[논문]Terra MODIS 위성영상을 이용한 봄 가뭄 연구 - 소양강댐유역을 대상으로 -

신형진; 박민지; 황의호; 채효석; 김성준

doi:10.11108/kagis.2015.18.4.145

Terra MODIS 위성영상을 이용한 봄 가뭄 연구 - 소양강댐유역을 대상으로 -
A Study of Spring Drought Using Terra MODIS Satellite Image - For the Soyanggang Dam Watershed - 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.18 no.4, 2015년, pp.145 - 157

신형진 (한국수자원공사 K-water연구원 수자원연구소) , 박민지 (국립환경과학원 환경물환경연구소) , 황의호 (한국수자원공사 K-water연구원 수자원연구소) , 채효석 (한국수자원공사 K-water연구원 수자원연구소) , 김성준 (건국대학교 사회환경시스템공학과)

초록
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2015년 소양강댐 유역에서 발생한 가뭄에 의해 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 가뭄발생시 시공간적 가뭄상황이 파악 가능한 Terra MODIS 영상을 이용하여 소양강댐 유역의 가뭄분포 특성을 추정하고자 하였다. 2010년 1월 1일에서 2015년 6월 30일까지의 250m 해상도인 MODIS product MOD13 16일 합성 영상을 수집하고 식생지수(NDVI)를 구축하였다. 식생지수를 이용하여 식생상태지수(VCI)와 표준화된 표준정규 식생지수(SVI)를 이용하여 가뭄지역의 추정 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 가뭄지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 가뭄지역 탐지의 가능성을 가짐을 알 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In 2015, drought was at the worst stage of devastation in Soyanggang Dam watershed. The purpose of this study is to trace the drought area around Soyanggang dam watershed by using Terra MODIS image because it has the ability of spatio-temporal dynamics. The MODIS indices, which included the enhanced vegetation index (NDVI), were extracted from MODIS product MOD13 16-day composite datasets with a spatial resolution of 250m from 2010.01.01 to 2015.06.30. We found that application of Vegetation Condition Index (VCI) and Standardized Vegetation Index (SVI) was suitable for monitoring the drought area. The result can be used to acquire the drought data scattered and demonstrate the potential for the use of MODIS data for temporal and spatial detection of drought effects.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 가뭄지수를 이용한 가뭄정도 파악이 아닌 위성영상으로 획득되는 식생정보를 이용하여 간접적으로 가뭄을 평가하는 기법을 적용하고자 한다. 어느 지역의 식생상태는 가뭄에 의해 물공급이 원활하기 이루어지지 못할 경우 일반적으로 식생은 스트레스를 받게되어 식생의 활력도가 저하되는 결과를 초래한다.
본 연구에서는 소양강댐 유역을 대상으로 Terra MODIS 위성영상의 식생지수인 NDVI를 이용하여 Kogan(1995a)이 제안한 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI)와 표준화된 표준정규 식생지수(Standardized Vegetation Index, SVI)을 이용하여 2010년부터 2015년까지의 봄기간 동안의 가뭄 지역을 댐유입량과 강수량을 이용하여 분석하고자 한다.
본 연구에서는 소양강댐 유역을 대상으로 식생지수를 이용한 식생상태지수와 표준정규 식생지수를 이용한 가뭄지역 추출 기법을 기반으로 Terra MODIS 위성영상을 이용하여 소양강댐 유역의 가뭄 위험지역을 구축하고 가뭄피해 지역의 공간적 범위를 분석하고자 하였다.

가설 설정

Kogan(1995a, 1997)은 식생의 영향을 주는 기상요소의 변화를 검출하기 위해 각 화소별로 동일기간의 NDVI의 최대값과 최소값을 이용한 계산식을 제안하였다. VCI는 식생의 변화에 영향을 주는 기상조건으로 제한하였으며 식생의 활력이 최대를 보인다는 것은 최상의 기상조건이 주어졌음을 의미하고 반대로 식생의 양이 최소일 때는 최악의 기상조건에 영향을 받는다고 가정하였다(Shin and Kim, 2003; Shin and An, 2007).
Z_ijk의 표준편차는 1이고, 평균은 0의 값을 가지는 정규분포로 가정한다. 그러므로 Z_ijk의 확률 밀도 하수는 다음 식과 같다.

