18권4호

Terra MODIS 위성영상을이용한봄가뭄연구 * - 소양강댐유역을대상으로 - 신형진 1 박민지 2 황의호 1 채효석 1 김성준 3 A Study of Spring Drought Using Terra MODIS Satellite Image* - For the Soyanggang Dam Watershed - Hyung-Jin SHIN 1 Min-Ji PARK 2 Eui-Ho HWANG 1 Hyo-Sok CHAE 1 Seong-Joon PARK 3 1) 요 약 2015 년소양강댐유역에서발생한가뭄에의해많은피해가발생했다. 본연구에서는가뭄발생시시공간적가뭄상황이파악가능한 Terra MODIS 영상을이용하여소양강댐유역의가뭄분포특성을추정하고자하였다. 2010 년 1 월 1 일에서 2015 년 6 월 30 일까지의 250m 해상도인 MODIS product MOD13 16 일합성영상을수집하고식생지수 (NDVI) 를구축하였다. 식생지수를이용하여식생상태지수 (VCI) 와표준화된표준정규식생지수 (SVI) 를이용하여가뭄지역의추정기법을제시하였다. 본연구의결과는가뭄지역의자료를정보화하고그결과를정량적으로제시하는방법으로활용될수있으며, MODIS 자료의이용은시공간적가뭄지역탐지의가능성을가짐을알수있었다. 주요어 : Terra MODIS, 식생지수, 식생상태지수, 표준정규식생지수, 가뭄 ABSTARCT In 2015, drought was at the worst stage of devastation in Soyanggang Dam watershed. The purpose of this study is to trace the drought area around Soyanggang dam 2015 년 10 월 22 일접수 Received on October 22, 2015 / 2015 년 12 월 28 일수정 Revised on December 28, 2015 / 2015 년 12 월 29 일심사완료 Accepted on December 29, 2015 * 본연구는국토교통부물관리연구사업의연구비지원 (15AWMP-B079625-02) 에의해수행되었음. 1 한국수자원공사 K-water 연구원수자원연구소 Water Resources Research Center, K-water Institute, Korea Water Resources Corporation 2 국립환경과학원환경물환경연구소 Han River Environmental Research Center, National Institute of Environmental Research 3 건국대학교사회환경시스템공학과 Dept. of Civil and Environmental System Engineering, Konkuk University Corresponding Author E-mail : kimsj@konkuk.ac.kr

146 watershed by using Terra MODIS image because it has the ability of spatio-temporal dynamics. The MODIS indices, which included the enhanced vegetation index (NDVI), were extracted from MODIS product MOD13 16-day composite datasets with a spatial resolution of 250m from 2010.01.01 to 2015.06.30. We found that application of Vegetation Condition Index (VCI) and Standardized Vegetation Index (SVI) was suitable for monitoring the drought area. The result can be used to acquire the drought data scattered and demonstrate the potential for the use of MODIS data for temporal and spatial detection of drought effects. KEYWORDS : Terra MODIS, NDVI, VCI, SVI, Drought 서론 가뭄은인간이극복하기힘든자연재해로서 홍수와더불어사회 경제적으로많은피해를 초래하는자연재해중의하나이다. 