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문제 정의
- USGS와 함께 IGBP 지면피복분류 자료 또한 널리 이용되고 있으나 IGBP의 지면피복은 USGS를 기반으로 이용 목적에 따라 재조합 및 재분류한 것으로 특히 한반도 영역에서 두 자료가 동일한 문제 (사바나 등)를 가지고 있는 것으로 확인 되었다 (강전호 외, 2007). 따라서 본 연구에서는 USGS 지면피복분류 자료를 대상으로 비교연구를 수행하였다.
- 본 연구에서는 GPS (Global Positioning System)를 이용한 현장관측을 통해 보다 정확한 검증자료를 확보하였다. 현장관측을 통해 수집한 결과들을 정리하여 각 지점별 동/서/남/북 4방위의 현장사진과 함께 지면피복 유형, 위/경도 및 고도, 행정구역을 포함하는 데이터베이스를 구축하였다.
제안 방법
- MODIS 자료로부터 한반도의 지면피복을 분류하는 과정은 크게 4단계로 구성하였다. 1단계는 초기 MODIS 자료로부터 지면피복분류에 필요한 기본 입력자료를 준비하는 단계로 IMAPP을 이용한 전처리와 식생지수 계산 및 식생 계절변동 자료(최대치, 변동폭, 평균 등)를 도출하였다. 2단계에서는 변수들의 양과 변동을 동시에 고려하여 등질군집으로 분류하는 군집화기법 (ISOData)을 이용하여 한반도의 지면피복을 군집화 하였다.
- 특히 현장관측 자료는 GPS를 이용하여 남한 38개 지점의 지면피복유형을 직접 관측하여 구축한 DB로써 가장 신뢰성이 높은 검증 자료이다. Google-earth 자료와 환경지리정보의 식생조사표를 이용하여 부족한 검증자료를 보완하였다.
- USGS는 한반도 영역을 낙엽 침엽수림, 나지 및 툰드라 등 바다를 제외한 17개 유형으로 분류하였으며, 상록 활엽수림은 포함하지 않았다. KLC는 도시, 농지, 혼합림 등 8개의 유형을 USGS 와 동일한 유형으로 분류하였고, USGS에서 분류하지 못한 상록 활엽수림을 더하여 총 9개 유형으로 분류하였다.
- 다양한 군집 수 (k)에 대해 군집화를 시험한 결과 우리나라의 경우 군집수가 10개일 때 각 군집의 평균 및 표준편차에서 군집간의 이질성이 가장 높은 것으로 나타났다. 각각의 군집에 대한 식생지수의 평균, 표준편차 및 지리적 분포특성, 평균고도 등을 분석하여 USGS 지면피복 정의 자료에 따라 각 군집의 지면피복 유형을 할당하였다.
- 3에 나타낸 방법을 적용하여 재분류하였다. 검증보조 자료인 고해상도 위성합성영상을 이용하여 각 지면피복 유형의 공간적 범위를 비교 및 결정하였다. 토지피복지도로부터 구한 한반도의 지면피복 유형별 비율에 따라 분류결과의 정량적 검증을 수행하였다.
- 한국항공우주연구원 (Korea Aerospace Research Institute: KARI) /공공원격탐사센터 (Korea Remote Sensing Center: KRSC) 로부터 입수한 MODIS 자료는 전처리를 거치지 않은 직수신 자료로써 직접 사용이 불가능하다. 본 연구에서는 MODIS 자료와 함께 제공받은 International MODIS/AIRS Processing Package (IMAPP)를 이용하여 비교적 간단한 방법으로 직수신 자료로부터 Level-1B 자료를 산출하였다.
- 본 연구에서는 Terra 및 Aqua 위성에 탑재된 MODIS 자료로부터 도출한 최근(2002~2004)의 식생지수를 이용하여 한반도 영역의 지면피복을 분류하였다. MODIS 식생지수 자료에 대해 ISOData기법 (Jensen, 1996)을 적용하여 군집화한 후, USGS 지면피복 정의 자료를 기준으로 지면피복을 분류하였다.
