미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 원격탐사 및 디지털 공간정보 융합 = Convergence of Remote Sensing and Digital Geospatial Information for Monitoring Unmeasured Reservoirs

국문 초록 (Abstract)

국내 농업용 저수지는 1970년 이전에 축조되어 준공 년도가 50년 이상 된 노후화된 시설이 대다수이며, 소규모 저수지는 기본 제원 및 수위 등을 파악할 수 있는 계측시스템이 없는 미계측 저수지이다. 준공 이후 호우발생 시 퇴적된 토사 유입, 퇴사량 증가에 따른 저수지 용량 감소 및 산업 고도화에 따른 수질악화 등은 저수지의 용수공급능력을 저하시키고 형상 변화를 야기한다. 따라서, 디지털 정보 및 원격탐사 정보를 결합한 계측 기술을 활용하여 미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 공간정보 구축 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지표면의 고도정보와 형태를 파악할 수 있는 Light Detection And Ranging (LiDAR) 센서를 활용하여 저수지 시설물의 고해상도 Digital Surface Model (DSM), Digital Elevation Model (DEM) 자료를 구축하고, 멀티빔(MultiBeam) 음향 측심기 기반 수심측량 정보의 융합을 통해 디지털 공간정보 융합 방안을 제시하고자 한다. 드론용 LiDAR를 활용하여 공간해상도 50 cm의 DSM 및 DEM 자료를 구축하여, 저수지 제방, 여수로, 용수로 등의 수리시설물의 디지털 공간정보를 구축하였다. 다분광 영상을 활용하여 수체를 탐지하기 위해 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 정규수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI)를 산정하여, 저수지의 수표면을 산정하였다. 또한, 고해상도 DEM 자료는 수심측량 자료와 융합하여 수심도를 작성하였으며, Triangulated Irregular Network (TIN)로부터 저수지 만수면적 및 체적을 산정하였다. LiDAR 센서 및 멀티빔 기반의 수심측량, 광학위성자료 영상 및 다중분광 드론영상을 활용한 수체 탐지 기술 등의 공간정보 융합은 미계측 저수지의 디지털 인프라를 구축하여 저수지의 가용용수공급능력을 모니터링 하기 위한 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Many agricultural reservoirs in South Korea, constructed before 1970, have become aging facilities. The majority of small-scale reservoirs lack measurement systems to ascertain basic specifications and water levels, classifying them as unmeasured reservoirs. Furthermore, continuous sedimentation within the reservoirs and industrial development-induced water quality deterioration lead to reduced water supply capacity and changes in reservoir morphology. This study utilized Light Detection And Ranging (LiDAR) sensors, which provide elevation information and allow for the characterization of surface features, to construct high-resolution Digital Surface Model (DSM) and Digital Elevation Model (DEM) data of reservoir facilities. Additionally, bathymetric measurements based on multibeam echosounders were conducted to propose an updated approach for determining reservoir capacity. Drone-based LiDAR was employed to generate DSM and DEM data with a spatial resolution of 50 cm, enabling the display of elevations of hydraulic structures, such as embankments, spillways, and intake channels. Furthermore, using drone-based hyperspectral imagery, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Water Index (NDWI) were calculated to detect water bodies and verify differences from existing reservoir boundaries. The constructed high-resolution DEM data were integrated with bathymetric measurements to create underwater contour maps, which were used to generate a Triangulated Irregular Network (TIN). The TIN was utilized to calculate the inundation area and volume of the reservoir, yielding results highly consistent with basic specifications. Considering areas that were not surveyed due to underwater vegetation, it is anticipated that this data will be valuable for future updates of reservoir capacity information.