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2 Applying Terra MODIS Satellite Image to Analysis of Current State of Upland Field 서론 도암호는 1989 년댐완공후수력발전의가동으로댐상류에위치한탁수와비점오염원을포함하는수질오염물질의유입으로인한호수의조류증가등으로수질이심하게악화되었다. 발전용수가방류되는강릉남대천의수질오염피해로인한민원과피해보상, 발전방류가처분신청등갈등이계속되었고, 1998 년선택취수탑을설치하였지만강릉시민의요구로 2001 년 현안해결원칙합의시까지 를기한으로발전이중단되었다 (Korea Hydro & Nuclear Power Co., 2005). 2007 년 8 월, 환경부에서는수질및수생태계보전에관한법률제 54 조에의거주민의재산이나자연생태계에중대한위해가발생할우려가큰도암호상류지역에대하여 2017 년까지관리목표수질 (SS 5.0 mg/l) 달성을위한비점오염원관리지역으로지정되었고, 동법제 55 조에의거관리대상수질오염물질의발생예방및저감방안추진등비점오염원관리를위한대책을 2007 년 12 월수립하여추진하고있다. Gangwon-do(2010) 및 Wonju Regional Environmental Office(2009) 자료에따르면도암호수질오염의주요요인은상류유역의고랭지밭탁수유출로나타나고있어밭의현황파악이중요하다. 오염총량관리를위한오염원조사시토지계오염원은실측이어려울경우지적공부상자료를기준으로부하량이산정되어진다. 도암호유역은면적과접근성등의지형적특성으로실측이어려울뿐만아니라지적공부상자료의밭분포가실제토지이용과차이를보이는것으로조사되었으며 (Wonju Regional Environmental Office, 2014), 지목상면적의오류 (Lee et al., 2009a) 등으로정확한현황파악에어려움이있다. 항공기나인공위성등을이용한원격탐사는넓은지역을신속하게조사할수있고지리정보시스템등과연동이가능하여고랭지밭유역과같이접근이어려운지역의공간분석에시간과비용면에서효과적으로적용될수있다 (Kim and Park, 2006). 농업환경과생태계의다양한현 상을설명하기위한자료로활용되고있는토지피복도의제작 (Zhao et al., 2005; Ku, 2007; Lee et al., 2009b; Oh et al., 2009; Park, 2010; Lee and Park, 2011), 가뭄과홍수등자연재해에대한피해분석 (Lee et al., 2006a,b; Park et al., 2006), 증발산량, 토양수분및융설등과같은수문정보산정 (Hong et al., 2010; Choi et al., 2011; Lee et al., 2016; Shin et al., 2016) 등다양한분야에서원격탐사를활용한연구가수행되었다. 또한북한, 해안지역등과같이접근이힘든지역에대한경작지추출및분류를위해 Lee et al.(2003a, b), Lee et al.(2009b), Lee et al.(2012) 등이위성영상을이용하였으며, Hong et al.(2015) 은벼수량을추정하는연구를수행하였다. Jang et al.(2009) 은영상을이용하여무허가경작지를추출하고경사도와관련하여토양유실저감효과를분석하였다. Oh et al.(2010) 은다양한고해상도위성영상를이용하여토지피복분류를실시하고정확도를비교한결과농경지와초지의혼돈이주로발생하는것으로분석되었으며, 이러한농경지의오분류를줄이기위해사용영상의시간해상도가매우중요한것으로조사되었다 (Choung, 2015). MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료는중위도지방에서하루최대 4 회정도획득이가능한높은시간주기성과와 36 개밴드에달하는다중분광자료를제공하기때문에지표와대기하층에서발생하는전지구적인자연재해를연속적으로감시할수있는장점이있으나촬영고도가높기때문에해상도가낮다는단점이있다 (Shin et al., 2015). MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index: 정규식생지수 ) 는시간해상도가매우높고자료취득이간편할뿐만아니라안정되고정규화된식생지수를제공하기때문에다양한분야에서활용이확대되고있다 (Cha et al., 2009; Kim et al., 2011; Kim et al., 2014). 본연구에서는고해상도위성영상및항공사진등을이용하여구축된환경부토지피복도와지적도를비교하고도암호유역의불일치지역에대한현장조사결과를바탕으로 MODIS 위

