오늘날 도시는 인간 중심적으로 환경을 고려하지 않은 채 개발위주의 발전이 계속되고 있으며 도시화가 진행됨에 따라 도심지에 콘크리트와 아스팔트의 비율이 증가하고 농경지와 녹지가 감소하는 등 도시주변의 피복 변화가 빠르게 일어나고 있다. 이와 같이 열 환경을 고려하지 않은 도시의 급성장은 각종 인공 열과 대기오염 물질의 증가와 함께 도시상공의 기온을 상승시켜 도시의 기온이 주변 지역보다 높아지는 열섬현상의 원인이 되고 있다. 이에 따라 최근 미국, 유럽 등의 선진국을 비롯하여 아시아지역에서도 도시열섬현상 대책수립이 활발히 진행되어오고 있으며 국내에서도 열섬완화 대책 수립의 중요성이 인식되고 있다. 그러나 자연토지피복은 농경지, 나지, 수면과 같은 다양한 종류의 피복으로 구성되며 각 피복특성에 따라 도시내부에 영향을 미치는 정도가 다르게 나타나므로 도시계획에 반영될 수 있는 자연피복의 종류와 피복비율의 적정조합을 도출할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 청주시를 대상으로 농경지를 포함하는 녹지의 감소, 공업단지의 증가에 따른 열 환경 영향을 분석하기 위하여 청주시의 연도별 토지피복 분포 현황과 과거 기상자료를 통해 토지피복 분포변화에 따른 온도 변화를 조사하였다. 토지피복은 농경지, 녹지, 주거지, 공업 단지 및 수역으로 분류하였으며, 대상지역의 기후 특성 파악을 위하여 청주시 총 면적에 대한 면적비율의 증감추이와 그에 따른 온도 변화를 정량적으로 파악하였다. 그 결과, 청주시는 녹지의 경우 정체 또는 감소추세를 나타낸 반면 공업단지는 지속적인 증가추세를 나타내었다.
본 연구는 토지피복현황과 수림형태 등이 다양한 도시녹지를 대상으로 기온저감효과와의 관련성을 파악한 결과 아래와 같은 효과가 실증되었다. 그 결과를 바탕으로 녹지 내의 토지피복현황과 기온분포, 토지피복비율 및 녹적량과 기온 저감효과와의 관련성을 회귀분석 등에 의해 해석하였다. 그 결과, 포장면과 나지 주변에서는 고온역이, 수림지와 수면 주변에서는 저온역이 형성되었다. 특히, 교목+소교목층으로 피복되어 있는 구역과 수림으로 둘러싸인 수면, 소하천 주변에는 상대적으로 낮은 기온이었다. 또한, 저온을 형성하는 메커니즘은 토지피복비율(수림지, 초지, 수면)등이고, 그 토지피복의 종류와 비율에 따라 기온저감효과가 서로 달랐다. 더욱이 녹정량과 기온과의 관계는 부의 상관을 나타냈고, 그 효과는 교목, 소교목, 관목의 순이다.
