대기의 에너지를 측정하거나 지표면유출을 예측하는 기상 및 수문모델에서 지표면특성(식생피복)을 파악하는 것은 매우 중요한 요소이다. 1978년 Deardorff가 식생피복을 정량적으로 파악하기 위하여 식생피복지수(Vegetation Cover Fraction)를 제안한 후 식생피복지수에 관한 연구가 활발해졌다. 그러나 선행연구에서는 AVHRR, MODIS 그리고 KOMPSAT-2영상과 같은 고 저해상도 위성영상을 이용한 많은 연구가 있었으나, 중해상도 영상인 Landsat에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 Landsat OLI영상을 이용하여 식생피복지수 산정방법을 연구하였다. 정확하고 효율적인 식생피복지수 산정방법을 연구하기 위하여, 본 연구에서 제안된 방법과 선행연구방법을 비교평가 하였다. 실험결과 NDVI와 식생피복지수는 많은 연관성을 지니는 것으로 분석되었으며, 본 연구에서 제안된 방법을 이용한 식생피복지수가 특이점을 제외한 RMSE 7.3%로 전체 방법 중에서 가장 높은 정확도를 보였다.
식생피복(Vegetation cover)은 대기 중의 강우와 토양 사이에서 침식으로부터 표토를 보호하는 역할을 한다. 자유 낙하하는 강우의 물방울은 식생을 통과하면서 차단(interception), 수관통과(throughfall), 수간유하(stemflow)의 형태로 변화한다. 식생은 강우입자의 운동에너지와 수량을 감소시키고, 지표면에 도달하는 시간을 지연시킴에 따라 지표유출(overland flow) 저감에 기여한다. 유출수의 흐름과정에서 식물의 줄기, 낙엽, 뿌리 등은 유속을 감소시키는 장애물로 작용하여 궁극적으로 토양침식은 감소한다. 토양침식은 식생피복이 증가함에 따라 일반적으로 감소하며, 지수함수의 관계를 갖는다. 식생의 종류와 구조 그리고 잎의 모양 등에 따라 수문물리적인 반응이 달라진다. 캐노피를 갖는 지상식물(canopy cover plant)은 물방울의 운동에너지를 갖는 반면, 지피식물(ground cover plant)은 낙하고가 작기 때문에 운동에너지는 적으며, 특히 낙엽층은 지표면을 보호하여 토양침식의 저감효과가 더욱 크다. 산불지역의 식생피복에 따른 토양침식 측정 자료에 따르면, 강우운동에너지는 식생피복이 증가함에 따라 지상피복(canopy cover)에 의한 감소보다는 지면피복(ground cover)과 낙엽피복(litter cover)에 의한 감소효과가 상대적으로 컸다. 식생피복에 의해 차단되는 강우의 손실량보다 침투량 증가에 의한 손실량이 상대적으로 많았다. 낙엽피복에 대한 강우모의 실험 결과에 따르면, 낙엽의 피복율이 증가함에 따라 지수적으로 토양침식량은 감소하였다. 낙엽 피복율의 40% 이상은 토양침식량을 현격이 감소시킨 반면, 피복율의 70% 이상은 지표유출량을 현저히 감소시켰다. 낙엽 피복율이 70%이상이면, 유출계수가 33%가 감소하였으나, 토양침식민감도는 94%로 크게 감소하였다.
본 연구에서는 1985년과 1996년 두 시기에 수집된 성남시의 Landsat TM 다중분광(Multispectral) 영상을 이용하여 토지피복 변화 양상과 식생지수 변화 양상 사이의 연관성을 분석하였다. 토지피복 변화와 NDVI 변화 사이의 연관성을 분석하여 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 삼림에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 삼림지역에서 식생화력도가 높은 6∼7단계의 면적이 감소하고 상대적으로 식생화력도가 낮은 5단계로 증가 분포하였고 인공구조물이나 나대지로 변화한 지역에서는 식생지수의 단계가 하락하였다. 둘째, 농경목초지역에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 삼림으로 변화한 지역과 농경목초지가 그대로 보존된 지역에서는 두 시기동안 식생지수가 상승분포하였고 주로 분당구를 중심으로 그 분포를 볼 수 있었다. 셋째, 인공구조물에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 대체로 식생지수 단계가 상승분포하였고 인공구조물 불변지역에서 식생지수단계 상승을 볼 수 있었다. 넷째, 나대지에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 성남시에서 적은 면적을 차지하고 있지만 식생지수단계 상승이 나타났다
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.