- 본 연구에서는 i와 j를 각각 700 × 1100으로 구성하였으며, 식생 계절 특성 자료 각각에 대해 같은 방법으로 자료를 작성하였다.
- 위성자료를 이용하여 지면정보를 산출하는 과정에서 구름 및 에어로솔 등과 같이 식생지수를 감소시키는 대기의 영향은 보정하거나 제거해야 한다. 본 연구에서는 구름의 영향을 제거하기 위하여 식생지수의 합성주기를 15일과 1개월로 하였고, 공간 해상도는 1 km로 작성하였다. 현재 이용 가능한 MODIS 자료의 최고 해상도는 250 m 이다.
- 본 연구에서는 구름에 오염된 화소를 최소한으로 줄이고 직하점에 가까운 화소를 선택하여 합성하도록 하는 최대치 합성법 (MVC)을 이용하였다 (Holben, 1986) 합성주기는 지표면 상태의 변화특성을 최대한으로 얻으면서 구름에 오염된 화소를 최소화 시킬 수 있는 주기로 보통 7, 10, 14일 주기를 이용하고 있다. 본 연구에서는 동아시아 여름몬순의 영향으로 6월~9월 사이에 구름이 지속적으로 발생하는 것과 겨울철 (12, 1, 2월)에 식생의 변동이 크지 않음을 고려하여 해당 시기에 대해서는 1개월 주기로 작성하였다. 그 외에 식생의 시간변동이 큰 3, 4, 5월과 10, 11월은 15일 주기로 작성하였다.
- 현재 우리나라에서 많이 활용되고 있는 자료는 USGS 지면피복 자료인데 이 자료에 대한 분석결과 우리나라에서 분류유형이 실제와 다른 것으로 나타났다. 본 연구에서는 한반도에서 보다 현실적인 지면-대기 상호작용의 계산에 필요한 지면경계조건의 개선을 위해 최근 3년간 (2002~2004년)의 MODIS 자료에 무감독 분류기법인 군집화(clustering) 기법을 적용한 후 현장관측자료 등의 검증 및 보조 자료를 이용하여 한반도의 지면피복을 분류하였다.
- 분석 결과에 따라 ±2σ 범위내의 영역만을 낙엽 활엽수림으로 할당하고 나머지 영역은 재할당을 위해 미분류영역으로 치환하였다.
- 분류결과에 대한 검증은 현장관측 자료를 이용한 검증을 가장 우선으로 하였다. 위/경도를 기준으로 관측지점과 분류자료의 해당 화소를 1:1로 비교하고 주변 화소의 유형을 분석하였다. 현장관측 자료와 다른 유형으로 분류된 화소 및 동일 유형의 주변 화소에 대해 Fig.
- 영역분리 결과 영역분리 전에 비해 식생의 변동폭이 커지고, 여름철에 크게 성장하였다가 겨울철에 최소가 되는 “낙엽 활엽수림”의 계절변동 특성에 조금 더 가까워 졌음을 알 수 있다. 위와 같이 각 군집에 대해 후처리 과정을 적용함으로써 군집을 분리 또는 통합하여 한반도의 지면피복을 분류하였다.
- 자료의 품질검사 및 선별을 위해 L1B 자료로부터 식생지수 계산에 필요한 채널 (Red: ch1, NIR: ch2)자료를 추출하여 영상처리 하였다. 자료선별의 기준은 지면 화소의 오염 정도로써 영상의 시각적 분석을 통해 자료를 선별하였다. 전체 영상의 약 80% 이상이 구름에 덮여 있거나 일그러짐 또는 뒤틀림 등의 정도가 심하여 지면상태 정보를 얻기 어려운 자료들을 제외하였다.
- 자료의 품질검사 및 선별을 위해 L1B 자료로부터 식생지수 계산에 필요한 채널 (Red: ch1, NIR: ch2)자료를 추출하여 영상처리 하였다. 자료선별의 기준은 지면 화소의 오염 정도로써 영상의 시각적 분석을 통해 자료를 선별하였다.
- 지면피복 분류결과의 각 유형별 구성 비율은 Table 2에 나타낸 바와 같다. 전체 분류영역 (한반도)의 각 유형별 구성 비율과 남한만의 구성 비율을 분석하여 검증자료로 이용된 환경지리정보의 식생조사결과와 비교하였다. 남한의 각 지면피복 유형별 구성 비율은 상록 침엽수림이 29.
