[논문]가뭄모니터링을 위한 MODIS NDVI의 활용성 평가: 가뭄지수와의 비교를 중심으로

박정술; 김경탁

가뭄모니터링을 위한 MODIS NDVI의 활용성 평가: 가뭄지수와의 비교를 중심으로
Evaluation of MODIS NDVI for Drought Monitoring : Focused on Comparison of Drought Index 원문보기

한국GIS학회지 = The journal of geographic information system association of Korea, v.17 no.1 = no.48, 2009년, pp.117 - 129

박정술 (한국건설기술연구원 수자원.환경연구본부 수자원연구실) , 김경탁 (한국건설기술연구원 수자원.환경연구본부 수자원연구실)

초록
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2000년 이후 빈번하게 발생하고 있는 봄 가뭄을 모니터링하기 위한 방법의 하나로 위성영상을 이용하여 제작한 식생지수의 변화를 통해 가뭄을 간접적으로 추정하는 연구가 수행되고 있다. 식생지수 기반의 가뭄 모니터링은 가뭄의 변화를 시 공간적으로 효과적으로 파악할 수 있다는 장점을 갖고 있으며 MODIS 영상과 같이 주기 해상도가 뛰어난 저해상도 위성영상의 활용 기반이 조성됨에 따라 가뭄모니터링을 위한 식생지수의 활용성은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 식생지수를 이용한 가뭄평가는 식생 활력에 영향을 주는 요소를 기상학적 요인으로 제한하고 있으나 실제 식생 스트레스를 초래하는 직 간접적인 원인은 매우 다양하며 이로 인해 식생지수를 이용한 가뭄평가는 다수의 불확실성이 내포되어 있다고 할 수 있다. 따라서 식생지수를 이용한 가뭄분석의 객관성을 확보하고 이를 활용한 가뭄모니터링 체계를 구축하기 위해서는 가뭄관리를 위해 활용되고 있는 대표적인 가뭄분석 도구와의 비교가 선행되어야 할 것이다. 본 연구에서는 대표적인 식생지수인 NDVI를 기상학적 가뭄지수인 PDSI, SPI와 비교하고 이들의 상관성을 제시함으로써 가뭄평가를 위한 식생지수의 활용성을 제시하고자 하였다. 연구결과 다중시기를 대상으로 NDVI와 지속기간 6개월의 SPI변화패턴은 유사하게 나타났으며 NDVI는 식생피복을 갖는 내륙지역에서 가뭄지수와 가장 높은 상관성을 갖는 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

South Korea has been undergoing spring drought periodically and diverse researches using vegetation index have been carried out to monitor spring droughts. The strength of the vegetation index-based drought monitoring is that the monitoring method enables efficient spatio-temporal grasp of changes in drought events. According to the development of low resolution satellite images such as MODIS, which are characterized by outstanding temporal resolution, the use of the method is expected to increase. Drought analysis using vegetation index considered only meteorological factor as a cause that affects vitality of vegetation. But many indirect and direct factors affect vegetation stress, So many uncertainties are involved in such method of analysis. To secure objectivity of drought analysis that uses vegetation index it is therefore necessary to compare the method with most representative drought analysis tools that are used for drought management. In this study, PDSI and SPI which a meteorological drought index that quantifies drought and that is used as a basic index for drought monitoring and MODIS NDVI are compared to propose correlation among them and to show usefulness of drought assessment that uses vegetation index. This study shows changing patterns of NDVI and SPI 6-month are similar and correlation between NDVI and SPI was highest in inland vegetation cover.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

