Analysis of the Relationship between Urban Permeable/Impermeable Surfaces and Urban Tree Growth Using GeoXAI

GeoXAI를 활용한 도시 투수/불투수면과 도시수목 생육 관계 분석

Abstract

The purpose of this study is to analyze whether pervious and impervious areas in urban areas affect tree growth. In order to determine the differences in the growth of six species of trees planted simultaneously, the effects of pervious and impervious surfaces on tree growth were analyzed using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) produced using Sentinel-2 and sub-divided land cover map from the Ministry of Environment. For this purpose, the Geospatial eXplainable Artificial Intelligence(GeoXAI) concept was applied. As a result of the analysis, the explanatory power of the model was found to be the best when considering the area of land cover included in the 10m range for Pinus densiflora, the 20 m range for Zelkova Serrata, Metasequoia glyptostroboides, and Ginkgo biloba, the 30 m range for Platanus occidentalis, and the 40 m range for Yoshino cherry trees. In addition, the wider the pervious area, the more active the growth of trees,showing a positive correlation, and the wider the impervious area, such as nearby artificial ground, showed a negative correlation with tree growth. This shows that surrounding pervious and impervious areas affect the growth of trees and that the scope of influence varies depending on the tree species.

본 연구의 목적은 도시지역의 투수면적 및 불투수면적이 수목의 생장에 영향을 미치는지 분석하는 것이다. 이를 위해 동일한 시기에 식재한 나무 6종의 생장 차이를 알아보기 위해 Sentinel-2를 이용하여 제작한 Normalised Difference Vegetation Index (NDVI)와 환경부의 세분류 토지피복지도를 이용하여 투수면적과 불투수면적이 수목 생장에 미치는 영향을 분석했다. 이를 위해 Geospatial eXplainable Artificial Intelligence (GeoXAI) 개념을 적용했다. 분석결과 소나무는 10 m 범위, 느티나무, 메타세콰이어, 은행나무는 20 m 범위, 양버즘나무는 30 m 범위, 왕벚나무는 40 m 범위에 포함된 토지피복들의 면적을 고려했을때 모델의 설명력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 그리고 투수 면적이 넓을수록 수목의 생장이 활발하다는 양의 상관관계를 나타내었으며, 주변에 인공지반과 같이 불투수 면적이 넓을 경우 수목의 생장과 음의 상관관계를 보였다. 이는 수목의 생장에 있어 주변의 투수 및 불투수 면적이 수목의 생장에 영향을 미침을 알 수 있었으며, 수종에 따라 영향을 미치는 범위 또한 다르다는 것을 알 수 있었다.

1. 서론

1960년대 이후 고도의 경제성장을 기반으로 한 산업화는 급격한 도시화의 원인이 되었다. 도시로 인구가 급격히 유입되면서, 주택난, 교통난 등과 같은 사회문제와 도시의 난개발로 인하여 도시 내·외에 분포하는 녹지의 단절과 파편화 등 환경문제가 대두되었다. 이러한 도시 녹지의 파괴는 생태계 연결성 단절, 생물다양성 감소뿐만 아니라 사람이 살아가는 정주지 환경에 악화를 초래하였다. 이로 인하여 정주지 주변 생활환경을 개선하고, 삶의 질을 높이는 것을 해결 과제로 도시녹지 중요성 부각되면서, 도시녹지(가로녹지, 공원녹지, 조경녹지 등)에 대한 인식전환 및 사회적 수요가 증대되고 있다(Korea Institute of Construction Technology, 1997; Kim et al., 2011; Chung, 2009; Han et al., 2013; Lee et al., 2014).

도시녹지는 시민들이 가장 쉽게 접하는 녹지로 여름철 쾌적한 그늘을 제공할 뿐만 아니라, 도시의 복사열을 흡수하고 미기후를 조절하여 도시 내 열섬효과를 감소시킨다. 또한 소음과 미세먼지 등과 같은 공해를 저감하고, 온실가스를 흡수하여 저장하는 저장소의 역할을 담당하기도 한다.

도시녹지의 역할에 대한 관심 및 사회적 수요가 증대됨에 따라 지속가능한 개발 측면에서 자연과의 공생을 강조하는 친환경도시에 대한 개념이 도입되었고(Marsh, 1983; Lee, 2007), 각 지자체에서는 새로운 도시녹지 창출과 함께 기존 녹지 연결을 통한 생태네트워크 강화, 정주지 주변 녹화를 통한 도시녹지 확대 등 다양한 시도를 하고 있다(Han et al., 2013).

