[논문]도시지역의 토지피복유형이 지표면온도에 미치는 영향: 경기도 일산 신도시를 중심으로

김현옥; 염종민

doi:10.7780/kjrs.2012.28.2.203

문제 정의

MODIS LST에 의한 5월 14일과 9월 22일 일산지역 일대의 지표면 온도를 비교하였다. 공간해상도가 1 km 로 낮아서 연구지역 내의 토지이용이나 도시구조에 따른 정확한 지표면온도를 파악할 수는 없기 때문에 일산 신도시 지구를 포함하는 인근 지역에 대하여 대략적인 온도 분포 경향을 보고자 하였다. 비교 결과, 두 시점의 지표면온도는 유사한 공간 패턴을 띤다고 볼 수 있다.
일산지역을 촬영한 2011년 Landsat ETM+ 영상 중 SLC-off(Scan Line Corrector Failure) 문제로 연구대상지역을 한꺼번에 커버하는 영상은 5월 14일 촬영된 것뿐이고, 사용 가능한 RapidEye 영상은 9월 22일 촬영된 것이다. 따라서, 본 연구는 연구대상지의 정확한 지표면온도 산출에 관심을 두는 것이 아니라 상대적으로 높고 낮은 도시 지표면온도의 패턴이 5월과 9월에 유사한 양상을 보인다는 전제 하에 고해상도 RapidEye 영상을 활용하여 분류한 토지피복유형과의 상관관계를 분석하고자 한다. 봄과 가을의 기온이 유사한 우리나라의 기후 특성을 고려할 때 5월과 9월의 도시지표면온도가 유사한 경향일 것이라고 추측되지만, 실제 두 시점의 도시지표면온도 공간패턴이 유사하게 나타나는지를 확인하기 위하여 매일 촬영이 가능한 MODIS 위성의 LST 최종산출물 자료를 비교하였다.
Voogt and Oke(2003)는 도시열섬 연구의 최근 동향을 도시의 공간구조와 열패턴 및 지표면 특성과의 관계 연구, 대기 열섬과 지표면 열섬과의 관계 연구, 도시 지표면에서의 일어나는 열에너지 기작과 도시대기모델의 연계 연구의 세 가지로 분류하였다. 본 연구는 도시지표면온도와 토지피복과의 관계 규명을 중심으로 도시지표면열섬현상을 다루고자 한다.
본 연구에서는 공간해상도와 분광특성이 다른 MODIS, Landsat ETM+와 RapidEye 위성영상을 이용하여 도시열섬현상의 주요 원인이 되는 지표면온도가 토지이용이나 토지피복과 어떻게 관련되는지를 보고자 하였다. MODIS LST 자료를 이용하여 5월과 9월의 일산 신도시 일대 지표면온도 패턴이 전체적으로 유사하다는 것을 확인하였고, Landsat ETM+의 열밴드를 이용하여 지표면온도를 산출하고, RapidEye 영상과 비교함으로써 도시공간구조 및 토지피복특성과의 상관성을 분석하였다.
본 연구에서는 도시지역의 토지피복유형이 지표면온도에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 열밴드를 가지고 있는 Landsat ETM+와 공간해상도가 상대적으로 높은 RapidEye 위성영상을 비교하기로 한다. 그러나 본 연구에서 활용할 수 있는 Landsat ETM+와 RapidEye 위성영상은 촬영시점이 다르다(Table 1).
즉, 도시열섬 연구에 있어서도 도시의 토지피복유형이 지표면온도에 미치는 영향을 고해상도 위성영상을 이용하여 도시공간구조나 토지피복과의 관계를 중심으로 보다 구체적으로 살펴볼 수 있게 되었다. 본 연구에서는 도시지표면 온도와 토지피복과의 관계를 공간해상도가 다른 MODIS(MODerated Resolution Imaging Spectroradiometer), Landsat ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus)과 RapidEye 위성영상을 사용하여 비교 분석해 보고자 한다.
6S 복사전달모델에서는 다양한 대기 특성을 반영할 수 있도록 입력자료를 결정하도록 하고 있는데 본 연구에서는 6S에 내장된 US 중위도 표준대기 모델을 사용하였다. 우리나라에 최적화된 대기모델이 없기도 하지만, 본 연구의 목적이 정확한 지표면 물리값을 산출하는데 있는 것이 아니라 대기효과가 일정부분 제거된 지표면의 공간특성을 보고자 하는데 있기 때문이다. 그리고 에어로졸 효과를 보정하기 위해서는 8가지 에어로졸 모델 중 도시환경의 특성을 반영할 수 있도록 도시모델을 적용하였다.