제안 방법

VCI는 0에서 100사이의 범위를 갖으며 0에 가까울수록 식생활력의 감소를 나타낸다. VCI로부터 가뭄을 판별하기 위한 지표인 35이하를 이용하여 가뭄지역과 비가뭄지역을 구축하였다.
가뭄이 일어난 동일기간 강수량과 그전기간의 누적강수량의 영향을 확인하기 위해 국가수자원관리종합정보시스템(www.wamis.go.kr)의 자료를 이용하여 계절별 및 월별 유역평균강수량을 구축하였다(표 3, 4). 표 3과 같이 2011-2012년 겨울 31.
25)를 이용하여 추출하였다(그림 6 (b)). 각 화소별로 6개년에 걸쳐 봄 가뭄 위험지역으로 판별된 소양강댐 유역의 VCI와 SVI를 이용한 가뭄지역의 면적(%)과 동일기간의 국가수자원관리종합정보시스템(www.wamis.go.kr)의 자료를 이용하여 소양강댐의 저수위, 댐 유입량 및 유역평균강우량을 구축하였다(표 2). VCI를 이용한 가뭄지역이 SVI를 이용한 가뭄지역보다 과대 분석되었다.
구축한 NDVI를 식 (3)에 적용하여 2010년에서 2015년의 VCI를 구축하였다. 각 화소별로 6개년에 걸친 NDVI의 동일기간의 최대값과 최소값을 산정하고 해당기간 동안의 NDVI와 상대적인 비교를 실시하여 NDVI 중에서 기상과 관련된 성분을 추출하였다. 그림 4에 2015년 3월부터 6월까지의 VCI를 나타냈으며 빨간색에 가까울수록 VCI가 낮아지는 것을 의미한다.
구축된 VCI는 Kogan(1995b)이 제시한 가뭄을 판별하기 위한 35이하를 지표로 소양강댐 유역의 가뭄과 비가뭄 지역을 구축하였다(그림6 (a)). SVI를 이용한 가뭄위험 지역은 5개 클래스 중 very poor(0.
본 연구에서는 대상유역에 대하여 2010년 1월 1일부터 2015년 6월 30일까지 EOS Gateway를 통해 수집한 MODIS product MOD13 Vegetation Index 16일 합성영상을 수집한 후 MODIS Reprojection Tool을 이용하여 WGS84 UTM48N 좌표체계로 변환하고 자료를 이용해 밴드 연산을 통하여 NDVI, VCI, SVI을 각각 구축하였다.
첫째, 2015년 대가뭄이 일어난 소양강댐 유역을 대상으로 2010년 1월 1일부터 2015년 6월 30일까지의 Terra MODIS MOD13: Vegetation Index 16일 합성영상을 수집하고 밴드 연산을 통하여 식생지수인 NDVI를 구축하였다.
표준정규분포를 취하는 SVI를 5개 클래스인 very poor(0.0~0.05), poor(0.05~0.25), average (0.25~0.75), good(0.75~0.95), very good(0.95~1.0)로 분할하였다. 그림 5와같이 빨간색은 극심한 가뭄을 나타낸다.

