원격탐사 근적외선(NIR)과 Red 밴드의 반사도로부터 계산되는 정규식생지수(NDVI)는 구름에 오염된 곳에서는 실제보다 낮은 값으로 계산된다. 식생지수에서 구름오염 문제를 극복하는 기존의 대표적인 방법에는 보름 정도 장기간 식생지수 값 중에서 최대인 값을 취하는 MVC(Maximum Value Composite) 방법이 있다. 하지만 MVC 방법으로는 식생지수의 단기간 변동을 파악할 수 없으며, 장기간 계속 구름으로 오염된 곳은 잘못된 식생지수 값으로 계산되는 문제점이 있다. 가시광 RGB 자료로부터 snapshot 영상자료의 구름을 마스크(mask)하는 새로운 방법인 CIM(Color Index Manipulation) 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 사용하면 snapshot 영상자료에서 구름에 오염된 곳은 제외하고 오염되지 않은 곳에 대한 식생지수를 계산할 수 있다. RGB 자료에 대한 정규색상지수 NCI (Normalized Color Index) 3개 성분을 $120^{\circ}$ 간격으로 벌어진 3개 축상의 좌표로 나타낸 후 이들 3개 값의 벡터합(vector sum) 정보를 이용하여 구름을 식별하는 CIM 방법으로 위성영상에서 두꺼운 구름과 않은 구름을 구분하여 식별할 수 있다. 이 구름식별 기법을 MODIS snapshot 위성영상 자료에 적용하여 한반도의 일별(daily) 식생지수 자료를 계산하였다. 그리고 수년간의 일별 식생지수 자료로부터 한반도 식생지수의 계절적 변동을 조사하였다.
정규식생지수는 일반적으로 식생의 활력도를 나타나는 지표로서 널리 사용되고 있다. 최근에는 정규식생지수가 특정지역의 강우량과 온도의 계절 및 경년변화와 어떤 상관관계를 가지며 기후변화는 식생지수에 어떠한 영향을 미치는지 등에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 연구에서는 1981년부터 2001년까지의 NOAA/AVHRR 영상으로부터 계산된 남한지역 정규식생지수의 주성분 분석을 통해 자료의 공간변화패턴을 분석하고 경험적 직교함수를 이용하여 시간적 변화 양상을 파악하였다. 분석결과 정규식생지수의 공간변화도는 첫 주성분에 의하여 약 $60\%$ 정도 설명되어지며 첫 주성분은 남한지역의 지형 자료 패턴을 따르고 두 번째 주성분은 전체 변화도의 약 $17\%$를 나타내며 강한 남북기울기를 보여주는 것은 계절변화와 상관한 위도변화에 따른 정규식생지수의 변화를 나타낸다. 그리고 소양강댐 및 안동댐 유역의 정규식생지수, 강우량 및 유입량 상관관계 분석 결과 정규식생지수의 계절변화와 경년변화는 강우량의 변화에 그리 민감하지 않은 것으로 나타났다.
식생지수 시계열 자료를 이용한 식생 및 토지피복 모니터링을 수행하기 위해서는 구름으로 인한 누락 및 왜곡된 식생지수 문제를 먼저 해결해야만 한다. 특히 한반도와 같이 여름철 집중 호우기에 대부분의 영상에 구름이 존재하는 경우 이들 구름화소를 제거하거나 복원하지 않을 경우, 분석 결과에 상당한 왜곡이 발생하거나 특정 시기의 영상자료를 분석에 반영할 수 없는 경우가 발생하게 된다. HANTS 알고리즘은 이 같은 구름 화소 문제를 해결하기 위한 알고리즘으로 연중 식생지수의 변화는 비교적 단순한 반복적 주기함수의 형태를 가지므로 소수의 cos 함수를 이용한 푸리에 근사식으로 전체 연중 식생지수를 표현할 수 있다는 가정에서 출발한다. 이 때 구름화소로 인한 원식생지수와의 차이가 특정 임계값을 초과하였을 경우 해당 관측치를 근사과정에서 제외함으로써 구름의 영향을 받지 않은 식생지수 시계열 자료만을 이용하게 된다. 이 과정을 수행하기 위해서는 몇몇 제어변수의 설정이 필요한데, 본 연구에서는 한반도와 같이 특정 시기에 장기간 구름이 분포하는 상황에서 최적의 식생지수 복원을 위한 HANTS 알고리즘의 제어변수를 선정하고 재구축된 식생지수를 평가하였다. 이를 위한 실험으로 2002년 대전 지역의 MODIS Terra 식생지수 시계열 영상을 대상으로 HANTS 알고리즘을 주요 식생피복별로 적용해 보았다.
