[논문]MODIS 위성영상을 이용한 식물계절의 변화와 공간적 분포 특징에 관한 연구

김남신; 이희천; 차진열

doi:10.13087/kosert.2013.16.5.059

[국내논문] MODIS 위성영상을 이용한 식물계절의 변화와 공간적 분포 특징에 관한 연구
A Study on Changes of Phenology and Characteristics of Spatial Distribution Using MODIS Images 원문보기

環境復元綠化 = Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology, v.16 no.5, 2013년, pp.59 - 69

김남신 (국립생태원) , 이희천 (국립공원관리공단) , 차진열 (국립공원관리공단)

Abstract ▼ AI-Helper

Global warming also has effects on the phenology. The limitation of phenology study is an acquisition of phenology data. Satellite images analysis can make up limitation of monitering data. This study is to analyze spatial distribution and characteristics of phenology changes using MODIS images. Research data collected images of 16 day intervals of 11 years from year 2001 to 2010. The data analyzed 228 images of 11 years. It can figure out changes of phenology by analyzing enhanced vegetation index of MODIS image. We made a comparison between changes of phenology and flowering of cherry blossoms. As a results, Startup of season spatially was getting late from southern area to north area. Startup of Phenology was foreshortened 13 days during 11 years, and change ratios of cherry blooming was getting more faster from 0.18 dat to 0.22 day per year during that same period.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구는 MODIS 영상을 이용하여 식물계절 변화와 시공간적 분포를 특징을 분석하고자 하였다. 또한 기상청 벚꽃개화일과 대비 분석하여 영상분석이 식물계절 변화에 적용 가능성을 검토하고자 하였다.
정유란 등(2005)은 1941-1970년, 1971-2000년 사이의 벚꽃개화일 변화 분석을 통해 서울은 1941-1970년에 4월 21일에서 1971-2000년에는 4월17일로 4일 단축되었고, 마산에서는 6일, 진해지역은 7일정도 단축된 것으로 해석하였다. 벚꽃개화일과 관련된 연구들을 종합하면 기온에 근거한 장기간의 개화일 실측 자료를 중심으로 진행되었다.
본 연구는 MODIS 영상을 이용하여 기후변화에 따른 식물계절 변화의 시공간적 특징을 파악하고자 하였다. MODIS 영상은 2000년 2월 18일부터 2010년 12월 17일까지 11년간 228개의 영상자료를 수집하여 자료를 분석하였다.
본 연구는 MODIS 영상을 이용하여 식물계절 변화와 시공간적 분포를 특징을 분석하고자 하였다. 또한 기상청 벚꽃개화일과 대비 분석하여 영상분석이 식물계절 변화에 적용 가능성을 검토하고자 하였다.
최근에 우리나라 뿐만 아니라 지구의 기온은 빠른 변화의 속도를 보이고 있다. 본 연구에서는 최근 10여 년간의 변화를 통해 개화일 변동률을 살펴보기 위해, 2000년부터 11년간 기온상승률과 벚꽃개화일 공간적 변동률을 분석하였다.

제안 방법

이론적으로는 EVI의 변동률이 큰 지역일수록 벚꽃개화 변동률과 높은 상관관계가 나타난다. 따라서 지역별 EVI의 변동률과 벚꽃 개화일의 변동률을 중첩 분석하여 그 특징을 분석하였다.
모디스 영상은 극좌표를 사용하기 때문에 우리나라의 좌표체계인 TM으로 전환과정을 거쳤고 남한지역을 추출한 다음, 10,000 단위 영상화소를 -1∼1을 갖도록 재배열하였다.
식물계절의 지역별 특징은 계절이 시작되는 3, 4월 자료를 이용하여 분석하였고, 11개년도 전체보다는 변화의 폭이 큰 2000년과 2009년을 이용하여 시군별 계절의 시작 특징을 분석 하였다.
식생지수에 의한 11년간 비교에서는 변화보다는 변동의 특성을 보다 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 이를 보완하기 위해 보조 자료 즉, 기온자료, 벚꽃 개화일 자료를 EVI와 연계하여 식물계절 변화를 분석하였다. 2000과 2009년을 비교했을 때, 2000년의 식물계절은 4월 8일에 시작하였고.

대상 데이터

MODIS 16일간 영상자료는 2000년 2월 18일부터 2010년 12월 17일까지 10년간 228개의 영상을 다운받아 분석하였다(Table 1).
본 연구는 MODIS 영상을 이용하여 기후변화에 따른 식물계절 변화의 시공간적 특징을 파악하고자 하였다. MODIS 영상은 2000년 2월 18일부터 2010년 12월 17일까지 11년간 228개의 영상자료를 수집하여 자료를 분석하였다. 식생지수에 의한 11년간 비교에서는 변화보다는 변동의 특성을 보다 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다.
다운받은 모디스 MOD13Q1 자료는 12개 밴드로 구성되어 있으며 이중에서 EVI를 추출하여 기하변형과 영상보정을 거쳐 사용하였다.
연구에 사용된 자료는 MODIS(2000-2010년) 11년간 16일간격의 자료, 식생지수는 EVI, 벚꽃개화일자료를 사용하였다.