제안 방법

지표면온도를 계산하는 과정은 크게 네 단계로 이루어진다. (1) 위성의 열밴드 센서에서 관측된 DN(Digital Number) 값을 검정계수를 이용하여 대기 상단에서의 센서복사량(atsensor radiance)으로 변환하고, 산출된 복사량에서 역플랑크 함수를 이용하여 대기상층부의 밝기 온도(topof-atmospheric brightness temperature)를 구한다. 대기 상층부의 밝기 온도에서(2) 대기에 의한 흡수와 재방출을 보정하고, (3) 지표면에서의 방출, (4) 지표면의 거칠기에 대한 보정작업을 통해 지표면온도(LST: Land Surface Temperature)가 최종적으로 구해진다.
기후존과 토양피복 특성과의 관계을 분석하기 위하여 Landsat ETM+과 RapidEye 위성영상으로부터 몇 가지 속성정보를 추출하였다. Landsat ETM+에서 NDVI와 알베도(Albedo)를 계산하고, RapidEye에서 NDVI와 토지피복유형별 면적비율을 산출하였다. 토지피복유형은 건축지역, 도로, 그림자, 나지, 물, 녹지의 여섯 개 카테고리이다.
Landsat ETM+에서 화소 단위로 산출된 지표면온도 영상에 세그멘테이션 기법을 적용하여 기후존(climate zone)을 생성하였다. 기후존과 토양피복 특성과의 관계을 분석하기 위하여 Landsat ETM+과 RapidEye 위성영상으로부터 몇 가지 속성정보를 추출하였다.
본 연구에서는 공간해상도와 분광특성이 다른 MODIS, Landsat ETM+와 RapidEye 위성영상을 이용하여 도시열섬현상의 주요 원인이 되는 지표면온도가 토지이용이나 토지피복과 어떻게 관련되는지를 보고자 하였다. MODIS LST 자료를 이용하여 5월과 9월의 일산 신도시 일대 지표면온도 패턴이 전체적으로 유사하다는 것을 확인하였고, Landsat ETM+의 열밴드를 이용하여 지표면온도를 산출하고, RapidEye 영상과 비교함으로써 도시공간구조 및 토지피복특성과의 상관성을 분석하였다.
MODIS LST에 의한 5월 14일과 9월 22일 일산지역 일대의 지표면 온도를 비교하였다. 공간해상도가 1 km 로 낮아서 연구지역 내의 토지이용이나 도시구조에 따른 정확한 지표면온도를 파악할 수는 없기 때문에 일산 신도시 지구를 포함하는 인근 지역에 대하여 대략적인 온도 분포 경향을 보고자 하였다.
고해상도 RapidEye 다중분광밴드에서 산출된 NDVI와 토지피복유형별 면적비율이 기후존의 평균 지표면온도와 상관관계가 있는지를 분석하였다. 여기서 주의할 점은 지표면온도는 5월의 Landsat ETM+영상에서 산출되었고 RapidEye 영상은 9월에 촬영되었기 때문에 토지피복 특히, 식생의 상태가 다를 수 있다는 것이다.