고랭지밭현황파악을위한 Terra MODIS 위성영상적용 / 박민지 최영순 신형진 이영준 유순주 3 성영상의식생지수인 NDVI 를이용하여고랭지밭현황파악에대한적용성을분석하고자한다. 1. 대상유역 연구방법 도암댐은 1989 년 8 월남한강최상류지류중의하나인송천에건설된경사코아형석괴댐으로강원도평창군대관령면수하리에위치하고있다 ( 그림 1). 도암호유역은행정구역상강원도평창군대관령면에 4 개리에속해있다. 도암호기점송천의유역면적은 149.4 km2, 도암호의총저수량은 5,100 만m3, 이중유효저수량은 4,000 만m3이다. 그림 1 과같이평균고도 (913.7 m) 가높아우기에집중호우가많고유역의평균경사와송천의하상경사가급하여유출이빠르게일어나며, 농경지표토의토성이유실에취약한사양토비율이높아탁수와유사가많이발생될수밖에없을것으로예상된다 ( 그림 1, 표 1). 송천으로유입되는주요하천으로는차항천, 용평천, 삼양천및대관령천등이있다. 차항천은황병산에서발원하여채소재배지가산재해있는차항리를지나는하천이고, 용산천은용산에서발원하여용산리농경지를및초지를지나며, 용평천은발왕산에서발원하여용평리조트를중심으로위락시설 ( 스키장, 골프장및콘도등 ) 등을지나는하천이다. 그리고송천 상류지역에위치한삼양천주위에는삼양목장및한일농장등의대규모축산단지가다수위치해있다. 이하천들은모두송천본류에합류하여도암호로유입한다 (Park et al., 2012). 도암호유역의평년강우량 (1981~2010 년 ) 은 1,898.1 mm이며 6~9 월의강우량이 1,255.9 mm로총강수량의 66.2% 집중되어있다. 유역의고랭지밭주요작물은감자 (40.3%), 배추 (28.2 %), 무 (8.9%), 당근 (8.9%), 양배추 (5.6%), 파 (5.1%) 순으로조사되었으며, 표 1 과같이대부분의재배작물들이 6~9 월에수확되어나지상태로노출되고있다. 나지상태의밭은일반나지보다영양물질 (N, P) 과유기물이고농도로존재하여강우시대량하천으로유입되므로주요비점오염원발생원이자우선적관리대상이라할수있다 (NIER, 2016). 2. Terra MODIS 시계열자료 MODIS 는지구생물권활동에관한자료를제공하는미항공우주국 Terra EOS(Earth Observation system) 위성의주센서로해양, 육상과대기분야에적용이가능한다목적센서이다. MODIS 는현재 36 개의밴드를이용하여다양한대기, 지표, 해양관련다양한정보들을제공하고있다 (Shin et al., 2010). NASA 의 EOS Data Gateway 는 MODIS 영상을비롯하여 EOS FIGURE 1. The stream, elevation and soil type of Doam lake watershed

4 Applying Terra MODIS Satellite Image to Analysis of Current State of Upland Field TABLE 1. The growing season of crop and monthly precipitation(1981 2010year, Daegwallyeong station) in upland field of Doam lake watershed Month 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Precipitation (mm) The growing season 62.6 53.6 75.6 89.5 122.3 201.0 326.7 420.9 307.3 124.9 76.9 36.8 Potato Napa cabbage White radish Carrot Cabbage 프로그램을통해제작한다양한위성영상자료를대기, 빙하, 육지, 대양, 자료보정분야별로제공하고있다 (Park et al., 2006). MODIS Data Product 중식생지수 (MOD13: Vegetation Index) 은 250m 공간해상도와 16 일단위의합성자료로서, MODIS Level-2G( 표 2) 을이용하여 NDVI 를제공한다. 