성능/효과

3년 단위로 벚꽃개화일과 계절의 시작을 나타냈을 때, 2000, 2002, 2004, 2006, 2008, 2010년 모두에서 계절의 시작되는 계절의 시작인 Leafing과 Greenup 사이에 위치하는 것으로 분석되 었다.
분석 결과, 11년간의 EVI 전체를 그래프로 표현하면 연도별도 일관성있는 변화를 반영하기 보다는 해마다 계절의 시작이 다르게 나타나 변동과 변화의 특징을 잘 반영하는 것으로 나타났다.
분석결과 2000년 3월에는 소백산맥의 남사면과 제주도, 남해안 일부지역, 동해안 영덕일대를 중심으로 EVI 값이 높게 나타나 해당지역 시군이 계절시작이 빠른 것으로 알 수 있다. 2009년에는 제주도와 소백산맥의 서남사면 즉, 전남과 경남지역의 시군지역에서 값이 높게 나왔다.
반면에 동남해안지역은 기온상승률과는 무관한데 해안의 영향에 기인한 벚꽃개화일 빨라진 것이다. 식물의 개화는 일정기간 생육이나 개화가 가능한 온도가 유지되어야 빨라지는데 이 지역은 난류성 해류의 영향을 지속적으로 받고 연간 기온변동 폭이 적은 지역이기 때문에 다른 지역에 비해 벚꽃개화일의 변동률이 높은 것으로 결론을 내릴 수 있다. 그렇지만 3, 4월 EVI 값 분석 결과와 같이 남해안 전역에 걸쳐 일정기간 높은 기온이 유지되기 때문에 벚꽃 개화일은 남해안 지역이 가장 빠르다.
MODIS 영상은 2000년 2월 18일부터 2010년 12월 17일까지 11년간 228개의 영상자료를 수집하여 자료를 분석하였다. 식생지수에 의한 11년간 비교에서는 변화보다는 변동의 특성을 보다 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 이를 보완하기 위해 보조 자료 즉, 기온자료, 벚꽃 개화일 자료를 EVI와 연계하여 식물계절 변화를 분석하였다.
22일로 빨라졌다. 연구 결과는 선행 실측자료를 이용한 연구 결과와는 다소 차이는 있지만, 공간적으로 변화의 폭은 시간에 따라 식물계절과 벚꽃 개화일이 단축되고 있다고 결론을 내릴 수 있다.
이 같은 특징은 벚나무 조사지역의 기온 변화량과 개화일 변화량의 관계를 보면 알 수있는데 기온상승률이 0.02이상인 지역과 개화일 변동량 0.17 이상 지역이 대부분 일치하는 것으로 계산되었다. 다만 동해안의 해류의 영향을 받는 영덕이나, 동해일부 지역은 부합되지 않는 것으로 나타났다.
2009년에는 제주도와 소백산맥의 서남사면 즉, 전남과 경남지역의 시군지역에서 값이 높게 나왔다. 이상을 정리하면 3월에는 소백산 남사면과 지리산의 서남사면 지역에서 계절이 빠르게 시작된 것으로 나타났다.

후속연구

식생지수를 이용한 식물계절 모델링은 전세계 식물계절의 변화와 예측은 물론 지역적 단위에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 예상된다. 또한 일단위 영상정보를 활용하면 접근성에 제약을 받는 산간지역이나 도서지역에서 산림의 변화에 대한 정보를 확보할 수 있어, 변화의 원인 파악과 해결책을 제시할 수 있는 연구 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
특히 식생지수를 활용한 식물계절변화의 일, 월, 년 단위별 자료수집은 관측에 의존하던 식물계절 연구의 지평을 넓히고 있다. 식생지수를 이용한 식물계절 모델링은 전세계 식물계절의 변화와 예측은 물론 지역적 단위에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 예상된다. 또한 일단위 영상정보를 활용하면 접근성에 제약을 받는 산간지역이나 도서지역에서 산림의 변화에 대한 정보를 확보할 수 있어, 변화의 원인 파악과 해결책을 제시할 수 있는 연구 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	식물계절이란?	식물계절은 계절의 변화에 따라 겨울눈, 개화, 신록, 성숙, 단풍, 낙엽이 반복되는 식물 활동의 시작에서 끝의 주기를 말한다. 식물계절은 자연계에서는 1년을 주기로 반복되는 현상이지만, 지구온난화는 이러한 식물계절 주기에 변화를 주고 있다(David 등, 2003; Kim, 2011).
	위성영상이 오래전부터 식생연구의 주요 방법 중에 하나가 되어온 이유는?	식물계절에 연구에 있어 현장조사의 한계를 보완해주는 것이 위성영상을 이용한 방법이다 (Tricart and KiewietdeJonge, 1992; Johnson 등, 2008). 위성영상의 적외선 파장은 식물에 민감 하게 반응하기 때문에 오래전부터 식생연구의 주요 방법 중에 하나가 되어 왔다. 위성영상의 밴드별 파장 분석으로 통해 식생의 건강한 활동정도를 지수화한 것이 식생지수이다.
	현장 조사의 단점은?	어느 지역에 한정하여 일어나고 있는 현상을 조사할 때는 일관되게 조사할 수 있다. 하지만 지역이 광범위해지고 조사환경이 열악한 산악지역은 계절변화에 맞추어 조사를 할 수 없는 단점이 발생한다.

