelength of 8 cm and a ripple symmetry index of 2.0 were formed. This study demonstrated that micro-sedimentary structures of tidal flats can be effectively analyzed using ultra-high resolution UAV data without field surveys. This highlights the potential of UAV technology as an important tool in environmental monitoring and coastal management and shows its usefulness in the study of sedimentary structures. In addition, the results of this study are expected to serve as baseline data for more accurate sedimentary facies classification.

본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 갯벌은 육지와 바다 사이의 전이 지역으로서 조석 활동에 의해 끊임없이 변화하며, 퇴적 과정과 환경 조건을 이해하는 데 중요한 독특한 환경을 제공한다. 기존의 현장 관측 방법은 공간적 및 시간적 범위에 한계가 있고, 기존 위성 영상은 미세한 퇴적 구조를 연구하기에 충분한 해상도를 제공하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 충청남도 황도 갯벌의 고해상도 이미지를 무인항공기를 이용해 촬영하였다. 황도 갯벌은 방조제 건설과 같은 해안 개발 프로젝트로 인해 퇴적 환경이 크게 변화한 지역이다. 2022년 5월 17일부터 18일까지 현장 관측을 통해 91개의 지점에서 퇴적물 샘플을 수집하였으며, 그중 25개의 주요 지점을 집중적으로 분석하였다. 약 0.9 mm의 공간 해상도를 가진 무인항공기 자료를 이용하여 미세 퇴적 구조의 파라미터(Parameter)를 식별하고 추출하였다. 건열에서는 다각형 장축의 길이를 추출하였고, 연흔에서는 파장과 연흔을 정량적으로 표현하는 대표적인 지표인 연흔 대칭 지수(Ripple Symmetry Index)를 추출하였다. 연구 결과, 니질 함량이 80% 이상인 지역에서는 평균 37.3 cm 간격의 건열이 형성되었으며, 사질 함량이 60% 이상인 지역에서는 평균 파장이 8 cm, 연흔 대칭 지수가 2.0인 연흔이 형성되었다. 본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 인간의 도보에 의한 현장 관측 없이도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 효과적으로 분석할 수 있음을 입증하였다. 이는 환경 모니터링 및 해안 관리에서 중요한 도구로써 무인항공기 기술의 가능성을 강조하며, 무인항공기 자료가 퇴적 구조 연구에 유용하다는 것을 보여준다. 또한, 본 연구의 결과는 보다 정밀한 퇴적상 분류를 위한 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

1. 서론

갯벌은 육지와 바다 사이에 위치한 전이지대로, 조석에 의한 밀물과 썰물이 반복되며 끊임없이 변화하는 독특한 환경을 제공한다. 해양과 육지 환경에 직·간접적으로 영향을 받는 취약한 생태계이며 동시에 생물학적 다양성을 지니고, 탄소 흡수 등 기후 변화 완화에 기여함으로써 매우 높은 가치를 지닌다(Fivash et al., 2023). 그러나 1970년 이후부터 시작된 대규모 간척지 개발과 인간에 의한 환경 오염으로 인해 갯벌에서 환경 생태적인 부작용 및 피해가 지속적으로 발생하고 있다(Yoon, 2021).

갯벌의 퇴적 구조와 퇴적상은 수력 에너지에 따라 형태와 조성이 달라진다. 갯벌에서 흔히 나타나는 연흔(Ripple marks)과 건열(Mud cracks) 퇴적 구조는 각각 조립 퇴적상이 우세하며 유체가 지속적으로 흐르는 환경(Vincent et al., 1990) 그리고 일반적으로 대기 중에 노출된 니질 퇴적물에서 나타난다(Allen, 1987). 이와 같이 갯벌 퇴적 구조와 퇴적상은 서로 상관성을 가지고 나타나며, 이로 인해 퇴적 구조는 퇴적상을 유추할 수 있는 유용한 도구로써 활용될 수 있다.

기존에 수행된 갯벌 퇴적 구조 연구는 주로 현장 관측으로 수행되었다. Chakrabarti (2005) 등 많은 연구자는 퇴적 구조를 직접적인 현장 조사 방법으로 측정하고 기술하였다. 이 방법은 매우 정확하게 퇴적 구조에 대한 분석을 할 수 있는 방법이지만 현장 관측은 연구자가 접근할 수 있는 시간과 공간이 제한적이라는 한계가 있다.

이를 보완하기 위해 원격탐사 방법을 적극 활용할 수 있다. 이에 따라 최근 원격탐사에 기반하여 갯벌 퇴적 구조를 분석하는 연구가 수행되고 있다. Daniell (2015)은 Landsat 위성영상과 항공 사진을 이용하여 Torres Strait에 형성된 표층 구조의 이동성을 연구하였다. Jang et al. (2010)은 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성 영상에서 추출한 반사도를 이용하여 광역적으로 분포하는 연흔의 이동 특성을 연구하였다. Li et al. (2019)은 Structure from Motion (SfM) 방법에 기반하여 연흔 지표를 정량적으로 분석하여 원격탐사 방법의 갯벌 퇴적 구조 분석의 활용성을 입증하였다. 그러나 이들 연구들은 대부분 10 m 이상의 공간해상도를 가지는 위성 자료를 활용하였으므로 갯벌에서 확인되는 매우 미세한 퇴적구조를 분석하는 데에는 한계가 있다(Bae et al., 2019). 이러한 관점에서 무인항공기에 기반한 초고해상도 자료는 갯벌 미세 퇴적구조 분석을 위한 기존 현장관측 방법과 원격탐사 방법을 보완할 수 있다.