인구증가, 도시화및산업화등으로인하여용수수요가 증가할수록더욱극복하기어려운문제이며인 간생활에서직 간접적으로막대한피해를주고있다. 가뭄이지속되는시간규모는다양하 며, 그시작과끝은명확하게정의되어지지않 는다. 기후변화에따른가뭄, 지진, 폭설, 홍수 등의자연재해가갈수록빈번해질뿐만아니라 규모또한커지고있다. 1990 년대이후주기적 으로만성적인가뭄이발생되고그심도역시심화되어가뭄으로인한피해가대형화되는추 세이나정부의가뭄관리는사후대책에만국한 되어있어사전재해관리차원의대처가미흡 한실정이다. 가뭄에대한사전대처를위해서는 가뭄상황을평가하고미리예측할수있는우 리나라가뭄특성에적합한객관적인지표가개발되어야한다 (An, 2003; Shin and Kim, 2003; Kwon et al., 2007; Shin and An, 2007). 인공위성영상을활용한원격탐사기법은홍 수, 폭설, 가뭄, 산불등광역규모의다양한자 연재해에대한자료를획득할수있기때문에실측자료의시공간적한계를극복하기위해많 이사용되고있다. 특히광범위한지역을대상 으로하는경우인공위성자료의이용은대단히 유용하다 (Shin, 1996; Shin and An, 2007). 국내에서도 Landsat TM/ETM +, RADARSAT SAR, Terra MODIS 등다양한위성영상들을 이용하여재해관련연구가시도되고있다. 기존의가뭄에관련된연구는가뭄을정량화 하여지수로나타내는가뭄지수를이용하는연 구가주를이루고있다 (Kwon, 2006, Kwon et al., 2007, Park et al., 2011). 이러한연구들은주로가뭄평가를위하여일반적으로 사용되는가뭄지수인파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), 수문학적가 뭄지수 (Surface Water Supply Index, SWSI), 취수원, 농업용저수지, 댐등의공급또는가 용능력을고려한새로운가뭄지수 WADI (Water Availability Drought Index) 및표준 강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI) 등을적용하여가뭄에대한평가를실시 하고있다. 본연구에서는가뭄지수를이용한가뭄정도 파악이아닌위성영상으로획득되는식생정보를이용하여간접적으로가뭄을평가하는기법 을적용하고자한다. 어느지역의식생상태는 가뭄에의해물공급이원활하기이루어지지못 할경우일반적으로식생은스트레스를받게되 어식생의활력도가저하되는결과를초래한다. 식생의활력도는위성영상자료로얻을수있는식생지수 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 를이용함으로써식생을활 력도를정량적으로추정할수있다. NDVI 를이용하여가뭄을분석한연구는 Shin et al.

147 (2006), Park et al.(2006), Kwon et al. (2005) 등이적용하여그적용성및활용성을 연구하였다. 인공위성원격탐사센서중 MODIS 자료는 중위도지방에서하루최대 4 회정도획득이 가능한높은시간주기성과 250, 500, 1000m 의다양한공간해상도, 그리고 36 개밴드에달 하는다중분광자료를제공하기때문에지표와 대기하층에서발생하는전지구적인자연재해 를연속적으로감시할수있는장점이있다. 이 때문에최근 MODIS 위성자료를기반으로지 역또는지구규모의다양한자연재해와이에관련된많은연구들이활발히진행되고있다. Park et al.(2006) 은 MODIS NDVI 와 LSWI 를이용하여봄가뭄지역을추출하였다. 본연구에서는소양강댐유역을대상으로 Terra MODIS 위성영상의식생지수인 NDVI 를 이용하여 Kogan(1995a) 이제안한식생상태지수 (Vegetation Condition Index, VCI) 와표준화 된표준정규식생지수 (Standardized Vegetation Index, SVI) 을이용하여 2010 년부터 2015 년 까지의봄기간동안의가뭄지역을댐유입량과 강수량을이용하여분석하고자한다. 1. 대상유역 자료및방법 본연구의대상유역은 2015 년서울, 경기, 강원등중부지역에서장기간지속된가뭄으로 큰피해를입은소양강댐유역은소양강댐수 위관측소를유역출구로유역면적은 2,694.4 km2 이며유역둘레는 383.6 km, 유역평균폭은 16.5 km, 유역평균표고는 650.5m, 유역평균경사는 46.0% 로국내북동부산악지역에위치해있으 며산림면적은 2,478.5 km2로서유역면적의 92% 에이른다. 그림 1 은소양강댐유역의기상관측 소, 수위관측소, 강우관측소및유역경계를나 타낸다. 기상청에따르면지난해 12 월부터 3 월 26 일까지강원영동지방의누적강수량은 48.2 mm를기록하고있다. 이는평년강수량의 25% 에불과하다. 기상청이전국기상관측을시 작한 1973 년이래가장적은양이다. 극심한 FIGURE 1. Map of the Soyanggang dam watershed

