Flood Detection and Cropland Damage Assessment Using Sentinel-1 SAR Time Series Multi-Source EO Data in the Sebou Basin, El Gharb plain, Morocco

홍수는 인류의 역사를 형성해 온 자연의 힘이지만, 현대 세계에서 홍수가 농업에 미치는 영향은 손실된 수확량과 위협받는 식량 안보로 측정됩니다. 평평하고 비옥한 땅에 폭우가 내리면 물이 빠르게 퍼져나가 작물을 익사시키고 생산적인 들판을 일시적인 호수로 만들어 버릴 수 있습니다. 농부와 정부에게 물이 정확히 어디에 있는지, 그리고 얼마나 많은 피해를 입혔는지 아는 것은 매우 중요하지만, 이는 종종 결정하기 가장 어려운 일이기도 합니다. 위성에 탑재된 전통적인 카메라는 보통 폭풍을 동반하는 두꺼운 구름을 투과하여 볼 수 없으며, 모니터링이 가장 절실한 순간에 바로 사각지대를 남깁니다. 이를 해결하기 위해 과학자들은 다른 종류의 '눈', 즉 레이더에 주목했습니다. 반사된 햇빛에 의존하는 광학 카메라와 달리, 레이더 시스템은 자체적인 마이크로파 신호를 보낸 뒤 그 메아리를 듣습니다. 이 신호는 구름을 뚫고 어둠을 관통하여 지표면에 부딪힌 뒤 돌아오며 폭풍 아래에 무엇이 있는지를 드러냅니다. 연구자들은 이러한 신호가 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 추적함으로써 건조한 토양, 젖은 토양, 그리고 고인 물을 구분해 낼 수 있으며, 이를 통해 혼란스러운 자연 현상을 명확하고 측정 가능한 지도로 바꿀 수 있습니다.

모로코 북부의 세부 분지(Sebou Basin)는 엘 가르브 평원(El Gharb plain)으로 알려진 지역으로, 이 지역은 2025년과 2026년 겨울에 발생한 심각한 홍수 사건을 이해하기 위해 이 기술이 적용되었습니다. 이 지역은 밀, 올리브, 감귤류가 활발하게 재배되는 풍요로운 충적토를 가진 저지대 평원으로, 국가 식량 공급의 핵심적인 엔진 역할을 합니다. 그러나 이 지역의 평탄한 지형과 광범적인 관개 네트워크는 폭우가 내릴 때 물이 고이기 쉬운 환경을 만듭니다. 라밧 국제대학교와 폴리테크니코 디 밀라노(Politecnico di Milano)의 연구팀은 홍수의 범위를 매핑하고, 더 중요하게는 얼마나 많은 농경지가 침수되었는지를 정확히 계산하기 위해 나섰습니다. 그들은 날씨와 상관없이 낮과 밤을 가리지 않고 지구 표면을 포착하는 유럽 위성인 센티넬-1(Sentinel-1)의 합성 개구 레이더(SAR) 데이터를 활용했습니다.

연구진은 단순히 홍수 중에 찍힌 단일 이미지만을 본 것이 아닙니다. 대신, 그들은 지역의 상태에 대한 타임라인을 구축했습니다. 그들은 먼저 강우 데이터를 분석하여 재난 전 몇 주 동안의 상황을 파악하며 토양이 어떻게 점점 더 포화 상태가 되었는지 주목했습니다. 그런 다음 홍수 전의 레이더 이미지와 침수가 정점에 달했을 때의 이미지를 비교했습니다. 그들의 방법론의 핵심은 물리적 원리에 기반했습니다. 레이더 파가 개활지의 물에 닿으면 특정 방향으로 튕겨 나가며 이미지상에서 매우 어두운 신호를 생성합니다. 반면 거친 지면이나 작물에 닿으면 신호가 더 강하게 되돌아옵니다. 연구팀은 이 '후방 산란(backscatter)'의 건조기와 습윤기 사이의 차이를 측정함으로써 물이 어디에 고였는지 정확히 찾아낼 수 있었습니다. 특히 그들은 '교차 편파(cross-polarization)'라고 불리는 특수한 유형의 레이더 신호에 주목했는데, 이는 식생 사이의 물의 존재를 감지하는 데 매우 민감하여, 다른 유형의 데이터에서는 비슷해 보일 수 있는 침수된 작물과 마른 들판을 구분하는 데 큰 도움을 주었습니다.

지도의 정확성을 확보하기 위해 연구팀은 일련의 논리적 필터를 적용했습니다. 물은 언덕 위로 흐를 수 없다는 점을 알고 있었기에, 그들은 디지털 지형도를 사용하여 홍수가 물리적으로 불가능한 가파른 경사지나 높은 고도의 지역을 제외했습니다. 이 단계는 컴퓨터가 물이라고 착각할 수 있는 맨땅의 어두운 부분이나 그림자로 인한 오보를 제거했습니다. 깨끗한 홍수 범위 지도를 확보한 후, 그들은 이를 지역의 모든 농경지를 식별하는 상세한 토지 이용 지도와 겹쳐 놓았습니다. 이를 통해 침수된 농경지의 정확한 면적을 계산할 수 있었습니다. 결과는 극명했습니다. 홍수는 총 약 207,122 헥타르의 토지를 덮었습니다. 이 방대한 면적 중 거의 149,000 헥타르가 실제 경작지였으며, 이는 지역 농업 경제에 막대한 타격을 의미했습니다.

또한 연구는 가시광선과 근적외선을 포착하는 광학 위성 이미지와 레이더 데이터를 비교하여 그 여파를 조사했습니다. 홍수 전후의 식생 '녹색도(greenness)'를 측정함으로써, 그들은 레이더가 물을 감지한 곳과 정확히 일치하는 지점에서 식물의 건강도가 눈에 띄게 떨어졌음을 발견했습니다. 이는 홍수가 단순히 들판을 덮은 것에 그치지 않고 작물에 스트레스를 주어 수확량 감소를 초래했음을 확인시켜 주었습니다. 연구진은 피해가 평원의 가장 낮은 부분, 즉 물이 자연스럽게 모이고 배수가 느린 곳에서 가장 심각하다는 것을 발견했습니다. 그들은 홍수가 무작위로 퍼지는 것이 아니라 자연적인 저지대 하천 경로를 따라 반복적으로 취약한 구역을 타격한다는 점을 관찰했습니다.

이 연구는 레이더 기술이 스마트한 컴퓨터 분석과 결มี 결합될 때, 기상 조건에 상관없이 신뢰할 수 있는 뷰를 제공할 수 있음을 보여줍니다. 연구팀은 단순히 한 순간의 스냅샷을 보는 것이 아니라 레이더 신호가 시간에 따라 어떻게 변하는지에 집중함으로써 복잡한 농경지에서도 높은 정밀도로 홍수를 매핑할 수 있음을 입증했습니다. 연구 결과는 엘 가르브 평원이 저지대의 집약적 농경 구역에서 반복적인 위험에 직면해 있음을 시사합니다. 연구진은 이러한 수준의 세밀한 정보가 계획 수립에 필수적이라고 주장합니다. 그들은 향후 관리가 더 나은 수자원 보유 시스템 구축, 유출을 늦추기 위한 토양 보전 강화, 그리고 이러한 홍수 지도를 활용한 작물 재배지 선정 가이드라인 마련에 집중되어야 한다고 제안합니다. 물이 정확히 어디로 가고 얼마나 많은 땅에 닿는지 이해함으로써, 당국과 농부들은 다음번 불가피한 폭풍으로부터 지역의 식량 생산을 보호하기 위한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.