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문제 정의
- 본 연구에서는 스케일 변화를 해상도와 대상지 범위 등 두 가지로 구분하여 이에 대한 지수 민감성을 분석하였다. 단편화와 연관되어 있는 것으로 알려진 클래스 수준 지수 총 54개를 분석한 결과 8개 범주 19개 지수를 스케일에 안정적인 지수로 선정하였다.
- 필요하다. 본 연구에서는 유사한 정보를 제공하는 경관지수 중 피복유형이 복잡한 지역의 녹지평가에 좀 더 안정적인 지수를 구별해볼 필요가 있다는 점에 착안하여 스케일 민감성 분석을 통해 우리나라 대도시 녹지구조에 맞는 경관지수를 선정하고자 하였다.
- 이 연구의 목적은 공간해상도와 대상지 범위 등 스케일 변화에 안정적인 지수를 선별하고자 하는 것으로서, 특히 서울처럼 단편화가 심해 복잡한 공간분포 패턴을 가진 지역의 분석에 일관성 있는 결과를 보이는 지수를 찾고자 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 공간분포 패턴과 강한 상관관계가 있는 것으로 알려진 클래스 수준 지수2)를 대상으로 단편화 정도에 따른 지수 민감성을 분석하였다.
제안 방법
- 국내 경관생태 연구에서의 지수 선정 경향을 파악하기 위해 1996년부터 2005년까지 10년 동안 국내 연구 중 특정 경관 지수를 이용하여 도시녹지를 평가한 사례(안동만과 김명수, 1996; 이응경, 1998; 장갑수와 박인환, 1999; 심우경 등 1999; 정종철, 1999; 손학기 등 2000; 김훈희 등 2001; 안동만과 김명수, 2003; 정성관 등, 2002a; 2002b; 2003; 이상우 2003; 박소윤 2003; 박경훈 등 2004; 오정학 등 20)5: 최원영 등 2005)를 검토하여 이들 연구에서 사용된 클래스 수준 지수의 사용빈도를 조사하였다
- 모양지수, 중심지지수, 접촉 및 산포 지수 중 많은 지수가 스케일에 민감한 것으로 나타났다. 단, 중심지지수는 가장자리 깊이 설정 문제 때문에 공간해상도 변화에 대한 지수반응 분석은 하지 않았으며, 이들의 반응패턴은 지수 산출식을 근거로 면적 및 밀도지수 중 유사한 지수 반응을 따르는 것으로 간주하였다.
- 먼저 공간해상도 실험영상 20개와 대상지범위 실험영상 41개를 대상으로 산림 클래스에 대해 지수값을 계산하고, 5개 연도에 대해 각각 선형 및 비선형 회귀식을 추정하여 회귀식의 결정계수를 도출하였으며, 총 10개 자료 모두에서 결정계수 0.9 이상인 지수를 안정적인 지수로 구분하였다
- 만약 그 변이가 일관성있게 나타난다면 큰 문제가 되지 않지만, 스케일 민감성이 높은, 즉 스케일 변화에 따라 불규칙한 변이를 보이는 지수는 분석 결과를 오도할 우려가 있다. 본 연구에서는 다양한 스케일변화에 각 경관 지수가 어떻게 변화하는가를 측정하고 회귀분석을 이용하여 지수의 안정성을 검증하였다 즉, 산출된 경관지수를 종속변수로, 공간해상도 및 대상지범위를 독립변수로 설정하여 회귀분석을 하고 회귀식의 결정계수(后)를 기준으로 경관 지수의 스케일 안정성을 판단하였다
- 4)를 사용하여 기하 보정 등 전처리 과정을 거쳤고, 감독분류를 통해 분석에 사용할 피복 분류도면을 작성하였다. 분류 항목은 산지(초지 포함)〃시가지/하천으로 설정하고, 김현옥(1999)의 연구결과를 참고로 2, 3, 4, 5, 7번 밴드를 이용해 감독분류하였으며, 필터(majoTity Eter)를 사용하여 미세 패치를 제거하였다 분류결과를 서울시 비오톱 자료와 1차 비교 검증하고, 위색합성도면과 비교하여 오분류를 확인하였다.