- 검증보조 자료인 고해상도 위성합성영상을 이용하여 각 지면피복 유형의 공간적 범위를 비교 및 결정하였다. 토지피복지도로부터 구한 한반도의 지면피복 유형별 비율에 따라 분류결과의 정량적 검증을 수행하였다. 각 유형별 식생지수 평균, 표준편차 및 평균고도 등의 분석을 통한 검증도 수행하였다.
- MODIS 식생지수 자료에 대해 ISOData기법 (Jensen, 1996)을 적용하여 군집화한 후, USGS 지면피복 정의 자료를 기준으로 지면피복을 분류하였다. 현장관측 자료 등 다양한 자료를 후처리 및 검증에 이용하였으며, USGS 지면피복 분류자료와의 비교연구를 수행하였다.
- 본 연구에서는 GPS (Global Positioning System)를 이용한 현장관측을 통해 보다 정확한 검증자료를 확보하였다. 현장관측을 통해 수집한 결과들을 정리하여 각 지점별 동/서/남/북 4방위의 현장사진과 함께 지면피복 유형, 위/경도 및 고도, 행정구역을 포함하는 데이터베이스를 구축하였다. 관측 시기에 구애받지 않으며 다른 식생과의 구별이 쉬운 농경지를 중심으로 도시 및 농지, 혼합림, 상록수림, 낙엽활엽수림 등의 식생 지역에 대해 남한 38개 지점의 관측 데이터베이스를 구축하였다.
대상 데이터
- MODIS 자료로부터 도출한 식생지수를 기반으로 한반도의 지면피복을 분류하기 위하여 한반도를 지나는 최근 2년 (2003~2004년) 및 2002년 일부 자료를 이용하였다. 한국항공우주연구원 (Korea Aerospace Research Institute: KARI) /공공원격탐사센터 (Korea Remote Sensing Center: KRSC) 로부터 입수한 MODIS 자료는 전처리를 거치지 않은 직수신 자료로써 직접 사용이 불가능하다.
- USGS 지면피복 자료는 전지구에 대해 1 km의 수평 해상도로 도시 (Urban and built-up land) 에서부터 눈 또는 얼음 (Snow or Ice) 까지 총 24개 유형으로 분류하였다. 이 자료는 1992년 4월부터 1993년 3월까지 10일 주기로 합성된 AVHRR 1 km 해상도 자료와 고도자료 등을 바탕으로 작성하였다.
- 현장관측을 통해 수집한 결과들을 정리하여 각 지점별 동/서/남/북 4방위의 현장사진과 함께 지면피복 유형, 위/경도 및 고도, 행정구역을 포함하는 데이터베이스를 구축하였다. 관측 시기에 구애받지 않으며 다른 식생과의 구별이 쉬운 농경지를 중심으로 도시 및 농지, 혼합림, 상록수림, 낙엽활엽수림 등의 식생 지역에 대해 남한 38개 지점의 관측 데이터베이스를 구축하였다. Fig.
- 1개월 또는 15일 주기로 작성된 식생지수 자료는 각각 7개와 10개로 총 17 set의 자료를 군집분류의 입력 자료로 이용하기에는 비효율적이다. 다른 연구들에서와 같이 효율적인 군집분류를 위해 자료의 양은 줄이고 식생의 계절변동 정보는 최대한 살리기 위하여 식생지수 최대치, 최소치, 연변동폭, 연평균, 성장/쇠퇴율 및 성장기간과 같은 식생의 계절변동 특성 자료를 산출하여 군집분류의 입력 자료로 이용하였다 (Loveland and Belward, 1997; Hansen et al., 2000).
- 본 연구에서는 그 대안으로 환경지리정보 (Environment Geographic Information System: EGIS)의 토지피복지도와 "호영출판사"의 "한국 아트라스" (서태열 과 pGEOS, 2005), 구글의 Google-earth (http://earth.google.com) 등을 검증보조 자료로 이용하였다.
