최근 선진국들은 도시의 열섬현상에 대한 많은 문제점들을 인식하고, 이에 대한 대책을 마련하기 위해 끊임없이 노력하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 도심의 개발사업이 진행됨에 따른 토지의 피복변화량을 추출하고 이 변화량이 도심의 열변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 1985년 4월, 1994년 8월, 2001년 5월, 2009년 5월에 해당하는 4개의 Landsat 위성영상을 이용하여 대전광역시의 토지피복변화에 따른 열변화를 분석하였다. 도심의 지표면 온도를 추출하기 위해 Landsat TM 열적외선 영역센서인 Band 6의 분광밝기정도를 이용하여 표면온도분포를 산출하였으며, 이를 통해 도시화로 인한 열분포의 변화를 탐지하고자 하였다. 그 결과, 도심지의 면적이 최대 23.59% 상승한 반면 산림지역은 최대 27.91% 감소하였고, 도시화로 인해 도심의 지표온도가 주변지보다 높게 나타났으며, 이 경우 산림지역에 비해 약 $2.4^{\circ}C{\sim}5.7^{\circ}C$ 높게 형성되어 있음을 알 수 있었다.
최근 선진국들은 도시의 열섬현상에 대한 많은 문제점들을 인식하고, 이에 대한 대책을 마련하기 위해 끊임없이 노력하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 도심의 개발사업이 진행됨에 따른 토지의 피복변화량을 추출하고 이 변화량이 도심의 열변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 1985년 4월, 1994년 8월, 2001년 5월, 2009년 5월에 해당하는 4개의 Landsat 위성영상을 이용하여 대전광역시의 토지피복변화에 따른 열변화를 분석하였다. 도심의 지표면 온도를 추출하기 위해 Landsat TM 열적외선 영역센서인 Band 6의 분광밝기정도를 이용하여 표면온도분포를 산출하였으며, 이를 통해 도시화로 인한 열분포의 변화를 탐지하고자 하였다. 그 결과, 도심지의 면적이 최대 23.59% 상승한 반면 산림지역은 최대 27.91% 감소하였고, 도시화로 인해 도심의 지표온도가 주변지보다 높게 나타났으며, 이 경우 산림지역에 비해 약 $2.4^{\circ}C{\sim}5.7^{\circ}C$ 높게 형성되어 있음을 알 수 있었다.
Recently, developed countries have continuously been trying to recognize many issues about heat island in urban area and to make up countermeasures for them. This research is designed to extract change of land cover in the area under condition of land development with satellite images and to analyze...
Recently, developed countries have continuously been trying to recognize many issues about heat island in urban area and to make up countermeasures for them. This research is designed to extract change of land cover in the area under condition of land development with satellite images and to analyze its effect on the heat change in there. Heat change upon change of land cover in daejeon was analyzed with the four Landsat satellite images taken in April 1985, August 1994, May 2001, and May 2009. In order to measure the temperature on the surface in the city, the land surface temperature was produced with Landsat TM Band 6. Heat change is to detected with it. As a result, The urban area has been increased up to 23.59 percent. On the other hand, the forest area has been decreased up to 27.91%. Due to the urbanization, the temperature on the surface in urban center was higher than surrounding area. In that case, the temperature of urban center area was higher 2.4 to $5.7^{\circ}C$ compared with the forest area.
Recently, developed countries have continuously been trying to recognize many issues about heat island in urban area and to make up countermeasures for them. This research is designed to extract change of land cover in the area under condition of land development with satellite images and to analyze its effect on the heat change in there. Heat change upon change of land cover in daejeon was analyzed with the four Landsat satellite images taken in April 1985, August 1994, May 2001, and May 2009. In order to measure the temperature on the surface in the city, the land surface temperature was produced with Landsat TM Band 6. Heat change is to detected with it. As a result, The urban area has been increased up to 23.59 percent. On the other hand, the forest area has been decreased up to 27.91%. Due to the urbanization, the temperature on the surface in urban center was higher than surrounding area. In that case, the temperature of urban center area was higher 2.4 to $5.7^{\circ}C$ compared with the forest area.
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문제 정의
본 연구는 Landsat 영상을 이용하여 대전광역시의 도시화에 따른 도심의 열변화 현상을 연구한 것으로 다음의 결론을 얻었다.
본 연구에서는 Landsat 영상을 이용하여 토지 의 피복 변화량을 추출하였고, 이 변화량이 도심의 열변화에 미치는 영향을 분석하였으며, 추후 도심의 열섬현상의 대책을 마련함에 있어서 유용한 기초자료를 제공하고자 하였다.
지표면 온도를 미리 정해진 관계식에 의해 이산화하여 반영하고 있는 것이 다. 본 연구에서는 이 절대방사량을 환원하는 NASA Model에 기반하여 지표면온도를 추출하고자 한다. Landsat TM/ETM+ 분광반사휘도 값을 나타내었고 변환 식은 아래와 같다(엄대용, 2006).