53개 기상관측소 지점은 지리적 위치와 토지피복 비율에 따라 구분되었으며 각각의 관측소 픽셀에 대하여 상관식을 작성하고 회귀식의 적합도를 나타내는 결정계수를 계산하였다. 또한, SPI와 정상강우백분율을 1개월 단위로 제작하여 식생지수가 반영하는 물 부족 기간을 보다 정확하게 파악하고자 하였다.
또한, 식생지수에 영향을 주는 토지피복 및 해수의 영향을 고려한 분석 결과 식생피복을 갖는 내륙지역의 관측소에서 NDVI와 가뭄 지수의 상관성이 가장 높게 나타났다. 본 연구에서는 가뭄평가를 위해 가장 광범위하게 활용되고 있는 가뭄지수와의 비교를 통해 식생지수를 이용한 가뭄분석의 객관성을 확보하고자 하였다. 본 연구를 통해 NDVI와 가뭄지수의 상관성을 부분적으로 제시할 수 있었으며 향후 연도별 가뭄시기 및 가뭄지역을 대상으로 NDVI와 가뭄지수를 비교한다면 가뭄모니터링을 위한 NDVI의 활용성을 효과적으로 파악할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구에서는 다중시기의 식생지수와 가뭄지수의 상관성 분석을 통하여 가뭄심도의 변화를 식생지수가 효과적으로 반영하는가를 분석하였다. 표 5와 같이 2000년∼2007년 4월을 대상으로 다중시기 NDVI와 가뭄지수의 픽셀별 변화를 비교하였으며 이에 대한 상관계수를 산정하고 공간분포화 하여 상관 계수 맵을 작성하였다.
본 연구에서는 식생지수가 토지피복과 더불어 지리적 위치에도 큰 영향이 있음을 고려하여 해양성 기후의 영향을 받는 지점을 선택하였다. 해수와 인접한 지역의 경우 해수의 증발산에 영향을 받게 되며 이는 대기 중의 수분상태 및 가뭄과 직접적인 관련을 갖게 된다.
2001년 전국적인 봄 가뭄을 계기로 가뭄 관리의 필요성이 대두되었으며 한반도의 가뭄모니터링 시스템을 구축하기 위한 가뭄지수의 적용 및 새로운 가뭄평가 지표의 개발이 수행되고 있다. 본 연구에서는 위성영상의 밴드조합을 통해 제작된 정규식생지수(NDVI)를 대표적인 가뭄지수인 PDSI 및 SPI와 비교하였으며 이들 자료들 간의 상관성을 통해 가뭄모니터링을 위한 위성영상 자료의 활용성을 제시하고자 하였다. 정규식생지수는 Terra 위성의 MODIS NDVI를 이용하였으며 월 단위로 합성된 NDVI와 월 간격으로 산정된 PDSI 및 SPI의 상관성을 공간분포 맵과 53개 기상관측소 지점을 통해 비교하였다.
이에 본 연구에서는 손쉽게 확보가 가능하며 NOAA AVHRR NDVI에 비해 향상된 공간 · 분광 · 방사 해상도를 보유한 MODIS NDVI를 활용하여 대표적인 가뭄분석 도구인 PDSI 및 SPI와의 상관성 분석을 수행하였으며 이를 통해 한반도 온대기후 대에서 가뭄모니터링을 위한 MODIS NDVI의 활용성과 효과적인 활용방안을 제시하고자 하였다.

