[논문]Landsat 영상을 이용한 식생의 변화 탐지- 대전광역시를 중심으로 -

박준규

Landsat 영상을 이용한 식생의 변화 탐지- 대전광역시를 중심으로 -
Change Detection of Vegetation Using Landsat Image - Focused on Daejeon City - 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.28 no.2, 2010년, pp.239 - 246

박준규 (충남대학교 건설방재연구소)

초록
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위성영상을 이용하면 단시간에 매우 광범위한 지역의 데이터를 획득할 수 있으며, 여러 시간대의 영상으로부터 지형, 토지, 자연생태계, 도시화 등의 변화에 대한 자료를 확보할 수 있다. 본 연구에서는 시기가 다른 4개의 Landsat 위성영상을 이용하여 대전광역시의 식생에 대한 시계열적 변화를 탐지하였다. 또한 식생의 활력도를 파악하기 위하여 NDVI를 사용하였으며, 영상분류 결과와 NDVI로부터 연구대상지 식생의 시계열적 변화를 효과적으로 탐지할 수 있었다. 이는 도시의 효율적 관리 및 계획 수립과 관련된 의사결정에 활용될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Satellite image has capability of getting a broad data rapidly. It is possible that acquisition of change information about topography, land, ecosystem and urbanization etc. from multi-temporal satellite Images. In this study, the time-series change of vegetation has detected using four period Landsat Imageries. Also, NDVI was used to recognize the vitality of vegetation. Time series change of vegetation about study area was able to detect effectively by the results of classification and NDVI. It is expected that this study should be utilized as the decision making related to the effective management and plan establishment.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 도시의 식생변화 탐지를 위해 대전광역시를 연구대상지로 선정하고 1985년, 1994년, 2000년, 2003년의 Landsat 영상을 이용하여 도시 및 식생의 변화를 탐지하고자 하였다. 그림 2는 연구대상지의 위성 영상을 나타내고 있다.
본 연구에서는 연구대상지의 식생 변화를 탐지하기 위해 구축된 위성영상에 대한 영상분류를 수행하였다. 이를 위해 식생, 수계, 기타(도로 및 인공구조물 등)의 분류 항목을 설정하고 트레이닝 셋을 구성하였으며, 위성영상의 감독분류 방법 중 정확도가 비교적 양호한 방법 인 최대우도법 (Maximum likelihood)을 적용하여 분류를 수행하였다.
이에 본 연구에서는 시기가 다른 4개의 Landsat 위성영상의 분류 결과와 NDVI를 이용하여 대전광역시의 식생에 대한 시계열적 변화를 탐지하고자 하였다.

