수치지형모형을 시각적으로 분석하는데 있어 음영기복을 사용하고 있지만 지형의 음영 표현만을 생각하는 경우가 있어 정확한 그림자 범위를 확인하지 않고 있다. 본 연구는 GIS의 지형 표현에 사용되는 음영기복 기능을 렌더링과 비교하여 지형의 그림자 특성을 파악함으로써 각각 나타나는 수치지형모형상의 표현 차이를 분석하였다. 도로가 있는 지형으로 실험 대상지역을 선정하여 불규칙삼각망의 수치지형모형을 생성한 후 09시와 15시의 시간대별 태양의 방위각 및 고도에 따른 음영기복과 렌더링 기법을 적용하였다. 그 결과 음영기복은 태양의 광선을 받는 지형지물의 뒷부분만 어두운 상태로 나타났고, 렌더링을 통하여 투영된 그림자가 생성됨을 알 수 있었다. 이 상호 비교를 통해 음영기복을 이해할 수 있는 자료로 제시할 수 있으며, 렌더링 기법은 지형지물의 일조 분석 등에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
국내에서 활발하게 연구되고 있는 위성영상을 이용한 원격탐사는 매핑, 환경관리, 시설물 관리 등에 이용되어 왔다. 본 연구에서는 날씨나 태양의 제약을 받지 않는 RADARSAT SAR 영상의 수계지역을 신경망 기법을 이용하여 분류하고자 하였다. RADARSAT은 경사관측을 통하여 영상을 취득하며 지형의 기복에 의한 음영효과(Shadow effect)로 인하여 수계지역 분류시 정확도를 감소시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 RADARSAT SAR 영상의 역산란계수를 계산하고 음영효과에 의한 분류오류를 감소시키기 위하여 수치고도모형을 사용하였다. 지형의 기복이 작은 평지와 지형의 기복이 심한 산악지로 나누어 연구를 수행하여 각 지역별로 분류 정확도를 평가하였다. 연구결과로 역산란계수를 신경망기법의 단일 입력 자료로 사용한 경우보다 수치고도모형을 같이 사용한 것이 분류 정확도가 높았다. 또한, 수치고도모형을 역산란계수와 함께 입력 자료로 이용할 경우 평지보다 산악지에서 효율적이었다. 산악지역이 많은 국내에서는 SAR영상의 수계지역 추출을 신경망 기법으로 할 경우에는 수치고도모형을 함께 이용함으로써 분류정확도 향상을 시킬 수 있다고 사료된다.
본 연구에서는 각각 1998년 8월 12일(홍수 발생시), 8월 19일(홍수 발생 후) 옥천, 보은 지역을 촬영한 RADARSAT SAR 위성영상을 이용하여 수계지역 및 홍수지역 분류를 수행하고자 하였다. 이를 위해, 먼저 두 장의 위성영상에 대해서 각각 스페클 잡영(speckle noise)을 제거하고, ${\sigma}^0$(sigma naught, dB)을 계산한 후 수계지역에 대한 ${\sigma}^0$값을 분석하였다. 이 값을 기준으로 각각 두 장의 위성영상에서 각각 최대우도법을 이용하여 수계지역을 분류하였다. SAR 영상은 영상취득의 원리에 의해 지형의 기복에 따른 음영효과(shadow effect)가 발생하는데, 음영효과가 발생하는 지역의 ${\sigma}^0$값은 수계지역과 비슷한 반사특성(낮은 dB 값)을 보인다. 따라서 지형의 기복이 심한 지역의 수계지역 분류시 음영효과를 제거해야 효과적적인 분류를 할 수 있으며, 이를 위해 위성의 헤더자료로부터 촬영시 각각의 촬영중심을 계산하고, 촬영중심과 지상좌표와의 기하학적 관계를 고려하여 음영효과를 제거하였다. 마지막으로, 수계지역만이 추출된 영상에 대해 영상의 기하보정을 수행하였으며, 기하 보정된 두장의 위성영상에 대해 차분영상를 생성함으로서 홍수지역을 분류하였다.
최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.
본 연구의 목적은 GIS 공간분석을 이용하여 음영에 따른 노면결빙예상구간을 정량적으로 평가하는데 있다 산악지역의 도로는 절토 및 터널구간이 많아서 겨울철에는 결빙구간이 발생될 우려가 있으며, 이는 교통 안전사고를 크게 야기시킬 수 있다. 따라서 도로의 기본설계에서부터 각 구간에서의 일조 환경 및 노면결빙예상구간을 정량적으로 정확하게 예측할 수 있는 분석이 필요하다. 본 연구에서는 동해고속도로 중 약 29km구간에 대하여 3차원 모델링, 일조 시뮬레이션, 지오데이터베이스 구축, GIS 중첩 기능에 의한 공간분석을 통해 노면결빙 예상구간을 추출할 수 있었다. 연구결과, GIS를 이용할 경우 기상조건 별로 도로의 일조영향에 따른 노면결빙 예상구간을 정량적으로 추출할 수 있었으며, 연구대상지역 중 상당한 구간이 결빙의 위험에 노출되어 있음을 알 수 있었다. 또한 GIS를 이용한 렌더링 기법이 기존의 음영기복 방법보다 정확하며, 3차원 상에서 그림자의 변화를 시각적으로 판단할 수 있음을 알 수 있었다. 향후 본 논문이 도로관련 법제도상의 노면결빙구간에 대한 규정을 제정하는데 크게 이바지할 수 있을 것으로 생각되며, 도로 설치 구조물의 배치 및 도로포장의 종류 등을 고려한 추가적인 음영구간추출 연구가 필요하다고 판단된다.