제안 방법

본 연구에서는 NDVI와 가뭄지수의 보다 정량적인 비교를 위해 30년 이상의 강우관측 결과를 제공하는 기상관측소 53개 지점을 선택하여 셀 단위의 분석을 실시하였다. 53개 기상관측소 지점은 지리적 위치와 토지피복 비율에 따라 구분되었으며 각각의 관측소 픽셀에 대하여 상관식을 작성하고 회귀식의 적합도를 나타내는 결정계수를 계산하였다. 또한, SPI와 정상강우백분율을 1개월 단위로 제작하여 식생지수가 반영하는 물 부족 기간을 보다 정확하게 파악하고자 하였다.
그림 4와 같이 환경부 대분류 토지피복도를 이용하여 전국 53개 관측소가 위치한 격자를 선정하여 추출하였으며 7개 분류항목 중 산림, 농경지, 초지 항목을 식생피복으로 시가화 건조지역, 도시지역, 수역, 습지, 나대지 등을 비 식생피복으로 정의하고 각 픽셀별 피복 비율을 표 7과 같이 산정하였다. 토지피복도는 관측소가 포함된 1 Km 해상도의 NDVI 격자를 aoi로 선정한 후 이를 이용하여 추출하였다.
단일시기 식생지수와 가뭄지수의 상관성을 분석하기 위해 2000년∼2007년 4월의 NDVI와 동일 시점의 PDSI, SPI 1개월, 3개월, 6개월 맵을 제작하였으며 ArcView GRID analyst를 이용하여 각각의 GRID 자료의 상관성을 분석하였다.
본 연구에서는 1Km 해상도의 월별 식생 지수를 수집하여 공간해상도 및 자료주기가 동일한 가뭄지수와의 비교에 활용하였다. 연구에 사용된 MODIS NDVI 자료의 특징은 <표 1>과 같다.
그림 3을 통해 제시한 상관관계 맵의 경우 관측소 지점을 기준으로 보간된 가뭄지수와 셀 단위로 계산되는 NDVI의 비교 결과이므로 다수의 불확실성을 포함하고 있다. 본 연구에서는 NDVI와 가뭄지수의 보다 정량적인 비교를 위해 30년 이상의 강우관측 결과를 제공하는 기상관측소 53개 지점을 선택하여 셀 단위의 분석을 실시하였다. 53개 기상관측소 지점은 지리적 위치와 토지피복 비율에 따라 구분되었으며 각각의 관측소 픽셀에 대하여 상관식을 작성하고 회귀식의 적합도를 나타내는 결정계수를 계산하였다.
본 연구에서는 그림 1과 같이 단일시기와 다중시기를 대상으로 NDVI와 가뭄지수의 상관성을 분석하였으며 전국 53개 관측지점을 대상으로 지점별 상관분석을 실시하였다.
NDVI는 식생활력을 나타내는 지표로 동일한 기후조건이라도 토지피복 상태에 따라 지역적으로 값의 차이가 발생한다. 본 연구에서는 식생지수와 가뭄지수의 지점별 비교 시 관측소 셀을 구성하는 토지피복 상태를 고려하여 각 지점의 토지피복 비율을 계산하고 식생피복과 비 식생피복을 분류하였다.
본 연구에서는 위성영상의 밴드조합을 통해 제작된 정규식생지수(NDVI)를 대표적인 가뭄지수인 PDSI 및 SPI와 비교하였으며 이들 자료들 간의 상관성을 통해 가뭄모니터링을 위한 위성영상 자료의 활용성을 제시하고자 하였다. 정규식생지수는 Terra 위성의 MODIS NDVI를 이용하였으며 월 단위로 합성된 NDVI와 월 간격으로 산정된 PDSI 및 SPI의 상관성을 공간분포 맵과 53개 기상관측소 지점을 통해 비교하였다. 2000년∼2007년 4월을 대상으로 한 연구결과 NDVI는 물 부족에 의한 SPI의 변화를 효과적으로 반영하는 것으로 나타났으며 SPI-6개월과 가장 높은 상관성을 보였다.
본 연구에서는 53개 기상관측소 중 해안선으로부터 반경 10㎢내에 위치한 21개 지점을 해안지역으로 구분하였다. 토지 피복과 해양성 기후를 종합적으로 고려하여 53개 지점을 식생피복과 내륙지점(20개소), 식생피복과 해안지역(12개소), 비 식생피복과 내륙지역(12개소), 비 식생피복과 해안지역(9개소) 등으로 구분하였다.
그림 4와 같이 환경부 대분류 토지피복도를 이용하여 전국 53개 관측소가 위치한 격자를 선정하여 추출하였으며 7개 분류항목 중 산림, 농경지, 초지 항목을 식생피복으로 시가화 건조지역, 도시지역, 수역, 습지, 나대지 등을 비 식생피복으로 정의하고 각 픽셀별 피복 비율을 표 7과 같이 산정하였다. 토지피복도는 관측소가 포함된 1 Km 해상도의 NDVI 격자를 aoi로 선정한 후 이를 이용하여 추출하였다.
표 5와 같이 2000년∼2007년 4월을 대상으로 다중시기 NDVI와 가뭄지수의 픽셀별 변화를 비교하였으며 이에 대한 상관계수를 산정하고 공간분포화 하여 상관 계수 맵을 작성하였다.