식생은 700nm근처에서 명확한 흡수파장대와 반사파장대를 갖고 있으므로 그 반사율의 차이가 상당히 크다. 이러한 식생의 흡수 및 반사파장대에 착안하여 식생에 관한 리모트센싱 기법을 실행하기 위하여 많은 식생지수가 연구되어지고 있다. 현재, 일반적으로 많이 사용되고 있는 식생지수로는 정규식생지수(NDVI)와 수직식생지수(PVI)가 있다. 일반적으로 식생의 활력도를 나타내는 것은 증산속도나 이산화탄소 소비량 그리고 클로로필농도등 이지만 주로 클로로필농도를 이용한다. NDVI나 PVI을 구하는데 이용되는 적색파장대는 클로로필의 흡광작용이 강하므로 클로로필 농도를 파악하는데도 유효하다. 특히 NDVI는 개략적인 식생상황을 파악하는데 주로 사용되기 때문에 초기조사에 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 식생지수는 활력도와 식생피복에 관한 정보가 혼합되어 있기 때문에 활력도와 식생피복간의 중복이 없는 독자적인 파장대에 패하여 모니터링을 할 필요가 있다. 지금까지 많은 식생지수는 식생의 활력과 식생피복이 혼재되어 있어서 함께 평가하였으나 본 연구에서는 활력도와 식생피복율을 분리평가하기 위하여 잔디를 이용한 실험을 행하여 분리 평가의 효용성을 강조하고자 하였다. 따라서 분광반사특성을 이용하여 식생지수를 평가한 결과 식생의 활력과 피복을 분리하여 평가하는 것이 바람직하다고 생각된다.
기후변화는 강수유형, 기온상승과 일사량의 변화로 인한 증발산량의 변화, 유역 식생피복변화로 인한 지표-대기 관계의 변화와 같은 현상을 통해 지역 부존 수자원과 유출량에 큰 변화를 가져올 수 있다. 특히 지표면의 76%를 차지하고 있는 식생피복은 지표와 대기 사이의 물 순환과정에서 중요한 인자이다. 본 연구에서는 넓은 지역에 대한 식생피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 센서로부터 얻을 수 있는 정규화 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 이로부터 토지피복별 NDVI와 기상인자(기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하고, 이를 기후변화 시나리오에 의한 기상인자로 부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정하였다.
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.
풍력자원지도의 작성을 위해 기본적으로 지형고도자료, 지면조도자료, 풍황자료가 필요하다. 그 중 지면조도자료의 경우 토지피복분류 기법을 통한 토지피복지도를 이용하여 구할 수 있다. 지면조도지도의 경우 토지피복의 성질에 따라 풍속의 조도계수가 다르게 되며, 이러한 조도계수에 근거하여 정확한 지면조도지도를 만들 수 있다. 본 연구에서는 Landsat위성자료를 이용하여 무감독 분류 방법과 식생지수법을 사용하여 지면조도자료를 생성한 후 풍력자원지도를 작성하였다. 이렇게 만들어진 풍력자원지도를 근거로 식생지수법의 사용이 무감독 분류 기법에 비하여 타당한지를 검증하였다. 그 결과, 식생지수를 사용한 풍력자원지도는 관측 자료와 비교한 경과 60% 이상의 등급 일치율을 보였고 불일치하는 픽셀에 대해서는 최대 등급의 차이를 넘지 않았다. 따라서 풍력자원지도 생성 시 필요한 지면조도지도를 계산할 경우 식생지수를 이용한 분류방법이 효과적인 것으로 판단된다.
본 연구에서는 우리나라 다목적실용위성인 KOMPSAT-2 위성의 다중대 역영상을 이용하여 추출한 NDVI와 현장조사를 통해 얻은 식생피복률인 VC의 상관성을 분석하고자 하였다. KOMPSAT-2 위성의 NDVI를 표준화하기 위하여 대기보정 된 MODIS NDVI를 기준으로 보정하였다. 휴대용 GPS를 이용한 현장조사를 통해 식생피복률인 VC 자료를 수집하였으며 위성영상 NDVI와 지점별로 비교하였다. 그 결과, 위성영상의 NDVI와 현장식생피복률과의 상관성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 몽골 Tuul-basin 지역의 토지피복변화 상태와 토지황폐화에 대한 분석을 위해 1990, 2001, 2011년의 녹색식물의 활력도가 가장 높은 여름의 Landsat 위성영상을 활용하였다. 몽골 Tuul-Basin 지역의 시계열 데이터를 이용하여, 정규식생지수(NDVI, normalized difference vegetation index), 토양조절 식생지수(SAVI, soil-adjusted vegetation index), 지표면온도(LST, land surface temperature)를 계산하여 토지피복변화 분석을 하였다. 그 결과 연구지역 전체 지역의 산림 및 녹지는 감소되고, 건조지역, 휴경지는 증가된 것으로 나타났으며, 점진적으로 토지가 황폐화되어 감을 알 수 있었다. 또한 LST와 식생지수의 상관성 분석을 실시한 결과, 높은 상관관계를 나타내었으며, 이는 대상지역의 토지피복변화나 식생의 활력도가 지표면의 온도와 밀접하게 관계가 있다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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