그리고 Landsat ETM+ 영상을 이용하여 지표면온도를 산출하였다. 이 때 사용된 열밴드는 다른 분광밴드와 다르게 60 m의 공간해상도를 갖는다.
우리나라에 최적화된 대기모델이 없기도 하지만, 본 연구의 목적이 정확한 지표면 물리값을 산출하는데 있는 것이 아니라 대기효과가 일정부분 제거된 지표면의 공간특성을 보고자 하는데 있기 때문이다. 그리고 에어로졸 효과를 보정하기 위해서는 8가지 에어로졸 모델 중 도시환경의 특성을 반영할 수 있도록 도시모델을 적용하였다.
Landsat ETM+에서 화소 단위로 산출된 지표면온도 영상에 세그멘테이션 기법을 적용하여 기후존(climate zone)을 생성하였다. 기후존과 토양피복 특성과의 관계을 분석하기 위하여 Landsat ETM+과 RapidEye 위성영상으로부터 몇 가지 속성정보를 추출하였다. Landsat ETM+에서 NDVI와 알베도(Albedo)를 계산하고, RapidEye에서 NDVI와 토지피복유형별 면적비율을 산출하였다.
Landsat ETM+의 다중분광밴드는 30m 공간해상도로 도시지역의 상세한 토지피복분류가 어렵다. 따라서, 토지피복에 따른 태양복사에너지의 흡수 정도를 대표할 수 있는 알베도와 식생의 피복 정도를 가늠할 수 있는 NDVI를 중심으로 평균 지표면온도와 어떠한 관계가 있는지를 비교하였다. 통계분석 결과, 도시지표면온도와 알베도는 양의 상관관계가 있으며, NDVI와는 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
따라서, 본 연구는 연구대상지의 정확한 지표면온도 산출에 관심을 두는 것이 아니라 상대적으로 높고 낮은 도시 지표면온도의 패턴이 5월과 9월에 유사한 양상을 보인다는 전제 하에 고해상도 RapidEye 영상을 활용하여 분류한 토지피복유형과의 상관관계를 분석하고자 한다. 봄과 가을의 기온이 유사한 우리나라의 기후 특성을 고려할 때 5월과 9월의 도시지표면온도가 유사한 경향일 것이라고 추측되지만, 실제 두 시점의 도시지표면온도 공간패턴이 유사하게 나타나는지를 확인하기 위하여 매일 촬영이 가능한 MODIS 위성의 LST 최종산출물 자료를 비교하였다. 참고로 일산신도시에서 가장 가까운 기상청 서울관측소의 자료에 의하면, Landsat ETM+ 영상이 촬영된 5월 14일의 최저기온은 12.
식생지역은 산림과 농경지, 도시내 공원이나 아파트단지 내 조경식재지 등을 포함한다. 비식생지역에 대해서는 스케일 파라미터와 shape/color, smoothness/compactness의 두 가지 동질성 기준을 사용하는 multi-resolution 세그멘테이션을 수행하였다. 비식생 세그멘트 중 학교운동장이나 건설현장, 휴경상태인 경작지 등 나지는 청색과 적색 파장대의 비(Ratio)에 의해 뚜렷이 구분되는 특징을 보였다.