황도 갯벌은 우리나라 서해안 충청남도 태안군에 위치하며, 1983년부터 1985년에 건설된 방조제로 인해 퇴적환경의 변동성이 큰 지역이다(Woo et al., 2005; Lee et al., 2022). 최근 심각한 침식 현상까지 확인되고 있는 지역이다. 이러한 중요성에 따라 현재까지 퇴적물 구성 및 퇴적환경과 관련된 많은 연구가 이루어지고 있다 (Woo et al., 2005; Lee et al., 2023; Kim and Ryu, 2020; Kwak et al., 2023). 이러한 퇴적물 구성 및 환경 변화와 관련된 기반자료로써 황도 갯벌의 미세 퇴적구조와 관련된 연구가 필요한 상황이다.

따라서 본 연구에서는 초고해상도 무인항공기 영상을 활용하여 서해안 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 분석하였다. 이를 위해 초고해상도 무인항공기 영상 자료, 무인기 영상 자료 기반 수치표고모델 그리고 퇴적물 입도, 조성, 함수율 관련 현장조사 자료를 활용하였다. 초고해상도 영상 자료에 대해 육안 분석을 통하여 주요 파라미터인 건열의 다각형 장축 길이와 연흔의 파장 및 연흔 대칭 지수(Ripple Symmetry Index, RSI)를 추출하고 공간적 분포를 분석하였다. 또한 수치표고 모델과 현장조사 자료를 활용하여 황도 갯벌에서의 미세퇴적 구조의 형성 양상을 분석하였다. 본 연구를 통하여 분석된 내용은 추후 퇴적상 분류 연구의 기초 입력자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

2. 연구지역 및 자료

2.1. 연구지역

황도 갯벌은 충청남도 태안군 천수만에 위치하며 안면도와 간월도에 인접해 있다. 만 입구에서 북동 방향으로 평형을 이루고 있으며 조류로와 세곡이 발달되어 있다(Ryu et al., 2005). 남서쪽과 동북쪽에 만입부가 형성되어 있고, 동쪽과 서쪽 해안은 단조로운 해안선을 이루고 있다(Yoon, 2018). 황도 갯벌은 방조제 및 관련한 간척사업으로 인해 퇴적 환경을 포함하여 지속적으로 생태계 변화가 발생하고 있다. Lee et al. (2022)에 따르면 1983년부터 1985년까지 건설된 서산방조제에 의해 조류의 변화가 발생하였다.

이후 2000년대에 보령 방조제와 홍성 방조제의 완공으로 인해 수산자원보전 지역은 물론 수면적도 감소하였다. 아울러 만 내 흐름이 약해졌기 때문에 에너지가 낮고 안정적인 환경을 이루고 있다. 퇴적물구성은니질,사질,혼합퇴적상으로구성되어있다. Lee et al.(2023)에 따르면 2000년대 초 사질 퇴적물 비율이 크게 증가하였으며, 2000년대 후반에는 니질 퇴적물의 비율은 감소하였으나 사질 퇴적물과 혼합 퇴적물의 비율은 증가하였다. 이처럼 황도 갯벌은 인공 구조물로 인해 퇴적상 변화가 발생하며 서쪽과 동쪽의 퇴적상이 확연하게 다르기 때문에 퇴적 구조 연구에 적합하다. 본 연구에서는 니질 퇴적물이 우세한 서쪽은 건열이 형성될 것으로 예상하며, 동쪽으로 갈수록 사질 퇴적물이 우세하여 연흔이 형성될 것으로 예상하였다.

2.2. 현장관측 및 자료

2.2.1. 초고해상도 무인항공기 영상

자료 취득을 위해 2022년 5월 17일과 18일에 황도 갯벌에서 현장 관측을 수행하였다. 전체 영역에 대하여 무인항공기 기반의 촬영을 수행하였으며 특히 정점 H1~H25 영역에 대해서는 초고해상도 자료를 취득하였다(Fig. 1b). 정점 H1~H25 영역은 황도와 해양의 사이에 있으며, 전체 91개 현장조사 정점 중 25개의 정점을 포함한다. 초고해상도 영상을 수집하기 위하여 정점 H1~H25 영역에 대해 약 6 m의 저고도에서 비행하여 중첩 비율 85%로 영상을 수집하였다. 촬영 영역 내의 지상 제어점(Ground control point)을 설치하여 개별 영상의 상대 위치 오차를 저감하였으며 기하학적 왜곡을 보정한 후, 최종적으로 정사 영상을 생성하였다(Li et al., 2019).