- 영상분석에서 한반도가 약 30% 이상 위성의 관측각을 벗어난 경우에도 제외하였다. 영상분석을 통한 선별 과정에서 총 219일의 자료가 선정되었다.
- USGS 지면피복 자료는 전지구에 대해 1 km의 수평 해상도로 도시 (Urban and built-up land) 에서부터 눈 또는 얼음 (Snow or Ice) 까지 총 24개 유형으로 분류하였다. 이 자료는 1992년 4월부터 1993년 3월까지 10일 주기로 합성된 AVHRR 1 km 해상도 자료와 고도자료 등을 바탕으로 작성하였다. 전지구 자료는 각 대륙별로 분류한 지면피복 분류자료를 하나의 자료로 통합하여 작성한 것이다.
- 6㎛) 채널에 대한 식생의 반사 또는 흡수 특성을 이용한 것으로 (NIR - Red) / (NIR + Red)로 산출하며, 값의 범위는 ±1이다. 지면피복 분류 정의 및 할당을 위해 USGS 지면피복 정의 자료를 이용하였으며, 분류결과의 검증에는 현장관측자료 및 고도자료, 고해상도 위성합성영상, 식생조사표 등의 자료를 이용하였다. 분류기법으로 ISOData 군집기법을 이용하였다.
- 4단계에서는 현장관측자료, Google-earth 및 환경지리정보의 식생조사표 등을 이용하여 분류결과를 검증하였다. 특히 현장관측 자료는 GPS를 이용하여 남한 38개 지점의 지면피복유형을 직접 관측하여 구축한 DB로써 가장 신뢰성이 높은 검증 자료이다. Google-earth 자료와 환경지리정보의 식생조사표를 이용하여 부족한 검증자료를 보완하였다.
- 한반도 영역의 지면피복 분류를 위해 본 연구에서는 Terra/Aqua 위성에 탑재된 MODIS 자료로부터 도출한 식생지수를 기초자료로 이용하였다. 식생지수는 상대적인 식생의 양과 상태를 지수로 나타낸 것으로, 식생요소 (녹색잎 총량, 잎면적 등)와 높은 상관성을 갖기 때문에 식생구분에 중요한 인자이다.
데이터처리
- 토지피복지도로부터 구한 한반도의 지면피복 유형별 비율에 따라 분류결과의 정량적 검증을 수행하였다. 각 유형별 식생지수 평균, 표준편차 및 평균고도 등의 분석을 통한 검증도 수행하였다.
이론/모형
- 본 연구에서는 Terra 및 Aqua 위성에 탑재된 MODIS 자료로부터 도출한 최근(2002~2004)의 식생지수를 이용하여 한반도 영역의 지면피복을 분류하였다. MODIS 식생지수 자료에 대해 ISOData기법 (Jensen, 1996)을 적용하여 군집화한 후, USGS 지면피복 정의 자료를 기준으로 지면피복을 분류하였다. 현장관측 자료 등 다양한 자료를 후처리 및 검증에 이용하였으며, USGS 지면피복 분류자료와의 비교연구를 수행하였다.
- 군집분석 방법으로 주로 기상위성과 같이 자원탐사 위성에 비해 해상도가 낮고 분석 영역이 광범위하여 지면피복별 기준자료를 구하기 어려운 경우에 적합한 무감독 분류방법 중의 하나인 ISOData기법을 이용하였다. 이 군집분석 방법은 k-평균 군집분석 방법에 기초하여 고안된 방법으로, 계산 속도가 빠르고 대량의 자료를 군집화 하는데 효과적인 것으로 알려져 있다 (이동규와 박정균, 1999; Everitt, 1993).
- 위성원격탐사를 이용한 지면정보 산출에 있어서 가장 큰 문제는 구름 및 에어로솔 등과 같은 대기상태의 영향을 제거하는 것이다. 본 연구에서는 구름에 오염된 화소를 최소한으로 줄이고 직하점에 가까운 화소를 선택하여 합성하도록 하는 최대치 합성법 (MVC)을 이용하였다 (Holben, 1986) 합성주기는 지표면 상태의 변화특성을 최대한으로 얻으면서 구름에 오염된 화소를 최소화 시킬 수 있는 주기로 보통 7, 10, 14일 주기를 이용하고 있다. 본 연구에서는 동아시아 여름몬순의 영향으로 6월~9월 사이에 구름이 지속적으로 발생하는 것과 겨울철 (12, 1, 2월)에 식생의 변동이 크지 않음을 고려하여 해당 시기에 대해서는 1개월 주기로 작성하였다.