제안 방법
또한 대구광역시의12개 사례지를 대상으로 LandsatTM 영상의 DN값으로부터 추출한 온도값을 토대로 토지이용 형태, 개발밀도, 식생지수별 지표면 온도의 특성을 GIS 공간 분석기법을 활용하여 파악하였으며(도후조 등, 2007), 도시 내 용도지역의 토지피복형태가 열섬 현상에 미치는 영향을 분석하고자 청주시 시가지를 대상으로 기온을 관측하여 이를 토대로 토지피복형태와 기온과의 관련성 등을 요인분석을 통해 해석하기도 하였다(조성모 등, 2009). LandsatETM+ 영상을 이용하여 원자력발전소의 주변 지역에 대한 해수의 온도를 추출하였으며(김기홍 등, 2008), 강릉시를 대상으로 LandsatTM 영상을 이용하여 지표피복분류를 실시하고, 여기서 생성된 분류영상을 가지고 그리드 연산을 통하여 지표변화정보를 추출하였다(최승필 등, 2003).
각 클래스 별 픽셀 수를 계산하고 1픽셀의 면적을 이용하여 클래스별 면적을 산출하였다.
따라서 지표온도추출은 각 영상마다 실시하되 실질적인 온도 비교는 취득시 기 가 비슷한 2001년과 2009년 사이의 지표 온도변화에서 수행하였고, 나머지 영상은 앞에서 분류한 토지피복의 변화에 따른 온도 분포현황만을 분석하였다. 추후 취득시기가 동일한 영상자료에 의해 각시 기별 지표온도를 비교한다면 각 시기별 지표온도의변화룔 좀더 정확한 탐지가 가능할 것으로 판단된디'
규명한 연구가 있었다(박경훈 등, 1999). 또한 대구광역시의12개 사례지를 대상으로 LandsatTM 영상의 DN값으로부터 추출한 온도값을 토대로 토지이용 형태, 개발밀도, 식생지수별 지표면 온도의 특성을 GIS 공간 분석기법을 활용하여 파악하였으며(도후조 등, 2007), 도시 내 용도지역의 토지피복형태가 열섬 현상에 미치는 영향을 분석하고자 청주시 시가지를 대상으로 기온을 관측하여 이를 토대로 토지피복형태와 기온과의 관련성 등을 요인분석을 통해 해석하기도 하였다(조성모 등, 2009). LandsatETM+ 영상을 이용하여 원자력발전소의 주변 지역에 대한 해수의 온도를 추출하였으며(김기홍 등, 2008), 강릉시를 대상으로 LandsatTM 영상을 이용하여 지표피복분류를 실시하고, 여기서 생성된 분류영상을 가지고 그리드 연산을 통하여 지표변화정보를 추출하였다(최승필 등, 2003).
마스킹한 영상을 이용하여 1985년~1994년, 1994년 ~20이년, 2001년~2009년의 시기에서 개발사업이 크게 진행된 3곳을 선정하여 피복의 변화를 분석하였다. 각 클래스 별 픽셀 수를 계산하고 1픽셀의 면적을 이용하여 클래스별 면적을 산출하였다.
본 연구를 위해 제작된 분류영상은 대전광역시를 기본으로 주변지역까지 포함하는 정사각형 모양의 영상이므로 연구대상지만을 마스킹(Masking)하는 작업을 수행하였다. 통계청에서 제공받은 행정경계(시) shp파일을 이용하여 마스크밴드(mask band)를 제작하고 연도별 분류 영상 및 추출영상에 대하여 각각 마스킹을 실시하였다.
본 연구를 위해 제작된 온도추출영상은 대전광역시를 기본으로 주변지역까지 포함하는 정사각형 모양의 영상이므로 앞의 토지 피복분류와 마찬가지로 마스킹하는 작업을 수행하였다. 그림 14~17은 분류 결과로부터 대전광역시를 마스킹한 결과를 나타낸 것이다.
본 연구에서는 분류항목을 산림지역(초지, 농지포함), 시가화건조지역, 수계, 나지 총 4가지로 항목을 설정하였으며 나지를 제외한 항목들은 밝기의 정도에 따라 각각 3개의 클래스로 다시 나누어 트레이닝 셋을 설정하였다. 영상의 분류는 감독분류 방법 중 정확도가 비교적 높고 가장 많이 사용되고 있는 최대우도법 (Maximum likelihood)을 사용하였다.
앞에서 분류한 시기별 토지피복결과와의 비교를 위해 토지 피복에 따른 지표온도 분포를 산출하였다. 산출 결과 일반적으로 시가화건조지역에서 가장 높은 온도를 나타내고 있고 수역이 가장 낮은 온도를 나타내고 있음을 알 수 있다.