Fig. 1. This is an image of the study area. (a) The spatial location of Hwangdo tidal flat. (b) Enlarged map of the red box. The red box on (b) illustrated the coverage of ultra-high resolution unmanned aerial vehicle (UAV) data (H1–H25). Yellow and white points on (b) respectively indicate in-situ points used and unused in this study. Each in-situ points used in this study are respectively named from H1 to H25 according to the west-east direction. (c) showed on-site photography at an oyster reef near H2. The data source of (a) and (b) are Sentinel-2.

Fig. 2는 연구에 사용된 정사 영상이며 공간해상도가 약 0.9 mm, 너비는 약 1,524 m이다. 이 자료는 매우 높은 공간해상도를 가지고 있으므로 미세 퇴적 구조를 육안으로 구분하기 위해 충분히 활용될 수 있는 자료이다. Figs. 2(a–g)는 황도 갯벌의 표층 구조를 나타낸다. 초고해상도 영상의 영역은 매우 좁고 길기 때문에 영상을 나누어 분석하였다. Fig. 2(a)와 (e)는 각각 중앙에 위치한 갯길을(H13) 기준으로 서쪽과 동쪽에 해당하는 정사 영상이다.

Fig. 2. This is ultra-high resolution UAV data with a spatial resolution of 0.9 mm. (a) Cropped area of H1–H13 in Fig. 1(b). (b)–(d) show enlarged UAV data of H1, H4, and H10 respectively. (e) Cropped area of H13–H25 in Figs. 1(b, f). (g) show enlarged UAV data of H16 and H21 respectively. Yellow boxes on the (b)–(d) and (f)–(g) indicate the sampling site for analyzing tidal flat micro-structures.

Fig. 2(b) 지역은 넓은 영역에 걸쳐서 주로 건열과 굴 패각이 표층에 형성되어 있는 지역이다. 또한 동~서 방향으로 평행한 조류로가 존재하며, 굴 패각은 조류로를 따라 분포하는 경향이 나타난다. Fig. 2(c)는 대부분의 영역이 굴패각으로 덮여있다. 이로 인해 굴패각 아래에 존재하는 퇴적물 구조를 파악하기에 어려움이 있다. Fig. 2(d)에는 웅덩이 형태의 패인 자국이 다수 확인되는 지역이다. 이로 인하여 잔존수가 다수 확인된다. 또한 대부분의 영역이 얕은 물에 잠겨 있는 지역이다. 이와 같은 구조는 황도 갯벌에서 가장 흔하게 확인되는 표층구조로 알려져 있다(Choi et al., 2010).

Fig. 2(f)는 조류로가 분포하고 있는 지역이다. 이에 따라 조류로 근처에서 연흔이 형성되어 있다. Fig. 2(g)는 바지락 양식장이 조성된 지역이다. 이에 따라 전체적으로 바지락 패각이 분포한다. 또한 양식장 조성을 위하여 인위적으로 모래를 살포한 지역이다. 이에 따라 사질퇴적물의 비율 증가가 예상되는 지역이다. 또한 동일한 이유로 잔존수가 다른 연구지역보다 적게 분포하고 있다. 이 지역은 지속적으로 바지락 양식이 진행되는 지역으로 인위적인 활동에 의해 표층 구조 교란이 심한 것으로 알려져 있다(Lee et al., 2022). Fig. 2(b) 와 (g)를 비교하였을 때 표층 구조의 차이가 확연하다. 1,024 × 1,024 픽셀 크기의 영상은 추후 4.1.2절에서 미세 퇴적 구조의 파라미터를 분석하는 데 활용되었다.

Fig. 3은 본 연구에서 활용한 수치표고모델을 나타낸다. 해당 수치 표고모델 역시 무인기 자료를 기반으로 하여 제작된 자료이다. RGB 대역에서 촬영된 무인기 자료로부터 포인트 클라우드(Point cloud)를 추출하여 고도 정보를 생성하였다. 연구 지역의 고도는 동쪽으로 갈수록 점점 감소하는 양상을 나타낸다. 지역별로 다른 고도의 차이는 조석 운동이 발생할 때에 물의 흐름과 매우 밀접한 상관관계가 있으며 이는 퇴적물의 조성에도 영향을 미친다. 또한, 고도가 높은 지역일수록 공기중에 노출 시간이 길어지므로 이에 따른 미세 퇴적물 구조가 상이하게 발생할 수 있다(Allen, 1986). 이에 따라 미세 퇴적물 구조를 분석하는 데에 주요한 정보로 함께 활용될 수 있는 자료이다.

Fig. 3. The digital elevation model (DEM) used in this study was generated from UAV data.

2.2.2. 퇴적 환경 분석

무인 항공기 자료 취득과 동시에 퇴적물 샘플링을 수행하였다. 정점 H1~H25 영역에 포함된 25개의 정점 자료를 연구에 사용하였다(Fig. 1b). 표층에서 약 0~5 mm 내외극표층 퇴적물을 대상으로 샘플링을 진행하였고, 채취한 퇴적물은 현장 조사 종료 후 실험실에서 분석되었다.