이렇듯 한정된 도시공간에서 녹지 조성을 위해 노력하고 있음에도 불구하고 주변의 과도한 불투수 포장과 토양 압밀로 인하여 활력을 잃고 있으며(Gyeonggi Research Institute, 2006), 가용부지 및 재정적 한계, 지역별 공원녹지 차이, 녹지 조성을 일관성 주도하는 기관 부재 등의 물리적 한계가 나타나고 있다(Seoul Metropolitan City, 2015). 이에 따라 도시녹지 조성을 위해서는 불투수면이 식생에 미치는 영향를 고려할 필요가 있다.

최근 도시녹지 연구는 대체로 자연지반과 인공지반, 환경인자, 배수방법 등이 수목 생육에 미치는 영향을 규명하기 위한 연구(Cho et al., 2022)와 도시녹지(가로녹지)를 둘러싼 다양한 환경적 요인이 도시녹지 조성과 관리에 영향을 미치는 요인 분석(Han et al., 2013), 가로수의 초기 고사율을 낮추기 위한 가로수의 생물학적, 물리학적, 사회적 요인 분석(Lu et al., 2011), 가로환경에 식재된 가로수가 인접한 토지이용에 따른 생육 특성 분석(Kim and Hong, 2007; Tan and Shibata, 2022), 가로수 생육에 영향을 미치는 요인을 가로수 생육환경, 토양환경, 물리적 환경 등 평가항목들 도출하고 건강성 평가 및 건강성에 미치는 영향요인 분석(Kim and Jung, 2019) 등의 연구가 주로 수행되었다. 이러한 연구들은 도시녹지 중 가로녹지에 대한 중요성을 부각하고, 합리적 조성과 관리를 위한 정책적 접근 방법을 제공해 주었으나 토지이용(산업단지, 상업업무지, 단독주택지, 자연녹지, 노지, 공터 등), 토지여건(투수면(자연지반)), 불투수면(인공지반)) 등 투수면과 불투수면이 식생 생육에 미치는 영향과 범위에 대하여 고려한 연구는 미비한 실정이다.

따라서 본 연구는 도시녹지의 합리적인 조성과 관리를 위하여 도시녹지 식생 생육에 미치는 다양한 환경적 요인 중 식생 생육에 중요한 역할을 하는 투수면과 불투수면이 도시녹지 식생 생육에 미치는 영향범위를 검토하고자 한다. 이를 위하여 다양한 분야에서 활용되고 있는 머신러닝 기법 도입(Koo and Park, 2021)하여 공간 정보기반의 도시식생과 토지이용(투수면, 불투수면) 정보를 이용하여 상관관계를 분석하고자 하였다. 또한 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법을 적용하여 토지이용(투수, 불투수)과 식생 생육의 관계를 도출하였다.

2. 연구자료 및 방법

2.1. 연구대상지

서울시는 지속적인 도시개발로 인하여 인구의 증가와 고밀화, 생활수준의 상승, 여가수요의 증대, 각종 도시공해의 심화에 따라 도시녹지에 대한 시민들의 수요는 크게 늘어나고 있는 반면, 한정된 자연자원, 토지수요와의 경쟁, 지가 상승 등으로 인하여 도시녹지의 수요 충족을 위한 새로운 양적 팽창은 어려운 상태이다(Seoul Metropolitan City, 2015). 서울시는 투수, 불투수 환경을 분석할 수 있는 세분류토지피복지도가 구축되어 있고, 도시녹지(가로녹지, 공원녹지, 조경녹지)에 대한 공간 정보를 동시에 가지고 있어 서울시를 본 연구의 대상지로 하였다. 이러한 서울시의 도시녹지 공간정보는 공간 정보 기반의 객관적이고 과학적이 평가 및 투수, 불투수 환경이 도시녹지에 미치는 영향을 파악하는데 용이하다. 또한 서울시는 도시녹지(가로녹지, 공원녹지, 조경 녹지)에 대하여 수목명, 흉고지름, 수고, 수관너비, 위치 등의 정보를 바탕으로 2022년 기준 느티나무, 메타세콰이어, 소나무, 양버즘나무, 왕벚나무, 은행나무 등 220종, 185,630개의 공간정보가 기 구축되어 있어 분석에 활용할 수 있음에 따라 본 연구의 연구대상지로 선정했다.

Fig. 1. The study site: (a) city of Seoul, (b) street trees location information, and (c) park and private land trees location information.

