1. 서론

낙동강 하구역에 존재하는 울타리섬(barrier islands)은 진우도, 신자도, 장자도, 대마등, 맹금머리등, 백합등 및 도요등으로 구성되어 있다(Lee et al., 2007; Lee and Ahn, 2012). 이들 울타리섬은 태풍과 너울성 파랑으로부터 에너지를 감쇠시켜 주변 지역의 피해를 완화시켜 주는 역할을 한다. 울타리섬은 먼 거리를 이동하는 철새의 채식 장소 및 중간 기착지와 겨울새의 월동지로써도 매우 중요한 위치에 있다(Hong, 2004; Hong, 2005; Kim et al., 2015a; Kim et al., 2015b). 울타리섬의 대부분은 모래톱(shoal)으로 구성되어 있으며 따라서 강과 해양의 퇴적물 이동, 조석 간만의 차, 해수와 담수의 혼합 등 다양한 자연적 요인에 의하여 지형 변동이 쉽게 나타나는 특성을 가진다(Khim et al., 2009). 또한 과거부터 진행된 낙동강 하구둑의 건설, 매립, 낙동강 정비 사업 등 낙동강 하구 환경에 영향을 끼치는 인공적인 요인은 울타리섬의 지형 변동을 더욱 가속화시키고 있다(Kim, 2005; Kim, 2009; Yoo et al., 2006). 이러한 울타리섬의 지형 변화는 주변 생태계의 보존, 자연재해 대응 및 지속적인 하구 관리와 밀접하게 연관되어 있어 꾸준한 모니터링이 필요하다.

전통적으로 울타리섬의 지형 변동 분석은 강관파일(steel pipe pile)을 이용하여 지반고를 측정하거나 위성 항법 시스템(global navigation satellite system)을 이용하는 실시간 이동 측위(real time kinematic, RTK)를 수행하거나 입도 분석을 통한 표층 퇴적 환경 분석을 기반으로 한다(Kim and Rhew, 2007; Kim et al., 2007; Lee et al., 2008). 또한 항공사진이나 위성영상으로부터 울타리섬의 해안선과 면적 변화를 모니터링한 연구도 수행된 바 있다(Eom and Lee, 2017; Jeong et al., 2013; Lee et al., 2016). 그러나 현장 관측 자료를 활용하는 연구는 직접적인 관측이 요구되기에 데이터 획득의 주기성 및 인적 비용 측면에서 한계를 가진다. 또한 항공사진 및 위성영상은 원하는 시기와 시간에 획득이 어려워 동일한 조위에서의 해안선과 면적을 분석할 수 없다는 한계가 존재한다.

한편 드론을 활용한 사진 측량 기술은 높은 공간 해상도와 신속한 데이터 수집 능력으로 울타리섬의 3차원 변화를 정밀하고 효과적으로 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제공하고 있다(Yun and Song, 2019). 특히 드론은 원격으로 조정이 가능하여 울타리섬과 같이 바다로 둘러싸여 접근이 제한된 지역에서도 활용이 가능한 장점이 있다. 선행 연구를 보면 드론 사진 측량 기술을 활용하여 조간대에서 염생식물의 분포 범위를 파악하기 위한 연구가 수행된 바 있으며 천해에서의 해조류 서식지 매핑(habitat mapping)에도 드론 영상이 활용되었다(Kim et al., 2023; Ventura et al., 2022). 선행된 연구 모두 현장 관측이 제한된 연구 지역에서 드론을 통해 고해상도 영상을 촬영하였고 하구 및 해양 환경 모니터링에 드론 영상의 활용성을 충분히 입증하였다.

본 연구는 낙동강 하구 울타리섬 중 하나인 도요등을 대상으로 드론을 활용한 사진 측량을 실시함으로써 3차원 고정밀의 지형 자료와 영상 자료를 획득하는 것을 목적으로 한다. 여러 시기에 촬영된 3차원 고정밀 지형 결과를 비교함으로써 지형고도의 변동, 퇴적 및 침식 패턴, 섬의 형태 변화를 체계적으로 분석하고자 하였다. 그리고 정확한 위치 정보를 가지는 고정밀의 영상 자료를 이용하여 울타리섬 염생식물의 분포를 파악하고 지형적인 특징을 분석하는 데 활용이 가능한지 확인하고자 하였다.