입도 분석을 위해 퇴적물에 과산화수소(H2O2)와 염산(HCl)을 넣어 유기물과 탄산염을 제거한 후 습식체질하여 모래와 펄 퇴적물로 분류하였다. 4 ø를 기준으로 분류하였으며, 4 ø 이하인 조립질 퇴적물은 건식 체질 후 1 ø 간격으로 무게 백분율을 구하였고, 4 ø 이상인 세립질 퇴적물은 자동 입도 분석기인 Sedigraph-5100을 이용하여 무게 백분율을 구하였다(Folk and Ward, 1957). 최종적으로 두 분류 기준을 합하여 평균 입도(ø), 분급도(ø) 등 다양한 통계변수와 모래, 실트, 점토의 상대적 비율을 계산하였다(Lee et al., 2023). 입도 분석에 사용된 Sedigraph-5100 분석기는 기존 연구에서 반복적 실험을 통해 분류한 퇴적물의 표준편차가 0.2~0.5%로, 정확성에 신뢰도가 높은 자료이다(Wartel et al., 1995). 따라서 본 연구에서 사용한 퇴적물 분석 자료는 황도 갯벌의 환경을 분석하기에 적합한 자료이다.

퇴적물 샘플링 결과는 Table 1과 같다. Sampling site는 퇴적물을 채취한 정점 번호이며 H1은 서쪽, H25는 동쪽에 위치한다. Mud content(%)는 니질 퇴적물의 함량, Mean grain size (ø)는 평균 입도 크기, Sorting (ø)은 분급도를 의미한다. 이는 입자 크기와 모양을 의미하며 퇴적된 입자 크기와 모양 변화를 판단하는 기준이다(Cheng et al., 2023). 분석 결과에 따르면 서쪽은 니질 퇴적물 함량이 60% 이상으로 우세하다. 동쪽에 가까울수록 니질 퇴적물 함량이 감소하고, 사질 퇴적물 함량이 증가하는 것으로 나타난다. 니질 퇴적물이 우세한 곳에서는 평균 입도가 약 5.0 ø~6.7 ø이며, 사질 퇴적물이 우세한 동쪽은 약 1.8 ø~4.0 ø 값을 나타낸다(Lee et al., 2023). 전체 평균 입도는 약 4.0 ø에 가까우며 이는 혼합 퇴적물이 넓게 분포하는 환경임을 의미한다. 분급도는 전체적으로 양호한 편이며, 이는 퇴적된 입자 크기 변화가 크지 않다는 것을 의미한다.

Table 1. Sediment analysis results by sampling site in Hwang-do tidal flat

3. 연구방법

갯벌에서 형성되는 퇴적 구조는 퇴적상에 영향을 받아 형성된다(Allen, 1987). 따라서 퇴적 구조의 형성 및 변화는 퇴적상의 변화를 시사하는 인자가 될 수 있으므로 매우 중요하다. 기존에는 현장 관측자료에 크게 의존하였지만 무인항공기의 사용이 확대되면서 보다 편리하게 연구를 수행할 수 있게 되었다. 고해상도의 무인항공기 영상은 위성 영상에서 관측되지 않는 미세 퇴적 구조를 분석 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 초고해상도 영상을 활용하여 미세 퇴적 구조의 연구 가능성을 파악하였고, 특히 연흔과 건열을 대상으로 파라미터를 추출하였다. 이를 위해 본 연구는 두 단계로 나누어 수행하였다. 먼저 현장 관측자료를 이용하여 황도 갯벌에서 나타나는 다양한 표층 퇴적 환경을 육안 분석하였다. 다음으로는 초고해상도 정사 영상을 통해 미세 퇴적 구조를 추출하고 파라미터를 계산 및 분석하였다.

3.1. 미세 퇴적 구조 파라미터

본 연구에서는 미세 퇴적 구조 중 가장 주요하게 알려진 연흔과 건열을 중심으로 정량적 파라미터를 추출하였다. 기존 연구에서 알려진 정량적 평가 기준을 따라 연구지역에 형성된 미세 퇴적 구조의 파라미터를 계산하였다. 이를 위하여 1,024 × 1,024 픽셀 크기로 영상을 추출하였다. 정점을 기준으로 반경 30 m 안에 들어가 있는 구조를 샘플링하였으며 연흔과 건열 이미지를 대상으로 각각 6개의 이미지를 선택하였다. 연흔은 이미지 내에 한 측선을 선정하여 파장 및 RSI 지수를 계산하였다. 건열은 다각형 장축의 길이를 추출하였다. 뚜렷한 다각형 모양을 보이는 경우 외에 균열이 90% 이상 진행된 경우 유효하다고 판단하였으며, 그렇지 않은 경우는 제외하였다. 파라미터를 추출한 후 각 이미지 내의 평균과 표준편차를 통해 퇴적 구조 양상을 비교 및 분석하였다.