대상 데이터

본 연구를 위하여 2000년부터 2007년 기간의 MODIS NDVI 1Km product를 활용하였으며 대상시점은 2000년 이후 봄 가뭄이 가장 빈번하게 발생하고 있는(박정술 등, 2008) 4월을 선정하였다. 지점별 가뭄지수 계산을 위하여 장기간의 강우자료가 구축되어 있는 전국 53개 기상관측소 지점을 대상으로 SPI 와 PDSI를 산정하였다.
해수와 인접한 지역의 경우 해수의 증발산에 영향을 받게 되며 이는 대기 중의 수분상태 및 가뭄과 직접적인 관련을 갖게 된다. 본 연구에서는 53개 기상관측소 중 해안선으로부터 반경 10㎢내에 위치한 21개 지점을 해안지역으로 구분하였다. 토지 피복과 해양성 기후를 종합적으로 고려하여 53개 지점을 식생피복과 내륙지점(20개소), 식생피복과 해안지역(12개소), 비 식생피복과 내륙지역(12개소), 비 식생피복과 해안지역(9개소) 등으로 구분하였다.
이 중 대표적으로 활용되고 있는 가뭄지수는 정상강우백분율(Percent of Normal Precipitation), 표준강수지수(SPI), 파머가뭄심도지수(PDSI), 지표수 공급지수(SWSI: Surface Water Supply Index) 등이며 최근 SWSI를 국내실정에 맞게 수정하여 개발한 수문학적 가뭄지수인 MSWSI(Modified SWSI)(권형중, 2005)가 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 가뭄모니터링을 위한 식생지수의 활용성을 검증하기 위한 목적으로 가뭄지수를 활용하였으며 식생지수 기반의 가뭄모니터링에서 가정하고 있는 기상학적 요인에 의한 식생활력의 변화라는 측면을 고려하여 기상학적 가뭄지수만을 비교대상으로 하였다. 본 연구에서는 국내에서 활용되고 있는 기상학적 가뭄지수 중 PDSI와 SPI를 비교 대상으로 선정하였다.
본 연구에서는 가뭄모니터링을 위한 식생지수의 활용성을 검증하기 위한 목적으로 가뭄지수를 활용하였으며 식생지수 기반의 가뭄모니터링에서 가정하고 있는 기상학적 요인에 의한 식생활력의 변화라는 측면을 고려하여 기상학적 가뭄지수만을 비교대상으로 하였다. 본 연구에서는 국내에서 활용되고 있는 기상학적 가뭄지수 중 PDSI와 SPI를 비교 대상으로 선정하였다.
본 연구에서는 미국 NASA에서 운영중인 EOS(Earth Observing System) Data Gateway (https://wist.echo.nasa.gov/api/)를 통해 월 간격으로 제작된 NDVI product를 활용하였다. EOS는 범 지구적 환경모니터링을 위한 사업으로 EOS Data Gateway는 EOS 프로그램을 통해 수집한 위성영상 자료의 DB를 구축하고 대기보정 및 Geolocation 등 Level 처리를 거쳐 제작한 Landcover, LAI, LST(Land Surface Temperature), NDVI 등의 다양한 product를 제공하고 있다.
본 연구를 위하여 2000년부터 2007년 기간의 MODIS NDVI 1Km product를 활용하였으며 대상시점은 2000년 이후 봄 가뭄이 가장 빈번하게 발생하고 있는(박정술 등, 2008) 4월을 선정하였다. 지점별 가뭄지수 계산을 위하여 장기간의 강우자료가 구축되어 있는 전국 53개 기상관측소 지점을 대상으로 SPI 와 PDSI를 산정하였다.

