하천은 식수원 및 생태·생활공간으로서 인간 및 생물에게 중요한 서식처 역할을 담당한다. 하지만, 최근 들어 성장 위주의 고도 산업화 및 도시화 과정은 각종 난개발과 인구집중에 의한 하천수 오염과 함께 하천의 인공화라는 바람직하지 못한 결과를 유발하였다. 특히, 1990년대 들어 도시교통의 수요가 폭발하면서 시급한 도로 건설이 요구되어 국유지인 하천에 도로 건설이 확대되었고, 이·치수 위주로 정비함으로서 수해예방 기능은 강화되었으나 생태환경 기능이 저하되고 하천의 건천화 현상이 발생하게 되었다(Son, 1998; Daejeon Metropolitan City, 2003).

최근 들어 하천을 둘러싼 다양한 사회, 문화, 환경적 여건이 변화함에 따라 하천관리의 방향과 패러다임이 변하고 있다. 특히, 생태하천에 대한 국민적 관심과 요구의 증대와 함께 하천복원 사업이 급증하고 있다(Ministry of Environment, 2014). 하지만, 하천을 관리함에 있어서 선진국에 비해 전문 인력 및 예산부족과 하천수변의 자연생태 기반 공간정보 획득의 부족으로 인하여 하천정비기본계획이나 하천환경 정비사업 등 생태하천 관리 업무를 효율적으로 수행하기 위한 지속적인 정보의 갱신이 어려운 실정이다.

따라서 생태하천관리 분야에서 실무중심의 친환경적 하천관리업무 지원을 위한 정보의 체계적인 관리방법 및 나아가 하천의 생성, 이용, 복원, 보전 등 전 생명주기를 관리할 수 있는 새로운 과학적 접근방법이 필요하게 되었다(Cho, 2006). 그중 위성영상을 이용한 원격탐사 기법은 동시간대에 넓은 영역을 관측할 수 있고, 주기적인 조사가 가능하다는 점에서 시간의 흐름에 따른 공간 변화를 관찰하기에 유용하다(Yeom et al., 2008). 이러한 원격탐사의 장점은 생태하천복원사업 전·후의 하천 및 하천주변의 공간적 변화를 관측하기에 적합하다. 또한 생태하천복원사업 전·후의 지표특성 변화를 탐지하고, 이를 정량적으로 분석할 수 있다.

생태하천관리 분야에서 지표특성 분석에 관한 원격탐사기법은 주로NDVI(normal distribution vegetation index)와 토지피복 분류 그리고 지표면 온도의 분석 등이 이용되었다. 하지만, 대부분의 연구들은 하천 내의 지표 특성 보다는 도심지역 전체를 대상으로 연구를 수행하였다. 그중 Lo et al.(1997)는 ATLAS 자료에서 산출된 NDVI를 사용하여 토지피복에 따른 반사도와 식생의 양 사이에 일정한 상관관계를 파악하였으며, Liu et al.(2005)는 파라과이강 유역의 홍수위를 연구하기 위해 강우량과 NDVI 자료를 이용하여 강 수위 간의 상관관계를 분석을 통해 하천 침수 지역을 예측하였다. 또한 Sun et al.(2011)은 티베트고원 북쪽에 위치한 타림강의 생태복원 프로젝트를 평가하기 위해 MODIS 영상을 이용하여 연간 SINDVI(Seasonally Integrated NDVI)를 분석하였으며, Barraza et al.(2013)은 아르헨티나의 베르메호강 유역을 대상으로 MODIS 영상 자료에서 산출된 NDVI를 이용하여 시계열 분석을 통한 지표면 변화 모니터링을 실시하였다.

국내에서도 원격탐사 기법을 활용한 생태하천 연구가 수행되었는데, Kim and Park(2003)는 Landsat-TM/ETM+ 센서에서 산출된 식생지수와 SPOT-5 영상으로 작성한 토지피복도를 분석하여 하천변 습지를 판별하는 방법론을 제시하였다. 또한 Yoon(2005)는 하천자연도 평가를 위해 태화강의 지천인 척과천을 대상으로 다중분광 위성영상의 식생지수와 하천자연도 평가 지수의 관계를 분석하였으며, NDVI가 하천자연도 평가 시 객관적인 평가항목으로 사용될 수 있을 것으로 판단하였다. 이밖에 Jo et al.(2009)는 대규모 개발사업의 복원 전·후의 기상환경 변화분석과 지속적인 모니터링을 위한 기초자료 생성을 위해 서울시 청계천을 대상으로 복원 전·후의 지표열분포도를 작성하였다.

