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문제 정의
- 그러나 사업의 진행에 따른 녹지 환경 변화에 대한 지속적인 분석이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 중국의 황사발생 원인지역을 대상으로 녹지화 현황을 파악 및 분석하고, NDVI 값을 산출함으로써 녹지의 환경 변화를 탐지하고자 한다.
제안 방법
- 차깐노르 지역은 현재 단순한 토지피복을 보이고 있으며, 크게 호수와 소금사막, 나지와 일부 식생이 분포하고 있다. 각 시기별 녹지화 현황을 파악 및 분석하기 위해 표 1과 같이 훈련 집단을 4가지 클래스로 구분하고 가장 적합한 영상분류 방법을 선택하기 위하여 분류 방법별 정확도 분석을 실시하였다. 그림 3은 분류방법 결정을 위해 선정한 훈련집단을 나타낸다.
- 본 연구에서는 Landsat 위성영상을 이용하여 중국의 황사발생 원인지역을 대상으로 녹지화 현황을 파악하였으며, 보다 구체적인 녹지화 환경 분석을 위해 NDVI 값을 산출한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
- 식생 분포의 정량적인 확인을 위해 그림 9과 같이 녹지화 사업이 진행된 소금사막 내부의 식생에 대한 면적을 산출하였다. 표 4와 그림 10은 소금사막 내부 녹지 면적의 변화를 나타낸다.
대상 데이터
- 그림 1은 연구대상지인 차깐노르 지역이며, 중국 네이멍구자치구에 해당된다.
- 이에 본 연구에서는 황사발생의 주요 원인지역 중 2008년부터 현재까지 우리나라의 전문시민단체와 기업에서 녹지화 사업을 진행하고 있는 차깐노르 지역을 대상지로 선정하였다. 녹지화 사업에는 물이 부족한 현지 특성을 고려하여 많은 물이 필요하지 않은 자생식물 일종인 나문재(알칼리 토양에서도 자라는 명아주과 식물)를 파종하였다.
- 최근 10년 간 우리나라에 황사발생의 영향을 준 지역들 중 고비사막과 내몽골 고원이 80%로 가장 큰 영향을 주는 지역에 해당된다. 이에 본 연구에서는 황사발생의 주요 원인지역 중 2008년부터 현재까지 우리나라의 전문시민단체와 기업에서 녹지화 사업을 진행하고 있는 차깐노르 지역을 대상지로 선정하였다. 녹지화 사업에는 물이 부족한 현지 특성을 고려하여 많은 물이 필요하지 않은 자생식물 일종인 나문재(알칼리 토양에서도 자라는 명아주과 식물)를 파종하였다.
- 차깐노르 녹지화 사업의 매커니즘 상 나문재의 생장 시기가 7월~10월에 해당되는 것을 고려하여 위성영상은 각각 2009년 7월 2일 Landsat 5 TM, 2011년 8월 9일 Landsat 5 TM, 2013년 8월 30일 Landsat 8 OLI 영상을 사용하였다. 그림 2는 본 연구에서 사용한 세 시기 위성영상의 RGB 조합을 나타낸다.
이론/모형
- 영상분류는 일반적으로 많이 사용되는 최소 거리법(Minimum Distance), 최대우도법 (Maximum Likelihood), SVM(Support Vector Machine)을 사용하였으며, 분류 결과는 표 2와 같이 오차행렬로 작성하고 각 분류 방법별 생산자정확도, 사용자정확도, 전체정확도를 산출하였다.
성능/효과
- NDVI 결과를 바탕으로 구체적인 식생 변화를 확인하기 위해 산출된 NDVI 결과에서 일반 적으로 식생이라고 보는 값인 NDVI 0.2 이상인 지역(Landsat 8 영상의 경우 0.25 이상)을 추출하였다.
- NDVI 분류 결과 2009년의 경우 영상분류 결과와 유사하게 우측 상단과 좌측 하단 지역 에서 식생지수가 높게 나타났으며, 2011년에는 2009년과 비교하였을 때 소금사막 내부까지 녹지화 지역이 대폭 증가한 것을 확인할 수 있었다. 특히, 중앙부 띠모양의 높은 식생지수값을 나타내는 지역은 그림 5(b)에서 소금사막 내부의 식생결과값과 유사한 형태를 띄고 있는 것을 알 수 있었다.
- 둘째, NDVI를 이용하여 소금사막 내부의 녹지 환경을 분석한 결과 2009년에서 2011년 사이에 녹지 면적이 700㎡ 이상 급격히 증가한 반면, 2011년과 2013년 사이에는 800㎡ 이상 급격히 감소한 것으로 나타났다. 이를 통해 2011년 이후 녹지 환경 조성이 어려운 상황임을 알 수 있었다.
- 산출 결과 전체 정확도는 최소거리법의 경우 93.0%, 최대우도법 100.0%, SVM 98.0%로 나타났다. 특히 최소거리법과 SVM의 경우 식생의 생산자 정확도, 호수의 사용자 정확도가 상대적으로 낮게 나타나 본 연구에서는 최대우 도법이 가장 적합한 것으로 판단되었다.
- 산출결과 소금사막 내부에서는 2009년 34,200㎡의 식생이 분포하는 것으로 나타났으며, 2011년에는 799,500㎡으로 증가하였다가 2013년에 185,400㎡로 감소하는 것으로 나타났다.
- 영상분류를 통해 소금사막 주변지역의 녹지 환경 변화를 분석한 결과 소금사막의 면적은 2009년에서 2011년 사이 60.9750㎢, 2011년 에서 2013년 사이 26.0595㎢ 만큼 감소하였으며, 녹지의 면적은 2009년에서 2011년 사이 97.3980㎢ 만큼 증가하였으나, 2011년에서 2013년 사이에는 85.0077㎢ 만큼 감소하였다. 나대지의 면적은 2009년에서 2011년 사이 38.
- 첫째, 영상분류를 통해 소금사막 주변지역의 녹지 환경 변화를 분석한 결과 녹지화 사업으로 2009년에서 2011년 사이에는 소금사막과 나대지가 각각 60.9750㎢, 38.2086㎢ 만큼 대폭 감소하고, 감소한 면적만큼 97.3980㎢가 녹지화 된 것을 알 수 있었다. 그러나 2011년 이후 녹지화 추세가 급격히 감소하게 되어 2013년에는 소금사막과 녹지가 각각 26.
- 0%로 나타났다. 특히 최소거리법과 SVM의 경우 식생의 생산자 정확도, 호수의 사용자 정확도가 상대적으로 낮게 나타나 본 연구에서는 최대우 도법이 가장 적합한 것으로 판단되었다.
후속연구
- 셋째, 영상분류와 NDVI를 이용하여 소금사막 주변 및 내부의 녹지 환경을 분석한 결과 2011년 이후 녹지 비율이 감소하고 있는 것으로 나타나 향후 녹지화 사업 시 위성영상을 이용한다면 보다 효율적인 사업 수행이 가능할 것으로 판단된다.
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