- 지면피복 분류 정의 및 할당을 위해 USGS 지면피복 정의 자료를 이용하였으며, 분류결과의 검증에는 현장관측자료 및 고도자료, 고해상도 위성합성영상, 식생조사표 등의 자료를 이용하였다. 분류기법으로 ISOData 군집기법을 이용하였다. 지면피복 분류과정은 1)자료 선정 및 준비의 전처리과정, 2)군집을 분류하는 단계, 그리고 3)후처리 및 검증을 통해 군집분류 결과의 오류를 수정하고 재분류, 통합 및 지면피복을 정의하는 과정으로 나눌 수 있다 (Fig.
- 선정된 자료에 대해 최근법 (nearest neighbor method)을 적용하여 램버트 원추도법 (Lambert conformal conic projection)으로 작성한 동서 및 남북방향 700 x 1100화소의 기준 맵으로 투영하였다.
성능/효과
- USGS 지면피복 자료의 경우 남한에서 사바나의 비율이 약 39% 로 가장 높게 나타났고, 관개농지와 혼합림이 각각 약 21%, 그리고 약 7%의 혼합 경작지와 소량의 다른 유형들로 구성된 것으로 나타났다. KLC 지면피복 자료는 상록 침엽수림이 가장 많고, 혼합림과 농경지 및 낙엽활엽수림 등으로 다양하게 분류한 것으로 나타났다. KLC는 USGS에 비해 도시영역을 약 3배 이상 많게 분류하였고, 건조농지도 약 2.
- 8은 새로 분류한 공주대 지면피복 KLC와 USGS 지면피복의 각 유형별 구성화소수가 1000개 이상인 유형만을 나타낸 것이다. USGS 지면피복 자료의 경우 남한에서 사바나의 비율이 약 39% 로 가장 높게 나타났고, 관개농지와 혼합림이 각각 약 21%, 그리고 약 7%의 혼합 경작지와 소량의 다른 유형들로 구성된 것으로 나타났다. KLC 지면피복 자료는 상록 침엽수림이 가장 많고, 혼합림과 농경지 및 낙엽활엽수림 등으로 다양하게 분류한 것으로 나타났다.
- 19%로 가장 낮게 나타났다. USGS의 농지유형과 KLC의 초지유형의 일치율이 KLC의 농지유형에 대한 일치율보다 큰 66.29%로 나타나고, KLC의 나지유형과의 일치도도 58.79%로 높게 나타난 반면, 두 자료의 초지유형과 나지유형의 일치율은 각각 16.19%, 20.79%로 비교적 낮게 나타났다. 이는 USGS 지면피복이 농지와 초지, 특히 사바나를 과하게 분류하면서 위치에서도 오차가 컸기 때문인 것으로 해석할 수 있다.
- 이는 USGS 지면피복이 농지와 초지, 특히 사바나를 과하게 분류하면서 위치에서도 오차가 컸기 때문인 것으로 해석할 수 있다. 그 결과, 동일 통합 유형의 평균 일치율은 약 33%에 그쳤고, 전체 평균 일치율은 38.59%로 나타났다. 그러나 24개 실제 지면피복 유형에 따른 비교분석에서는 13.
- 59%로 나타났다. 그러나 24개 실제 지면피복 유형에 따른 비교분석에서는 13.8%만이 일치하는 것으로 나타났다.
- Table 3 은 Hansen and Reed (2000)의 연구에서와 같이 식생의 성장 패턴을 기준으로 Forest/Woodland, Grass/Shrubs, Crops, 그리고 Bare-ground의 4개 유형으로 통합하여 USGS와 KLC 지면피복의 일치율을 나타낸 것이다. 농지유형의 일치율이 63.38%로 가장 높게 나타났고, 초지유형의 일치율은 16.19%로 가장 낮게 나타났다. USGS의 농지유형과 KLC의 초지유형의 일치율이 KLC의 농지유형에 대한 일치율보다 큰 66.