- 있는 결과를 보이는 지수를 찾고자 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 공간분포 패턴과 강한 상관관계가 있는 것으로 알려진 클래스 수준 지수2)를 대상으로 단편화 정도에 따른 지수 민감성을 분석하였다.
- 지수 민감성 분석에 앞서 5개 실험대상지역의 공간적 분포 특성을 산림 클래스를 중심으로 살펴보았다. 우선 전체 대상지 중 산림지역 비율은 1985년 73.
- 클래스 수준 지수는 피복유형별 패치들의 집단적 특성을 나타내는데, 본 연구에서는 클래스 지수 중 경관 ^^(configuration) 패턴을 나타내는 면적/밀도 가장자리, 모양, 중심지, 고립/접근, 대조, 접촉 및 산포, 연결성 등 8가지 범주 54개 지수를 분석하였다 평가속성에 따라 경관지수를 구분하여 지수 특징을 정리하면 부록 1과 같다.
대상 데이터
- 각각 8회, 연결성이 1회의 순으로 나타났다. 각 범주별로 5회 이상 사용된 지수는 CA(녹지면적), PLAND(면적비), NP(패치수), PD(패치밀도), LSI(경관형태지수), LPI(최대 패치 지수), AREA_MN(면적지수), ED(가장자리밀도), SHAPE_ MN(모양지수), TCA(총중심지면적), CPLAND(중심지면적비), CAI_MN(중심지지수), ENN_MN(최단거리), IJI(산포 및 병렬지수) 등 14개였으며, 대조 및 연결성 지수는 사용되지 않았다(지수에 대한 설명은 부록 1 참조). 이러한 결과는 국내의 경관 지수 관련 연구에서 사용지수의 범주가 면적, 모양, 둘레, 중심지면적 등 개개 패치특성에 기초한 지수들에 한정되어 있음을 보여준다.
- 대상지 범위에 대한 민감성 분석을 위해서는 공간해상도 민감성 분석과 마찬가지로 5개 연도 영상에 대해 대상지 범위 가로 및 세로길이를 각 1km씩 증감하여 연도별로 각각 41장씩, 총 205장의 실험영상을 구축하였다. 실험영상의 최소면적은 29, 400ha(가로 21km><세로 14km) 였고, 최대면적은 329, 400ha (가로 61kmx세로 54km)였다.
- 분석대상 지수는 기존 선행연구에서 이용빈도가 높은 것으로 나타난 지수산출 프로그램인 FRAGSTATS(ver. 3.3)4) 탑재된 클래스 수준(class level) 지수로 한정하였다.
- 분석대상지로는 서울 및 경기도 일부지역을 포함하는 약 2, 417km2(45.9x52.6km) 지역을 선정하였다. 파편화 정도에 따른 지수반응을 비교하기 위하여 해당지역의 1985, 199L 1996, 2000, 2003년 등 5개 연도 인공위성 영상자료를 이용해 만든 해상도 변경자료 20개, 대상지 범위 변경자료 41개를 구축하였다 1985~1996년은 Landsat TM, 2000년 및 2003년은 Landsat ETM+영상을 사용하였는데, 이들 영상의 해상도는 모두 30m 이다.
- 205장의 실험영상을 구축하였다. 실험영상의 최소면적은 29, 400ha(가로 21km><세로 14km) 였고, 최대면적은 329, 400ha (가로 61kmx세로 54km)였다. 최소범위는 남산, 북한산과 아차산 일부를 포함하는 도심지역 영상이고 최대범위 영상은 분당과 일산지역 등 경기도 지역까지 포함하는 영상이었다(그림 3 참조).