강우-유출 모델링에 있어 토지피복/이용 상태는 중요한 입력변수로 사용되지만 기존의 다중분광영상을 이용한 분류에는 한계가 있다. 본 연구에서는 위성탑재 초분광영상인 Hyperion 영상의 분광혼합분석을 통해 도시지역의 수문학적 토지피복/이용 분류를 실시하였으며 분류등급의 기준은 널리 사용되고 있는 SCS 토지피복/이용 등급을 이용하였다. 정확도분석을 위해 항공사진을 디지타이징하여 불투수면적의 비율을 비교하였으며 분광혼합분석 결과와 항공사진에서 불투수면적의 비율은 유사하게 나타났다. 그러나 SCS의 분류등급은 미국을 기준으로 개발되었기 때문에 임계치를 이용하여 분류된 등급과 실제 항공사진판독의 결과가 일부 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 12년(2001-2012)간의 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 토지피복 자료를 이용하여 동북아시아 지역에 대한 토지피복 유형별 통계적 점유율과 연변동을 조사하였다. MODIS 토지피복 자료의 공간해상도는 500 m이며 토지피복 유형의 수는 17개이다. 12년 평균에서 농지(36.96%), 초지(23.14%) 그리고 혼합림(22.97%) 3가지 유형이 분석 영역의 80% 이상을 점유하고 있는 것으로 나타났고, 그 외 농지와 자연 식생의 혼합유형(6.09%), 낙엽활엽수림(4.26%), 도시(2.46%) 그리고 사바나(1.54%) 유형이 점유하고 있는 것으로 나타났다. 비록 자료의 사용 기간이 짧지만 단순회귀분석에서 상록침엽수림, 낙엽활엽수림, 혼합림은 유의수준 5%에서 점유율이 증가하는 경향을 보였으나 사바나 유형은 유의수준 5%에서 감소하는 경향을 보였다. 토지피복 유형이 매년 다르게 분류되는 화소의 비율이 10% 이상이며 토지피복 유형별 점유율의 연변동은 농지(1.41%), 혼합림(0.82%), 초지(0.73%)에서 가장 두드러지게 나타났다. 또한, 12년 동안 토지피복 유형이 1개로만 분류된 화소의 비율은 단지 57%이며, 나머지 화소들에서는 2개 이상으로 분류되었으며 최대 9개 유형으로 분류된 화소도 존재했다. 공간적으로 균질하게 1개 유형만 분포하고 있는 중국 동부와 북서부 지역을 제외한 전체 지역에서 토지피복 유형이 연도별도 다르게 분류되고 있다. 따라서 토지피복 변화에 소요되는 시간적 규모를 고려할 때 동북아시아 지역에서 MODIS 토지피복 자료를 이용할 시 주의가 필요하다.
수분 이용효율(Water Use Efficiency, WUE)은 식생이 흡수한 수분 중 증발산에 이용한 비율로, 육상생태계의 수문학적 순환 및 탄소 순환의 기능을 측정할 수 있는 중요한 지표이다. 또한 이는 특정 지역의 기후 조건이나 토지 피복과 같은 다양한 요인에 따라 변할 수 있다. 본 연구에서는 한반도에서 2010년부터 2014년까지의 기후 요인(강수, 기온)과 토지 피복에 따른 WUE의 변화를 살펴본다. MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 기반 총일차생산성(Gross Primary Productivity, GPP), 증발산량(Evapotranspiration, ET), 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI)와 Willmot의 기상자료 등 대상지역에 대한 격자 자료를 사용한다. 구체적으로 숲, 초원, 농지와 같이 다양한 토지 피복 조건에 대한 월간 및 연간 WUE(=GPP/ET)를 산정하고, 이의 LAI나 기후 조건(강수, 기온)과의 관계를 분석하고자 상관성 및 요인 분석을 진행한다. 기후 조건 및 토지 피복 조건을 고려한 15년간 한반도에서의 WUE의 변화에 대한 분석은 앞으로의 수자원 관리 및 산림 정책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
토지피복은 지표면의 물리적 상태 및 사용 용도에 따른 특성을 나타내는 기본적인 정보로 농업, 환경, 재해, 수자원 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 식생활동으로 인해 생기는 증산과 토양에서 일어나는 증발을 증발산이라 통칭하며, 이의 정확한 산정은 수리, 수문학적 유역 분석에 중요하다. 정확한 증발산의 산정을 위해서는 기압, 온도 등 기상 인자의 역할이 중요하지만 토지피복 특성 역시 증발산에 큰 영향을 주므로 중요한 요소 중 하나이다. 이는 인간의 활동에 의해 점차적으로 빠르게 변화하는 추세이므로 인공위성 영상을 이용하여 효율적인 정보의 취합 및 관리가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 Landsat 5 TM(Thematic Mapper) 영상을 기반으로 무감독 분류법을 이용하여 ISODATA Training과 Masking기법을 사용하여 한강 유역의 토지피복도를 산정하였다. 본 연구에서는 연구 대상 지역의 영상을 사용하였고, 토지의 분류는 수역, 시가, 나지, 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지로 분류하였다. 그 결과 우리나라의 대다수를 이루는 수역, 시가, 산림, 농지에 대한 높은 정확도를 갖는 토지피복도를 얻을 수 있었으며, 이는 군사경계 외부의 지역도 포함된 결과이다. 단, 나지와 습지, 초지 부분의 정확도는 비교적 떨어지나, 우리나라의 토지특성상 많은 비율을 차지하고 있지 않으므로 신뢰할 만한 결과라 할 수 있겠다. 이 결과와 외부 자료를 이용하여 보다 향상된 토지피복도를 만들 수 있을 것이다. 이를 토대로 군사지역 등 접근이 어려운 지역의 토지피복 현황을 파악하여 정확한 증발산 산정에 도움이 되고자 한다.