성능/효과

NDVI와 PDSI, SPI의 상관식을 통해 계산된 결정계수를 비교한 결과 토지피복 및 관측소의 지리적 위치에 따라 식생지수와 가뭄지수의 상관성이 크게 달라짐을 확인할 수 있었다. 관측소 분류기준에 따라 비교한 결과 식생피복-내륙지역 > 식생피복-해안지역 > 비 식생피복-내륙지역 > 비 식생지역-해안지역 순으로 상관성을 갖는 것으로 나타났다.
그림 3과 같이 픽셀별 변화에 대한 상관계수 맵을 비교한 결과 NDVI의 변화와 PDSI의 변화는 상관성이 매우 작게 나타났다. SPI 3개월, 6개월의 경우 NDVI와의 평균상관계수는 크지 않았으나 지역적으로 높은 상관성을 갖는 지역이 다수 분포하였다. 가뭄지수의 경우 관측소 지점을 제외한 나머지 픽셀은 공간적으로 보간된 값이고 두 지수간의 비교시 남한 전체를 대상으로 하였으므로 평균 상관계수는 크지 않았으나 이와 같은 비교를 통해 NDVI 는 6개월 이상 지속되는 가뭄과 가장 높은 상관성을 갖고 있음을 확인하였다.
가뭄지속기간에 따른 비교에서는 지속기간 3개월∼6개월의 SPI 및 정상강우백분율과 높은 상관성을 나타낸 반면 PDSI는 식생 지수의 변화를 적절하게 반영하지 못하는 것으로 나타났다.
SPI 3개월, 6개월의 경우 NDVI와의 평균상관계수는 크지 않았으나 지역적으로 높은 상관성을 갖는 지역이 다수 분포하였다. 가뭄지수의 경우 관측소 지점을 제외한 나머지 픽셀은 공간적으로 보간된 값이고 두 지수간의 비교시 남한 전체를 대상으로 하였으므로 평균 상관계수는 크지 않았으나 이와 같은 비교를 통해 NDVI 는 6개월 이상 지속되는 가뭄과 가장 높은 상관성을 갖고 있음을 확인하였다. 표 6은 그림 3과 같이 계산된 상관계수 맵의 평균 값을 나타낸 것이다.
가뭄지속기간에 따른 비교에서는 지속기간 3개월∼6개월의 SPI 및 정상강우백분율과 높은 상관성을 나타낸 반면 PDSI는 식생 지수의 변화를 적절하게 반영하지 못하는 것으로 나타났다. 각 클래스별로 결정계수 0.6 이상의 상관성을 갖는 지점을 선정한 결과 식생피복-내륙지역의 경우 95%이상이 식생피복-해안지역은 58%, 비식생지역-내륙지역은 50%, 비식생 피복-해안지역은 44% 이상으로 나타났다.
관측소 분류기준에 따라 비교한 결과 식생피복-내륙지역 > 식생피복-해안지역 > 비 식생피복-내륙지역 > 비 식생지역-해안지역 순으로 상관성을 갖는 것으로 나타났다.
표 8∼표 11은 각 분류기준에 의한 상관분석 결과를 토대로 상위 9개 지점의 NDVI와 가뭄지수의 결정계수를 제시한 표로 음영부분은 각 관측소의 상관분석 결과 중 가장 높은 결정계수를 나타내고 있다. 대체로 지속 기간 6개월의 SPI가 가장 높은 상관성을 갖는 것을 확인할 수 있으며 식생피복을 갖는 내륙지역의 관측소에서 식생지수와 가뭄지수의 상관성이 매우 크게 나타남을 확인할 수 있었다.
2000년∼2007년 4월을 대상으로 한 연구결과 NDVI는 물 부족에 의한 SPI의 변화를 효과적으로 반영하는 것으로 나타났으며 SPI-6개월과 가장 높은 상관성을 보였다. 또한, 식생지수에 영향을 주는 토지피복 및 해수의 영향을 고려한 분석 결과 식생피복을 갖는 내륙지역의 관측소에서 NDVI와 가뭄 지수의 상관성이 가장 높게 나타났다. 본 연구에서는 가뭄평가를 위해 가장 광범위하게 활용되고 있는 가뭄지수와의 비교를 통해 식생지수를 이용한 가뭄분석의 객관성을 확보하고자 하였다.

