본 논문에서는 지구표면의 99% 지역의 3차원 DEM 정보를 제공하고 있는 ASTER DEM 과 SRTM DEM의 실용가능성과 정확도를 분석하기 위해 1:5000 수치지형도에서 추출한 등고선을 통해 DEM을 생성하여 ASTER DEM과 SRTM DEM의 정확도를 평가하고자 한다. 먼저 이를 위하여 한반도 지형특성을 고려하여 명지(안양), 산악지역과 평지가 적절하게 분포하고 있는 지역(진안), 산악지역(속초)을 연구대상지역으로 선정하였다. 또한 대상지역의 1:5000 수치지형도를 통해 DEM을 생성하고 통일한 지역의 ASTER DEM과 SRTM DEM을 취득하여 상호 중첩비교가 용이하도록 수치지형도 DEM과 동일한 15m의 해상도로 변환하였다. DEM의 정확도툴 평가하기 위해 수치지형도의 등고선을 기반으로 구축된 DEM을 기준으로 ASTER DEM과 SRTM DEM의 RMSE, 상관계수, scatter plot을 이용하였다. 분석결과 수치지형도 DEM과 ASTER DEM, SRTM DEM 모두 높은 정확도를 나타내었으나, 상대적으로 SRTM DEM보다 더 넓은 범위의 자료를 제공하는 ASTER DEM이 높은 정확도를 보여 향후 다양한 분야에서의 활용이 기대된다.
본 연구는 넓은 지역의 DEM 생성 시 하드웨어 성능에 따라 자료를 부분적으로 처리해야 하는 불편을 개선하고 DEM의 정밀도를 개선하는 것에 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발된 DEM Generator 프로그램은 대용량 LiDAR 자료, 수치지형도 자료에 스트리밍 방식을 적용하여 인덱싱 및 델로니 삼각망 생성을 수행하고, Natural Neighborhood 또는 TIN 보간법을 적용한 가상 파일을 생성하여 특정한 해상도로 대규모 지역의 DEM 및 음영기 복도를 효율적으로 생성하도록 설계되었다. 최종적으로 생성된 DEM 및 음영기복도는 GeoTIFF 포맷으로 제공된다. DEM Generator 프로그램은 GIS, 기상, 환경 분석 등 넓은 지역의 DEM 생성이 필요한 분야에서 기존의 부분적인 DEM 생성 및 인접 처리 과정에 의해 발생했던 시간적 경제적 손실을 절감시킬 수 있을 것으로 판단되며, 추가적인 인접 및 수정 작업이 불필요하여 DEM의 정밀도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
DEM은 도시계획, 도로건설 계획, 수해지역 예측 등의 많은 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 홍수와 같은 하천재해를 분석, 관리하기 위한 유출모형 적용 때 중요한 입력 자료로 사용되고 있다. 그러나 현재 우리나라에서 사용되는 DEM 제작방법은 과정이 복잡하고 자료 전환이 불가피하며 적용범위에 있어서도 제약이 따른다. 따라서 기존에 사용되던 방법들의 한계를 극복할 수 있는 정확한 DEM 생성 방법으로 위성영상을 이용하는 연구 및 기술개발이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 DEM 생성 알고리즘을 ASTER 위성 영상에 적용하여 추출한 DEM의 정확도를 평가하고자 하였다. 정확도 평가는 USGS DEM을 사용하였으며, 그 결과 정사보정의 RMSE는 6개의 GCP에서 2 화소에 수렴하였고, 구름영역에서 고도값이 실제 지형보다 높게 나타났다. 또한, 금강 유역의 북동쪽으로 발달된 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만 영상 왼쪽에 위치한 분지는 평활한 지역으로 ASTER DEM과 USGS EM과의 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 또한, 산림 지역 등 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만, 분지 등 평탄 지역의 DEM은 차이가 거의 없는 것으로 나타났다.
2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.
