본 연구에서는 2001년에서 2019년 기간 동안의 우리나라 주요 지점에서 원격으로 탐사된 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)와 지표면온도(Land Surface Temperature, LST)로부터 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 열상태지수(Thermal Condition Index, TCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI)를 추정한 후, 생태학적 가뭄의 영향을 평가할 목적으로 이들 지수들과 다양한 가뭄지수들 사이의 상관성이 분석된다. VCI와 TCI가 식생건강에 미치는 상대적 영향력은 지역에 따라 달라지는 것이 발견되었다. 우리나라 산림지역의 식생에 미치는 가뭄의 영향은 VCI보다는 TCI에서 더 분명하게 식별될 수 있었다. VCI와 TCI의 상대적인 영향력이 반영되어 추정된 VHI는 식생에 미치는 가뭄의 영향을 더 잘 설명할 수 있음이 제시된다.
최근 전 세계적으로 가뭄 재해가 증가함에 따라 국내의 경우 가뭄상황을 모니터링하기 위하여 다양한 유관 기간에서 가뭄정보시스템을 활용하여 가뭄지수를 공간지도 형태로 제공하고 있다. 기상청 수자원공사 농어촌공사 등에서 기상/수문/농업관련 가뭄지수의 위험지도를 실시간으로 제공하고 있으며 각 지표별로 수문기상학적 특징과 용수공급시설 및 수요공급의 이수상황 등을 고려하여 활용하고 있다. 하지만 제공되고 있는 가뭄지수의 공간분포는 지점 자료를 기반으로 내삽기법 (interpolation)을 통해 재 산정된 지도로 공간 해상도 측면에서 조악한 해상도를 갖고 있다. 이와 같은 한계점을 보완하기 위하여 시 공간적으로 특성이 동일한 광범위한 지역에 대한 정보를 주기적으로 제공 가능하다는 측면에서 위성영상자료를 활용한 가뭄모니터링 연구의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 위성영상을 이용한 식생 정보 및 기후 정보 생물물리학적 정보를 활용한 식생가뭄반응지수 (Vegetation Drought Response Index in Korea VegDRI-Korea)를 제시하고 국내의 적용성 검증을 위하여 국내 주요 가뭄 사상을 대상으로 시공간적 가뭄상황을 분석하였다. 식생가뭄반응지수는 유역단위 또는 행정구역 단위별로 실시간 가뭄 상황을 분석할 수 있는 고해상도 위성영상 기반의 가뭄지수로써 향후 한반도 전역의 가뭄모니터링 및 주기적인 모니터링을 통해 가뭄예상지역 판단에 대한 의사결정지원에 활용할 수 있다.
2015년 소양강댐 유역에서 발생한 가뭄에 의해 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 가뭄발생시 시공간적 가뭄상황이 파악 가능한 Terra MODIS 영상을 이용하여 소양강댐 유역의 가뭄분포 특성을 추정하고자 하였다. 2010년 1월 1일에서 2015년 6월 30일까지의 250m 해상도인 MODIS product MOD13 16일 합성 영상을 수집하고 식생지수(NDVI)를 구축하였다. 식생지수를 이용하여 식생상태지수(VCI)와 표준화된 표준정규 식생지수(SVI)를 이용하여 가뭄지역의 추정 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 가뭄지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 가뭄지역 탐지의 가능성을 가짐을 알 수 있었다.
모든 외재적 형식의 가뭄을 모니터링하고 예측 및 평가하기 위해서는 가뭄지수가 필수적 요소로써 이용된다. 일반적으로 가뭄지수는 단일지수(single index), 다중지수(multiple index), 복합지수(composite index)로 분류되며 대부분 강수량, 유출량, 토양 수분량 등과 같은 하나의 변수만을 사용하는 단일지수이다. 가뭄지수는 가뭄평가에 있어서 각각의 장단점이 있다. 하나의 변수를 사용하는 가뭄지수는 계산이 간편하지만 가뭄의 물리적 특성을 정확하게 반영할 수 없기 때문에 신뢰할 수 있는 가뭄평가에 충분하지 않다. CDI(Composite Drought Index)는 PDSI(Palmer Drought Index), ADI(Aggregate Drought Index), SWSI(Surface Water Supply Index)와 같은 다중지수의 개념을 착안하여 고안되었으며, 모든 가뭄 형태(농업적 수문학적 기상학적)와 관련된 강우량, 유출량, 정규식생지수(NDVI)를 변수로써 사용하였다. NDVI는 MODIS(Moderate resolution imaging spectroradiometer)에서 제공하는 16일 간격의 위성자료를 이용하여 계산되었고 이와 시간 스케일을 맞추기 위해 나머지 두 변수 또한 16일 시계열을 사용하였다. CDI는 (1)각 변수들의 시계열을 행렬로 나타내고 (2)이것을 정규화하여 무차원 행렬로 변환한 후 (3)연구 지역의 최고습윤상태(most wet condition) 및 최고건조상태(most dry condition)의 차이값을 기반으로 하여 산정된다. 본 연구에서는 상대적으로 다른 유역에 비해 장기적이고 연속적인 자료를 확보할 수 있으며 농경지와 산림지역 비율이 높은 낙동강 유역을 대상유역으로 설정하였으며, 2001-2013년 기간의 자료를 이용하였다. 그 결과 연구 기간 중 실제 발생했던 가뭄을 반영하는 것을 확인하였다. 또한 CDI는 다양한 변수의 활용으로 가뭄의 물리적 특성의 반영이 가능하며 연구 지역의 기상 조건에 직접적으로 관련된 결과를 나타낸다. 자료의 가용성에 따라 적용범위가 제한적일 수 있으나 입력값으로 사용된 변수와 시계열을 편의와 효율에 따라 유연하게 적용할 수 있다. 따라서 CDI는 농업적, 수문학적, 기상학적 가뭄의 모든 관점을 통합하는 실용적 가뭄지수로써 사용될 수 있는 가능성을 포함하고 있다.
