강원도 강릉시 일대 산불지역 분류를 위한 Landsat ETM 영상 분류지수의 활용 Application of Landsat ETM Image Indices to Classify the Wildfire Area of Gangneung, Gangweon Province, Korea원문보기
본 연구는 강원도 강릉지역 산불지역의 피해분석을 위한 피해지 지표분류를 목적으로 Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 영상에서 활용할 수 있는 분류지수의 적용을 검토하였다. 연구지역 산불지역을 대상으로 Landsat TM 영상을 활용하기 위해 개발된 식생지수(NDVI)와 토양을 고려한 식생지수(SAVI), Tasseled Cap 변환으로 억을 수 있는 밝기지수(brightness), 습윤지수(wetness), 녹색지수(greenness)를 야외조사 결과와 비교하였다. 분석 결과 식생지수와 토양을 고려한 식생지수는 산불발생지역과 산불이 발생하지 않은 지역에 대한 구분이 뚜렷하였으나, 산불발생지역내에서 피해지역 구분에는 적절하지 않은 것으로 파악되었다. 산불방생지역내에서는 Tasseled Cap 변화에서 나타나는 토양평면을 활용할 때 침식피해와 관련한 야외조사 결과와 가장 근접한 분류 결과를 얻을 수 있었다. Tasseled Cap 변환에서 건조지수와 녹색지수를 더하여 선형함수로 활용하면 신속하고 효율적으로 산불지역을 분류가 가능 할 것으로 기대된다.
본 연구는 강원도 강릉지역 산불지역의 피해분석을 위한 피해지 지표분류를 목적으로 Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 영상에서 활용할 수 있는 분류지수의 적용을 검토하였다. 연구지역 산불지역을 대상으로 Landsat TM 영상을 활용하기 위해 개발된 식생지수(NDVI)와 토양을 고려한 식생지수(SAVI), Tasseled Cap 변환으로 억을 수 있는 밝기지수(brightness), 습윤지수(wetness), 녹색지수(greenness)를 야외조사 결과와 비교하였다. 분석 결과 식생지수와 토양을 고려한 식생지수는 산불발생지역과 산불이 발생하지 않은 지역에 대한 구분이 뚜렷하였으나, 산불발생지역내에서 피해지역 구분에는 적절하지 않은 것으로 파악되었다. 산불방생지역내에서는 Tasseled Cap 변화에서 나타나는 토양평면을 활용할 때 침식피해와 관련한 야외조사 결과와 가장 근접한 분류 결과를 얻을 수 있었다. Tasseled Cap 변환에서 건조지수와 녹색지수를 더하여 선형함수로 활용하면 신속하고 효율적으로 산불지역을 분류가 가능 할 것으로 기대된다.
This study was aimed to examine the Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) index, which matches well with the field survey data in the wildfire area of Gangneung, Gangweon Province, Korea. In the wildfire area NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index)...
This study was aimed to examine the Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) index, which matches well with the field survey data in the wildfire area of Gangneung, Gangweon Province, Korea. In the wildfire area NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), and Tasseled Cap Transformation Index (Brightness, Wetness, Greenness) were compared with field survey data. NDVI and SAVI were very useful in detecting the difference between the wildfire and non-wildfire area, but not so in classify the soil types in the wildfire area. The soil plane based on the Tasseled Cap Transformation showed a better result in classifying the soil types in the wildfire areas than NDVI and SAVI, and corresponded well with field survey data. Using a linear function based on greenness and wetness in the Tasseled Cap Transformation is expected to provide a more efficient and quicker method to classify wildfire areas.