2.2. 데이터

서울시의 불투수면이 수목에 미치는 영향을 평가하기 위하여 관련 선행연구를 분석한 결과 도시 수목은 자연지반에서 생육이 양호하였으며, 수목피해도의 경우 인공지반이 높게 나타났다(Cho et al., 2022). 또한 토지이용과 세부입지 여건은 도시 수목 생육에 유의미한 관계를 보였으며, 특히 불투수면은 도시녹지 생육에 악영향을 미치는 것으로 나타났다(Han et al., 2013; Kim and Hong, 2007; Kim and Jung, 2019; Lu et al., 2011; Tan and Shibata, 2022). 이에 따라 도시 불투수면이 도시녹지 생육에 미치는 영향을 파악하기 위한 변수로 도시 녹지정보(서울시 공원 및 사유지 위치정보, 서울시 가로수 위치정보)와 정규식생지수(Normalised Difference Vegetation Index, NDVI), 토지피복지도를 분석에 활용하였다(Table 1).

Table 1. Variables used in the study

정규식생지수(NDVI)는 2019년 5월 촬영된 센티널 2영상을 이용하여 제작하였으며, NDVI의 상대적 값의 차이를 이용하여 수목의 생육을 추정하였다(Fig. 2). 토지피복지도는 환경부에서 제작 배포하고 있는 2019년 영상을 이용하여 구축한 2020년 세분류 토지피복지도를 활용하였다. 세분류 토지피복지도는 아리랑 시리즈 위성영상과 IKONOS 위성영상, 항공사진을 활용하여 1 m 해상도, 41개 항목으로 세분화하고 있다. 이를 바탕으로 토지피복의 투수/불투수 분류는 Ministry of Environment (2013)의 분류기준을 바탕으로 구분하였다(Table 2, Fig. 2).

Fig. 2. NDVI in Seoul.

Table 2. Pervious/impervious by classification of sub-division land cover map

2.3. 수종선정

국내 도시녹지에 식재 가능한 수종은 333종(교목 166종, 관목 100종, 초본 65종, 기타 2종 등)이 식재가 가능한 것으로 나타났다. 이러한 수종 중 생육 분석을 위한 적정 수종 선정하기 위하여 도시공간에서의 생육의 적절성, 유지관리 용이성, 수목 수급 원활성 등과 함께 국가온실가스인벤토리 보고서 작성 시 Tier-2A 수준을 목표로 하고 있어 교목을 중심으로 적정 수종을 고려하여 총 12종(느티나무, 단풍나무, 메타세콰이어, 살구나무, 서양측백나무, 소나무, 스트로브잣나무, 양버즘나무, 왕벚나무, 은행나무, 이팝나무, 전나무 등)을 생육 분석을 위한 적정 수종으로 선정하고 있다(Lee et al., 2021). 선정된 12종의 수종을 대상으로 서울시에서 구축하고 있는 도시녹지 정보(2002년과 2003년에 식재된 수종)를 검토하여 생육 분석 가능성 여부를 판단하였다. 분석결과 느티나무, 메타세콰이어, 소나무, 양버즘나무, 왕벚나무, 은행나무 등 6개의 수종과 토지피복(투수/불투수)과의 상관관계를 분석하여 수목의 생육에 미치는 영향을 평가하기에 적합한 것으로 나타났다.

Table 3. Urban trees point

2.4. 연구방법

불투수면이 수목에 미치는 영향을 평가하기 위하여 딥러닝 기법 중 설명 가능한 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, XAI) 기법을 적용하였다. XAI는 인공지능 모델의 결정을 역 추적하여 동작하는 방식의 분석 기법으로 피처 중요도, 대리분석, 계층별 기여도 전파 등의 알고리즘이 대표적이다(Lee et al., 2023). XAI 결과 예측에 있어 각 변수들의 중요성과 영향을 파악할 수 있다.

도시 투수/불투수면과 수목 생육의 관계를 분석하기 위하여 수목별 위치를 추출한 후 해당 위치의 NDVI 값을 추출하였다. 또한 수목을 중심으로 10 m 간격의 버퍼를 200 m까지 생성한 후 생성된 버퍼들에 대한 구역 통계(Zonal statistic)를 통해 버퍼 내 세분류 토지피복별 면적을 계산하였다.

이렇게 구축된 수목별 수목 생장과 투수/불투수면 종류별 면적의 정형 데이터를 생성한다. 최종적으로 6종의 수종별 10–200 m 거리별 정형데이터 120개가 생성이 된다. 총 120개의 정형데이터에 대해 각각 종속변수를 NDVI, 독립변수를 세분류토지피복 코드 별 면적으로 하는 XGBoost 기계학습 모델을 생성한다. 이렇게 생성된 120개의 모델들의 결정계수를 수목별로 구분 후 결정계수들을 비교해 수목별 공간적 영향력이 제일 큰 거리를 분석했다. 마지막으로 영향력이 가장 거리에 대하여 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 분석을 시행해 수목 별 공간적 영향령이 제일 큰 거리에서의 세분류토지피복별 기여도와 상관성을 파악했다.