선구조 밀도에 따른 지열류량 분포 특성을 파악하기 위하여 선구조의 빈도 및 연장에 의한 선구조 밀도 분포도를 각각 작성하고, 측정 위치별 지열류량 값과 비교 분석하였다. 두드러진 단층의 발달과 많은 온천이 분포하는 경상분지 남부를 연구 대상지역으로 하였으며, 음영기복도 및 위성영상으로 부터 1km 이상되는 1337개의 선구조를 추출하였고, 빈도및 길이에 따른 선구조 분포 밀도도를 작성하였다. 연구 지역 내 51개의 지열류량 자료를 이용하여 측정위치별 선구조 밀도 값을 획득하고 지열류량 값과의 상관성을 파악하기 위하여 선형회귀 분석을 실시하였다.
기상청에서 제공하는 넓은 지역의 수평면 일조시간 정보를 복잡한 산간집수역의 지형특성을 반영한 실제 일조시간 분포도로 변환하기 위해 지형효과를 정량화하기 위한 실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양면 단일 집수역을 대상으로 정밀 DEM을 이용하여 그림자모형화 및 공제선분석 기법을 적용하여 일중 시간대별 음영기복도 1년 자료를 제작하였다. 2015년 5월 15일부터 2016년 5월 14일까지 1년 간 지형조건이 서로 다른 3지점에서 바이메탈식 일조계로 측정한 일조시간자료에 음영기복도 상 해당 지점의 휘도값을 추출하여 회귀시킴으로써 맑은 날의 휘도-일조시간 반응곡선을 얻었다. 이 곡선식을 하늘상태(운량)에 따라 보정할 수 있는 방법을 고안함으로써 일조시간 상세화 모형을 도출하였다. 이 모형의 신뢰도를 기존 수평면 일조시간 추정기법과 비교한 결과 추정값의 편의가 크게 개선된 것은 물론, 일적산일조시간 기준 RMSE가 1.7시간으로 지형효과를 반영하기 전보다 37% 이상 개선되었다. 어떤 지역을 대상으로 일조시간을 상세화 하기 위해서는 먼저 대상 지역의 매 시간 음영기복도의 격자점 휘도를 모형에 입력시켜 해당 시간대의 청천 일조시간을 추정한다. 다음에 같은 시간대의 기상청 동네예보(하늘상태)에 의해 구름 효과를 보정한다. 이렇게 추정된 매 시간 일조시간을 하루 단위로 적산하여 그 날의 누적 일조시간을 얻는다. 이 과정을 연구대상 집수역에 적용하여 수평 해상도 3m의 정밀한 일조시간 분포도를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 LANDSAT 8호, KOMPSAT 2호 위성영상과 1/25,000 수치지형도를 기반으로 작성된 음영기복도를 이용하여 2007년 1월 20일 오대산 지역에서 발생한 약 4.8의 중규모 지진과 선구조선의 관계를 분석하였다. 대부분의 선행연구는 지체구조와 관련된 선구조선 분석 연구를 하였으며, 주로 2차원의 위성영상과 음영기복도를 활용하였기에 지형의 기복 등에 대한 판독이 어려워 선구조선 추출이 제한적이었다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 기반으로 작성한 3차원 입체 영상과 수계망 분석을 통해 지형의 기복, 수계의 연결성 등을 판독해 선구조선을 추출하여, 2차원 영상에서 나타나는 시각적인 판독에 의한 오류를 최소화한 선구조선 판독도를 작성하였다. 또한 진앙에 대한 선구조선의 통계 요소별 밀도를 추정하기 위해 spline 내삽법을 이용하여 선구조선의 빈도, 교차점, 길이에 대한 밀도를 계산하였다. 그리고 진앙에서의 선구조선 밀도가 얼마나 밀집되어 있는지 정량적으로 표현하기 위하여 각 격자 내의 선구조선 밀도에 대해 최대 선구조선 밀도로 나누는 상대밀도 값(Value of the Relative Density; VRD)을 계산하는 알고리즘을 개발하여 밀도도(density map)를 작성하였다. 각 영상의 진앙에서의 VRD는 최소 약 0.60에서 최대 약 0.90으로 나타났지만, 각 영상별 광원의 고도각과 방위각이 차이가 있어 영상별 VRD보다 통계 요소별 VRD의 평균치를 사용하였다. 그 결과, 빈도의 평균 VRD는 약 0.85로 교차점과 길이의 평균 VRD보다 약 21% 높게 나타나, 선구조선의 빈도 요소가 진앙의 위치와의 관계가 가장 밀접함을 확인하였다. 이와 같이 3차원 영상의 선구조선 추출을 통한 밀도 분석 기술은 향후 지진 발생 가능 지역 분석에 기초자료로써의 의미가 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 라이다 데이터를 활용하여 지형에 대한 3차원 해석을 보여 주는 것이다. 일반적으로, 라이다 측량은 항공레이저스캐너를 이용하여 지표의 정량 및 정성적 정보를 얻을 수 있는 방법이다 획득된 라이다 데이터를 사용해 불규칙 삼각망, 수치표면모형 및 수치표고모형 등의 지형 데이터를 만들어 지형의 가시성, 음영기복, 경사방향 및 경사도와 같은 요소들을 조사했다. 각 항목으로부터 얻은 해석 결과들은 지형해석에 있어서 주요한 요소로 사용되어지며, 라이다 측량이 지형해석을 위한 새로운 방법으로 이용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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