원격탐사자료 기반 잘피 서식지의 공간적 분포 특성: 완도해역을 중심으로 OTHER

Title
원격탐사자료 기반 잘피 서식지의 공간적 분포 특성: 완도해역을 중심으로
Alternative Title
Spatial Distribution Characteristics of Seagrass Habitat Based on Remote Sensing Data: Focusing on Wan Island
Author(s)
Yeo, Jung Yoon; Jeong, Joo Bong; Kim, Jong Kyu
KIOST Author(s)
Jeong, Joo Bong(정주봉)
Alternative Author(s)
정주봉
Publication Year
2022-06
Abstract
완도해역에 분포하는 잘피 서식지의 공간적 분포 특성을 규명하기 위해 2019년 5월 드론(무인항공기)을 활용한 원격탐사를 수행하였다. 전국 연안 잘피숲 정밀 실태조사(해양수산부, 2015)에서 확인된 잘피 서식지를 참고하여 완도해역을 지리적인 3개 권역(Site A, B, C)으로 구분하였고, 잘피의 분포 수심대를 확인하기 위해 격자수심 자료로부터 등수심선을 추출하였다. 또한 해저지형 특성과 경사도를 파악하기 위해 DTM (Digital Terrain Model)을 활용한 3차원 해저지형도를 제작하였다. 잘피 서식지 분포 결과와 수심 결과 분석을 통해 외해역과 연안역에서의 잘피 서식지 분포 경계가 서로 다른 수심하한선 안에 분포함을 확인할 수 있었는데(외해역: 10 m이내, 연안역: 5 m이내) 이는 연안역에 비해 투명도가 높아 태양에너지의 투과심도가 상대적으로 깊은 외해역 특성에 기반하는 것으로 추정된다. 해저지형 분석 결과, 잘피 서식지의 경사도는 0.2~0.8도 이하로 비교적 완만하였고 경사가 급변하는 경계부근까지 잘피 서식지가 제한됨을 확인하였다. 2015년과 2019년의 잘피 분포 조사면적을 비교한 결과, 각각 238.4 ha, 1,070.9 ha로 잠수조사 대비 원격탐사 수행 시 4.5배 가량 넓게 분포함을 확인하였다. 잘피 서식지 주변환경을 파악하기 위해 드론 촬영 당시(2019년 5월)의 위성영상 자료와 면허어장 정보도를 확인한 결과, 해조류(다시마, 미역, 김, 매생이 등), 패류(전복)양식장이 밀집하여 분포하고 있었으며, 매생이 양식장을 제외한 나머지 양식장 시설물들은 대부분이 잘피 서식지와 이격되어 있었다. 무인항공기 조사 결과, 완도해역에서는 거머리말(Zostera marina), 수거머리말(Zostera caulescens), 애기거머리말(Zostera japonica)이 확인되었으나 2015년에 확인되었된 새우말(Phyllospadix iwatensis)과 해호말(Halophila nipponica)은 발견되지 않았다. 이는 암반기질에 부착하여 서식하는 새우말의 특성상 식생의 종류를 분류하는 것에는 한계가 있었으며, 잎의 크기가 2~3 cm로 짧은 해호말의 경우 저조위에도 수면위로 드러나지 않아 드론을 이용한 조사 시 탐지한계가 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 향후 타 해역에서의 광범위한 잘피서식지 분포 특성을 파악함에 있어 유용한 자료가 될 것으로 기대된다.

In May 2019, UAV photogrammetry using drones (unmanned aircraft) was conducted to investigate the spatial distribution characteristics of the seagrass habitat in Wan Island. Wan Is. sea was divided into 3 geographical areas (Site A, B, C) by referring to the seagrass distribution identified by the National Coastal seagrass forest precision survey (Ministry of Oceans and Fisheries, 2015), and contour lines were extracted from grid depth data. In addition, a 3-D benthic topographic map using DTM (Digital Terrain Model) was created to understand the characteristics and slope of the benthic topographic map. Through the analysis of the seagrass distribution results and the water depth results, it was confirmed that the boundary between the seagrass distribution in the outer and coastal areas converges to different water depth limits (within 10 m, and within 5 m), which is estimated to be based on the characteristics of the outer sea area. As a result of the analysis of the benthic topography, it was confirmed that the slope of the well-covered distribution was relatively gentle below 0.2~0.8 degrees, and the well-covered distribution was limited to the vicinity of the boundary where the slope changed rapidly. As a result of comparing the area of the seagrass distribution survey in 2015 and 2019, it was confirmed that the area was 238.4 ha and 1,070.9 ha, respectively, which was 4.5 times more widerly when performing Drone survey than diving survey. In order to understand the surrounding environment of the seagrass distribution site, satellite image data and license fishing ground information map at the time of drone shooting (May 2019) were checked. As a result, seaweed (Kelp, Sea mustard seaweed, Seaweed, Seaweed fulvescens, etc.) and shellfish (Abalone) were densely distributed, and most of the facilities except for Seaweed fulvescens farms were separated from their habitat. Drone survey confirmed Zostera marina, Zostera caulescens, and Zostera japonica in Wan Is., but no Phyllospadix iwatensis and Halophila nipponica were identified in 2015. It was confirmed that there was a limit to classifying the types of vegetation due to the characteristics of Phyllospadix iwatensis attached to the rock substrate, and in the case of Halophila nipponica with short leaves of 2 to 3 cm, they were not exposed to the water even at low tide, so there was a limit to detection using drones. These research results are expected to be useful data for grasping the characteristics of a wide range of seagrass habitats in other seas in the future.
URI
https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/43096
DOI
10.22761/DJ2022.4.2.003
Bibliographic Citation
Geo Data, v.4, no.2, pp.23 - 36, 2022
Keywords
무인항공기; 잘피; 센티넬-2호; 수치지형모델; QGIS; Unmanned aerial vehicles; Seagrass; QGIS; Sentinel-2; Digital Terrain Model
Type
Article
Language
Korean
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