참고문헌 (21)

Beaubien, E. G. 1997. Plantwatch : Tracking the biotic effects of climate change using students and volunteers. Is spring arriving earlier on the prairies?, in Ecological Monitoring and Assessment Network Report on the 3rd National Science Meeting, 66-68, Environment Canada, Saskatoon, January 1997.
Choi, J.？U. Chung and Yun, J. I. 2003. Urban effect correction to improve accuracy of spatially interpolated temperature estimates in Korea, Journal of Applied Meteorology, 42 : 1771-1719.
Chung, U. Jung, J. E. and Yun, J. I. 2005. Geographic shift of cherry flowering date in South Korea between two climatic normal years (1941-1970 and 1971-2000), Symposium by Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, 2 : 216-218. (in Korean)
David, G.？Douglas G. G. and Raymond, C. S. 2003. Climate variability and ecosystem response at Long-term ecological research sites, Oxford University press.
Ganderton, P. and Coker, P. 2005. Environmental Biogeography, Trans-Atlantic.
Hanson, R. B. and Hanson, J. 2000. Sonoran Desert natural events calendar. In A Natural History of the Sonoran Desert, S. J. Phillips and P.W. Comus, (Eds.),Tucson, AZ : Arizona Desert Museum Press.
Huete, A.？Didan, K.？Miura, T.？Rodriguez, E. P.？ Gao, X. and Ferrera, L. G. 2002. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 83 : 195-13.

상세보기
IPCC, 2007. Climate Change 2007 : Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Third Assessment Report of the Integovernmental Panel on Climate Change. Watson, R. T. and the Core Writing Team(eds.). Cambridge University Press, Cambridge.
Jensen, J. R. 2007. Remote Sensing of the Environment : An Earth Resource Perspective, 2nd ed., 355-08, Prentice Hall.
Johnson, J.？Bizikova, L.？Burton, 2008. Integrating Climate Change Actions into Local Development, Stylus Pub Llc.
Jung, J. E.？Kwon, E. Y.？Chung, U. and Yun, J. I. 2005. Predicting Cherry Flowering Date Using a Plant Phenology Model, Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, 7(2), 148-155. (in Korean)
Kim, N. S. 2011. Characteristics of Spatio-temporal Distribution of Phenology Fluctuation By Using Modis Images, Symposium by Korean Geographical Society, 5 : 73-77. (in Korean)
Lee, S. H and Lee, K. M. 2003. The Trend on the Change of the Cherry Blossom Flowering Time due to the Temperature Change, Environmental Impact Assesment, 12(1), 45-54. (in Korean)
Lloyd, D. 1990：A phenological classification of terrestrial vegetation cover using shortwave vegetation index imagery. Int. J. Remote Sens., 11 : 2269-2279.

상세보기
Marshal, J. P.？Krausman, P. R. and bleich, V. C. 2005. Dynamics of mule deer forage in the Sonoran Desert. Journal of Arid Environments, 60 : 593-09.

상세보기
Matsushita, B.？Yang, W.？Chen, J.？Onda, Y. and Qiu, G. 2007. Sensitivity of the enhanced vegetation index (EVI) and normalized difference vegetation index (NDVI) to topographic effects : a case study in high- density cypress forest. Sensors, 7, 2636-651.

상세보기
Moulin, S.？Kergoat, L.？Viovy, N. and Dedieu, G. G. 1997. Global-scale assessment of vegetation phenology using NOAA/AVHRR satellite measurements. J. Climate, 10 : 1154-1170.

상세보기
Tricart, J. and KiewietdeJonge, J. 1992. Ecogeography and rural management, Longman Scientific and Technical.
Van Leewen, W. J. D.？Davison, J. E.？Csasdy, G. M. and Marsh, S. E. 2010. Phenological characterization of desert sky island vegetation communities with remotely sensed and climate time series data. Remote Sensing, 2,388-15.

상세보기
Yun, J. I. 2006. Climate Change Impact on the Flowering Season of Japanese Cherry(Prunus serrulata var spontanea) in Korea during 1941-2100, Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, 8(2), 68-76. (in Korean)
Zhang, X.？Friedl, M. A.？Schaaf, C. B.？Strahler, A. H.？Hodges, J. C. F.？Gao, F.？Reed, B. C. and Huete, A. 2003. Monitoring vegetation phenology using MODIS. Remote Sensing of Environment, 84：471-75.

상세보기

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증