통계청에서 제공받은 행정경계(시) shp파일을 이용하여 마스크밴드(mask band)를 제작하고 연도별 분류 영상 및 추출영상에 대하여 각각 마스킹을 실시하였다. 그림 1~4는 분류결과로부터 대전광역시를 마스킹한 결과를 나타낸 것이다.
대상 데이터
본 연구에서는 1985년 4월, 1994년 8월, 2001년 5월, 2009년 5월의 4시기 Landsat 위성영상을 이용하여 토지의 피복분류 및 지표면의 온도를 추출하였으며, 통계청의 행정구역경계(시도' 시군구, 읍면동)를 이용하여 이들 자료를 행정구역 별로 구분하였다. 표 1에 본 연구에 사용된 데이터를 정리하였다.
이론/모형
영상의 분류는 감독분류 방법 중 정확도가 비교적 높고 가장 많이 사용되고 있는 최대우도법 (Maximum likelihood)을 사용하였다. 표 2는 영 상의 분류항목을 나타내고 있다.
성능/효과
1. 시기가 다른 Landsat 영상과 지리정보시스템을 활용하여 급격한 도시화로 인한 토지이용변화 및 열변화를 효율적으로 탐지할 수 있었다.
1985년~1994년에서의 지표온도변화는 해당 표에서 보듯이 둔산 지구의 경우 만년동부근 지표온도가 높게 분포되어있는 것을 확인할 수 있었고, 둔산동 전체에 걸쳐서 온도가 상승한 것으로 나타났다. 신성동의 경우, 갑천 변과 우성이산 아래 토지부근이 고온으로 바뀐 것으로 나타났으며, 또한 대덕벨리 부근도 주변에 비해 온도가 상승한 것을 확인할 수 있었다.
2. Landsat 영상의 분류결과를 이용하여 도시화에 따른 피복변화량을 산출한 결과, 도심지의 경우 최대 23.59% 상승한 반면 신림지역은 최대 27.91% 감소하였음을 파악할 수 있었다.
3. Landsat 영상의 열적외 데이터를 통해 지표 온도를 추출하고 토지피복 변화에 따른 온도 변화를 분석한 결과, 도시화의 진행에 따라 도심지의 지표 온도가 주변지보다 높게 나타났으며, 이 경우 산림지역에 비해 약 2.4℃~5.7℃ 높게 형성되어 있음을 알 수 있었다.
구즉동, 목상동의 경우 1985년 경우보다 대전 3 . 4산업단지 부근에서 고온분포가 뚜렷한 것을 확인할 수 있었다. 이는 앞에서 언급했듯이 도시화에 따른 도시 열섬현상으로서 토지피복변화와 지표온도변화가 서로 밀접한 관계에 있다는 것을 나타내고 있는 것이다.
각 지역별 토지피복변화와 지표온도변화를 분석한 결과 도심화가 진행될수록 지표온도는 상승하는 것으로 나타났다. 아래 도심지의 면적은 시가화건조지역과 나지를 합하여 산출하였고, 그림 19는 각 시기별 도심지 면적 현황을 나타내 며 그림 20은 온도변화량을 보여주고 있다.
산출 결과 일반적으로 시가화건조지역에서 가장 높은 온도를 나타내고 있고 수역이 가장 낮은 온도를 나타내고 있음을 알 수 있다. 또한, 시기화건조지역과 산림지역의 온도 차이가 최소 24CJ에서 최대 5.7P로 나타났다. 다만 나지가시가화건조지역보다 온도가 높게 산출된 영상은 콘크리트의 구조물이 나지로 오분류되면서 나온 결과라 사료된다.
특히 1994년 시가화건조지역으로 분류되었던 만년 동일 대가나 지로 나타났는데, 당시 한밭수목원(1994~2009), 대전문화예술의 전당(1996~2003)의 공사가 진행중이였기때문인 것으로 사료된다. 전체적인 시가화건조지역의면적은 감소하였고, 나지의 면적이 상대적으로 증가한 것으로 나타났다.
평균기온의 경우 2001년을 제외한 2009년까지 점차 상승한 것으로 미루어 볼 때 도시화와 열변화와 밀접한 관련이 있는 것을 알 수 있었다. 또한, 일반적으로 도심지역이 온도가 높고 산림지역 및 수역은 비교적 낮은 온도 분포를 나타내었다.
후속연구
본 연구에서 이용한 영상은 취득시기가 모두 다르기 때문에 직접적인 온도변화량의 비교가 불가능하다. 따라서 지표온도추출은 각 영상마다 실시하되 실질적인 온도 비교는 취득시 기 가 비슷한 2001년과 2009년 사이의 지표 온도변화에서 수행하였고, 나머지 영상은 앞에서 분류한 토지피복의 변화에 따른 온도 분포현황만을 분석하였다.
향후 보다 세분화된 분류와 분석을 통한 자료 구축이 이루어진다면 도시공간의 효율적 관리 및 도시계획 수립을 위한 충분한 기반자료의 제시가 가능할 것으로 판단된다.
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