148 (a) 12.04.20. (b) 15.03.22. (c) 15.06.17 (a) 12.04.20. (b) 15.03.22. (c) 15.06.17 FIGURE 2. Arirang satellite image of Lake Soyang (KARI, http://hooc.heraldcorp.com) 가뭄으로 1978 년역대최저치수위 (151.93m) 에근접한저수위 152.25m(2015.6.22) 를기 록하였다. 그림 2 는한국항공우주연구원에서제공한아리랑 2 호및 3 호의소양호지역의위성영상으로 초록색은소양호의물이며 2015 년영상에서 모래바닥은흰색을나타낸다. 2012 년 4 월 20 일에비해 2015 년 3 월 22 일및 2015 년 6 월 17 일영상에서저수면적이줄어든것을확인할 수있었다 (http://hooc.heraldcorp.com, 2015. 6.18.). 2. Terra MODIS 시계열자료 MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer) 는지구생물권활동에관 한자료를제공하는미항공우주국 Terra EOS(Earth Observation system) 위성의주센서로해양, 육상과대기분야에적용이가능한 다목적센서이다. MODIS 는현재 36 개의밴드 를이용하여다양한대기, 지표, 해양관련다양 한정보들을제공하고있다 (Shin et al., 2010). NASA 의 EOS Data Gateway 는 MODIS 영상을비롯하여 EOS 프로그램을통 해제작한다양한위성영상자료를대기, 빙하, 육지, 대양, 자료보정분야별로제공하고있다 (Park et al., 2006). MODIS Data Product 중식생지수 (MOD13: Vegetation Index) 은 250m 공간해상도와 16 일단위의합성자료로 서, MODIS Level-2G( 표 1) 을이용하여 NDVI 를제공한다. 본연구에서는소양강댐유 역을대상으로 2010 년 1 월 1 일부터 2015 년 6 월 30 일까지의구름의영향을최소화할수있는 MOD13 NDVI 16 일합성영상을수집하였다. 3. MODIS NDVI 식생지수는식생의분포와상태를나타내는 지수이며, 지표면의식물과그외의물체들에 대한분광반사특성을이용하여식물에관한정 보를나타내는지표이다 (Shin and An, 2007; Shin et al., 2010). 식생상황을위성자료로부 터파악하기위한가장보편적인지표로서 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 는식물의잎이가시영역대와근적외영 역대에서의반사율의차이로서식물의활력도 TABLE 1. Characteristics of MODIS band Primary use Band Bandwidth ( μm ) Resolution (m) 1 RED 620-670 Land/Cloud/Aerosols boundaries 250 2 NIR1 841-876

149 를나타내며 (Rouse et al., 1974), 다음과같 은식으로정의될수있다 (1) 여기서, NIR : 근적외선밴드의지표면반사율 Red : 적외선밴드의지표면반사율 NDVI 가식생조사에널리사용되고있는이 유는식물고유의분광반사특성때문으로식 물의잎에함유되어있는클로로필은 0.45 μm ~0.67 μm의파장대를강하게흡수한다. 그결 과가시영역의적외선밴드에서의반사율이낮 아지게되며, 0.97 μm ~1.3 μm의근적외선영역에서의강한반사특성을갖는다. NDVI 는 -1.0 에서 1.0 까지의범위를가지며, 물과눈은 - 값을, 나지는 0 에가까운값을, 식생에의한피 복이있는경우는 + 의값을가진다. 구름의영 향을받는지역의 NDVI 값은과소산정되는 경향이있다. 따라서, 어는기간중의 NDVI 의총량을정량적으로표현하기위하여 indvi (integrated NDVI) 가이용되어진다 (Shin, 1996; Shin and Kim, 2003). (2) 여기서, NDVI j : j 번째의 NDVI d j : NDVI j 에대응하는관측일수 4. 식생상태지수 (VCI) Kogan(1995a) 은가뭄의평가를위하여식 생상태지수 (Vegetation Condition Index, VCI) 를제안하였으며, 이는 NDVI 를이용하여 얻을수있다. 