3. 연구결과 및 토의

3.1. 수목별 거리에 따른 설명력

각 수종별 10–100 m 버퍼를 수행하여 확보한 정형데이터를 XGBoost-SHAP 모델을 활용하여 수목별 거리에 따른 상관관계를 도출하였다. 이는 모델의 결정계수(R²)를 이용하였으며, 결정계수는 추정된 모델에서 종속변수의 변동량 중 독립변수가 설명 가능한 비율을 의미한다. 소나무는 10 m의 거리에서 결정계수가 0.581로 가장 높게 나타났으며, 느티나무(0.454), 메타세콰이어(0.496), 은행나무(0.455)는 20 m에서 가장 높은 결정계수를 보였다. 양버즘나무(0.539)는 30 m, 왕벚나무(0.605)는 40 m에서 가장 높은 결정계수를 보였다(Fig. 3). 결정계수가 높은 거리는 각 수목의 영향범위를 의미하며, 이를 통해 수목별 도시 피복의 영향인자를 도출하였다.

Fig. 3. Flow chart of the study.

3.2. 수목 생육에 영향을 미치는 토지이용

수목 생육에 영향을 미치는 토지이용을 살펴본 결과 자연초지, 기타초지, 활엽수림 등 자연지반이거나 투수 면적이 넓은 토지용의 경우 양의 상관관계를 가지고 있어 식생활력도가 높은 것으로 나타났다. 반면 도로, 공동주거시설, 단독주거시설 등 인공지반으로 불투수 면적이 넓은 토지이용의 경우 음의 상관관계로 분석되었으며, 이러한 토지이용이 인접한 경우 수목활력도는 낮아지는 경향을 보였다. 특징적으로 문화·체육·휴양시설의 경우 양의 상관관계를 보였는데 이는 공원 등을 포함하는 지역으로 넓은 면적에 수목이 조성되어 있고, 적절한 관리가 이루어지는 것이 영향으로 보인다.

Fig. 4. Correlation according to distance by tree species.

각 수종별 생육에 영향을 미치는 토지이용을 살펴보면 느티나무 생육에 영향을 미치는 토지이용은 기타 초지(423), 단독주거시설(111), 기타 나지(623), 활엽수림(311), 상업·업무시설(131), 공동주거시설(112), 문화·체육·휴양시설(141), 도로(154), 교육·행정시설(162), 자연초지(411), 기타 공공시설(163), 운동장(622), 침엽수림(321), 기타 교통·통신시설(155), 시설재배지(231), 공업시설(121), 혼효림(331), 혼합지역(132), 공항(151), 항만(152) 등이었다. 각 토지이용별 상관관계를 살펴보면 기타 초지(423), 활엽수림(311), 문화·체육·휴양시설(141) 등의 토지이용이 양의 상관관계를 보였다. 단독주거시설(111), 기타 나지(623), 도로(154), 교육행정시설(162) 등의 토지이용은 음의 상관관계로 나타났다(Fig. 5).

Fig. 5. Correlation between Zelkova serrata and land cover.

Fig. 6. Correlation between Metasequoia glyptostroboides and land cover.

메타세쿼이아 생육에 영향을 미치는 토지이용은 기타 나지(623), 기타 초지(423), 상업·업무시설(131), 활엽수림(311), 공동주거시설(112), 문화·체육·휴양시설(141) 등이었다. 각 토지이용별 상관관계를 살펴보면 기타 초지(423), 활엽수림(311), 문화·체육·휴양시설(141) 등의 토지이용은 양의 상관관계를 보인 반면, 기타 나지(623), 상업·업무시설(131) 등의 경우 음의 상관관계를 보였다.

소나무 생육에 영향을 미치는 토지이용은 기타 초지(423), 문화·체육·휴양시설(141), 활엽수림(311), 상업·업무시설(131), 도로(154), 공동주거시설(112), 기타 나지(623), 자연초지(411), 혼효림(331), 단독주거시설(111) 등으로 나타났다. 각 토지이용 중 양의 상관관계로 나타난 토지이용은 기타 초지(423), 활엽수림(311), 자연초지(411), 혼효림(311), 문화·체육·휴양시설(141) 등이었다. 음의 상관관계를 보인 토지이용은 상업·업무시설(131), 도로(154), 공동주거시설(112), 기타 나지(623), 단독주거시설(111) 등으로 나타났다.