이상의 선행연구들은 대부분 생태하천복원사업이 실시된 도심하천의 하도 내에 대해 사업 전·후의 지표특성 등을 분석하였다. 하지만 사용된 위성영상들이 Landsat 및 ASTER 등과 같은 중해상도 위성영상을 사용하여 보다 정밀한 분석결과를 도출하는데 한계를 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2와 Landsat 위성영상을 함께 사용하여 보다 정밀한 지표특성 결과 값을 도출하고자 한다. 특히, 고해상도 원격탐사 자료를 이용하여 하천 내 토지피복 및 NDVI 등을 정량적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 생태하천복원사업 전·후의 지표면 특성 변화를 탐지하고, 복원사업의 효과를 분석하고자 한다. 이러한 연구는 향후 지표면 특성 변화 자료를 기반으로 한 생태하천복원사업의 추진계획 및 체계적인 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

본 연구에서는 생태하천복원사업 전·후의 지표면 특성 변화를 탐지하고 복원사업의 효과를 분석하기 위해 생태하천복원사업(2007년~2009년)이 진행된 울산광역시 태화강을 연구지역으로 선정하였다(Figure 1). 특히, 연구지역 내에서 지표특성 변화를 정량적으로 분석하기 위해 4개의 구간을 임의로 설정하였다. A구간은 망성교에서 구영교, B구간은 구영교에서 구삼호교, C구간은 구삼호교에서 태화교, D구간은 태화교에서 명촌대교 구간이다.

태화강은 울주군 백운산 탑골샘에서 발원하여 울산만으로 유입하며, 유로연장 47.54km², 유역면적 643.96km²인 국가하천이다. 제 1지류 23개, 제 2지류 이하 34개 등 총 57개의 하천으로 이루어져 있다. 태화강은 과거 울산이 특정공업지구로 지정되어 산업 수도로 개발되기 전에는 아름다운 강이었으나, 도시화와 산업화가 진행되면서 오·폐수와 각종 쓰레기가 쌓여가면서 급격하게 오염되었다. 울산시는 태화강을 생태와 역사, 미래가 공존하는 친숙한 공간으로 탈바꿈시키기 위한 태화강 살리기 마스트 플랜을 확정하고, 자연친화적 하천을 조성한 결과 현재 대표적인 생태하천으로 거듭나게 되었다(Ulsan Metropolitan City, 2013).

본 연구에서 사용된 위성영상은 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2와 중해상도 위성영상인 Landsat TM/OLI(Operational Land Imager) 센서의 자료이다. 태화강의 생태하천복원 전·후의 영상을 한 장씩 취득하였고 사용된 영상의 제원은 다음과 같다(Table 1).

Landsat은 미국 항공우주국(NASA)이 최초로 발사한 지상관측위성으로 현재 8호 위성이 운영되고 있으며, KOMPSAT-2는 2006년부터 현재까지 운영되고 있다. Landsat-TM의 경우 6개의 다중밴드와 1개의 열적외선밴드를 탑재하였고, Landsat-OLI는 8개의 다중밴드, 1개의 전정색밴드, 2개의 열적외선밴드를 탑재하고 있다. KOMPSAT-2는 1m 공간해상도의 전정색밴드와 4m 공간해상도의 다중밴드 4개로 구성되어 있다.

본 연구는 고해상도 위성인 KOMPSAT-2영상을 사용하여 생태하천복원사업 전·후의 식생지수 및 토지이용의 변화를 탐지하였다. 식생의 변화 탐지에는 NDVI를 활용하였고, 하천주변의 토지이용 변화 분석은 위성영상의 분류방법 중 하나인 객체기반 분류방법을 이용하였다. 또한 Landsat TM/OLI 영상의 TIR밴드를 이용하여 생태하천복원사업 전·후의 지표면온도 분석을 실시하였다. 이를 통하여 생태하천복원사업의 효과가 주변지역의 온도저감에 영향을 미치는지를 고찰하였다(Figure 2).

위성영상 자료처리에서는 먼저 기하학적 보정을 실시하였다. 일반적으로 IKONOS 영상과 같은 고해상도 위성영상을 이용한 NDVI 및 토지이용도 제작시 위치 정확도는 매우 중요하다. 따라서 고해상도 위성영상의 기하학적 보정방법으로 널리 사용되는 정사보정 방법을 이용하였고, Landsat 영상은 일반적인 기하학적 보정을 실시하였다. 다음으로, Landsat 영상을 이용한 지표면온도 분석을 위해 방사보정의 전처리 과정을 실시하였다.