기상요소의변화에의해식물의생태학적변화에영향을주는기상요소의변화 를지상관측자료로부터추정하기어려움이있 다. 생태학적변화를반영하는 NDVI 의변화로 부터추정된기술의변화는다양한기상조건 을반영한다고볼수있다. 동일한지역에 NDVI 의변화가발생했다면기상요소의영향으 로판단할수있다. Kogan(1995a, 1997) 은 식생의영향을주는기상요소의변화를검출하 기위해각화소별로동일기간의 NDVI 의최대 값과최소값을이용한계산식을제안하였다. VCI 는식생의변화에영향을주는기상조건으 로제한하였으며식생의활력이최대를보인다 는것은최상의기상조건이주어졌음을의미하 고반대로식생의양이최소일때는최악의기 상조건에영향을받는다고가정하였다 (Shin and Kim, 2003; Shin and An, 2007). min max (3) min 여기서, NDVI max : 동일기간의 NDVI 최대치 NDVI min : 동일기간의 NDVI 최소치 NDVI i : 대상시기의 NDVI VCI 는 0 에서 100 사이의범위를갖으며 0 에 가까울수록식생활력의감소를나타낸다. VCI 는토지의피복및식생의시 공간적변화뿐 만아니라식생에미치는기상의영향을정량 화하기위해사용될수있다. Kogan(1995b) 은가뭄분석을위한농작물과생산성과의상관관 계를분석하여 VCI 의범위를정량화하였다. 그 결과, VCI 값이 50 이하인경우식생이스트레 스받는것으로파악되었고, 0 에서 35 사이의 값은가뭄에의한농작물의생산성이 20% 감소 하는것으로분석하였다. 따라서 VCI 로부터가뭄을판별하기위한지표는 35 이하를추천하고 있다 (Shin and Kim, 2003; Park and Kim, 2009). 5. 표준정규식생지수 (SVI) 희박한기상자료로인해자료가고르게분 포하지않거나, 불완전할때이러한자료만으로는가뭄지역의모니터링은어렵다. 기상자료와 위성데이터가함께고려된다면, 가뭄의심도와

150 위치가확인가능하며자료의갱신이쉽고현 재나타나는가뭄현상을광범위하게파악할 수있다. 표준화된표준정규식생지수 (Standardized Vegetation Index, SVI) 는주단위의 NDVI 값 으로부터계산된평균상태를기준으로표현되는식생상태의확률값이다. 가뭄은예고없이 발생되며그심도는급격히발전되는특성을 가지게된다. Peter et al.(2002) 은연단위 NDVI 를표준화함으로서가뭄모니터링을효과 적으로수행할수있음을보여주고있다. 식생상태는접지층의단기간에대기운동과밀접한관련이있다. 이것은광역적규모의식생감시에중요한요인이된다. Peter et al. (2002) 은 12 년간 (1989~2000) 의 NOAA/ AVHRR NDVI 자료를이용하여미국의대평원 을중심으로표준정규분포에적용시켰으며, 평 균값으로부터식생조건의편차를통해각각의변량을표준화시키는방법으로표준화된가뭄 지수를개발하였다 (An, 2003; Shin and Kim, 2003; Shin and An, 2007). (4) 여기서, Z ijk : k 년 j 주화소 i 의 z 값 NDVI ijk : k 년 j 주화소 i 의 NDVI : n 해의 j 주화소 I 의평균 NDVI σ ij : n 해의 j 주화소 I 의표준편차 Z ijk 의표준편차는 1 이고, 평균은 0 의값을 가지는정규분포로가정한다. 그러므로 Z ijk 의 확률밀도하수는다음식과같다. (5) 표준정규분포를취하는 SVI 는한화소당확 률값은현재식생상태에서일어날수있는확 률을산정한것으로 0~1 사이의범위로분포하 며, 0 은동일한시기의모든 NDVI 픽셀에비 해작을조건을나타내며 1 은반대로다중시기 의동일시점 NDVI 와비교하여모든 NDVI 픽셀에비해클확률을나타낸다. Peter et al. (2002) 은 SVI 를 5 개클래스인 very poor(0.0~0.05), poor(0.05~0.25), average (0.25~0.75), good(0.75~0.95), very good (0.95~1.0) 로분할하였다. SVI 는작물의초기 상태, 성숙과파종시기를거치는계절적인특색 을보여주는단기적모니터링의성격을갖는다. SVI 는기상상태에따른단기간식생을반영하 고있다 (An, 2003; Shin and Kim, 2003; Shin and An, 2007; Park and Kim, 2009). 