본연구에서는도암호유역을대상으로 2000 년 5 월 1 일부터 2015 년 9 월 31 일까지의구름의영향을최소화할수있는 MOD13 NDVI 16 일합성영상을수집하였다. 3. MODIS NDVI 식생지수는식생의분포와상태를나타내는지수이며, 지표면의식물과그외의물체들에대한분광반사특성을이용하여식물에관한정보를나타내는지표이다 (Shin and An, 2007; Shin et al., 2010). 식생상황을위성자료로부터파악하기위한가장보편적인지표로서 NDVI 는식물의잎이가시영역대와근적외영역대에서의반사율의차이로서식물의활력도를나타내며 (Rouse et al., 1974), 다음과같은식으로정의될수있다 TABLE 2. MODIS Band (1) 여기서, NIR : 근적외선밴드의지표면반사율 Red : 적외선밴드의지표면반사율 NDVI 가식생조사에널리사용되고있는이유는식물고유의분광반사특성때문으로식물의잎에함유되어있는클로로필은 0.45 μm ~0.6 7 μm의파장대를강하게흡수한다. 그결과가시영역의적외선밴드에서의반사율이낮아지게되며, 0.97 μm ~1.3 μm의근적외선영역에서의강한반사특성을갖는다. NDVI 는 -1.0 에서 1.0 까지의범위를가지며, 물과눈은 - 값을, 나지는 0 에가까운값을, 식생에의한피복이있는경우는 + 의값을가진다. 구름의영향을받는지역의 NDVI 값은과소산정되는경향이있다 (Shin, 1996; Shin and Kim, 2003). 위성영상을이용한고랭지밭추정 1. 지적도, 토지피복도비교및현장조사결과 도암호유역의고랭지밭현황파악을위해평창군의지적도 (2014 년 ) 와환경부중분류토지피복도 (2014 년 ) 의비교분석을실시하였다. 지적도와토지피복도 ( 환경부 ) 간의밭면적은 6.7 km2의차이를보였으며 ( 그림 2, 표 3), 토지피복도에 7.8 km2가지적도와일치하여그림 2(c) 와같이공간적불일치가큰것으로나타났다. 지적도와토지피복도의분류정확도를분석하기위해그림 2(c) 와같이토지피복도에서는밭으로분류되었으나지적도에서는다른분류를보이는지점의현장조사를실시하였다. 현장조사결과그림 3 과같이지적도에서는알펜시아리 Primary use Band Band width ( μm ) Resolution (m) 1 RED 620-670 Land/cloud/aerosols boundaries 250 2 NIR1 841-876

고랭지밭현황파악을위한 Terra MODIS 위성영상적용 / 박민지 최영순 신형진 이영준 유순주 5 FIGURE 2. The land registration map (a), landuse map (b, Ministry of Environment-ME) and spatial mismatch of field area (c) TABLE 3. Area of the land registration map and landuse map (ME) Class Land registration map Landuse map(me) Area( km2 ) Percent(%) Area( km2 ) Percent(%) Non-vegetated area 8.7 5.7 8.2 5.5 Field 13.6 9.1 20.3 13.6 Grass 8.2 5.5 21.7 14.5 Forest 119.3 79.7 99.2 66.4 Total 149.8 100 149.4 100 조트의골프장등이모두밭으로분류되어있었고토지피복도와불일치지역 ( 그림 3: 1~9) 이모두밭으로조사되어토지피복도가높은정확도를보이는것으로나타났으나, 토지피복도에서도선행연구와같이초지가농경지로오분류되는경우가발생하는것으로조사되었다. 2. MODIS NDVI 구축 본연구에서는대상유역에대하여 2000 년 5 월 1 일부터 2015 년 9 월 30 일까지 EOS Gateway 를통해수집한 MODIS product MOD13 Vegetation Index 16 일합성영상을수집한후 MODIS Reprojection Tool 을이용하여 WGS84 UTM48N 좌표체계로변환하고 NDVI 를자료를구축하였으며, 월별평균 NDVI 는표 4 와같다. 5 월의평균 NDVI 가 0.69 로가장낮았으며, 7 월의평균 NDVI 가 0.78 로가장높은것으로나타났다. 