다음으로, 전처리된 영상은 지표특성 분석을 위해 토지피복, NDVI 및 지표면 온도를 산출하였다. 첫째, 본 연구에서는 고해상도 영상의 토지피복분류도를 작성하기 위해 eCognition Developer 프로그램의 다해상도 분할(multi resolution segmentation)기능을 이용하여 객체 분할을 수행하였다. 특히, 객체 분할된 영상에 대해 각 클래스별 훈련지역을 선정 후 최근린내삽법(nearest neighbor)을 이용한 감독분류를 재실시하였으며, 클래스는 인공구조물(urban), 나지(Soil), 초지 및 식생(vegetation), 수역(water)로 총 4개의 클래스로 분류하였다. 최종적으로 작성된 각각의 토지피복도는 생태하천복원사업의 전·후를 분석하고자 클래스별로 면적을 구하여 증감량을 산정하였다.

둘째, NDVI는 가장 일반적으로 사용되어지는 식생지수로서 식물의 활력도 및 녹피율에 따른 가시광선과 근적외선 파장대광선의 반사량 차이와 비를 이용하여 산출하였다(김기태, 2011). 일반적으로NDVI 값을 이용하여 생태하천복원사업 전·후의 변화량을 산출하기 위해서는 동일계절 및 동일시기 자료를 사용하는 것이 바람직하다. 하지만 획득된KOMPSAT-2 영상은 자료 획득의 한계로 동일계절 이기는 하나 동일시기의 자료를 획득하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 가급적 생태하천복원사업 전·후의 영상이 비교적 인접한 날짜로 최대한 선택하였다. 또한 생태하천복원사업 전 영상보다는 후의 영상을 앞선 시기로 사용함으로써, 계절에 따른 NDVI 값이 높아지는 것을 최소화 하였다.

마지막으로, 지표면 온도 분포도 작성에 사용된 경험식은NASA(National Aeronautics and Space Administration)에서 제공하는 복사 휘도값을 이용한 지표면 온도 계산식을 사용하였다(Chander and Markham, 2003). 특히, 연구지역에서 분석 값에 영향을 줄 수 있는 불필요한 수로는 마스킹(masking) 처리하여 구간별 지표면 온도를 산출하였다. 그 밖에도 하천 인근지역에 온도저감 영향을 미치는지 알아보고자 추출된 연구범위 경계에서 30m 간격으로 150m 까지 범위에 대한 지표면온도를 산출하였다.

일반적으로 지표면 온도값을 이용하여 생태하천복원사업 전·후의 변화량을 산출하기 위해서는 동일한 기상조건에 해당하는 자료를 사용하는 것이 바람직하다. 하지만 본 연구지역에서 획득된 Landsat 영상은 자료 획득의 한계로 동일계절 이기는 하나 동일한 기상조건의 자료를 획득하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 생태하천복원사업 전·후의 지표면 온도를 산출한 후 전체 영상의 지표면 온도값과 하천변의 온도값을 연산하여 그 차이를 각각 구하였다. 이를 통하여 기상조건에 따른 지표면 온도 변화값을 최소화 하여 생태하천복원사업 전·후의 지표면 온도 변화값을 비교하였다. 본 연구의 영상분석 및 자료처리는 ENVI 4.7의 FAASH Tool과 PCI Geomatica 2013 및 ArcMap 9.3을 이용하였다.

태화강 복원사업 전·후의 토지피복 변화를 분석하여 보면, 인공구조물, 초지 및 식생, 수역의 면적이 각각 27,439m², 44,156m², 16,416m²로 증가하였고, 나지는 87,738m²로 감소하였다. 구간별로 살펴보면, A구간에서는 인공구조물, 나지, 수역의 면적이 각각 957m², 36,064m², 3,818m²로 감소하였고, 초지 및 식생은 41,867m²로 증가하였다. B구간에서는 인공구조물, 나지, 수역은 각각 10,452m², 43,524m², 9,839m²로 감소하였고, 초지 및 식생은 63,825m²로 증가하였다. C구간에서는 인공구조물, 나지, 수역은 각각 36,951m², 22,063m², 17,327m²로 증가하였고, 초지 및 식생은 76,563m²로 감소하였다. D구간에서는 인공구조물, 나지, 수역은 각각 1,907m², 15,027m², 12,746m²로 증가하였고, 나지는 30,213m²로 감소하였다(Table 2).