교차간섭기법은 ERS-2와 Envisat SAR 데이터를 이용하여 긴 기선거리를 지니면서도 양질의 간섭도를 제작할 수 있다. 또한 긴 기선거리에 의해서 고도에 대한 프린지 변화율이 약 5m 내외로 계산되며 이는 매우 정밀한 DEM생성을 가능하게 한다. 본 연구에서는 ERS-2와 Envisat 교차 간섭기법으로부터 정밀한 DEM을 추출하는 효율적인 방안을 제안하였으며 경사가 매우 완만한 알라스카지역에서 교차간섭기법으로 제작된 CInSAR(Cross-Interferometry SAR) DEM과 기존에 존재하는 NED(National Elevation Dataset) DEM을 비교하였다. 연구 결과 차분 간섭도 생성과정에서 NED DEM 오차라고 생각되는 부분이 발견되었으며 이 부분에 대한 CInSAR DEM과의 고도 차이에 대한 표준편차는 2.63m로 계산되었다. 하지만 전체지역에 대해서는 NED DEM과 CInSAR DEM의 고도값 차이에 대한 표준편차는 약 1m로 NED DEM과 매우 유사한 값이 계산되었다. 이는 연구대상 지역이 매우 편평한 지형으로 양질의 DEM이 구축되어 있으므로 매우 유사한 값이 계산된 것으로 판단된다. 하지만 두 DEM에 대한 공간주파수 분석을 하였을 경우 CInSAR DEM은 약 0.08 rad/m(약 40m) 보다 고주파영역에서도 높은 파워 스펙트럼 값을 지닌 반면 NED DEM은 그렇지 못하였다. 결과적으로 16m로 해상도로 구축된 CInSAR DEM의 경우 NED DEM보다 약 2.5배 공간해상도가 높아졌으며 경사가 심하지 않은 지역에서도 정밀한 DEM이 생성되었다.
위성영상으로부터 수치고도모형(DEM:Digital Elevation Model)을 생성하는데 있어 입체 광학 위성영상을 이용하는 방법과 입체 SAR 위성영상을 이용한 레이다간섭 기법(SAR Interferometry)이 가장 널리 사용되고 있다. 이러한 기법들은 영상 취득 센서의 특성과 자료 처리의 한계를 가지고 있으며 이는 서로 다른 특성의 자료를 융합함으로써 극복될 수 있다. 본 연구는 SAR 위성영상과 광학 위성영상으로부터 생성된 DEM을 융합하여 고품질의 DEM을 생성하고자 함이 목적이다. DEM 융합은 SAR 위성영상의 DEM과 광학 위성영상의 DEM의 특성을 상호 보완하기 위해 다해상도 wavelet 변환(Multiresolution Wavelet Transform) 기법이 적용되었다. 다해상도 wavelet 변환 기법에 의한 DEM 융합은 오차의 영향을 받는 부분에 대해 다른 DEM 자료를 대체함으로써 수행되며 본 연구에서는 SPOT 위성영상과 ERS-1 위성영상을 이용하여 DEM을 생성하고 DEM 융합 기법을 적용하였다. DEM의 오차 분석은 1:5000 수치지형도를 이용하여 기준 DEM을 생성하여 비교하였으며, DEM 융합 결과 서로 다른 특성의 DEM을 융합함으로써 보다 향상된 DEM 제작 가능성을 타진하였다.
백두산과 같은 중요 지형의 지형적 환경적 모니터링을 수행하기 위하여 SPOT-5 스테레오 위성영상을 이용하여 제작된 DEM의 정확한 보정이 필요하다. 기준 DEM으로 SRTM DEM을 사용하여 SPOT-5 DEM을 보정하였다. SPOT-5 DEM과 SRTM DEM은 단일 강체 변환식으로 변환하는 경우 오차를 많이 내포하였다. 따라서 본 연구에서는 대상지역에 골고루 기준점을 추출하고, 기준점으로부터 지역적 변환식을 추정하였다. 제안된 방법의 정확도를 평가하기 위하여, 축척기반과 S1FT기반의 변환식을 이용한 DEM과 비교하였다.
백두산화산의 재 활동 여부와 관련한 연구가 최근 지구과학자들 사이에서 활발히 진행되고 있다. 그러나 우리나라는 이러한 연구에 직접적으로 참여하기 힘들고 백두산을 현장에서 지속적으로 모니터링하기 힘들다. 본 연구는 백두산 모니터링을 위한 기본 단계로써 SPOT-5 스테레오 위성영상을 이용한 백두산 DEM을 제작하고자 하였다. 제작한 DEM은 현지관측 기준점 없이 제작되었으므로 매우 부정확하다. 따라서 제작 DEM 보정을 위해, SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM을 이용한 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 매칭방법을 제안하였다. 그 결과, SPOT 위성영상으로 제작한 DEM은 SRTM DEM에 비해 더욱 자세한 지형 정보를 제공할 수 있었다. 그리고 보정 전 DEM에 비해 SIFT 방법으로 보정한 DEM이 더 양호한 결과를 나타내었다.