3. 토지피복도와 MODIS NDVI 를이용한고랭 지밭분류 토지피복도의초지와밭지역의오분류를개선하고정확도를높이기위해 16 년간구축된 MODIS NDVI 의자료를활용하였다. 초지에해당하는잔디는 5 9 월, 골프장잔디는 3 12 월에생육기간을갖는다. 그외산림과비식생지역은 5 9 월에 NDVI 변화가없는것을고려하였을때고랭지작물은 5 월과 9 월사이에작물생장및재배로인하여 NDVI 가큰차이를보일것으로판단된다. 따라서본연구에서는토지피복도의밭지역을추출하고 5 월과 9 월사이 NDVI 차이를고려하여경작지역과비경작지역으

6 Applying Terra MODIS Satellite Image to Analysis of Current State of Upland Field FIGURE 3. The field survey for comparison results between the land registration map and landuse map (ME) TABLE 4. Monthly average NDVI (2000 2015year) Month May June July August September NDVI 0.69 0.75 0.78 0.77 0.73

고랭지밭현황파악을위한 Terra MODIS 위성영상적용 / 박민지 최영순 신형진 이영준 유순주 7 TABLE 5. Reclassification using field and grass area at landuse map and MODIS NDVI Difference between the highest and the lowest NDVI Field and grass area NDVI-difference in field and grass area Reclassification 로재분류하였다. 기상, 구름등에의한오차를줄이기위해사분위범위 (Inter Quartile Range) 의 1.5 배외에존재하는이상치를제거하여 ND VI 차를산정하였다. 토지피복도의분류와현장조사결과에따라 NDVI 가밭은 0.5, 초지는 0.65 이상의차이를보이는부분을밭으로지정하여분류하였다. 재분류를실시한결과전체적인밭의면적이 20.3 km2에서 14.7 km2로 5.6 km2감소하는것으로나타났으며, 표 5 와같이토지피복도에서밭으로오분류된지역과현장조사결과초지인지역인유역오른쪽위의밭으로분류된부분이초지로현장조사와같이분류되었다. 본연구의방법이대규모초지와농경지구분에적용성이높은것으로나타났으나소규모밭과초지를분류하는경우시공간적해상도가모두높은자료를사용한추가적인분석이필요한것으로판단된다. 결론 본연구에서는도암호유역을대상으로고랭지밭분류정확도를높이기위한 Terra MODIS 위성영상의적용성을분석하고자하였다. 첫째, 도암호유역의고랭지밭은강우가높은 5 월과 9 월사이나지상태로노출되어영양물 질과유기물이함유된흙탕물이하천으로유입될수있는잠재적인비점오염원이다. 둘째, 고랭지밭의현황파악을위해오염총량관리에사용되는지적도와환경부토지피복도를비교한결과밭면적이 6.7 km2차이를보였으며, 토지피복도밭의 61.6% 가지적도와공간적으로불일치하는것으로나타났다. 셋째, 불일치지역 11 개지점을현장조사한결과 10 개지점이토지피복도와일치하여토지피복도의정확도가상대적으로높게나타났으나, 나머지 1 개지점인대규모초지가토지피복도에서밭으로오분류된것으로조사되었다. 넷째, 고랭지밭이 5 9 월사이나지상태로비식생지역이되지만같은기간초지의식생이연속적으로나타나는것에따라 NDVI 차이를이용하여재분류한결과토지피복도에서밭으로오분류되었던 1 개지점이초지로분류되어현장조사와일치하는것으로나타났다. 토지피복분류에있어서밭과초지는작물재배에따른시간해상도가중요한기준이다. 시간해상도가높은 MODIS NDVI 와공간해상도가높은자료를중첩하여적용할경우대규모고랭지밭현황파악에정확도를향상시킬수있을것으로판단된다.

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