대상 데이터

가뭄 분석을 위한 첫 번째 중요한 단계는 정확한 NDVI를 생성하는 것이다. 본 연구에서는 2010년에서 2015년까지 6개년에 걸친 Terra MODIS 자료를 이용하였으며, 적설의 영향으로 지표면의 정확한 관측이 불가능한 겨울철의 자료는 분석에서 제외하고 봄 가뭄을 분석할 수있는 3월부터 6월까지의 자료를 이용하였다(그림 3).
MODIS Data Product 중 식생지수(MOD13: Vegetation Index)은 250m 공간해상도와 16일 단위의 합성자료로서, MODIS Level-2G(표 1)을 이용하여 NDVI를 제공한다. 본 연구에서는 소양강댐 유역을 대상으로 2010년 1월 1일부터 2015년 6월 30일까지의 구름의 영향을 최소화할 수 있는 MOD13 NDVI 16일 합성 영상을 수집하였다.
본 연구의 대상유역은 2015년 서울, 경기, 강원 등 중부지역에서 장기간 지속된 가뭄으로 큰 피해를 입은 소양강댐 유역은 소양강댐 수위관측소를 유역출구로 유역면적은 2,694.4㎢이며 유역둘레는 383.6㎞, 유역평균 폭은 16.5㎞, 유역평균표고는 650.5m, 유역평균경사는 46.0%로 국내 북동부 산악지역에 위치해있으며 산림면적은 2,478.5㎢로서 유역면적의 92%에 이른다. 그림 1은 소양강댐 유역의 기상관측소, 수위관측소, 강우관측소 및 유역경계를 나타낸다.

이론/모형

둘째, NDVI를 이용하여 가뭄을 평가할 수있는 Kogan(1995a)이 제안한 식생상태지수 (VCI)을 구축하였다. VCI는 0에서 100사이의 범위를 갖으며 0에 가까울수록 식생활력의 감소를 나타낸다.

성능/효과

그림 5와같이 빨간색은 극심한 가뭄을 나타낸다. SVI역시 VCI와 유사한 가뭄발생 지역을 나타내었으며 특히 2015년 3월 6일과 6월 10일은 가뭄 발생 지역이 넓게 분포하는 것으로 나타났다.
VCI를 이용한 가뭄지역이 SVI를 이용한 가뭄지역보다 과대 분석되었다. VCI 지표 35이하는 농업지역의 가뭄판별 지수로 산림유역인 대상유역의 적용시 가뭄지역이 SVI보다 넓게 나타났다. 향후 국내 산림지역에 맞는 VCI의 가뭄 지표연구가 필요할 것으로 사료된다.
kr)의 자료를 이용하여 소양강댐의 저수위, 댐 유입량 및 유역평균강우량을 구축하였다(표 2). VCI를 이용한 가뭄지역이 SVI를 이용한 가뭄지역보다 과대 분석되었다. VCI 지표 35이하는 농업지역의 가뭄판별 지수로 산림유역인 대상유역의 적용시 가뭄지역이 SVI보다 넓게 나타났다.
그림 4에 2015년 3월부터 6월까지의 VCI를 나타냈으며 빨간색에 가까울수록 VCI가 낮아지는 것을 의미한다. VCI를 통하여 기상요소에 의한 식생의 스트레스 여부를 판별할 수 있으며, VCI가 낮을 수록 식생의 스트레스가 심하다는 것을 나타낸다. 따라서 그림 4로부터 2015년 4월 7일과 5월 25일에는 식생의 스트레스가 낮은 것을 확인할 수 있다.
구름의 영향을 받은 영상을 제외하고 가뭄지역 면적, 강수량과 댐유입량을 2010년~2015년까지 그림 7과 같이 구축하여 분석한 결과 가뭄지역은 댐유입량과 상관성이 있는 것으로 나타났고 강수량은 누적강수량의 영향을 받는 것을 확인할 수 있었다. 특히 가뭄지역이 확실한 2011년 3월, 2012년 3월, 5월, 6월, 2014년 5월과 2015년 3월, 5월, 6월 가뭄은 하이라이트 표시하였다(그림 7).
Kogan(1995b)은 가뭄 분석을 위한 농작물과 생산성과의 상관관계를 분석하여 VCI의 범위를 정량화하였다. 그 결과, VCI 값이 50이하인 경우 식생이 스트레스 받는 것으로 파악되었고, 0에서 35사이의 값은 가뭄에의한 농작물의 생산성이 20% 감소하는 것으로 분석하였다. 따라서 VCI로부터 가뭄을 판별하기 위한 지표는 35이하를 추천하고 있다(Shin and Kim, 2003; Park and Kim, 2009).
넷째, 구축된 가뭄지역을 강수량자료와 분석한 결과 2015년 봄가뭄은 2014년 11월(29㎜), 12월(11㎜), 2015년 1월(11㎜), 1월(10㎜), 2월(20㎜), 3월(11㎜의 영향으로 3월에 가뭄면적 38.3% 이며, 2015년 5월(29㎜)와 6월(63㎜)의 강수량은 가뭄면적 49%로 확인할수 있었다. 또한 극심한 가뭄년도인 2012년 3월 가뭄면적 62%를 나타냈다.
셋째, 표준화된 표준정규 식생지수(Standardized Vegetation Index, SVI)는 주 단위의 NDVI 값으로부터 계산된 평균상태를 기준으로 표현되는 식생 상태의 확률 값으로 0.25이하를 기준으로 가뭄지역을 구축하였다.
향후 국내 산림지역에 맞는 VCI의 가뭄 지표연구가 필요할 것으로 사료된다. 저수위와, 댐유입량 및 강우량과 가뭄 위험면적을 비교하였으며 그 중 가장 상관관계가 높은 댐유입량과의 관계를 살펴보면 댐유입량이 약 200㎥/s 이하면 가뭄과 연관성이 있었다. 강수의 경우 동일기간 강수량뿐만이 아니라 그 전 누적강수량의 영향을 받는 것으로 확인되었다.