대상 데이터

본 연구에 사용된 인공위성 영상자료는 MODIS LST(Land Surface Temperature) Level-2 product, Landsat ETM+와 RapidEye 다중분광영상의 세 가지이고, 각각의 특성은 Table 1과 같다.
그러나 본 연구에서 활용할 수 있는 Landsat ETM+와 RapidEye 위성영상은 촬영시점이 다르다(Table 1). 일산지역을 촬영한 2011년 Landsat ETM+ 영상 중 SLC-off(Scan Line Corrector Failure) 문제로 연구대상지역을 한꺼번에 커버하는 영상은 5월 14일 촬영된 것뿐이고, 사용 가능한 RapidEye 영상은 9월 22일 촬영된 것이다. 따라서, 본 연구는 연구대상지의 정확한 지표면온도 산출에 관심을 두는 것이 아니라 상대적으로 높고 낮은 도시 지표면온도의 패턴이 5월과 9월에 유사한 양상을 보인다는 전제 하에 고해상도 RapidEye 영상을 활용하여 분류한 토지피복유형과의 상관관계를 분석하고자 한다.

데이터처리

일산 신도시지구 내에서 생성된 78개의 기후존(Fig. 5(좌))을 단위로 하여 Landsat ETM+과 RapidEye 영상에서 추출된 평균지표면온도와 토지피복 속성 각각에 대한 상관관계를 SPSS(version 10) 통계프로그램을 이용하여 분석하였다(Table 4). 두 영상에서 공통으로 산출된 NDVI의 경우, 5월의 Landsat ETM+에서 산출된 NDVI와 9월의 RapidEye에서 산출된 NDVI 값은 계절이 다르고 공간해상도가 다르다는 점을 감안해야 하지만, 그럼에도 불구하고 대체로 유사한 경향을 보인다.

이론/모형

본 연구에서는 이 두 가지 알고리즘을 지원하도록 Zhang et al.(2006)에 의해 개발된 프로그램을 이용하여 지표면온도를 계산하였다. 지표면온도를 계산하는 과정은 크게 네 단계로 이루어진다.
일반적으로 다중분광 영상의 경우, 가시광 영역의 분광값은 짧은 파장의 특성상 대기의 영향을 많기 때문에 정확한 지면정보를 추출하기 위해서는 대기 관련 시그널을 제거해야 한다. 6S 복사전달모델에서는 다양한 대기 특성을 반영할 수 있도록 입력자료를 결정하도록 하고 있는데 본 연구에서는 6S에 내장된 US 중위도 표준대기 모델을 사용하였다. 우리나라에 최적화된 대기모델이 없기도 하지만, 본 연구의 목적이 정확한 지표면 물리값을 산출하는데 있는 것이 아니라 대기효과가 일정부분 제거된 지표면의 공간특성을 보고자 하는데 있기 때문이다.
예를 들어, 동일한 객체 또는 토지피복유형이라 하더라도 그것을 이루는 여러 화소들 간에 분광편차가 크기 때문에 ‘Salt and Pepper Effect’와 같은 문제가 야기된다. 따라서, 본 연구에서는 토지피복분류를 위하여 eCognition Developer(version 8.0)를 사용한 객체기반의 방법을 적용하였다. 객체기반의 분류에서 가장 기본이 되는 것은 개별 화소들을 유사한 그룹 또는 하나의 동일한 객체로 만들어 주는 과정 즉, 세그먼테이션(Segmentation)인데 eCognition Developer(version 8.
(2006)의 프로그램에서는 두 가지 알고리즘을 모두 지원하며, 지표방출율을 보정하기 위하여 분류(classification) 이미지를 사용하거나 정규식생지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index), 또는 식생과 나지의 비율을 사용하는 세가지 방법을 지원한다. 본 연구에서는 NDVI값을 이용하여 지표방출율을 추정하였으며, Jimenez-Munoz and Sobrino 알고리즘을 적용하였다.
3과 같다. 분류정확도는 층화추출법(stratified random sampling)으로 선택된 100개 기준점에 대하여 RapidEye 원영상과 네이버 지도포털에서 서비스하는 항공사진을 참조하여 판독하였다. 전체분류 정확도는 85%(Kappa 0.
연구에 사용된 위성영상들은 우리나라 표준좌표계(TM GRS80)에 맞춰 정사 보정되었으며, 6S(Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum) 모델을 이용하여 대기보정 하였다(Vermote et al., 1997). 단, MODIS LST 자료는 모든 전처리 과정을 거쳐 만들어진 최종 산출물이기 때문에 따로 보정을 수행하지는 않았다.