전체적으로, 태화강의 토지피복 변화는 나지가 감소하면서 인공구조물이나 식생으로 변한 것으로 판단된다. 이는 영상이 획득될 당시 태화강 생태복원사업을 위한 공사가 진행 중이었기 때문인 것으로 판단된다. 특히, C구간에서는 다른 구간과 달리 인공구조물이 증가하고 식생이 큰 폭으로 감소하였다. 이는 태화강 대공원 조성에 따른 산책로 정비와 밀접한 관계가 있는 것으로 판단된다. C구간을 제외한 A, B, D구간에서는 식생이 증가하였고, 인공구조물과 나지는 대부분 감소하거나 큰 변화가 없는 경향을 나타났다. 작성된 태화강의 구간별 토지피복도는 Figure 3과 같다.

본 연구에서는 KOMPSAT-2 영상의 PAN 밴드와 MS 밴드를 융합한 영상을 이용하여 1m 공간해상도를 갖는 NDVI를 산출하였다. 태화강 생태하천 복원사업 전·후 NDVI의 증감량을 살펴보면, A구간에서 최대값은 0.016, 평균값은 0.072로 감소하였고, B구간에서 최대값은 0.023, 평균값은 0.064로 감소하였다. C구간에서 최대값은 0.037, 평균값은 0.081로 감소하였고, D구간에서 최대값은 0.571로 증가하였고 평균값은 0.046로 감소하였다. 또한 모든 구간에서 최소값이 -1.000로 나타났기 때문에 변화량이 거의 없었다(Table 3).

이중 태화강 십리대밭이 포함된 C구간에서는 NDVI 값이 약 0.3∼0.4로 나타났으며, 초지에서도 약 0.2∼0.4의 값을 나타났다. 하지만, 산책로나 주차장과 같은 인공구조물에서는 0∼0.1의 값을 나타났다. 따라서 태화강 십리대밭을 포함하는 C구간은 가장 높은 평균 NDVI 값이 나타났으며, 하상주차장이 넓게 분포한 D구간이 가장 낮은 평균값이 나타났다.

생태하천복원사업 전·후의 구간별 평균 NDVI를 종합하여 보면, 모든 구간에서 비슷한 변화 값이 나타났으나 그 중에 가장 큰 구간은 C구간이었다. 이는 태화강 대공원 조성에 따른 산책로 정비 및 둔치의 축구장과 같은 체육시설 증대와 관련이 있는 것으로 판단된다. 토지피복분류에서는 생태하천복원사업 후에는 식생이 증가한 것으로 분석되었으나, NDVI 분석에서는 모든 구간에서 복원 전에 비해 낮은 값이 나타났다. 이는 분석에 사용된 생태하천복원사업 후의 영상이 사업 전의 영상보다 계절적으로 식생의 활력도가 떨어지는 시기에 획득되었기 때문으로 판단된다. 작성된 태화강의 구간별 NDVI 분포도는 Figure 4와 같다.

태화강 복원사업 전·후의 구간별 지표면온도의 분석 결과를 살펴보면, 복원 전에는 C구간에서 36℃로 가장 높은 지표면온도를 나타났고, B와 D구간에서는 21℃로 가장 낮은 지표면온도가 나타났다. 평균 지표면온도는 C구간에서 27℃로 가장 높게 나타났고, A구간에서 26.4℃로 가장 낮게 나타났다. 복원사업 후에는 C구간에서 33℃로 가장 높은 지표면온도를 나타났고, D구간에서 20℃로 가장 낮은 지표면온도가 나타났다. 평균 지표면온도는 D구간에서 25.9℃로 가장 높게 나타났고, B구간에서 24.5℃로 가장 낮게 나타났다(Table 4).

토지피복 유형별 변화에 따른 지표면온도 변화를 살펴보면, 전체적으로 인공구조물 및 나지의 면적이 감소하고 식생 및 수역의 면적이 늘어난 구간에서 지표면온도 평균값이 낮아진 것으로 나타났다. 다만, C구간의 경우 공원 조성에 따른 산책로 정비 및 체육시설 증대로 인공구조물 및 나지의 면적이 늘어났지만 상대적으로 수역의 면적 역시 늘어나 지표면온도가 낮아진 것으로 나타났다. 이밖에 지표면온도의 최대값과 최소값의 편차가 모든 구간에서 줄어든 것으로 보아 태화강 복원사업 이후 공원녹지 및 수역의 면적이 늘어나면서 지표면온도는 낮아진 것으로 추정된다.

생태하천복원사업 전·후의 지표면온도 자료를 비교하기 위해서는 동일한 기상조건에 해당하는 자료만을 사용하는 것이 바람직하다. 하지만 자료 획득의 한계로 동일 자료를 획득하지 못하여, 본 연구는 하천 주변지역이 복원공사 이후 지표면온도 저감에 어떤 영향을 미치는지를 분석하기 위해 전체 영상의 지표면온도와 하천 내 지표면온도를 연산하여 비교하였다(Table 5).