- 한반도, 특히 남한에서는 위의 4개 유형이 주를 이루는 것으로 나타났으며 도시, 초지, 상록활엽수림 및 관목수림 등의 총량이 약 5%를 차지하는 것으로 나타났다. 도시의 비율은 환경 지리정보의 식생조사결과에 비해 절반 수준으로 분류되었으며, 혼합림은 약 10% 과하게 분류함으로써 아직 일정수준의 분류오차를 포함하고 있는 것으로 나타났다. 그밖에 농지 및 상록침엽수림 등의 구성 비율은 두 자료에서 유사한 결과를 보였다.
- 특히 USGS에서 사바나로 분류되었던 지역들이 본 분류에서는 대부분 혼합림과 낙엽활엽수림으로 분류되었다. 또한 현장관측자료, Google-earth 자료 및 환경부 자료 등을 이용하여 정성적 및 정량적으로 검증한 결과 본 연구에서 분류한 자료가 합리적임을 확인할 수 있었다.
- 그밖에 농지 및 상록침엽수림 등의 구성 비율은 두 자료에서 유사한 결과를 보였다. 본 연구에서 이용한 검증자료들로 정확한 오차수준을 제시할 수 없으나, Table 1과 2의 분석결과에 나타낸 지면피복 유형별 구성비율 및 일치비율을 통해 분류자료에는 아직 전이 오차 (commission error)와 누락오차 (omission error)가 포함되어 있음을 알 수 있다. 전이오차는 특정 유형으로 분류된 자료 중 해당 유형이 아닌 자료의 비율을 의미하며, 누락오차는 특정 유형의 분류자료 중 다른 유형으로 분류되는 자료의 비율을 의미한다 (성정창, 2000).
- 영역분리 결과 영역분리 전에 비해 식생의 변동폭이 커지고, 여름철에 크게 성장하였다가 겨울철에 최소가 되는 “낙엽 활엽수림”의 계절변동 특성에 조금 더 가까워 졌음을 알 수 있다.
- 9는 통합유형 (4-type)과 실제 분류유형에 따른 USGS와 KLC 지면피복 자료의 일치영역을 공간 분포로 나타낸 것이다. 통합유형을 기준으로 한 비교에서 주로 서울을 비롯한 대도시와 평야지대와 같은 광역의 농경지대 및 USGS에서 혼합림으로 분류한 영역에서 두 자료의 유형이 일치하는 것으로 나타났다. 그러나 동일 지면피복에 대한 비교에서는 대부분의 영역에서 두 자료가 서로 일치하지 않는 것으로 나타났다.
- 832의 구간으로 나타났다. 한반도 식생의 평균 성장률은 약 0.187/월 이고 평균 쇠퇴율은 약 -0.289/월로 서서히 성장하고 급격히 쇠퇴하는 것으로 나타났다. 이것은 한반도에 분포하는 식생들의 성장 시기 및 성장률이 종류에 따라 상이한 반면 낙엽 시기는 식생의 종류에 관계없이 거의 같은 시기에 나타나는 것에 의한 것으로 판단된다.
- 한반도의 지면피복 종류는 10종으로 하였으며 각 지면피복별 점유율은 낙엽활엽수림이 약 46%로 가장 많이 분포하고 혼합림이 15%, 건조농지와 초지가 약 13%, 상록침엽수림과 관개농지가 각각 10%와 8%이며, 그 외는 약 4%이내이다. 반면 남한에서는 상록침엽수림과 혼합림이 각각 30% 및 26%를 점유하는 것으로 나타났고 그 외 낙엽활엽수림, 관개농지 및 밭과 초지가 각각 15%, 12.
후속연구
- 현재 이용 가능한 MODIS 자료의 최고 해상도는 250 m 이다. 향후 연구에서는 대기보정 기법 등을 적용하여 시/공간적으로 보다 해상도가 높은 자료를 작성하고, 검증자료의 확보 방안을 마련해야 할 것이다.
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