불투수면 비율은 유역의 건전성을 나타내는 중요한 지표로서 도시화에 따른 도시유출의 특성을 추적하는 모델에서 널리 이용되어 왔고, 기존의 많은 연구를 통해서 수환경과의 밀접한 관계가 검증되었다. 불투수율은 비교적 쉽고 빠르게 측정할 수 있으며 유역계획에서 여러 가지 대안 적용이 가능하다는 점에서 유용한 지표로 이용되고 있다. 오늘날 토지이용변화로 인해 발생하는 유역생태계 변화 분석 등은 시, 공간적 제약으로 인해 명확하게 이루어지지 못하고 있어 인간활동에 의한 토지이용의 파편화(Fragmentation)가 어느 정도 발생하고 있는가를 파악하고, 이를 토대로 파편화에 따른 영향을 최소화하거나 사전에 예방하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 경관분석 프로그램인 FRAGSTATS의 적용을 위한 경관요소로서 토지피복을 선정하여, 불투수면을 나타내는 시가화지역과 투수면을 나타내는 산림지역을 대상으로 1) 갑천 유역의 토지피복 변화에 따른 경관구조, 변화 양상을 분석하고, 2) 갑천 유역 내 6개 단위유역별로도 경관 생태학적 지표를 선정하여 이를 평가하였다.
불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로 도시화율 추정 및 유역의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 특히, 수문학적 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 불투수율이 증가할수록 침투량이 감소하여 첨두유출량은 증가하고 도달시간은 짧아진다. 최근에는 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수율의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 위성영상을 이용한 불투수층의 추정은 고해상도 영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 즉, 분류된 토지피복에 근거하여 불투수율을 산술적으로 계산하거나 분광혼합기법 및 회귀 트리기법 등 다양한 방법에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 Sub-pixel 분류기법을 위성영상에 적용하여 섬강유역의 불투수율을 추정하고자 한다. Sub-pixel 분류는 기존 분류기법들이 다양한 토지피복이 혼합된 화소에 대해서도 가장 비중이 높은 토지피복 하나로 분류하던 것을 개선한 방법으로 fuzzy 이론을 적용하여 최소 20% 이상의 비율을 점유하는 항목 모두를 구분하여 분류하는 기법이다. 이를 위해 섬강유역의 Landsat TM 영상을 수집하고 환경부의 토지피복도와 지질도를 참조하여 트레이닝 자료를 수집하였다. 또한 결과에 영향을 미칠 수 있는 구름은 전처리를 통하여 제거하고 수집된 트레이닝 자료에 Sub-pixel 분류기법을 적용하여 섬강유역의 불투수율을 공간분포도로 작성하였다.
본 연구는 주거지역으로 둘러싸여진 4ha 규모의 녹지를 대상으로 토지피복현황 및 수고의 차이가 기상완화효과에 미치는 영향을 파악하기 위해 녹지 내의 기온 및 상대습도분포를 관측하였다. 그 데이터를 바탕으로 녹지의 토지피복현황과 기온 및 상대습도분포, 토지피복비율 및 수목그루와 기상완화효과와의 관련성을 회귀분석 등에 의해 해석하였다. 그 결과, 고온역은 인공구조물과 나지 주변에 저온역은 수림지와 초지 주변에서 형성되었다. 상대습도는 기온분포에 거의 대응하는 형태로 고온역은 저습역이구 저온역은 고습역으로 나타났다. 토지피복비율별 기상완화효과를 보면, 수림지와 초지율이 증가하면 기온은 떨어지고 상대습도는 상승시키는 효과를 보였다. 또, 수목그루의 증가는 수고에 관계없이 모두 기상완화에 효과적이고 그 효과의 효율은 교목, 소교목의 순이다.
본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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