2. 드론 사진 측량

드론을 활용한 사진 측량 기법은 드론의 자율비행과 중복 사진 촬영 기법을 이용하여 정사영상 및 3차원 고정밀 지형 자료를 획득하는 방법으로 지형 측량 분야에서 활발히 활용되고 있는 기법이다. 본 연구에서는 울타리섬의 실사 이미지 촬영과 3차원 지형적 특징을 알아보기 위하여 2016-2017년 동안 낙동강 하구역 울타리섬인 도요등에서 드론 사진 측량을 4회 수행하였다. 도요등은 동서 길이가 약 3 km이며 섬의 형태는 ㄴ 자를 띄고 있다(Fig. 1).

본 연구에서 활용한 드론은 고정익 드론인 eBee (senseFly, Cheseaux-sur-Lausanne, Switzerland)이다. 일반적으로 고정익 드론은 회전익 드론에 비하여 상대적으로 장기 체공이 가능하고 넓은 면적을 한 번에 촬영할 수 있는 장점이 있다(Kim and Kim, 2017). 약 0.7 kg의 무게를 가진 eBee 드론은 최대 90분 동안 비행이 가능하며 120 m 상공에서 5 km²의 촬영 범위(coverage)를 가지고 있어 울타리섬 연구에 적합하다. 본 연구에서는 RGB 영상 획득을 위하여 1,820만 화소의 DSC-WX220 (SONY, Tokyo, Japan) 카메라를 드론에 장착하여 비행하였다. 동일 기종의 드론을 사용한 연구에서 지상 기준점(ground control point, GCP)을 사용하였을 때 약 4 cm의 위치 정확도를 가지는 것으로 확인되었다(Jeong et al., 2018).

Fig. 2A는 연구에 사용한 고정익 드론의 모습이며 Fig. 2B는 드론 촬영을 시작하는 모습이다. 본 연구에서는 비행 고도 150 m와 종 중복도를 70% 이상으로 설정하여 영상을 촬영하였다. 또한 촬영된 드론 영상의 기하 보정을 위해서 도요등 지역에 대하여 GCP를 설치하였다. Fig. 2C는 연구에 사용한 GCP를 나타내며 Fig. 2D는 GCP에서의 위치 좌표를 얻기 위하여 RTK 측량을 수행하는 모습을 나타낸다. 이러한 GCP는 촬영된 영상으로부터 절대 좌표를 추출하는 데 사용되었다. 해안선의 지형 변화를 조사하기 위하여 간조 시간에 비행을 하였으며 다대포항에 위치한 기본 수준점의 평균 해수면(mean sea level, MSL)을 수직 기준면으로 하였다.

드론을 이용하여 촬영된 영상들은 전문 자료 처리 프로그램인 PhotoScan (Agisoft, St. Petersburg, Russia)을 이용하여 처리하였다(Fig. 3). 처리 순서는 다음과 같다: 1) 중복 촬영된 사진들을 위치 정보를 기반으로 정렬한다. 2) 정렬된 사진과 GCP의 위치 정보와의 매칭을 수행한다. 3) 최적화 과정을 통해 사진을 후보정 및 재정렬한다. 4) 고밀도 포인트 클라우드를 기반으로 지형 정보를 생성한다. 5) 그물망(mesh) 생성 및 텍스쳐링(texturing) 작업을 수행한다. 6) 정사영상 및 3차원 수치 표면 모델(digital surface model, DSM)을 생성한다. 이러한 드론 영상 기반 DSM 제작 과정은 통상적으로 많은 연구자들이 활용하는 과정이다(Jeong et al., 2018; Kim et al., 2021; Kim and Kim, 2017; Lee, 2018).

3. 도요등 3차원 지형 변동 결과 및 분석

최종적으로 본 연구에서는 약 4 cm의 지상표본거리(ground sampling distance)를 가지는 고정밀의 3차원 지형과 정사 영상를 얻을 수 있었다. 이들 자료는 5cm 이하의 정확도를 가지는 위치 정보를 포함하고 있어 연안에서의 수직 및 수평 분포 변화를 모니터링하는 데 적합한 것으로 판단하였다.