제안 방법

도시의 발전방향 추정 및 이로 인해 발생되는 도시문제들을 예측 . 검토하기 위해 충주시 전역을 대상으로 도로 주변의 토지 피복형태에 대한 분포 양상을 시계열로 비교 . 분석하여 변화량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 농촌지역과 도시지역의 변화현상을 비교하였다 정윤재, 2007).
Corrected) 영상을 기준영상으로 Image to Image방법에 의해 기하보정을 수행하였다. 기준영상에서 지상 기준점을 선정한 후 고차다항식 방법을 이용하여 나머지 위성영상들에 대한 기하보정을 실시하였으며, Bilinear 방법에 의해 영상의 재배열 작업을 완성하였다. 그림 4는 기준영상을 사용하여 기하보정을 수행하고 있는 과정을 나타내고 있다.
난온대 기후대의 대표적인 상록활엽수림이 분포하고 있는완도 본섬지역의 인공위성 영상자료 분석을 통해 산림유형을 분류하고, 그 분류기법들을 비교하였으며, 11년간의 식생 변화를 분석하였다(배준희, 2003). 도시화에 따라 훼손가능한 시 외곽 산림지역의 훼손정도를 파악하기 위해 위성영상과 GIS를 이용하여 충주시의 도심지역을 시계열로 분석하고 도시변화량과 식생의 변화량을 식생지수를 이용하여 추출하였다(강창범, 2005).
대전광역시 영상에 대하여 각 클래스 별 픽셀 수와 한픽셀의 면적을 이용하여 각 클래스별 면적을 산출하였다. 표 4 ~ 표 7은 1985년, 1994년, 2000년, 2003년의 영상에 대한 분류 결과를 이용하여 면적과 비율을 산출한 것이며, 그림 8은 각 시기에 따른 분류 결과를 그래프로 표현한 것이다.
대전광역시의 식생변화 탐지를 위하여 1985년, 1994 년, 2000년, 2003년의 4시기 영상에 대한 영상분류를 수행하고, 연구대상지의 행정경계를 기준으로 마스킹 (masking)작업을 실시하였다. 행정경계 추출에 이용된 마스크 밴드는 축척 1:25,000 수치 지도이 며 , 그림 7은 분류 결과로부터 대전광역시 지역만을 마스킹한 영상들이다.
변화탐지에 관련된 연구로는 Landsat 영상을 이용하여 서해안 지역의 지형 변화를 분석한 연구가 있었으며(강준묵 등, 2004), ASTER영상과 Landsat영상의 다중분광밴드를 사용하여 감독분류방법에 근거한 토지피복변화를 탐지하였다(박진성, 2006). 도시의 발전방향 추정 및 이로 인해 발생되는 도시문제들을 예측 . 검토하기 위해 충주시 전역을 대상으로 도로 주변의 토지 피복형태에 대한 분포 양상을 시계열로 비교 .
난온대 기후대의 대표적인 상록활엽수림이 분포하고 있는완도 본섬지역의 인공위성 영상자료 분석을 통해 산림유형을 분류하고, 그 분류기법들을 비교하였으며, 11년간의 식생 변화를 분석하였다(배준희, 2003). 도시화에 따라 훼손가능한 시 외곽 산림지역의 훼손정도를 파악하기 위해 위성영상과 GIS를 이용하여 충주시의 도심지역을 시계열로 분석하고 도시변화량과 식생의 변화량을 식생지수를 이용하여 추출하였다(강창범, 2005). 지역 단위의 기후변화 영향평가를 위한 기초작업으로 남서해안 지역의 식생분포를 분석하였으며, 특히 기온자료와 위성영상 자료를 이용하여 기후변화와 관련된 최근의 임상별 면적 변화를 분석하였다(장동호 등, 2007).
본 연구에서는 2003년 4월 촬영된 Landsat LlT(Level 1 Terrain Corrected) 영상을 기준영상으로 Image to Image방법에 의해 기하보정을 수행하였다. 기준영상에서 지상 기준점을 선정한 후 고차다항식 방법을 이용하여 나머지 위성영상들에 대한 기하보정을 실시하였으며, Bilinear 방법에 의해 영상의 재배열 작업을 완성하였다.
검토하기 위해 충주시 전역을 대상으로 도로 주변의 토지 피복형태에 대한 분포 양상을 시계열로 비교 . 분석하여 변화량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 농촌지역과 도시지역의 변화현상을 비교하였다 정윤재, 2007).
도시화에 따라 훼손가능한 시 외곽 산림지역의 훼손정도를 파악하기 위해 위성영상과 GIS를 이용하여 충주시의 도심지역을 시계열로 분석하고 도시변화량과 식생의 변화량을 식생지수를 이용하여 추출하였다(강창범, 2005). 지역 단위의 기후변화 영향평가를 위한 기초작업으로 남서해안 지역의 식생분포를 분석하였으며, 특히 기온자료와 위성영상 자료를 이용하여 기후변화와 관련된 최근의 임상별 면적 변화를 분석하였다(장동호 등, 2007).

대상 데이터

Landsat 위성영상은 1984년부터 일반에 공개되었으며 광범위한 지역의 과거에서 현재에 이르는 변화탐지를 모니터링하기 위한 방법으로 많은 분야에서 활발하게 이용되고 있다. 본 연구에서는 도시 및 식생의 변화 탐지를 위해 1985년에서 2003년까지 같은 시기의 영상을 취득하였다. 표 1은 본 연구에 사용된 Landsat 위성 영상을 나타내며, 그림 3은 각 시기별 Landsat 영상이다.

이론/모형

수행하였다. 이를 위해 식생, 수계, 기타(도로 및 인공구조물 등)의 분류 항목을 설정하고 트레이닝 셋을 구성하였으며, 위성영상의 감독분류 방법 중 정확도가 비교적 양호한 방법 인 최대우도법 (Maximum likelihood)을 적용하여 분류를 수행하였다. 표 3은 영상의 분류 항목이며 그림 6에 각 시기별 Landsat 영상의 분류 결과를 나타내었다.