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.
토양수분은 토양입자나 공극에 포함되어 있는 물을 의미하는 것으로서 여러 수문현상을 연계하는 주요변수이며, 올바른 물순환 체계를 이해하기 위해서는 토양수분에 대한 활발한 관측과 연구가 수반되어야 한다. 하지만, 우리나라의 토양수분 자료는 지상관측 자료로서 관측기간이 짧고 결측치가 많아 장기 추세나 공간변화도를 분석하기엔 미흡할 뿐만 아니라 2차원 토양수분 자료는 보유하고 있지 않은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 우리나라와 위도가 비슷한 지역인 미국 Illinois 지역의 토양수분자료와 정규식생지수의 상관관계를 이용하여 우리나라의 2차원 토양수분을 산출하였으며, 산출된 장기 토양수분 자료를 이용한 시 공간 변화도 분석을 수행하였다.
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.
다중분광센서인 Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)는 지표 및 대기 산출물을 통해 다양한 분야에서 활발한 연구가 진행되어 왔다. MODIS는 발사된지 20년이 지났고, 비슷한 특성의 이를 대체할 만한 자료의 필요성이 지속적으로 제기되어 왔다. 본 연구에서는 2011년에 발사된 Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) 위성의 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) sensor에서 제공하는 지표 산출물 중 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST)와 식생 지수인 정규식생지수(Normalized Differences Vegetation Index, NDVI)를 소개하고, 기존의 MODIS에서 제공되는 자료와의 비교 및 검증을 통해 연구 지역인 남한에서의 지역적인 적용성을 파악하고자 한다. 지표면 온도와 식생 활력은 농업적인 가뭄을 발생시키는 주요한 인자로써, 남한의 극심한 가뭄기간인 2014년과 2015년을 대상으로 가뭄의 시공간적인 변동성을 분석하여, VIIRS 산출물의 활용 가능성을 파악하였다.
도시지역의 사회문제 및 환경위험을 완화시킬 수 있는 수단이자 사회적 측면에서의 지속가능한 발전을 위해 질 좋은 도시녹지의 양적인 확대 및 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 이에 본 연구에서는 서울시 중구, 동대문구, 성동구 등 3개 자치구의 46개 행정동을 대상으로 각종 사회경제적 데이터와 녹지데이터, 위성영상 등을 활용해 녹지의 분포 현황과 이의 분배적 형평성을 파악하고자 했다. 연구의 분석과정은 1) 행정동별 녹지분포 현황과 사회경제적 현황, 녹지의 효과를 체감하기 쉬운 가로수 면적 등을 파악하고, 위성영상을 이용한 정규식생지수와 지표면온도를 확인했다. 2) 이를 바탕으로 각 변수들의 상관관계 및 회귀분석을 실시하였다. 연구지역 녹지의 분배적 형평성 분석결과, 행정동별 환경특성 중 녹지율과 면적에서 큰 편차를 보였으며, 정규식생지수, 지표면온도 모두 동별 차이가 큰 것으로 나타났다. 또한, 환경변수와 사회경제적 변수와의 상관관계 분석결과, 기초생활수급자비율과 장애인비율이 높은 동의 정규식생지수가 낮고 지표면온도는 높은 것으로 나타나 환경형평성이 낮은 것으로 평가되었다. 환경불평등은 주거지역의 환경요인뿐 아니라, 주거형태와도 밀접하게 관련되어 있는 것으로 판단된다. 아파트 단지의 지표면온도는 단독 및 다가구 주택 밀집지역에 비해 $2.0^{\circ}C$ 가량 낮았으며, 정규식생지수 평균은 아파트 단지가 단독 및 다가구 주택 밀집지역에 비해 2배 이상 높은 것으로 나타났다. 녹지분포의 행정동별, 주거유형별 환경불평등성이 확인된 만큼 소외지역에 녹지의 양적 확충이 필요하며, 녹지 환경에서의 사회적 배제 극복을 위한 정책 등을 통해 배제된 지역 주민들의 삶의 질 개선 노력이 필요하다.
본 논문은 Landsat TM 영상을 활용하여 교목연령 추정과 이와 관련이 있는 영상의 밴드값과 식생지수에 대한 상관관계 연구를 수행하였다. 기본적으로 본 연구에서는 취득시기가 다른 Landsat TM 영상 (1990, 1994, 1998년)과 Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)과 National Elevation Dataset(NED) 영상의 차분영상이 사용되었으며 밴드 4, 5, 7 영상, 태슬모자형 변환을 통한 녹색식생지수, 토양수분지수 영상, 정규식생지수 (NDVI), 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI), 토양보정식생지수 (SAVI) 영상은 Landsat TM 영상에서 추출되었다. 각각의 영상에서 추출된 값인 총 1992개 자료를 회귀분석을 통하여 분석하였고 연구 결과 교목연령을 추정하는데 있어서 가장 높은 결정계수($R^2$)값을 보이는 요소로는 태슬모자형 변환 토양수분지수. 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI) 영상이며 이들 값이 교목연령을 추정하는데 가장 많은 영향이 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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