사진 측량을 통해 획득한 고정밀의 3차원 지형 자료를 활용함으로써 연안 지형의 면적 및 체적 변화를 계산할 수 있다. 이는 울타리섬의 2차원적인 지형 변화뿐만 아니라 3차원적인 지형 변화 분석 또한 가능함을 의미한다. Fig. 4는 드론 사진 측량 과정을 통해 제작된 도요등의 정사영상 중 2017년 7월 영상과 드론 사진 측량 결과의 DSM에서 추출한 2016년 6월, 2016년 10월, 2017년 3월 그리고 2017년 7월의 평균 해수면 해안선을 도시한 그림이다. 2016년 6월 이후 2016년 10월의 태풍 차바로 인하여 서쪽 사취(sand spit)의 바다 방향 해안선(Fig. 4, P1지점)이 후퇴한 것을 볼 수 있다. 또한 중앙부(Fig. 4, P2지점)와 동쪽 사취의 육지 방향(북쪽) 해안선(Fig. 4, P3지점)이 이동한 것도 알 수 있다. 동쪽 끝 부분의 지형(Fig. 4, P4지점)도 2016년 10월 이후 남동쪽으로 신장된 모습을 보이고 있으며 도요등 남서쪽의 모서리 부분(Fig. 4, P5지점)은 확장되는 모습을, 북서쪽의 모서리 부분(Fig. 4, P6지점)은 북쪽 방향으로 지속적으로 신장되고 있는 모습을 볼 수 있다.

드론 사진 측량의 정사영상과 DSM을 이용하여 각 시기별 3차원 실사 지형도를 작성하였다(Fig. 5). 3차원 정사영상도는 정밀 지형도와 정사영상을 결합하여 실제와 유사하게 3차원 가시화한 지형도로 각 시기별 식생 분포 및 지형 특징에 대하여 수직적인 변화를 포함한 분석이 가능하다. 즉, 연안 지형의 수직적인 퇴적과 침식 정도를 분석하는 데 활용이 가능하며 체적의 변화 또한 모니터링이 가능하다.

2016년 9월 29일 발생한 태풍 차바에 의하여 발생한 도요등의 지형 변화를 분석하기 위하여 도요등 중방부를 따로 추출하여 지형도를 도시하였다(Fig. 6). 태풍 차바는 2016년 10월 5일 부산에 도달하였으며 이때 해운대 기상 관측 부이에서 유의파고는 최고 6.3 m, 유의파주기는 최고 15.3초를 기록한 것으로 알려져 있다(Lee and Chang, 2019). 분석 결과 태풍 차바 이전에 형성된 도요등의 사면 턱 정점(berm crest) 영역은 태풍 차바의 영향으로 북쪽으로 이동하였으며 2017년 새로운 사면 턱 정점이 형성된 것을 확인할 수 있다.

도요등 전체와 도요등 중앙부의 면적 및 체적 변화를 Fig. 7에도시하였다. 각 변화량은 2016년 6월을 기준으로 상대적인 값으로 계산하였다. 2016년 10월은 태풍 차바의 영향으로 도요등의 전체 면적은 2.5% 감소하였으며 전체 체적은 8.8% 감소하였다. 이후 면적과 체적은 회복되어 2017년 3월은 기준값과 유사하였으며 2017년 7월은 면적은 증가하였으나 체적은 감소하는 경향을 보였다. 도요등 중앙부의 경우 2016년 10월 면적은 6.9% 증가한 반면 체적은 2.5% 감소하였다. 이후 2017년 3월 면적과 체적 모두 증가하였으며 2017년 7월에는 면적과 체적 모두 감소하였다. 종합적으로 도요등의 면적은 전체와 중앙부 모두 2016년 6월 대비 증가하여 섬이 확장되었으며 체적은 도요등 중앙에 집중하여 약 1년 동안 22.1% 증가하였다.

또한 이러한 고정밀 정사영상은 울타리섬 조간대에 자생하는 염생식물의 분포 범위 및 변화를 모니터링하는 데 활용할 수 있다. Fig. 8은 도요등 북쪽 조간대 지역에 분포하는 수십 cm에서 수 m에 이르는 염생식물의 군락지의 변화를 보여주는 정사영상이다. 이를 보면 2016년 6월과 10월 사이 조간대의 염생식물 면적이 줄어든 것을 확인할 수 있다. 또한 조류에 의해 생기는 갯골(tidal channel)과 같은 작은 규모의 지형적 특징도 영상으로 확인할 수 있었다. 염생식물의 경우 2017년 3월에는 동일 위치에 존재하지 않았으나 7월에 다시 비슷한 위치에 나타나는 것을 볼 수 있다.