위성영상을이용한가뭄지역추정 1. MODIS NDVI, VCI 및 SVI 구축 본연구에서는대상유역에대하여 2010 년 1 월 1 일부터 2015 년 6 월 30 일까지 EOS Gateway 를통해수집한 MODIS product MOD13 Vegetation Index 16 일합성영상을 수집한후 MODIS Reprojection Tool 을이용 하여 WGS84 UTM48N 좌표체계로변환하고자료를이용해밴드연산을통하여 NDVI, VCI, SVI 을각각구축하였다. 가뭄분석을위한첫번째중요한단계는정 확한 NDVI 를생성하는것이다. 본연구에서는 2010 년에서 2015 년까지 6 개년에걸친 Terra MODIS 자료를이용하였으며, 적설의영향으로지표면의정확한관측이불가능한겨울철의자 료는분석에서제외하고봄가뭄을분석할수 있는 3 월부터 6 월까지의자료를이용하였다 ( 그 림 3). 구축한 NDVI 를식 (3) 에적용하여 2010 년 에서 2015 년의 VCI 를구축하였다. 각화소별로 6 개년에걸친 NDVI 의동일기간의최대값과 최소값을산정하고해당기간동안의 NDVI 와 상대적인비교를실시하여 NDVI 중에서기상 과관련된성분을추출하였다. 그림 4 에 2015 년 3 월부터 6 월까지의 VCI 를나타냈으며빨간

Terra MODIS 위성영상을 이용한 봄 가뭄 연구 / 신형진 박민지 황의호 채효석 김성준 2015. 03. 06. 2015. 03. 22. 2015. 04. 07. 2015. 05. 25. 151 2015. 06. 10. FIGURE 3. MODIS NDVI(2015) 2015. 03. 06. 2015. 03. 22. 2015. 04. 07. 2015. 05. 25. 2015. 06. 10. 2015. 05. 25. 2015. 06. 10. FIGURE 4. VCI(2015) 2015. 03. 06. 2015. 03. 22. 2015. 04. 07. FIGURE 5. SVI(2015) 색에 가까울수록 VCI가 낮아지는 것을 의미한 다. VCI를 통하여 기상요소에 의한 식생의 스 트레스 여부를 판별할 수 있으며, VCI가 낮을 수록 식생의 스트레스가 심하다는 것을 나타낸 다. 따라서 그림 4로부터 2015년 4월 7일과 5 월 25일에는 식생의 스트레스가 낮은 것을 확 인할 수 있다. 또한 가장 극심한 가뭄은 2015 년 6월 10일 경우 NDVI(그림 3)의 식생활력 도는 높으나 VCI(그림 4) 값이 매우 낮아 식생 은 상당한 스트레스를 받았던 것으로 나타난다. 표준정규분포를 취하는 SVI를 5개 클래스인 very poor(0.0~0.05), poor(0.05~0.25), average (0.25~0.75), good(0.75~0.95), very good(0.95~1.0)로 분할하였다. 그림 5와

152 같이빨간색은극심한가뭄을나타낸다. SVI역시 VCI와유사한가뭄발생지역을나타내었으며특히 2015년 3월 6일과 6월 10일은가뭄발생지역이넓게분포하는것으로나타났다. 2. VCI와 SVI를이용한가뭄지역분류구축된 VCI는 Kogan(1995b) 이제시한가뭄을판별하기위한 35이하를지표로소양강댐유역의가뭄과비가뭄지역을구축하였다 ( 그림 6 (a)). SVI를이용한가뭄위험지역은 5개클래스중 very poor(0.0~0.05) 와 poor(0.05 ~0.25) 를이용하여추출하였다 ( 그림 6 (b)). 각화소별로 6개년에걸쳐봄가뭄위험지역으로판별된소양강댐유역의 VCI와 SVI를이용한가뭄지역의면적 (%) 과동일기간의국가수자원관리종합정보시스템 (www.wamis.go.kr) 의자료를이용하여소양강댐의저수위, 댐유입량및유역평균강우량을구축하였다 ( 표 2). VCI를 이용한가뭄지역이 SVI를이용한가뭄지역보다과대분석되었다. VCI 지표 35이하는농업지역의가뭄판별지수로산림유역인대상유역의적용시가뭄지역이 SVI보다넓게나타났다. 향후국내산림지역에맞는 VCI의가뭄지표연구가필요할것으로사료된다. 저수위와, 댐유입량및강우량과가뭄위험면적을비교하였으며그중가장상관관계가높은댐유입량과의관계를살펴보면댐유입량이약 200m3 /s 이하면가뭄과연관성이있었다. 강수의경우동일기간강수량뿐만이아니라그전누적강수량의영향을받는것으로확인되었다. 그림 6과같이 2015 년봄가뭄은 3월에면적 38.3% 과 6월에 49.0% 걸쳐발생한것을확인할수있다. 극심한가뭄년도인 2012 년 3월가뭄면적 62% 를나타냈다. 2015. 03. 06. 2015. 03. 22. 2015. 04. 07. 2015. 05. 25. 2015. 06. 10. (a) VCI 2015. 03. 06. 2015. 03. 22. 2015. 04. 07. 2015. 05. 25. 2015. 06. 10. (b) SVI FIGURE 6. Estimation of 2015 spring drought using VCI and SVI