양버즘나무 생육에 영향을 미치는 토지이용은 자연 초지(411),기타 초지(423),도로(154),교육·행정시설(162), 기타 나지(623), 기타 공공시설(163), 문화·체육·휴양시설(141), 상업·업무시설(131), 철도(153), 단독주거시설(111), 운동장(622), 호소(712), 활엽수림(311), 공동주거시설(112), 기타 교통·통신시설(155) 등으로 분석되었다. 자연 초지(411), 기타 초지(423), 운동장(622), 활엽수림(311) 등은 자연지반이거나 투수면적인 넓은 지역으로 양의 상관관계를 가지고 있어 이러한 토지이용이 인접할수록 활력도 높아지는 경향을 보였다. 그러나 도로(154), 교육·행정시설(162), 기타 나지(623) 등은 인공적으로 조성된 지반으로 불투수면적인 넓어 음의 상관관계를 가졌으며, 이러한 토지이용이 인접한 경우 수목 활력도는 낮아지는 경향을 보였다.

Fig. 7. Correlation between Pinus densiflora and land cover.

Fig. 8. Correlation between Platanus occidentalis and land cover.

왕벚나무 생육에 영향을 미치는 토지이용은 도로(154), 기타 나지(623), 기타 초지(423), 공동주거시설(112), 상업·업무시설(131), 경지정리가 안된밭(222), 자연 초지(411), 활엽수림(311) 등이었다. 각 토지이용별 상관관계를 살펴보면 기타 초지(423), 자연 초지(411), 활엽수림(311) 등 자연지반이거나 투수면적이 넓을 경우 양의 상관관계를 보였으며, 도로(154), 기타 나지(623), 공동주거 시설(112), 상업업무시설(131), 경지정리가 안된밭(222) 등 인공적으로 조성된 지반으로 불투수면이 넓게 나타나거나 관리가 되지 않는 지역에서는 음의 상관관계를 보였다.

Fig. 9. Correlation between Prunus yedoensis and land cover.

Fig. 10. Correlation between Ginkgo biloba and land cover.

은행나무 생육에 영향을 미치는 토지이용은 기타 초지(423), 상업·업무시설(131), 하천(711), 자연 초지(411), 활엽수림(311), 교육·행정시설(162), 문화·체육·휴양시설(141), 도로(154), 기타 나지(623), 환경기초시설(161), 침엽수림(321), 단독주거시설(111) 등으로 분석되었다. 각 토지이용별 상관관계를 보면 기타 초지(423), 하천(711), 자연 초지(411), 활엽수림(311), 문화·체육·휴양시설(141), 침엽수림(321) 등은 양의 상관관계를 보였다. 상업·업무시설(131), 교육·행정시설(162), 도로(154), 기타 나지(623), 환경기초시설(161), 단독주거시설(111) 등은 음의 상관관계로 나타났다.

4. 결론

도시공간은 녹지 조성을 위한 부지가 부족할 뿐만 아니라 도시 불투수면으로 인한 식생 생육에 영향을 미칠것으로 판단되지만 이와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 GeoXAI 기법을 적용하여 수종별 투수면/불투수면과의 관계를 설명력 높은 공간 범위까지 고려하여 분석하였다. 분석결과 소나무는 10 m, 느티나무, 메타세콰이어, 은행나무 등은 20 m, 양버즘나무는 30 m, 왕벚나무는 40 m에서 가장 높을 결정계수(R²)를 보였다. 그리고 각각의 수종별 생육에 영향을 미치는 토지피복(이용)을 살펴본 결과 자연초지, 기타 초지, 활엽수림 등 투수면적인 자연지반의 경우 높은 양의 상관관계를 가지고 있었으며, 도로, 공동주거시설, 단독주거시설 등 불투수면의 경우 식생 활력과 음의 상관관계로 분석되었다.

즉, 수목의 생장에 있어 주변의 투수 및 불투수 면적이 수목의 생장에 영향을 미침을 알 수 있었으며, 수종에 따라 영향을 미치는 범위 또한 다르다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구결과는 도시지역에서의 추천 식재 수목을 선정하기 위한 분석에 활용될 수 있으며, 추후 식생의 성장과 관련된 요소(대기질, 일사량 등)들을 추가 고려하여 제시된 공간에서 잘 생장할 수 있는 식생을 분석할 경우 도시지역의 제한된 식재공간에서 최적으로 성장할 수 있는 수종의 추천 또한 가능할 것이라 판단된다. 이러한 분석 결과는 도시계획 및 환경계획에 활용될 수 있을 것이다.