그 결과, 전 구간(A~D)은 최대값이 1℃, 최소값이 1℃ 각각 감소하였으며, 평균값은 0.417℃ 감소하였다. 그중 A구간은 최대값의 변화가 없었고, 최소값이 1℃ 감소하였으며, 평균값은 0.626℃ 감소하였다. B구간은 최대값이 1℃ 증가하고, 최소값의 변화가 없었으며, 평균값은 0.678℃ 감소하였다. C구간은 최대값이 1℃, 최소값이 1℃ 각각 감소하였으며, 평균값은 0.713℃ 감소하였다. D구간은 최대값이 1℃ 증가하였고, 최소값이 1℃ 감소하였으며, 평균값은 0.222℃ 증가하였다.

이밖에 태화강 복원사업 전의 하천으로부터의 거리별 평균 지표면온도 분석에서는 연구지역의 30m 구간에서 평균 지표면온도가 27.8℃로 가장 낮게 나타났고, 150m 구간에서 평균 지표면온도가 29.4℃로 가장 높게 나타났다. 복원사업 후의 결과를 살펴보면, 연구지역의 30m 구간에서 평균 지표면온도가 27.1℃로 가장 낮게 나타냈고, 150m 구간에서 평균 지표면온도가 28.4℃로 가장 높게 나타냈다(Table 6). 또한 하천에서의 거리가 점차 멀어질수록 지표면온도가 소폭으로 상승하는 것을 분석할 수 있었다.

작성된 태화강의 지표면온도 분포도는 Figure 5와 같다. 전체적으로 태화강은 생태하천사업 이후에 D구간을 제외한 모든 지역에서 지표면온도가 낮아진 것으로 나타났으며, 토지피복분석 및 NDVI 분석과 비슷한 분포 양상이 나타났다. 이는 본 연구에서 사용한 비교 연구방법이 타당함을 입증하고 있다.

본 연구에서는 고해상도 위성인 KOMPSAT-2 영상과 Landsat TM/OLI 영상을 활용하여 태화강의 생태하천복원사업 전·후의 토지피복 및 NDVI, 지표면온도 변화를 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다.

첫째, 태화강 생태하천복원사업 전·후의 토지피복의 변화에서는 전체적으로 나지가 감소하면서 인공구조물이나 식생으로 변한 것으로 판단된다. 이는 영상이 취득될 당시 태화강 생태복원사업을 위한 공사가 진행 중이었기 때문이다. 특히, C구간에서는 다른 구간과 달리 인공구조물이 증가하고 식생이 큰 폭으로 감소하였다. 이는 태화강 대공원 조성에 따른 산책로 정비와 밀접한 관계가 있는 것으로 판단된다. 하지만 다른 구간에서는 생태하천 복원사업의 영향으로 식생이 큰 폰 폭으로 증가하고, 인공구조물과 나지는 대부분 감소하거나 큰 변화가 없었다.

둘째, 태화강 생태하천복원사업 전·후의 NDVI의 변화에서는 전체적으로 복원 전에 비해 NDVI가 낮게 나타났고, 가장 큰 변화를 보여준 C구간은 태화강 대공원 조성에 따른 산책로 정비 및 둔치의 축구장과 같은 체육시설 증대와 연관이 있는 것으로 판단된다. 특히, 토지피복 변화분석에서는 복원사업 후에는 식생이 증가한 것으로 분석되었으나, NDVI 분석에서는 모든 구간에서 복원 전에 비해 낮은 값이 나타났다. 이는 분석에 사용된 복원사업 후의 영상이 이전 영상보다 계절적으로 식생의 활력도가 떨어지는 시기에 획득되었기 때문으로 판단된다.

마지막으로, 태화강 생태하천복원사업 전·후의 지표면온도 변화 분석에서 대부분의 지역에서 지표면온도가 낮아진 것으로 나타났으며, 이는 토지피복 및 NDVI 분석과 비슷한 분포 양상임을 파악할 수 있었다. 향후 지표면온도 변화 탐지는 장기적인 관측과 기상조건을 고려한 다양한 보정 작업이 수행되어야 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 다양한 위성영상 및 지표특성 분석 방법을 이용하여 생태하천복원사업 전·후의 지표면 특성의 변화를 분석할 수 있었다. 따라서 이러한 연구는 향후 지표면 특성 변화 자료를 기반으로 한 생태하천복원사업의 추진계획 및 체계적인 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.