지형은 강우시 유역의 유출반응을 결정하는 중요한 인자이다. 유역분석에서 하천망은 중요한 지형 매개변수이다. DEM격자 크기와 배수누적 행렬의 흐름누적 임계값은 격자 DEM를 이용하여 추출된 하천망에 영향을 미친다. 따라서 DEM에 의해서 추출된 하천망의 배수 밀도는 선택된 DEM 격자크기와 흐름누적 임계값에 따라 다양하다. 일반적으로 작은 흐름누적 임계값은 높은 배수밀도를 가지는 아주 세부적인 하천망을 만들어 내고, 큰 임계값은 조잡한 하천망을 만들어 낸다. 이 연구에서는 연구대상지역에서 총 하천길이가 각각의 DEM 격자크기에 대해 흐름누적 임계값을 계산하는데 이용되었다. 하천망은 흐름누적 임계값을 적용하여 각각의 DEM 격자크기에 대해 추출되었으며, 흐름누적 임계값과 각각의 DEM 격자크기에 연관성이 회귀방정식으로 도출되었다.
Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형은 DEM(Digital Elevation Model)을 사용하여 지형인자를 추출하고 이를 바탕으로 수문 및 수질 모의가 이루어진다. 지형인자의 추출시 DEM 격자크기에 따라 상이한 결과를 초래할 수 있다. 그리하여 정확한 수문 및 수질 모델링에 있어 가능한 고해상도의 DEM을 사용하도록 권장하고 있다. 그러나 넓은 유역에서의 적용시 고해상도 DEM 사용에 따른 컴퓨터 처리 용량과 프로그램 실행 시 소요되는 시간상의 문제는 그 효율성에 있어서 문제시될 수 있다. 그리하여 본 연구에서는 소양강댐, 임하댐 유역을 대상으로 SWAT 모형에서 저해상도 DEM 사용으로 고해상도 DEM의 지형인자를 추출하여 자동 입력될 수 있는 모듈을 개발 적용하였다. 본 연구의 결과 소양강댐 유역을 대상으로 격자크기 20m DEM과 100m DEM을 사용하였을 때 연평균 유사량이 83.8%의 큰 차이가 발생한 반면 격자크기의 20m DEM과 본 모듈을 적용하여 20m DEM의 지형인자로 자동 보정된 100m DEM을 사용하였을 때의 연평균 유사량이 4.4%로 차이가 상당히 줄어든 것을 볼 수 있었다. 임하댐 유역의 경우는 격자크기 10m DEM과 100m DEM을 사용하였을 때 연평균 유사량이 43.4% 큰 차이가 발생하였다. 반면 격자크기 10m DEM과 본 모듈을 적용하여 10m DEM의 지형인자로 자동 보정된 100m DEM을 사용하였을 때의 연평균 유사량이 0.3%로 차이가 크게 줄어든 것을 확인 할 수 있었다. 또한 본 모듈의 검정을 위해 소양강댐 유역의 지형 자료와 유사한 충주댐 유역을 대상으로 본 모듈을 적용하여 검정을 실시하였다. 그 결과 연간 평균 유사량이 격자크기 20m와 100m의 DEM을 이용하였을 때 98.7%의 큰 차이가 발생한 반면 격자크기 20m와 본 모듈을 적용하여 보정된 경사도 값의 100m DEM을 사용하였을 때 20.7%로 차이가 크게 줄어든 것을 볼 수 있었다. 그리하여 본 연구의 결과를 통해 SWAT 모형에서의 개선된 지형인자 추출 방식을 사용하여 저해상도의 DEM 사용으로 고해상도 DEM 사용의 효과를 볼 수 있을 것이고 이로 인해 넓은 유역에서 저해상도 DEM 사용으로 컴퓨터 사용용량과 프로그램 지연 시간을 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 향후 여러 유역을 대상으로 보정, 검정하여 보다 정확하고 통합적으로 적용될 수 있는 모듈의 개선이 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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