3.1.1. 건열

건열의 균열 간격 및 개수는 퇴적물의 조성과 관련이 있다(Kindle, 1917). 점토 함량이 높은 건열은 모래 함량이 높은 경우보다 더 큰 다각형을 형성하며, 모래 함량이 높은 건열은 모래 함량이 낮은 경우보다 세배 이상의 다각형을 형성한다고 알려져 있다(Kindle, 1917). 따라서 건열의 간격과 다각형의 개수는 상대적인 점토 함량을 비교할 수 있는 기준이기 때문에 중요한 지표이다. 갯벌과 같은 환경에서는 습윤 및 건조 사이클이 건열 형태 변화에 큰 영향을 미친다. 반복적인 습윤 및 건조를 거치면서 균열의 각도가 120°에 가까워지며 안정적인 육각형 형태로 진화한다(Goehring et al., 2010). 건열의 형성에 영향을 주는 또 다른 요인은 건조 속도이다. 건조 속도가 빠를 경우, 진흙이 급격하게 수축하며 응력이 높아져 넓게 벌어지기 때문에 큰 다각형이 형성된다. 반대로 건조 속도가 느리면 수분이 천천히 증발하면서 응력이 균등하게 분산되어 촘촘한 건열이 형성된다. 이 경우, 더 작은 다각형 형태의 건열이 형성된다(Kindle, 1917). 이에 따라 본 연구에서는 건열에 대한 정량적인 분석을 위하여 건열의 장축 길이를 직접 계산하였다. 크롭(Crop)한 영상에서 90% 이상 균열이 모양을 이루고 있는 다각형을 임의적으로 선정하여 그 다각형의 장축의 길이를 추출하였다.

3.1.2. 연흔

연흔은 갯벌의 퇴적물의 이동과 그 에너지를 분석하는 데에 중요한 갯벌 미세 퇴적구조이다. 연흔은 주로 조립한 퇴적물이 유체에 의해 이동할 때 형성되며, 낮은 에너지 흐름 조건에서 나타난다. 파랑과 조류에 의한 퇴적물 운송 과정에서 형성되는 연흔으로 분류할 수 있다. 조류가 우세한 곳에서는 비대칭 연흔이 형성되고, 파랑이 우세한 곳에서는 주로 대칭 연흔이 형성된다. 비대칭 연흔은 마루의 모양에 따라 Straight, Sinuous, Linguoid, Lunate로 분류할 수 있다(Allen, 1962). 반면에 대칭 연흔은 대부분 마루가 평행한 모양을 이루고 있다. 건열은 주로 세립한 퇴적물이 우세한 환경에서 형성된다. 노출시간이 길어 수분이 감소하며 형성된다. 갯벌에서는 습윤과 건조가 반복되어 상대적으로 고도가 높은 곳에서 잘 형성된다(Goehring et al., 2010).

RSI는 연흔을 정량적으로 표현하는 대표적인 지표이다. RSI는 골과 마루 사이 완만한 경사 및 가파른 경사의 수평적 길이의 비율이다. RSI를 통하여 연흔의 대칭성을 분석할 수 있다. 본 연구에서는 연흔에 대한 정량적 분석을 위하여 연흔이 우세한 영역에 대해 RSI를 추출하였으며, 해당 연흔의 형성 원인을 분석하였다. RSI는 식(1)을 활용하여 계산할 수 있다. 식(1)에서 L1과 L2는 연흔에서 나타나는 파장을 의미한다(Tanner, 1967; Li et al., 2019). L1과 L2의 합은 파장과 같다. L1은 가파른 방향의 마루와 골의 수평 거리이며 L2는 완만한 방향의 마루와 골의 수평 거리이다.

\(\begin{align}RSI=\frac{L2}{L1}\end{align}\)      (1)

RSI는 값이 커질수록 연흔의 비대칭성이 큰 것을 의미한다. RSI는 항상 1.0 이상이며 1.0의 값을 가지는 경우 완벽한 대칭을 이루고 있다고 판단한다. 이러한 대칭성은 연흔의 형성 기원과 관련이 있다. Table 2는 RSI와 연흔의 형성 기원과의 관계를 나타낸다. 파랑 기원 연흔의 경우 RSI는 1.0~3.0 사이로 계산되며, 흐름 기원 연흔의 경우 9.0~10.0 사이로 다른 기원 연흔보다 비대칭성이 매우 높다. 쇄파에 의하여 형성된 연흔은 1.5 이하의 RSI를 나타내며, 그리고 바람 기원 연흔의 경우 2.5 이상으로 RSI가 계산된다. 기존 연구에 따르면 RSI는 연흔의 형성 기원을 판단하는 데에 약 98%의 신뢰도를 제공하는 것으로 알려져 있으므로 연흔을 분석하는 데에 매우 강력한 지표이다(Tanner, 1967).