성능/효과

RapidEye 원영상을 대기보정한 후 식생과 비식생지역의 분광특성이 보다 뚜렷이 구분되는 특성이 관찰되었다. 레일리 산란과 같은 대기의 영향을 상대적으로 많이 받는 가시광 영역의 분광반사값이 보정됨으로써 적색 파장의 반사도가 감소하였기 때문에 근적외 영역의 분광값과의 차이가 상대적으로 늘어난 데 따른 것으로 보인다.
일산 신도시 지역의 지표면온도는 도시공간구조 또는 토지이용과 밀접한 관계가 있음을 확인할 수 있었다. 건폐율이 높은 저층주거단지보다 건폐율이 낮고 녹지율이 높은 고층아파트단지의 지표면온도가 뚜렷이 낮게나타났으며, 가로수나 아파트 단지내 선형녹지를 따라 수목이 식재된 곳의 지표면온도가 확연히 떨어지는 것도 확인할 수 있었다. 지표면온도를 기준으로 형성된 기후존을 단위로 토지피복유형과의 관계를 분석한 결과, 건축지역 또는 도시화지역의 면적비율이 높아질수록 지표면온도가 증가하는 강한 선형관계를 확인할 수 있었다.
레일리 산란과 같은 대기의 영향을 상대적으로 많이 받는 가시광 영역의 분광반사값이 보정됨으로써 적색 파장의 반사도가 감소하였기 때문에 근적외 영역의 분광값과의 차이가 상대적으로 늘어난 데 따른 것으로 보인다. 결과적으로 대기보정이 수행된 NDVI 경계값을 이용하여 어렵지 않게 식생지역과 비식생지역으로 세그멘테이션 할 수 있었다. 식생지역은 산림과 농경지, 도시내 공원이나 아파트단지 내 조경식재지 등을 포함한다.
본 연구에서는 기존 연구들에서 밝혀진 도시지표면 온도와 NDVI의 상관성을 다시 한번 확인할 수 있었고, 세분류된 토지피복유형과 지표면온도와의 상관관계를 밝힐 수 있었다. 하지만, 지표면온도 산출에 사용된 Landsat ETM+ 영상과 토지피복 분류에 사용된 고해상도 RapidEye 영상의 촬영시점이 달라 정확한 상관관계를 도출하는 데는 다소 한계가 있었다.
비식생지역에 대해서는 스케일 파라미터와 shape/color, smoothness/compactness의 두 가지 동질성 기준을 사용하는 multi-resolution 세그멘테이션을 수행하였다. 비식생 세그멘트 중 학교운동장이나 건설현장, 휴경상태인 경작지 등 나지는 청색과 적색 파장대의 비(Ratio)에 의해 뚜렷이 구분되는 특징을 보였다. 그림자 지역도 전체 분광영역에서 대체로 가장 낮은 반사율을 보이기 때문에 쉽게 분류가 가능했지만 수면과는 쉽게 구별이 되지 않았다.
일산 신도시 지역의 지표면온도는 도시공간구조 또는 토지이용과 밀접한 관계가 있음을 확인할 수 있었다. 건폐율이 높은 저층주거단지보다 건폐율이 낮고 녹지율이 높은 고층아파트단지의 지표면온도가 뚜렷이 낮게나타났으며, 가로수나 아파트 단지내 선형녹지를 따라 수목이 식재된 곳의 지표면온도가 확연히 떨어지는 것도 확인할 수 있었다.
아파트단지의 경우, 고층건물에 의해 상시 그림자가 지는 음지가 생기게 마련이므로 이 또한 지표면온도를 낮추는 원인이라고 할 수 있을 것이다. 즉, 건폐율이 낮고 녹지율이 높은 고층 아파트단지가 건폐율이 높고 녹지율이 낮은 단독주택단지보다 도시지표면온도에 의한 열섬 효과가 적다는 것을 보여준다고 하겠다.
도시화지역에서 건설현장을 제외한 대규모의 나지나 수면이 좀처럼 존재하지 않는 점을 감안한다면 지표면온도에 영향을 미치는 주요 토지피복유형은 크게 가로수나 조경녹지에 의한 식생지역과 식생이 아닌 지역 즉, 불투수토지피복의 두 가지 유형으로 구분할 수 있다. 즉, 도시화지역 면적비율의 증가에 따른 지표면온도의 상승은 식생면적의 증가에 따른 지표면온도의 감소라는 관계가 성립되고, 이러한 특성이 각기후존의 평균 NDVI값에 잘 반영되어 나타나는 것으로 보인다.
건폐율이 높은 저층주거단지보다 건폐율이 낮고 녹지율이 높은 고층아파트단지의 지표면온도가 뚜렷이 낮게나타났으며, 가로수나 아파트 단지내 선형녹지를 따라 수목이 식재된 곳의 지표면온도가 확연히 떨어지는 것도 확인할 수 있었다. 지표면온도를 기준으로 형성된 기후존을 단위로 토지피복유형과의 관계를 분석한 결과, 건축지역 또는 도시화지역의 면적비율이 높아질수록 지표면온도가 증가하는 강한 선형관계를 확인할 수 있었다. 반대로 식생지역의 면적비율은 도시지표면온도와 음의 선형관계를 보였다.
이러한 점을 고려하여, 지표면온도와 RapidEye의 NDVI, 그리고 토지피복유형별 면적비율은 절대적인 수치를 비교하기 보다 상대적인 관계를 보는데 역점을 두었다. 통계분석 결과, 기후존에서 건축지역이 차지하는 비율과 평균지표면온도 사이에 강한 선형관계가 나타났다. 그 다음으로 식생, 수면, 도로, 그림자, 나지의 순이다.
따라서, 토지피복에 따른 태양복사에너지의 흡수 정도를 대표할 수 있는 알베도와 식생의 피복 정도를 가늠할 수 있는 NDVI를 중심으로 평균 지표면온도와 어떠한 관계가 있는지를 비교하였다. 통계분석 결과, 도시지표면온도와 알베도는 양의 상관관계가 있으며, NDVI와는 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 특히, NDVI는 값이 증가할수록 지표면온도가 떨어지는 선형관계가 성립한다(Fig.