- 우선 공간해상도 민감성 분석을 위해 5개 연도 영상에 대해 각각 픽셀 크기 30m 단위로 리샘플링하여 공간해상도 30~ 600m까지 연도별 20여장씩, 총 100여장의 실험영상을 구축하였다. 1개 연도 자료만을 이용한 분석에서는 대상지 특성에 따라 다른 결과가 도출될 수 있으므로 파편화 정도에 따른 지수반응 차이를 비교하기 위하여 총 5개 연도 실험영상을 구축하였다 리샘플링 과정을 통해 영상의 가로 픽셀수는 공간해상도 30m일 때 초기 1, 531개에서 공간해상도 600m일 때 76개로 줄어들었고 형태의 왜곡도 심하게 나타났다(그림 2 참조).
- 6km) 지역을 선정하였다. 파편화 정도에 따른 지수반응을 비교하기 위하여 해당지역의 1985, 199L 1996, 2000, 2003년 등 5개 연도 인공위성 영상자료를 이용해 만든 해상도 변경자료 20개, 대상지 범위 변경자료 41개를 구축하였다 1985~1996년은 Landsat TM, 2000년 및 2003년은 Landsat ETM+영상을 사용하였는데, 이들 영상의 해상도는 모두 30m 이다. 이들 영상은 ERmapper(ver.
성능/효과
- '경관지수-공간해상도' 및 '경관지수-대상지범위 간의 회귀식 추정을 통해 경관지수의 스케일 민감성을 분석한 결과 클래스 수준 54개 지수 중 19개가 스케일 변화에 안정적인 것으로 나타났다 해당지수로는 면적 및 밀도지수 중 NP, PD, LSI, AREA_MN, AREA__SD 등 5개, 가장자리 지수 중 TE, 모양 지수 중 PARA_AM, FRAC_AM, C0NTIG_AM 등 4개, 중심지 지수 중 NDCA, C0RE_MN, DCORE_MN 등 3개, 고립 및 접근 지수 중 ENN_MN, ENN_AM 등 2개, 대조지수 중 TECL 접촉 및 산포지수 중 PLADJ, AI 등 2개, 연결성 지수중 COHESION 등이다.
- 1개 연도 자료만을 이용한 분석에서는 대상지 특성에 따라 다른 결과가 도출될 수 있으므로 파편화 정도에 따른 지수반응 차이를 비교하기 위하여 총 5개 연도 실험영상을 구축하였다 리샘플링 과정을 통해 영상의 가로 픽셀수는 공간해상도 30m일 때 초기 1, 531개에서 공간해상도 600m일 때 76개로 줄어들었고 형태의 왜곡도 심하게 나타났다(그림 2 참조).
- 확인할 수 있다. 5개 연도의 녹지면적비율은 최소 18%~ 최대 70%인데, 녹지면적율 40~50%를 경계로 지수 반응패턴이 바뀌는 것으로 나타났다 대부분 지수들이 40% 이하에서는 선형적 반응패턴으로 보였고 이후에는 거의 변화가 없거나 40-50% 를 경계로 U 또는 D형태의 변화가 나타났다(그림 8 참조). 이는 단편화 정도에 따른 지수반응 패턴을 비교하여 단편화 비율5) p=0.
- 그 결과, 면적/밀도지수의 사용빈도가 54회로 가장 많았고, 중심지지수 29회, 모양지수 18회, 가장자리, 고립/접근, 접촉/ 산포지수가 각각 8회, 연결성이 1회의 순으로 나타났다. 각 범주별로 5회 이상 사용된 지수는 CA(녹지면적), PLAND(면적비), NP(패치수), PD(패치밀도), LSI(경관형태지수), LPI(최대 패치 지수), AREA_MN(면적지수), ED(가장자리밀도), SHAPE_ MN(모양지수), TCA(총중심지면적), CPLAND(중심지면적비), CAI_MN(중심지지수), ENN_MN(최단거리), IJI(산포 및 병렬지수) 등 14개였으며, 대조 및 연결성 지수는 사용되지 않았다(지수에 대한 설명은 부록 1 참조).