153 TABLE 2. The area of drought, water level, runoff and precipitation Year Date DA (%, VCI) DA (%, SVI) W.L. (EL.m) Runoff ( m3 /s) P. (mm) 3/06~3/21-24.6 169.2 916.8 31.20 3/22~4/06 68.2 60.6 169.0 757.0 21.00 4/07~4/23 64.4 52.8 168.1 689.1 17.70 2010 4/23~5/08 90.5 70.1 167.8 1233.0 52.50 5/09~5/24 19.4 17.8 167.4 1337.6 97.20 5/25~6/09 29.0 22.0 166.2 1102.6 10.50 6/10~6/25-27.3 162.4 298.4 37.20 3/06~3/21 40.1 31.6 173.9 178.2 8.70 3/22~4/06 44.0 33.9 171.3 252.0 5.90 4/07~4/23 28.1 15.5 169.2 561.3 42.00 2011 4/23~5/08 71.1 37.5 169.8 2456.9 115.90 5/09~5/24 95.8 88.1 172.5 2164.7 90.60 5/25~6/09 33.9 26.0 168.3 368.5 26.40 6/10~6/25 44.4 31.8 165.4 1071.3 154.80 3/06~3/21 62.0 52.4 175.8 183.1 13.70 3/22~4/06 37.3 28.2 173.7 925.1 71.90 4/07~4/23 58.0 37.1 173.0 1453.7 57.80 2012 4/23~5/08 7.3 0.8 172.6 1227.5 23.90 5/09~5/24 2.4 10.3 170.7 289.4 19.50 5/25~6/09 40.0 32.1 168.5 149.0 23.40 6/10~6/25 29.4 22.9 166.3 108.1 20.30 3/06~3/21 29.7 19.6 176.9 1130.3 38.70 3/22~4/06 18.6 9.9 176.4 787.9 16.90 4/07~4/23 68.3 54.5 175.5 845.6 19.50 2013 4/23~5/08 89.6 67.1 174.4 817.8 38.10 5/09~5/24 4.2 2.1 172.7 502.0 34.80 5/25~6/09 18.3 13.8 170.7 537.6 36.90 6/10~6/25 34.8 26.6 168.9 230.8 41.10 3/06~3/21 19.9 11.0 176.8 349.5 9.50 3/22~4/06 10.8 6.9 175.9 611.6 26.60 4/07~4/23 19.6 9.1 175.2 457.9 1.60 2014 4/23~5/08 0.4 0.1 174.3 518.1 37.60 5/09~5/24 13.2 9.5 173.8 368.7 30.30 5/25~6/09 63.7 56.3 172.6 116.8 15.10 6/10~6/25 13.2 8.4 170.6 123.9 40.50 3/06~3/21 38.3 28.5 157.9 113.3 4.60 3/22~4/06 36.1-157.4 743.4 52.10 4/07~4/23 9.9 4.3 158.5 687.9 41.60 2015 4/23~5/08 46.6 29.8 159.1 463.1 7.20 5/09~5/24 3.3 2.2 158.5 190.4 21.60 5/25~6/09 15.8 10.4 155.8 41.5 1.40 6/10~6/25 49.0 38.1 152.5 78.5 28.80 DA : Drought Area, W.L. : Water Level, P. : Precipitation