Table 2. Origin and parameters of ripple formation (Tanner, 1967)

4. 연구결과 및 토의

갯벌 퇴적 구조는 퇴적상과 유체 흐름의 수리학적 운동과 매우 높은 상관관계가 있으므로 이들을 함께 분석함으로써 갯벌 환경을 보다 명확하게 이해할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 정점 H1~H25 영역에 대해 초고해상도 영상자료를 활용하여 갯벌의 미세 퇴적구조를 분석하였으며 현장조사 결과를 활용하여 각 정점에서의 퇴적환경을 분석하였다. 그리고 이들을 종합 분석하였다.

4.1. 미세 퇴적 구조 분석

특히 연흔과 건열은 서로 상반된 환경에서 형성되는 구조이기 때문에 특정 퇴적상 지시자로 볼 수 있다. 본 연구에서는 초고해상도 영상을 이용하여 황도 갯벌에 형성된 미세 퇴적 구조를 육안으로 파악하고 분석하였다. 황도 갯벌은 유의미한 미세 퇴적 구조로 건열과 연흔이 형성되어 있으며, 그 외에도 다양한 표층 구조가 나타난다.

Fig. 4는 미세 퇴적 구조와 그 외 황도 갯벌의 표층 구조를 나타낸다. Fig. 4(a)와 (d)는 각각 미세퇴적 구조인 건열과 연흔이며 Fig. 4(b), (c)그리고 (e)는 황도 갯벌의 흔한 표층 특징을 나타낸다. 이미지에 표시된 노란색 선은 건열과 연흔의 파라미터 추출 선을 의미한다. Fig. 4(a)에서 뚜렷한 건열 패턴이 구분 가능하다. Fig. 4(b)의 굴 패각은 표층을 뒤덮고 있으며 갯골 내에도 존재한다. 건열이 형성될 수 있는 조건의 환경이지만 굴 패각에 의해 건열이 형성되지 않는다. Fig. 4(c)는 황도 갯벌의 대부분의 표층 구조를 나타낸다. 이는 퇴적물 이동에 의해 형성된 구조이며 왕복 운동을 하는 조류의 특성을 반영하고 있다. Fig. 4(d)는 연흔을 나타낸다. 대부분 높이가 낮고 마루 모양이 초승달 형태인 Lunate 연흔이 형성된다(Figs. 4(d)-2, 5). Fig. 4(e)는 사질 퇴적물 함량이 가장 높은 영역이다. 바지락 양식장이 있어 바지락 패각이 나타나며 인간 활동의 흔적으로 교란되어 있다. 또한 서식 생물의 흔적도 발견된다(Fig. 4(e)-4).

Fig. 4. Cropped image of Hwang-do tidal flat surface structure (a-1)~(a-6), (b-1)~(b-6), (c-1)~(c-6), (d-1)~(d-6), and (e-1)~(e-6) indicate mud cracks, oyster reef, pitted marks, ripple marks, and clam farm area respectively. Yellow lines on (a) and (d) indicate profile lines for calculating mud cracks major axis and ripple symmetry index (RSI).

건열의 파라미터는 Table 3에 정리되어 있다. Fig. 4(a)-1부터 (a)-6까지 건열의 평균 간격은 각각 33.6, 43.3, 46.9, 28.8, 52.8 그리고 37.5 cm이다. 표준편차는 6.3, 6.4, 15.5, 5.3, 14.1 그리고 11.8 cm로 큰 값을 가진다. 이는 한 이미지 내의 균열 간격이 균일하지 않다는 것을 의미한다. 본 연구 지역에서는 평균 약 37.3 cm 폭을 가지며 표준편차는 12.1 cm로 불균일한 모양의 다각형이 형성된다. 건열의 간격은 (a)-4에서 최소 값을 가지며 (a)-5에서 최대값을 가진다. 상대적으로 (a)-4보다 (a)-5에 점토 함량이 더 많다는 것을 의미한다.

Table 3. Calculated mud cracks major axis

연흔은 한 직선을 추출하여 파장과 RSI 지수를 계산하였다. 각각의 이미지 내에 있는 평균 파장 및 RSI 지수와 그에 관한 표준편차를 계산하였다. 연흔 파라미터의 결과는 Table 4에 나타나 있다. L1은 급경사 방향으로 인접한 골과 마루의 수평 거리이며 L2는 완만한 경사방향으로 인접한 골과 마루의 수평적 거리이다. 파장의 평균 값은 각각 7.4, 5.0, 7.8, 9.0, 9.6 그리고 9.4 cm이며 표준편차는 모두 0.8, 0.5, 0.9, 0.9, 2.0 그리고 1.0 cm로 측정되었다. RSI는 1.4~2.7 수준으로 산출되었으며 RSI 평균 표준편차는 0.8로 확인되었다. 산출된 RSI 값은 기존 연구의 기준에 따라 파랑 기원 연흔 기준에 속한다(Table 2). 황도 갯벌은 에너지 수준이 낮아 안정적인 환경이며, 이로 인해 주로 완만한 비대칭 연흔이 나타난다. 상대적으로 낮은 표준편차로부터 연흔의 크기는 일정한 것으로 확인되었다. 이는 황도 갯벌이 외해의 영향이 적은 안정적인 환경이기 때문으로 판단된다.