This study was aimed to examine the Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) index, which matches well with the field survey data in the wildfire area of Gangneung, Gangweon Province, Korea. In the wildfire area NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), and Tasseled Cap Transformation Index (Brightness, Wetness, Greenness) were compared with field survey data. NDVI and SAVI were very useful in detecting the difference between the wildfire and non-wildfire area, but not so in classify the soil types in the wildfire area. The soil plane based on the Tasseled Cap Transformation showed a better result in classifying the soil types in the wildfire areas than NDVI and SAVI, and corresponded well with field survey data. Using a linear function based on greenness and wetness in the Tasseled Cap Transformation is expected to provide a more efficient and quicker method to classify wildfire areas.
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문제 정의
식생지수(NDVI)는 영상에서 식생의 상태를 파악하는데 유용하게 활용되고 있다(Eastman and Fulk, 1993). 본연구의 목적은 Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 영상에서 산불발생지역을 탐지하는데 활용되는 Tasseled Cap변환, NDVI, SAVI를 야외조사 결과와 비교하여 야외조사 결과에 적합한 분류지수가 어떤 것인가를 파악하는데 있다.
가설 설정
따라서 산불지역을 분류하기 위해 Type n, Type m, Type IV 유형은 식생지수와 건조지수의 상관관계를 이용하여 선형적 관계를 이용하는 .것이 타당할 것이다. 산불발생지역은 식생지수와 건조지수가 정비례 관계를 나타낸다.
제안 방법
각각의 조사지점에 대한 위치확인을 위하여 GPS (Global Pointing System; Garmin corp.) 기기를 활용하고, 1:5,000 지형도를 참조하여 정확한 위치를 산정하였다. 야외조사는 2000년 8월에 지점별로 반경 30 m의 지면을 덮고 있는 유기물 및 토양의 특성을 조사하였다.
강원도 강릉시 사천면 일대의 산불지역의 지표 피복 물질에 따라 산불지역 토양을 5개의 유형으로 구분하였다. 분류된 5개 유형의 산불지역에 대한 효율적 구분을 목적으로 Landsat ETM 단일시기 영상을 이용하여 NDVI와 SAVI 그리고 Tasseled Cap 변환 영상을 비교하였으며, 각각의 유형을 구분할 수 있는지 검토하였다.
5에 제시하였다. 또한 밝기지수와 녹색지수를 축으로 나타낸 식생평면(Fig. 6)과 밝기지수와 건조지수를 축으로 나타낸 토양평면(Fig. 7)을 제시하였으며, 야외조사에서 분류된 각 TypeS- 표시하였다. 식생 평면에서 각 Type이 나타내는 위치는 산불 발생 지역과 비 산불 지역이 명확하게 구분되었으며 , Type n, Type m, Type IV는 선형관계로 위치하였다(Fig.
분류된 5개 유형의 산불지역에 대한 효율적 구분을 목적으로 Landsat ETM 단일시기 영상을 이용하여 NDVI와 SAVI 그리고 Tasseled Cap 변환 영상을 비교하였으며, 각각의 유형을 구분할 수 있는지 검토하였다.
4 프로그램을 이용하였다. 산불발생지역의 좌표보정 및 지형분석을 위하여 1:25,000 지형도와 1:5, 000 지형도를 활용하였다. 이외조사가 수행된 지역의 Landsat ETM+ 영상은 야외 시료채취 지점을 선택하여 화소값(DN: Digital Number)을 직접 취득하였다.
연구지역의 지표조사를 통해 토양유기물, 잔류식생, 토양 및 암반 노출 상태를 중심으로 지표환경을 조사하였다. 위성영상의 해상도를 고려해 30 m 반경이 동일 환경으로 나타나는 12개 조사지역 (KA-1~KA- 12)에서 토양시료 채취와 야외기재를 통해 5개 유형으로 지표환경을 분류하고 각 지점에 속하는 지역의 밴드별 화소값을 추출하였다(Fig.
위성영상의 해상도를 고려해 30 m 반경이 동일 환경으로 나타나는 12개 조사지역 (KA-1~KA- 12)에서 토양시료 채취와 야외기재를 통해 5개 유형으로 지표환경을 분류하고 각 지점에 속하는 지역의 밴드별 화소값을 추출하였다(Fig. 2).