154 TABLE 3. Seasonal precipitation [unit : mm] Year Winter Spring Summer Autumn Annual 2009-2010 79.6 243.0 583.1 396.2 1301.9 2010-2011 60.5 276.9 1094.0 167.1 1598.5 2011-2012 31.9 200.6 630.2 264.0 1126.7 2012-2013 103.6 190.6 839.5 212.6 1346.3 2013-2014 55.9 111.8 369.2 208.8 745.7 2014-2015 40.9 128.7 457.4 205.9 832.9 TABLE 4. Monthly precipitation [unit : mm] Year 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Annual 2009-2010 18 31 31 64 64 115 44 163 377 337 36 23 1302 2010-2011 20 1 40 20 148 110 357 627 110 70 28 69 1599 2011-2012 26 6 1 37 128 36 95 236 299 143 64 57 1127 2012-2013 41 19 44 47 63 80 82 621 138 145 16 52 1346 2013-2014 23 13 21 13 48 51 62 111 197 122 58 29 746 2014-2015 11 10 20 11 89 29 63 249 146 27 53 127 833 가뭄이일어난동일기간강수량과그전기간 의누적강수량의영향을확인하기위해국가수 자원관리종합정보시스템 (www.wamis.go.kr) 의 자료를이용하여계절별및월별유역평균강수 량을구축하였다 ( 표 3, 4). 표 3 과같이 2011-2012 년겨울 31.9 mm, 2014 년봄 111.8 mm, 2014-2015 년겨울 40.9 mm및봄 128.7 mm의 강수량이평년에비해적게내린것을확인할 수있다. 가뭄에영향을미친월별강수량은표 4 의하이라이트부분으로표시하였다. 특히가 뭄이심했던 2012 년과 2015 년월별강수량을 살펴보면 2012 년 1 월 (6 mm ), 2 월 (3 mm ) 가 3 월에 극심한가뭄으로나타났으며, 2015 년가뭄은 2014 년 11 월 (29 mm ), 12 월 (11 mm ), 2015 년 1 월 (11 mm ), 1 월 (10 mm ), 2 월 (20 mm ), 3 월 (11 mm ) 의영향으로 3 월가뭄에영향을주었으며, 2015 년 5 월 (29 mm ) 와 6 월 (63 mm ) 의강수량은 가뭄면적 49% 로확인할수있었다. 2015 년소 양강댐수량이유독줄어든건가뭄탓이크지 만 2014 년여름에내린비의양이적은 2014 년전체강수량 (746 mm ) 의영향이큰것을확인 할수있었다. (a) 2010 (b) 2011 FIGURE 7. Spring drought area of Soyanggang dam watershed (2010year-2015year)

155 (c) 2012 (d) 2013 (e) 2014 (f) 2015 FIGURE 7. Continued 구름의영향을받은영상을제외하고가뭄지 역면적, 강수량과댐유입량을 2010 년 ~2015 년까지그림 7 과같이구축하여분석한결과 가뭄지역은댐유입량과상관성이있는것으로 나타났고강수량은누적강수량의영향을받는 것을확인할수있었다. 특히가뭄지역이확실 한 2011 년 3 월, 2012 년 3 월, 5 월, 6 월, 2014 년 5 월과 2015 년 3 월, 5 월, 6 월가뭄은하이라이트표시하였다 ( 그림 7). 요약및결론 본연구에서는소양강댐유역을대상으로식 생지수를이용한식생상태지수와표준정규식 생지수를이용한가뭄지역추출기법을기반으 로 Terra MODIS 위성영상을이용하여소양강 댐유역의가뭄위험지역을구축하고가뭄피해 지역의공간적범위를분석하고자하였다. 첫째, 2015 년대가뭄이일어난소양강댐유역 을대상으로 2010 년 1 월 1 일부터 2015 년 6 월 30 일까지의 Terra MODIS MOD13: Vegetation Index 16 일합성영상을수집하고 밴드연산을통하여식생지수인 NDVI 를구축 하였다. 둘째, NDVI 를이용하여가뭄을평가할수 있는 Kogan(1995a) 이제안한식생상태지수 (VCI) 을구축하였다. VCI 는 0 에서 100 사이의 범위를갖으며 0 에가까울수록식생활력의감 소를나타낸다. VCI 로부터가뭄을판별하기위 한지표인 35 이하를이용하여가뭄지역과비가뭄지역을구축하였다. 셋째, 표준화된표준정규식생지수