가뭄은 수개월에서 수년에 걸쳐 평년보다 낮은 강수량을 특징으로 하는 극심한 기후 현상으로 크게 기상학적 가뭄과 식생 가뭄 또는 농업 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있다. 본 연구에 사용된 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index), 증발수요가뭄지수 (Evaporative Demand Drought Index), 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), Copula 기반 결합가뭄지수 (Copula-based Joint Drought Index)이다. 식생지수는 0부터 1까지 0.05 간격으로 가중치를 적용하여 21개의 식생건강지수(Vegetation Health Index)를 사용하였다. VHI는 널리 사용되고 있는 원격탐사자료 기반의 가뭄지수이며, 이는 식생상태지수 (Vegetation Condition Index)와 열상태지수 (Thermal condition index)의 선형 결합으로 이루어진다. 기상학적 가뭄지수와 식생지수 사이의 상호의존도 및 민감도를 분석하기 위해 상관성 분석을 수행하였으며, 이를 토지피복 유형 (시가화 건조지역, 농업지역, 초지, 산림지역)에 따른 분석도 수행하고자 하였다.
본 연구에서는 산림 바이오매스와 식생지수의 상관성을 분석하기 위해 현장조사 자료, 위성영상과 LiDAR 자료를 이용하여 산정된 산림 바이오매스 분포도를 기준으로 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 LANDSAT 영상을 이용하여 식생지수인 SR, NDVI, SAVI, LAI를 계산한 값과 비교하였다. 분석결과, 고해상도 KOMPSAT-2 영상의 식생지수가 LANDSAT 영상의 식생지수보다 침엽수의 상관성이 더 높게 나타났으며 활엽수의 경우는 LANDSAT 영상의 식생지수가 높은 상관성을 보였다. 식생지수 중에는 NDVI 값이 다른 지수에 비해 상관성이 높게 나타났다. 또한 STSAT-3 위성의 소형영상분광기(Compact Imaging Spectrometer, COMIS)와 유사 센서인 EO-1 위성의 Hyperion 영상을 이용하여 하이퍼스펙트럴 영상을 분석하고 바이오매스와 상관성이 상대적으로 높은 식생지수를 동일한 GSD 조건의 LANDSAT 위성의 식생지수와 비교하고 하이퍼스펙트럴 영상의 임상 추출에 대한 활용가능성을 분석하였다.
가뭄은 인간이 극복하기 힘든 자연재해로 시간규모가 다양하고 누적된 효과가 천천히 나타나기 때문에 인지가 어려우며 이로 인해 피해가 커지는 경향이 있다(최영진, 1995). 가뭄에 적절히 대처하기 위해서는 가뭄의 감시(Monitoring) 체계가 필요하고, 객관적이고 널리 적용될 수 있는 가뭄의 정의와 가뭄의 정도를 정량적으로 나타낼 수 있는 지표가 필요하다. 기상학 및 수자원에서는 가뭄 감시를 위해 현 상태에 대한 정량적인 가뭄심도를 나타내는 가뭄지수를 사용하고 있으며 원격탐사 분야에서는 다중시기의 식생지수 및 지표면 열지수 등을 활용하여 가뭄여부를 판단하는 노력을 수행하고 있다. 본 연구에서는 과거 10년간 남한의 가뭄시점에 대한 가뭄지수 분석을 통하여 가뭄의 심도를 파악하였고, 정규식생지수(NDVI)와 식생상태지수(VCI)를 활용하여 가뭄현황을 판별하였다. 또한, 식생지수와 가뭄지수의 상관성분석을 통하여 식생지수를 이용한 정량적인 가뭄분석의 가능성을 모색하였다.
서울을 포함한 수도권지역의 지표면 특성분석을 위하여 Landsat 위성자료(Landsat 5, Landsat 7, Landsat 8)를 이용하여 다양한 지표 특성지수와 지표면 온도를 계산하였다. 연구에 사용된 Landsat 자료는 가을철 자료로써 1985년 10월 21일의 Landsat 5, 2003년 9월 29일의 Landsat 7 그리고 2013년 9월 1일의 Landsat 8 자료를 이용하였다. 그리고 서울과 주변지역에 대하여 토양조절 식생지수, 수정 정규 습윤지수, 정규 습윤지수, 태슬 모자형 밝기, 태슬 모자형 초록, 태슬 모자형 습윤, 정규 식생지수, 정규 건설지수와 같은 지표 특성지수와 지표면 온도를 산출하였다. 대부분의 지표 특성지수들은 도시, 시골, 산, 건물, 강 그리고 도로 등에서 잘 구별되었다. 특히, 도시화의 특징은 서울 주변의 신도시(예, 일산)에서 잘 나타났다. 정규 식생지수와 정규 건물지수 그리고 지표면 온도에 따르면 도시의 확장은 서울의 주변지역에서 뚜렷이 보였다. 지표면 온도와 지표고도는 식생 또는 건설물의 구조와 분포를 나타내는 정규 식생지수 그리고 정규 건물지수와 강한 상관성이 나타났다. 정규 식생지수는 지표면온도와 양의 상관성을 보였고 지표고도와 음의 상관성을 가지는 반면, 정규 식생지수는 지표면온도와 지표고도에 대하여 각각 반대의 특성을 나타내었다. 또한, Landsat의 정규 식생지수와 정규 건물지수는 수도권지역에서 밀접한 관계를 보였다. Landsat 8과 Landsat 5에서는 -0.6 이하의 강한 상관성이 있었으며 Landsat 7에서는 -0.5 이상의 낮은 상관성이 나타났다.