성능/효과

1985년에서 2003년까지 도심의 확장에 따라 도시 외곽 방향으로 식생지수가 낮아지는 것을 확인할 수 있었으며, 부분적으로 식생지수가 회복되는 경우는 인위적인 식재 및 초지 개발에 의한 결과로 판단된다. 또한 영상분류 결과에서 식생의 감소가 나타났던 지역은 식생지수도 감소하는 것으로 나타났다.
둘째, 시기별 영상분류 결과에 의한 변화 탐지 결과, 약 18년 동안 감소된 식생의 면적 62.17km2는 기타지역의 면적 증가량 63.82krf와 매우 유사한 결과를 보이고 있으며, 이는 도심 확장의 과정에서 식생지역이 개발되어 토지 이용의 변화가 발생한 결과로 판단된다.
1985년에서 2003년까지 도심의 확장에 따라 도시 외곽 방향으로 식생지수가 낮아지는 것을 확인할 수 있었으며, 부분적으로 식생지수가 회복되는 경우는 인위적인 식재 및 초지 개발에 의한 결과로 판단된다. 또한 영상분류 결과에서 식생의 감소가 나타났던 지역은 식생지수도 감소하는 것으로 나타났다. 그림 16 ~ 그림 19는 식생지수가감소된 지역의 변화 상태를 보여주고 있다.
셋째, 도심 확장에 따라 도시의 외곽 방향으로 식생지수가 낮아지는 것을 확인할 수 있었으며, 부분적으로 식생지수가 회복되는 경우는 인위적인 식재 및 초지 개발에 의한 결과로 판단된다.
식생지수 산출 결과, 도시 중심의 시가지와 수계지역은 붉은색의 낮은 식생지수를 나타내고 있으며, 주변 산림지역은 파란색의 높은 식생지수가 나타났다. 1985년에서 2003년까지 도심의 확장에 따라 도시 외곽 방향으로 식생지수가 낮아지는 것을 확인할 수 있었으며, 부분적으로 식생지수가 회복되는 경우는 인위적인 식재 및 초지 개발에 의한 결과로 판단된다.
영상분류 결과, 설정된 항목에 대해 비교적 양호한 성과들을 얻을 수 있었고, 기타 항목으로 분류된 성과들은도로 및 인공구조물, 나대지 및 경작지 등의 특성을 포함하고 있으며, 특히 이들의 경우 영상분류가 잘 수행되었음을 알 수 있었다.
첫째, 여러 시기의 Landsat 위성영상에 대한 감독분류및 NDVI 분석을 통해 연구대상지의 식생 변화를 효과적으로 탐지할 수 있었다.

후속연구

향후 고해상도 위성영상 자료를 이용한 추가적인 자료 구축이 이루어진다면, 도시 공간의 효율적 관리 및개발 계획 수립 분야에 크게 활용될 것으로 기대된다.

참고문헌 (14)

강준묵, 윤희천, 강영미 (2004), Landsat 영상을 이용한 서해안 지형 변화 추이 분석, 한국측량학회 학술발표회 논문집, 한국측량학회, pp.275-279.
강창범 (2005), RS와 GIS를 이용한 소도시 식생변화 분석, 석사학위논문, 충주대학교.
남종희 (2009), 위성영상을 이용한 도심지 식생의 시계열 분석, 석사학위논문, 충남대학교
곽미숙 (2005), 위성영상과 GIS를 이용한 광주광역시 토지이용 변화에 관한 연구, 석사학위논문, 전남대학교.
박진성 (2006), ASTER 위성영상을 이용한 지형정보 추출 및 토지이용 변화검출, 석사학위논문, 금오공과대학교.
배준희 (2003), 인공위성 영상을 이용한 난온대 지역의 식생분류기법 연구, 석사학위논문, 호남대학교.
윤희천, 이성순 (2004), 변화탐지를 위한 인공위성영상자료의 정밀보정에 관한 연구, 한국측량학회지, 한국측량학회, 제 22권 제1 호, pp.81-90.

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이성순, 윤희천, 강준묵 (2004), 영상자료를 이용한 지형.지물 변화탐지에 관한 연구, 한국측량학회 학술발표회 논문집, 한국측량학회, pp.165-168.
이승희 (2003), 인공위성 영상자료를 이용한 식생분류 정확도 검증, 석사학위논문, 서울시립대학교.
장동호, 권원태 (2007), 위성영상을 이용한 남서해안지역의 기온변화에 따른 식생 분석, 한국지형학회지, 한국지형학회, 제 14권, 제1호, pp. 67-75.

상세보기
정윤재 (2007), 위성영상을 이용한 도로주변의 토지이용분석, 석사학위논문, 충북대학교.
최범식 (2004), Landsat 영상자료를 이용한 수도권 토지이용현황 분석, 석사학위논문, 경기대학교.
Jo, M. H. (1995), Land use evaluation and suitability analysis for paddycropping of Nam Khane Watershed, Laos, using remotely sensed data and Geographic Information System, Journal of Korean Society of Remote Sensing, No. 11, Vol. 1, pp. 1-17.
Stringer, W. J. , Groves, J. E., and Olmsted, C. (1998), Lundsat determined geographic change, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, No. 54, Vol. 3, pp. 347- 351.

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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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