Table 4. Principal ripple parameters

Values are presented as mean±standard deviation.

^a)Horizontal distance between the crest and trough in the steep (L1) and gentle (L2) directions.

RSI: ripple symmetry index.

4.2. 황도 갯벌 퇴적 환경 분석

Fig. 5는 황도 갯벌의 퇴적상 및 지형 정보를 나타낸다. Fig. 5(a)는 황도 갯벌의 니질 퇴적물과 사질 퇴적물 함량의 경향성을 보여준다. 해양에 가까운 동쪽으로 갈수록 사질 퇴적물이 증가하고 니질 퇴적물이 감소하는 양상을 보인다. H12 정점 부근에서 사질 퇴적상의 갑작스러운 증가 현상이 나타난다. 이는 퇴적상을 변화시키는 요인이 있음을 시사한다. 가장 큰 원인으로 인위적으로 형성된 갯길과 모래 살포가 원인이라고 추측된다. 세립 퇴적물 함량이 높을수록 평균 입도값은 작아지기 때문에 니질 퇴적물 함량과 평균 입도 값은 유사한 경향성을 보인다. 전체적으로 완만한 지형을 이루고 있으며 해양에 가까워질수록 고도가 낮아지는 경향이 있지만 -0.2~0.5 m로 낮은 변화폭을 가진다.

Fig. 5. This is a graph of the environmental characteristics of the study area. (a) Sediment content, (b) mean grain size, and (c) height variation according to the sampling site.

황도의 서쪽 갯벌은 니질 퇴적상이 80% 이상으로 우세하고 고도가 높아 건열이 형성될 가능성이 상당히 높다. 실제로 건열이 약 60 m 너비로 광역적으로 분포하고 있다. 전반적으로 황도 갯벌 표층에는 지표 잔존수가 상당히 많이 존재한다. 이로 인해 니질퇴적물의 함량이 80% 이상이더라도 지표 잔존수에 의해 건열의 형태가 불완전해지며 점차 형성되지 않는 경우가 있다. 지표 잔존수는 니질 및 사질 퇴적물의 함량이 유사한 H10 부근부터 점차 증가한다. 전체 면적 대비 지표 잔존수가 상당히 많은 부분을 차지하고 있으며, 동시에 서식생물에 의한 교란흔이 다수 발견된다. 정점 H12 부근에서 갑작스러운 사질 퇴적물의 증가는 인위적인 갯골 형성에 의한 결과이다. 정점 H12~H16 부근의 갯골 주변에서 연흔이 형성되었다. 이는 사질 퇴적물 함량이 60% 이상인 지점에서 연흔 형성 가능성이 높다는 것을 의미한다. 또한 조류로와 인접한 경우에만 형성되는 것을 통해 연흔이 조류로를 따라 변하는 유체의 흐름에 의해 형성되었다는 것을 시사한다.

Fig. 6은 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조 변화와 거칠기 변화를 나타낸다. Fig. 6(a)는 본 연구에서 활용한 초고해상도 영상 자료를 나타내며 Fig. 6(b)는 각 지역에서 확인되는 황도 갯벌의 대표적인 미세 퇴적 구조를 나타낸다. Fig. 6(c)는 고도 변화에 따른 거칠기를 나타낸다. 영상 자료에서 각 정점마다 일정 반경으로 버퍼를 설정한 후 중심점에서 고도의 평균 표준편차를 계산하여 거칠기를 추출하였다. 황도 갯벌의 서쪽에서는 건열과 굴 패각이 상당히 넓게 형성된다. 건열과 굴 패각의 고도 차이가 있기 때문에 건열 형성 영역에서는 거칠기가 크게 나타난다. Fig. 6(b)-1은 건열보다 굴 패각이 우세하게 분포하는 영역의 표층 구조이다. 전체적으로는 상당한 거칠기를 보이지만 건열 형성 구역에 비하여 낮은 거칠기를 나타낸다. 이는 표층 대부분에 굴 패각이 분포하여 고도 차이가 감소하였기 때문이다.

Fig. 6. Representative tidal flat micro-structure according to the in-situ points. (a) Ultra-high resolution UAV data. H1, H4, H10, H16, H21, and H25 indicate the sampling site where each micro-structure is distributed. (b) Typical micro-structure tidal flat observed in each region. (c) Height texture profile calculated from the UAV-derived DEM.