- 기존 국내 관련연구에서 빈번히 이용된 경관지수들의 안정성을 검토해 보면, 16개 지수 중 6개가 우리나라 대도시와 같이 복잡한 경관특성을 보이는 지역에서 안정적인 결과를 도출하는 것으로 나타났는데, 이는 우리나라의 경관특성에 맞는 지수를 선별 사용할 필요가 있음을 보여주고 있으며, 단편화의 정도 및 녹지비율 등에 따라 세심한 지수의 선정이 필요함을 보여주고 있다. 이러한 결과들은 앞으로 경관지수를 이용한 연구에 중요한 시사점을 줄 수 있을 것으로 생각된다.
- 단편화 정도에 따른 지수 민감성을 비교하기 위해 5개 연도 영상을 대상으로 지수의 스케일 민감성을 분석한 결과, 타 연도에 비해 1991년과 2003년에서 대상지 범위에 다른 스케일에 민감한 지수의 개수가 높게 나타났다(표 3 참조).
- 단편화와 연관되어 있는 것으로 알려진 클래스 수준 지수 총 54개를 분석한 결과 8개 범주 19개 지수를 스케일에 안정적인 지수로 선정하였다.
- 대상지 범위에 따른 녹지비율을 기초로 지수 반응의 특징을 살펴보면 일부 지수에서 녹지비율에 따라 지수반응이 다르게 나타남을 확인할 수 있다. 5개 연도의 녹지면적비율은 최소 18%~ 최대 70%인데, 녹지면적율 40~50%를 경계로 지수 반응패턴이 바뀌는 것으로 나타났다 대부분 지수들이 40% 이하에서는 선형적 반응패턴으로 보였고 이후에는 거의 변화가 없거나 40-50% 를 경계로 U 또는 D형태의 변화가 나타났다(그림 8 참조).
- 또한, 가장자리 지수의 경우 사용빈도가 높은 ED보다는 TE 가 스케일 변화에 더 안정적인 것으로 나타났고 접촉 및 산포 지수의 경우에도 사용빈도가 높은 지수 IJI보다 PLADJ, AI 지수 등이 스케일 변화에 보다 안정적인 것으로 나타나 이들 지수가 우리나라 경관지수의 분석에 보다 안정적인 결과를 보이는 것으로 확인되었다.
- 주목할 만한 점은녹지량과 같이 비공간적 정보를 제공하는 지수 중에서도 해상도에 민감한 지수가 있다는 것인데, 파편화 정도에 상관없이 5개 연도 영상 모두에서 이러한 결과가 나타났으며 이는 Wu(2004) 의 연구결과와도 일치한다. 모양지수, 중심지지수, 접촉 및 산포 지수 중 많은 지수가 스케일에 민감한 것으로 나타났다. 단, 중심지지수는 가장자리 깊이 설정 문제 때문에 공간해상도 변화에 대한 지수반응 분석은 하지 않았으며, 이들의 반응패턴은 지수 산출식을 근거로 면적 및 밀도지수 중 유사한 지수 반응을 따르는 것으로 간주하였다.
- 분석결과에서 스케일 변화에 따른 지수반응 곡선은 파워 함수 형태가 주를 이루었으며, 기타 선형이나 로그함수 형태를 나타냈다(그림 6 참조).
- 스케일 변화뿐 아니라 단편화 경향과 피복 형태의 복잡성 등 다른 요인들도 지수 안정성에 영향을 미친다 본 연구에서 5개 연도 자료를 이용하여 분석한 결과를 보면, 단편화 정도에 따라 지수의 민감성에 차이가 나타나며, 지수의 비선형적 특징과 관련하여 녹지면적비율 40~50%를 기준으로 지수반응 패턴이 바뀌는 현상이 발견되었다.
- 스케일 변화에 따른 지수의 반응패턴을 보면, 해상도 분석의 경우 해상도 30~60m 사이의 지수 변동폭이 가장 컸으며, 해상도 120m 이상에서는 큰 변동이 없었다. 일례로 그림 7의 근접성 측정지수 SIMLAM 분석결과는 녹지면적이 넓고 파편화가 덜한 1985년의 데이터에 대해서는 예측 가능한 반응을 보인 반면 녹지면적이 줄어들고 파편화가 심한 2000년은 해상도 30~ 120m 범위에서 지수값이 매우 큰 폭으로 변화하는 것을 확인할 수 있다.