대상 데이터
연구지역은 행정구역상 강원도 강릉시 사천면 사천진리, 판교리, 석교리, 노동리 등에 속하며, 현재 강릉시 시립공원묘원을 중심으로 경도 128° 47' 4긔~ 128° 52' 30", 위도 37° 47' 30"~37° 50' 42”의 지점에 속한다(Fig. 1). 산불은 2001년 4월에 발생하였다.
산불 발생지역에서 피해정도를 구분하기 위하여 산불 지역인 강원도 강릉시 사천면 일대에서 지표조사를 수행하였다. 각각의 조사지점에 대한 위치확인을 위하여 GPS (Global Pointing System; Garmin corp.
야외조사는 2000년 8월에 지점별로 반경 30 m의 지면을 덮고 있는 유기물 및 토양의 특성을 조사하였다. 연구에 활용된 영상은 산불 발생 전후의 Landsat 7호 ETM+ 영상으로, 연구지역 일대가 나타나는 2000년 6월 8일의 단일시기 영상이다. 영상의 처리 및 분석을 위하여 Intersys 사의 ENVI 3.
이외조사가 수행된 지역의 Landsat ETM+ 영상은 야외 시료채취 지점을 선택하여 화소값(DN: Digital Number)을 직접 취득하였다. 자료의 신뢰도를 높이기 위하여 대표지역을 포함하여각 토양별 30 지점 이상의 화소값을 획득하여 평균값을 사용하였다.
데이터처리
연구에 활용된 영상은 산불 발생 전후의 Landsat 7호 ETM+ 영상으로, 연구지역 일대가 나타나는 2000년 6월 8일의 단일시기 영상이다. 영상의 처리 및 분석을 위하여 Intersys 사의 ENVI 3.4 프로그램을 이용하였다. 산불발생지역의 좌표보정 및 지형분석을 위하여 1:25,000 지형도와 1:5, 000 지형도를 활용하였다.
이론/모형
근적외(NIR)영역을 사용하여 구한다. 본 연구에서는 NDV匿 Landsat ETM+ 영상의 밴드 4번과 3번을 사용하여, NDVI = (band 4-band 3)/(band 4 + band 3) 식에 적용하여 구하였다.
성능/효과
분류된 5개 유형을 대상으로 산불발생지역의 Landsat ETM+ 영상에서 NDVI와 SAVI는 산불발생지역의 지표분류 목적에 적합하지 않았으며, Tasseled Cap 변환 영상의 식생지수와 건조지수를 축으로 하는 토양평면을 이용할 때 비교적 명확한 분류가 가능하였다. 이를 통해 침식피해 추정식 f(a, b) = (Greenness + Wetness)의 형태로 계산과정을 단순하게 하고 편리하게 사용할 수 있도록 식(5)를 유도하였다.
식생지수와 건조지수의 합 영상은 음(-)의 영역을 선형신장(stretch) 하고, 색상을 적용할 때 산불발생지역의 구분되어 나타났다. 수치가 적은 지역은 산불의 발생 피해가 높은 지역과 일치하였고, 수치가 높은 지역은 산불의 발생 피해가 적은 지역과 일치하는 결과를 보였다.
8에 제시하였다. 식생지수와 건조지수의 합 영상은 음(-)의 영역을 선형신장(stretch) 하고, 색상을 적용할 때 산불발생지역의 구분되어 나타났다. 수치가 적은 지역은 산불의 발생 피해가 높은 지역과 일치하였고, 수치가 높은 지역은 산불의 발생 피해가 적은 지역과 일치하는 결과를 보였다.
후속연구
이러한 결과로 침식피해조사에 대한 검증 및 보완에 대한 연구를 통해 산불피해지역을 산정하기 위한 효율적 활용이 기대된다.
참고문헌 (16)
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