후속연구

하지만, 지표면온도 산출에 사용된 Landsat ETM+ 영상과 토지피복 분류에 사용된 고해상도 RapidEye 영상의 촬영시점이 달라 정확한 상관관계를 도출하는 데는 다소 한계가 있었다. 향후 연구로서 일산신도시 지역의 시계열 영상을 확보하여 계절별 기온변화에 따른 NDVI 값의 변화를 연구한다면, 식생면 적이나 녹지량이 도시지표면온도 또는 도시열섬현상에 미치는 영향을 보다 설득력있게 설명할 수 있을 것이다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	도시열섬에서 식생이 중요한 이유는 무엇인가?	도시열섬에서 식생이 중요한 이유는 대기 중의 수분을 증발시키고, 직접적으로 태양열을 흡수하여 기온을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 그늘을 만들어 태양에너지가 지표면을 가열하는 것을 막아주는 등 주변의 미기후를 개선하는 효과가 있기 때문이다(조현길과 野島義照,2000). 한 화소 또는 일정 공간범위 내에서 정규식생지수가 높다는 것은 그 공간범위 내에서 식생이 차지하는 영향력이 크다는 것이며, 상대적으로 비식생지역 즉, 건물이나 도로 등 불투수토지피복으로 인한 영향이 낮아진다는 것이다.
	도시열섬현상을 바라보는 세 가지 관점은 무엇인가?	도시열섬현상은 세 가지 관점에서 바라볼 수 있다. 지표면 열섬(surface urban heat island), 캐노피층 열섬(canopy layer heat island), 경계층 열섬(boundary layer heat island)이 그것이다. 캐노피층 열섬은 지표면으로부터 대략 건물의 평균 높이까지 발생하며, 경계층 열섬은 캐노피층 보다 위에 위치한다.
	Landsat TM이나 Landsat ETM+의 열밴드를 활용한 지표면온도 산출방법 세 가지는 무엇인가?	이 때 사용된 열밴드는 다른 분광밴드와 다르게 60 m의 공간해상도를 갖는다. 지금까지 Landsat TM이나 Landsat ETM+의 열밴드를 활용한 지표면온도 산출방법은 크게 세가지로 구분할 수 있다:1) 복사전달방정식(Radiative transfer equation), 2) Qin et al.(2001)에 의한 mono-window 알고리즘, 3)Jimenez-Munoz and Sobrino 알고리즘(Sobrino et al., 2004).

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