본 연구는 하천환경평가체계 구축의 일환으로서 식생 평가 지표 및 평가 기준의 검증을 목적으로 수행하였다. 본 연구를 위해 5개 시험하천을 대상으로 68개의 평가단위에서 총 204개의 식생 표본조사구를 설정하였으며, 표본조사구별 상관-종조성 수준에서 식생군집의 분류 및 현존식생도를 작성하였다. 현존식생도를 기준으로 식생자료의 분석을 통해 표본조사의 적정 규모, 식생 지수의 점수 기준, 식생 군집분류의 표준화, 그리고 식생평가지표의 등급화를 위한 종합 점수기준을 검토하였다. 하천 식생 평가를 위해 개발된 식생 다양도 지수와 식생 복잡도, 그리고 식생자연도 지수로 이루어진 식생평가지표의 종합점수 산정 및 등급화는 타당한 것으로 판단되었다. 식생평가지표의 등급화에 대한 식생지수의 기여도를 분석한 결과 식생자연도 지수가 다른 지수에 비해 보다 큰 역할을 하는 것으로 판단되었으나 세부 식생지수 사이의 상호보완적인 관계가 성립되어 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 선행 연구에서의 기준의 재검토 및 식생군집 분류의 표준화 작업 등을 통해 개정된 기준을 적용한 결과 식생평가등급 간 변별력이 크게 확보되었음을 확인 할 수 있었으나, 하천구간의 유형에 따른 식생 지수 및 식생평가지표의 등급화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
식생정보는 도시계획, 조경, 수자원, 환경 등 다양한 분야에서 활용되는 매우 중요한 인자이다. 식생은 수관밀도 혹은 엽록소 함량에 따라 식생의 활력도에 차이가 발생하나 기존 연구에서는 식생지역을 분류시 식생 활력도를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 다양한 응용연구를 충족시키기 위해 식생 활력도를 고려한 식생지수 경계값을 설정하는 연구를 수행하였다. 먼저 eBee 고정익 드론에 다중분광 카메라를 탑재하여 광학 및 근적외선 정사영상을 구축하였으며, 그리고 각 정사영상에 대해 GIS 연산을 수행하여 NDVI, GNDVI, SAVI, MSAVI 식생지수를 계산하였다. 또한 대상지에 대한 식생위치를 VRS 측량을 통해 조사하였으며 이를 이용하여 식생 활력도를 고려한 식생지수별 정확도를 평가하였다. 그 결과 식생 활력도가 좋은 지점을 식생지역으로 선정한 시나리오가 식생 활력도가 다소 부족한 지점도 식생지역으로 선정한 시나리오에 비해 식생지수의 분류 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 현장 조사 지점과의 중첩을 통해 계산한 식생지수별 Kappa 계수를 통해 시나리오별로 식생을 분류하기에 가장 적합한 식생지수 경계값을 선정할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 식생 활력도를 고려한 식생지수 정확도 평가는 향후 도시계획 등 다양한 업무 분야에서 의사결정 지원을 위한 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
식생은 인간에게 다양한 생태공간을 제공하고 수자원 및 기후환경 측면에서도 매우 중요하기 때문에 근적외선 센서 기반의 식생지수를 활용한 식생 모니터링 연구가 많이 수행되어 왔다. 따라서 근적외선 센서를 구비하지 못할 경우 식생 모니터링 연구가 현실적으로 어려운 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하고자 NDVI 식생지수를 기준자료로 하여 광학센서 기반의 식생지수 정확도를 평가하였다. 먼저 현장에서 조사한 식생조사 지점과 NDVI 식생지수와의 중첩을 통해 Kappa 계수를 계산하였으며, 그 결과 Kappa 계수가 0.930으로 가장 높게 나타난 0.6 이상의 임계값을 갖는 식생영역을 광학센서 기반의 식생지수 정확도 평가의 기준자료로 선정할 수 있었다. NDVI 식생지수를 기준자료로 선정하여 광학센서 기반의 식생지수와 비교한 결과, 0.04, 0.08, 0.30 이상의 임계값 구간에서 Kappa 계수가 각각 0.713, 0.713, 0.828로 가장 높게 분석되었다. 특히 RGBVI 식생지수의 경우 Kappa 계수가 0.828로 높게 나타났으며, 따라서 근적외선 센서를 활용하지 못하는 환경에서도 광학센서를 활용한 식생 모니터링 연구가 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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