4. 결론 및 토의

본 연구에서는 드론 사진 측량 기법을 통해 낙동강 하구역 도요등의 3차원 고정밀 DSM 및 정사영상을 획득하고 이를 분석함으로써 2016년과 2017년 도요등의 지형 변동을 파악할 수 있었다. 특히 태풍 차바에 의한 침식 및 퇴적 양상을 도요등 전체와 중앙부를 대상으로 분석함으로써 태풍이 도요등의 지형이 미치는 영향을 2차원과 3차원 변화로 확인할 수 있었다. 드론 영상 분석을 통해 제작한 고정밀 정사영상으로부터 도요등 북서쪽 해안선은 태풍 차바에 의해 후퇴하였으나 1년 뒤 남서 방향과 남동 방향으로 면적이 증가한 것을 확인하였다. 또한 서쪽의 사취에서는 지속적으로 면적과 체적이 감소하는 반면 중앙부의 면적과 체적은 2016년 6월 이후 증가하는 경향을 보이는 것을 알 수 있었다.

위치 정보가 결합된 고정밀의 정사영상은 울타리섬의 식생, 특히 소규모로 분포하는 염생식물의 공간적 분포 변화를 파악하는 데 도움이 되며 cm급의 DSM은 식생의 수직적 변화를 파악할 수 있는 자료로 활용될 수 있다. 울타리섬은 철새와 겨울새의 기착지 및 월동지로써의 역할을 수행하기 때문에 이러한 고정밀의 식생 변화는 울타리섬의 생태학적 기여도 평가를 위하여 장기적으로 모니터링되어야 할 것이다. 더 나아가 식별이 가능한 천해에서의 정사영상은 해조숲의 분포를 파악하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.

드론 사진 측량 기술을 통해 얻어진 3차원 고정밀 지형 자료 및 정사영상은 기존의 항공 사진이나 위성 영상에서 얻어진 자료보다 더욱 정확한 해안선, 지형 및 식생 변화를 제공하여 향후 낙동강 하구역의 지속적 관리와 연구에 있어 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 특히 중앙부와 서쪽의 지형 변동은 도요등의 퇴적 및 침식 패턴을 체계적으로 분석할 수 있는 기회를 제공하며 이를 바탕으로 향후 지속적인 모니터링이 필요함을 시사한다. 이러한 방법을 기초로 하여 향후 연구에서는 드론을 활용하여 더욱 세밀한 시간적 분석과 다양한 기후 조건에서의 지형 및 식생 변동을 관찰함으로써 낙동강 하구의 지형 진화를 보다 심층적으로 이해할 수 있을 것이다.

Notes

Conflict of Interest

On behalf of all authors, the corresponding author states that there is no conflict of interest.

Funding Information

This work was supported by Korea Institute of Ocean Science and Technology (KIOST) through the projects Study of Coastal Environment Change for Coastal Management and Disaster-Prevention in Nakdong Estuary (PE99641) and Development of original technology to verify factors influencing barren ground on the East Sea coast according to climate change (PEA0205).

Data Availability Statement

The data that support the findings of this study are openly available in DataON at https://doi.org/10.22711/idr/1042.

Fig. 1.

Shape of Doyodeng, the study area, as captured in Sentinel-2 satellite imagery on August 22, 2023.

Fig. 2.

(A) Fixed-wing drone (eBee) used in this study. (B) Drone in flight. (C) Ground control point (GCP) used in this study. (D) Real-time kinematic (RTK) surveying at the GCP.

Fig. 3.

Overall data processing workflow for applying drone photogrammetry.

Fig. 4.

Orthophoto and shoreline changes at Doyodeung.

Fig. 5.

3D orthophoto map of Doyodeung. (A) June, 2016. (B) October, 2016. (C) March, 2017. (D) July, 2017.

Fig. 6.

DSM changes in the central part of Doyodeung. (A) June, 2016. (B) October, 2016. (C) March, 2017. (D) July, 2017. DSM, digital surface model.

Fig. 7.

Area and volume changes in the central part and entire region of Doyodeung.

Fig. 8.

Changes in the distribution of halophytes in the central part of Doyodeung. (A) June, 2016. (B) October, 2016. (C) March, 2017. (D) July, 2017.

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Figure & Data

References

Citations

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