- 실험 대상지 중 서울지역은 80년대 이전에 대규모 개발사업이 진행되어 실험대상 기간에서는 피복분류상 큰 변화가 없었던 반면, 경기도 지역에서는 분당, 일산, 평촌, 산본 중동 등 신도시 개발을 비롯하여 각종 개발사업이 계속 시행되어 산림지역을 중심으로 심한 피복유형 변화가 나타남을 확인할 수 있었다
- 산림 클래스를 중심으로 살펴보았다. 우선 전체 대상지 중 산림지역 비율은 1985년 73.9%, 1991년 69.4%, 1996년 56.3%, 2000년 55.5%, 2003년 54.3%로 변화하였는데, 시간이 경과함에 따라 산림면적은 감소되고 패치수가 증가되는 경향이 두드러지게 나타났다 즉 산림면적은 1985년 178, 535ha에서 2003년 131, 128ha로 47, 407ha가 감소한 반면, 패치수는 1985년 4, 840개에서 2003년 11, 701개로 6, 861개가 증가하여 뚜렷한 면적 감소와 동시에 단편화 경향을 보였다(그림 5, 표 1 참조).
- 이상에서는 큰 변동이 없었다. 일례로 그림 7의 근접성 측정지수 SIMLAM 분석결과는 녹지면적이 넓고 파편화가 덜한 1985년의 데이터에 대해서는 예측 가능한 반응을 보인 반면 녹지면적이 줄어들고 파편화가 심한 2000년은 해상도 30~ 120m 범위에서 지수값이 매우 큰 폭으로 변화하는 것을 확인할 수 있다.
- 표 2의 분석결과를 보면 공간해상도 변화에서 안정적인 지수는 27개, 대상지 범위에 안정적인 지수는 33개로 대상지 범위 변화에 안정적인 지수의 수가 더 많았다. 주목할 만한 점은녹지량과 같이 비공간적 정보를 제공하는 지수 중에서도 해상도에 민감한 지수가 있다는 것인데, 파편화 정도에 상관없이 5개 연도 영상 모두에서 이러한 결과가 나타났으며 이는 Wu(2004) 의 연구결과와도 일치한다.
- 한편, 2장에서 검토된 우리나라 관련연구에서 사용빈도가 높은 지수의 스케일 안정성을 검증해 보면, 기존 연구에서 5회 이상의 사용빈도를 보인 16개 지수 중 NP, PD, LSI, AREA_ MN(이상 면적 및 밀도지수), SHA压-AM(모양지수), ENN_ AM(고립 및 접근지수) 등 6개 지수만이 스케일 변화에 안정적인 것으로 나타났다(표 4 참조).
후속연구
- 볼 필요가 있다. 경관지수에 기본적인 특성에 대한 이러한 연구들은 경관지수 특성에 대한 이해를 높여, 경관지수의 활용 폭을 넓히는데 기여할 것으로 기대된다.
- 매우 다르다. 그러므로 이 연구결과를 바탕으로 우리나라 도시의 공간구조 분석에 안정적인 지수를 선정하는 것은 무리가 있으며, 우리나라 대도시의 스케일 민감성을 분석하여보다 안정적인 경관지수를 선별하는 연구가 필요하다
- 향후 연구에서는 본 연구에서 분석된 지수들 외의 다른 경관 지수까지 분석대상을 확대할 필요가 있으며, 내용면에서도 지수 분석에 영향을 미치는 것으로 알려진 대상지 방향, 리스 케일 방법, 피복 항목수 필터링 방법 등에 따른 차이 등을 검토해 볼 필요가 있다. 경관지수에 기본적인 특성에 대한 이러한 연구들은 경관지수 특성에 대한 이해를 높여, 경관지수의 활용 폭을 넓히는데 기여할 것으로 기대된다.
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