Fig. 6(b)-3은 비교적 평탄하며 얕은 침식 자국이 다수 발견되는 구간이다. 따라서 거칠기가 낮게 나타난다. Fig. 6(b)-4는 연흔 형성 구역을 나타낸다. 연흔 형성 구역은 거칠기가 가장 높게 나타난다. 이는 황도 갯벌에서 연흔이 주로 조류로 근처에 형성되기 때문이다. Fig. 6(b)-5는 바지락 패각이 넓게 분포하는 곳이며 연흔 형성 영역과 유사하게 조류로에 의하여 거칠기의 변화가 발생한다. 황도의 동쪽 갯벌은 어떠한 유의미한 구조가 나타나지 않기 때문에 가장 작은 거칠기를 나타낸다. Fig. 6(b)-6은 해조류가 분포하는 것을 나타낸다. 이 구간에서는 해조류에 의해 사주가 형성되어 약간의 거칠기 변화가 발생한다. Fig. 6을 통해 미세 퇴적 구조가 형성된 곳에서 거칠기가 크게 나타나는 것을 알 수 있다. 이러한 결과는 고도와 퇴적 구조가 상관성이 있음을 나타낸다.

5. 결론

본 연구에서는 약 0.9 mm의 공간 해상도를 가진 초고해상도 무인항공기를 이용하여 미세 퇴적 구조를 분석하였다. 충청남도 태안군 황도 갯벌에 대해 현장 관측 자료 및 무인항공기 영상을 통해 건열, 연흔과 같은 미세 퇴적 구조의 파라미터를 추출하고 분석할 수 있었다. 황도 갯벌에서 형성된 건열과 연흔은 서로 상반된 퇴적상에서 형성되며, 퇴적상을 비롯하여 고도, 입도, 주변 환경 등 형성 환경이 뚜렷하게 차이가 나는 것이 확인되었다. 황도에서 건열이 형성되는 영역은 고도가 –0.5 m 이상이며 니질 퇴적물이 80% 이상이다. 주변에 굴패각이 분포하며 서식굴을 따라 다각형이 갈라지는 특성이 있다. 연흔은 사질 퇴적물이 60% 이상인 영역에서 형성된다. 특히 황도 갯벌의 연흔은 조류로와 인접한 지점에서 주로 형성되며 건열과 달리 매우 좁은 영역에서 나타난다.

미세 퇴적 구조 파라미터 계산 결과, 황도 갯벌에 형성된 건열의 장축 길이는 28.8 cm에서 52.8 cm 사이로 나타나며, 이는 점토 비율에 따른 차이를 의미한다. 연흔의 파장은 평균 10 cm 이하이고 RSI는 평균 2.0의 값을 나타낸다. 이는 각 연흔의 크기가 일정하며 파랑 기원 연흔이 형성되는 것을 나타낸다. 이러한 결과는 연흔 형성 환경이 안정적임을 시사한다. 다만, 본 연구에서는 모든 분석방법이 육안 및 정성적 분석을 기반으로 했다는 점에서 한계가 있다.

추후 실질적으로 퇴적상 분류를 위한 입력자료로써 미세 퇴적 구조가 활용되기 위해서는 다음의 초고해상도 영상을 활용한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

1) 갯벌 미세 퇴적구조에 따른 영상 특성 분석

2) 초고해상도 영상 기반 갯벌 미세 퇴적 구조 분류

3) 초고해상도 영상 기반 미세 퇴적구조 파라미터 추출 기술

첫 번째 연구를 통해 미세 퇴적 구조 별로 영상적 특성을 비교 및 분석하여 시각적 특성이 아닌 정량적으로 구조의 특성을 파악할 수 있다. 영상 자료에서 각각의 미세 퇴적 구조가 나타내는 특징을 기반으로 다양한 형태의 구조를 비교할 수 있으며, 이를 활용하여 추후 영상 특성으로 미세 퇴적 구조를 구분할 수 있을 것으로 기대된다. 두번째는 육안 분석의 한계를 보완하기 위한 알고리즘 연구이다. 영상자료를 기반으로 미세 퇴적 구조를 분류하는 알고리즘은 육안 분석보다 편리하며 소요 시간을 절약하여 미세 퇴적 구조를 탐지 및 비교할 수 있다. 이는 효율적인 연구를 위해 필요한 과정이다. 세 번째로, 미세 퇴적 구조의 파라미터 추출 연구를 통해 미세 퇴적 구조의 형성 특성을 보다 잘 이해할 수 있다. 미세 퇴적 구조를 대상으로 파라미터를 추출하는 기술을 개발하여 다양한 형태의 구조를 비교 분석할 수 있을 것이다. 이러한 연구를 통해 미세 퇴적 구조에 대한 이해를 향상시키고 효율적으로 미세 퇴적 구조 자료를 활용할 수 있다.

본 연구는 기존 연구보다 공간해상도가 높은 초고해상도 영상을 사용하여 미세 퇴적 구조를 분석했다는 점에서 의의가 있다. 이는 현장 연구를 수행하는 인력과 시간을 절약할 수 있고, 보다 편리하게 세밀한 연구를 가능하게 한다. 이러한 결과는 퇴적 환경에 대한 정밀한 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기존에 거칠기, 조류로 밀도, 지형만을 고려했던 퇴적상 분류 시 중요한 기반 자료로 사용할 수 있을 것이다. 추후 보다 정밀한 퇴적상 분류를 위한 기초 자료로 본 연구의 결과를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.