후속연구

본 연구에서는 가뭄평가를 위해 가장 광범위하게 활용되고 있는 가뭄지수와의 비교를 통해 식생지수를 이용한 가뭄분석의 객관성을 확보하고자 하였다. 본 연구를 통해 NDVI와 가뭄지수의 상관성을 부분적으로 제시할 수 있었으며 향후 연도별 가뭄시기 및 가뭄지역을 대상으로 NDVI와 가뭄지수를 비교한다면 가뭄모니터링을 위한 NDVI의 활용성을 효과적으로 파악할 수 있을 것이라 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	식생지수 기반의 가뭄 모니터링은 어떤 장점을 가지고 있나요?	2000년 이후 빈번하게 발생하고 있는 봄 가뭄을 모니터링하기 위한 방법의 하나로 위성영상을 이용하여 제작한 식생지수의 변화를 통해 가뭄을 간접적으로 추정하는 연구가 수행되고 있다. 식생지수 기반의 가뭄 모니터링은 가뭄의 변화를 시 공간적으로 효과적으로 파악할 수 있다는 장점을 갖고 있으며 MODIS 영상과 같이 주기 해상도가 뛰어난 저해상도 위성영상의 활용 기반이 조성됨에 따라 가뭄모니터링을 위한 식생지수의 활용성은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 식생지수를 이용한 가뭄평가는 식생 활력에 영향을 주는 요소를 기상학적 요인으로 제한하고 있으나 실제 식생 스트레스를 초래하는 직 간접적인 원인은 매우 다양하며 이로 인해 식생지수를 이용한 가뭄평가는 다수의 불확실성이 내포되어 있다고 할 수 있다.
	식생지수를 이용한 가뭄평가는 어떤 요소를 기상학적 요인으로 제한하고 있나요?	식생지수 기반의 가뭄 모니터링은 가뭄의 변화를 시 공간적으로 효과적으로 파악할 수 있다는 장점을 갖고 있으며 MODIS 영상과 같이 주기 해상도가 뛰어난 저해상도 위성영상의 활용 기반이 조성됨에 따라 가뭄모니터링을 위한 식생지수의 활용성은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 식생지수를 이용한 가뭄평가는 식생 활력에 영향을 주는 요소를 기상학적 요인으로 제한하고 있으나 실제 식생 스트레스를 초래하는 직 간접적인 원인은 매우 다양하며 이로 인해 식생지수를 이용한 가뭄평가는 다수의 불확실성이 내포되어 있다고 할 수 있다. 따라서 식생지수를 이용한 가뭄분석의 객관성을 확보하고 이를 활용한 가뭄모니터링 체계를 구축하기 위해서는 가뭄관리를 위해 활용되고 있는 대표적인 가뭄분석 도구와의 비교가 선행되어야 할 것이다.
	국내에서 활용되고 있는 기상학적 가뭄지수 중 PDSI는 어떻게 계산되나요?	PDSI(Palmer, 1965)는 가뭄심도를 수분부족량과 수분부족기간의 함수로 나타내고 수분수지 모형을 이용하여 산정하며 강수량과 기온 자료를 이용하여 기상 관측소별로 계산된다. SPI(Mckee et al.

참고문헌 (18)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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