후속연구

VCI 지표 35이하는 농업지역의 가뭄판별 지수로 산림유역인 대상유역의 적용시 가뭄지역이 SVI보다 넓게 나타났다. 향후 국내 산림지역에 맞는 VCI의 가뭄 지표연구가 필요할 것으로 사료된다. 저수위와, 댐유입량 및 강우량과 가뭄 위험면적을 비교하였으며 그 중 가장 상관관계가 높은 댐유입량과의 관계를 살펴보면 댐유입량이 약 200㎥/s 이하면 가뭄과 연관성이 있었다.
향후 정량적인 가뭄 평가를 위한 위성영상의 가뭄지역 추정 기법의 기본 자료로 유용하게 사용될 것으로 기대되며 가뭄 피해 지역의 신속한 복구를 위한 다양한 의사결정 자료를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	가뭄 평가를 위하여 일반적으로 사용되는 가뭄지수에는 어떤 것들이 있는가?	, 2011). 이러한 연구들은 주로 가뭄 평가를 위하여 일반적으로 사용되는 가뭄지수인 파머가뭄심도지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI), 수문학적 가뭄지수(Surface Water Supply Index, SWSI), 취수원, 농업용 저수지, 댐 등의 공급 또는 가용능력을 고려한 새로운 가뭄지수 WADI (Water Availability Drought Index) 및 표준 강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI) 등을 적용하여 가뭄에 대한 평가를 실시하고 있다.
	인공위성 원격탐사 센서중, MODIS 자료의 장점은 무엇인가?	인공위성 원격탐사 센서중 MODIS 자료는 중위도 지방에서 하루 최대 4회 정도 획득이 가능한 높은 시간주기성과 250, 500, 1000m 의 다양한 공간해상도, 그리고 36개 밴드에 달하는 다중분광자료를 제공하기 때문에 지표와 대기 하층에서 발생하는 전지구적인 자연재해를 연속적으로 감시할 수 있는 장점이 있다. 이때문에 최근 MODIS 위성 자료를 기반으로 지역 또는 지구규모의 다양한 자연재해와 이에 관련된 많은 연구들이 활발히 진행되고 있다.
	식생지수 중, 가장 보편적으로 사용되는 것은 무엇인가?	, 2010). 식생상황을 위성자료로부터 파악하기 위한 가장 보편적인 지표로서 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 식물의 잎이 가시영역대와 근적외 영역대에서의 반사율의 차이로서 식물의 활력도를 나타내며(Rouse et al., 1974), 다음과 같은 식으로 정의될 수 있다.

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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].

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