156 (Standardized Vegetation Index, SVI) 는주 단위의 NDVI 값으로부터계산된평균상태를 기준으로표현되는식생상태의확률값으로 0.25 이하를기준으로가뭄지역을구축하였다. 넷째, 구축된가뭄지역을강수량자료와분석 한결과 2015 년봄가뭄은 2014 년 11 월 (29 mm ), 12 월 (11 mm ), 2015 년 1 월 (11 mm ), 1 월 (10 mm ), 2 월 (20 mm ), 3 월 (11 mm의영향으로 3 월에 가뭄면적 38.3% 이며, 2015 년 5 월 (29 mm ) 와 6 월 (63 mm ) 의강수량은가뭄면적 49% 로확인할 수있었다. 또한극심한가뭄년도인 2012 년 3 월가뭄면적 62% 를나타냈다. 향후정량적인가뭄평가를위한위성영상의 가뭄지역추정기법의기본자료로유용하게 사용될것으로기대되며가뭄피해지역의신 속한복구를위한다양한의사결정자료를제 공할수있을것으로사료된다. REFERENCES An, T.Y. 2003. Development of drought map based on climatic water balance using satellite data. Master Thesis, Andong National University ( 안태용. 2003. 위성자료와기후학적물수지에의한 가뭄지도개발. 안동대학교대학원석사학위논문 ). Kogan, F.N. 1995a. Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in Space Research 15:91-100. Kogan, F.N. 1995b. Drought of the late 1980s in the United States as derived from NOAA polar orbiting satellite data. Bulletin of the American Meteological Society 76:655-668. Kogan, F.N. 1997. Global drought watch from space. Bulletin of the American Meteorological Society 78:621-636. Kwon, H.J. 2006. Development of semi- distributed hydrological drought assessment method based on SWSI(Surface Water Supply Index). Ph.D. Thesis, Konkuk University ( 권형중. 2006. SWSI 기반의 준분포형수문학적가뭄평가기법개발. 건국 대학교대학원박사학위논문 ). Kwon, H.J., H.J. Lim and S.J. Kim. 2007. Drought assessment of agricultural district using modified SWSI. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 10(1):22-34 ( 권형 중, 임혁진, 김성준. 2007. SWSI 가뭄지수 를보완한농촌용수구역단위의가뭄평가. 한국지리정보학회지 10(1):22-34). Kwon, H.J., S.C. Shin and S.J. Kim. 2005. Climatic water balance analysis using NOAA/AVHRR satellite images. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 47(1):3-9 ( 권형중, 신사철, 김 성준. 2005. NOAA/AVHRR 위성영상을이 용한기후학적물수지분석. 한국농공학회논 문집 47(1):3-9). Park, J.S. and K.T. Kim. 2009. Valuation of MODIS NDVI for drought monitoring : focused on comparison of drought index. The Journal of GIS Association of Korea 17(1):117-129 ( 박정술, 김경탁. 2009. 가뭄모니터링을위한 MODIS NDVI 의활용성평가 : 가뭄지수와의비교를 중심으로. 17(1):117-129). 한국공간정보시스템학회논문지 Park, J.S., K.T. Kim, J.H. Lee and K.S. Lee. 2006. Applicability of multi- temporal MODIS images for drought assessment in South Korea. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 9(4):176-192 ( 박정술, 김경탁, 이진희, 이규성. 2006. 봄가뭄

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