본 연구는 Landsat 영상을 활용하여 북한 주요도시의 토지이용변화에 따른 NDVI와 NDBI를 구하고 이를 차분화한 UI지수를 통한 공간성(LISA)을 분석하였다. 연구결과, 개성과 평양 모두 도시화의 정도는 커졌으나, 공간적 성향은 서로 상반된 것으로 나타났다. 북한의 핵심지역인 평양의 도시화 지수는 1994년부터 개성보다 더 빠른 추세로 진행되고 있었고 기존 도심에서 주변으로 점차 확장되어 도시 전반적으로 시가화 개발이 이뤄지고 있었다. 반면 개성의 경우 NDVI 수치의 변화폭이 많은 점 등으로 미뤄볼 때 기존의 산림과 같은 식생지역을 개발하여 시가지로 확장되는 패턴으로 하나의 지역에서 집중적으로 도시화가 이루어지고 있었다. 본 연구결과 UI와 LISA 분석만으로도 북한의 도시화 정도와 공간적 특성을 파악하는데 필요한 자료의 추출이 가능함과 동시에 향후 북한의 도시변화와 정치적 영향력이 어떠한 형태로 변화되는지 등의 공간성을 파악하는데 유용한 방법론을 제시 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 Landsat 영상을 활용하여 북한 주요도시의 토지이용변화에 따른 NDVI와 NDBI를 구하고 이를 차분화한 UI지수를 통한 공간성(LISA)을 분석하였다. 연구결과, 개성과 평양 모두 도시화의 정도는 커졌으나, 공간적 성향은 서로 상반된 것으로 나타났다. 북한의 핵심지역인 평양의 도시화 지수는 1994년부터 개성보다 더 빠른 추세로 진행되고 있었고 기존 도심에서 주변으로 점차 확장되어 도시 전반적으로 시가화 개발이 이뤄지고 있었다. 반면 개성의 경우 NDVI 수치의 변화폭이 많은 점 등으로 미뤄볼 때 기존의 산림과 같은 식생지역을 개발하여 시가지로 확장되는 패턴으로 하나의 지역에서 집중적으로 도시화가 이루어지고 있었다. 본 연구결과 UI와 LISA 분석만으로도 북한의 도시화 정도와 공간적 특성을 파악하는데 필요한 자료의 추출이 가능함과 동시에 향후 북한의 도시변화와 정치적 영향력이 어떠한 형태로 변화되는지 등의 공간성을 파악하는데 유용한 방법론을 제시 할 수 있을 것으로 판단된다.
This study calculated the NDVI and the NDBI of the land-use change in major cities at North Korea through Landsat imagery, and analyzed the spatiality(LISA) with difference discretization of the UI index. As a result of the research, we could identify that the degree of urbanization has been increas...
This study calculated the NDVI and the NDBI of the land-use change in major cities at North Korea through Landsat imagery, and analyzed the spatiality(LISA) with difference discretization of the UI index. As a result of the research, we could identify that the degree of urbanization has been increased in both Gaesung and Pyeongyang, but showed opposite spatial tendency to each other. The urban index of Pyeongyang, a nucleus district of North Korea, has been progressed quicker than Gaesung since 1994, while the urbanization development was being progressed also in general, as it expanded from the existing downtown area. On the other hand, the urbanization took place intensively at one region in Gaesung by developing the vegetation area that forest transfers into a built-up area, which has been judged from the great dynamic range of NDVI values. In conclusion, it is possible to extract necessary data for understanding the degree of urbanization and spatial characteristics of North Korea through the UI and the LISA analysis that are considered to propose useful methodology in investigating changes in North Korean cities and political levearage.
This study calculated the NDVI and the NDBI of the land-use change in major cities at North Korea through Landsat imagery, and analyzed the spatiality(LISA) with difference discretization of the UI index. As a result of the research, we could identify that the degree of urbanization has been increased in both Gaesung and Pyeongyang, but showed opposite spatial tendency to each other. The urban index of Pyeongyang, a nucleus district of North Korea, has been progressed quicker than Gaesung since 1994, while the urbanization development was being progressed also in general, as it expanded from the existing downtown area. On the other hand, the urbanization took place intensively at one region in Gaesung by developing the vegetation area that forest transfers into a built-up area, which has been judged from the great dynamic range of NDVI values. In conclusion, it is possible to extract necessary data for understanding the degree of urbanization and spatial characteristics of North Korea through the UI and the LISA analysis that are considered to propose useful methodology in investigating changes in North Korean cities and political levearage.
따라서 본 연구에서는 Landsat 위성영상을 활용하여 북한의 주요도시(평양과 개성)의 공간적 특성분석을 통해 정규식생지수(NDVI:Normalized Difference Vegetation Index)와 정규시가화지수(NDBI:Normalized Difference Built-up Index)를 일차적으로 추출하고 이를 근거로 차분화한 도시화 지수(UI:Urban Index)를 도출한 후 LISA(Local Indicator of Spatial Association)분석을 실시하여 해당도시의 도시화 정도를 파악하고 이들 도시화의 변화가 어떠한 공간적 특성을 가지고 어떻게 변화하였는지에 대해 공간적 관점에 기반을 두고 제시하였다.
제안 방법
본 연구는 북한 주요도시인 평양과 개성에 대한 도시화 정도를 파악하고 이들 도시화의 변화가 어떠한 공간적 특성을 가지고 변화하였는지를 분석하는 것이 주 목적이기 때문에 일차적으로 도시화 지수를 추출하여 해당도시의 도시화 정도를 파악하고 이들 도시화에 대한 공간구조 특성분석을 위해 공간연관성과 군집성 평가를 실시하였다. 그래서 먼저 도시화를 측정하기 위해 정규식생지수와 정규시가화지수를 차분화한 도시화 지수를 도출하였다.
본 연구는 북한 주요도시인 평양과 개성에 대한 도시화 정도를 파악하고 이들 도시화의 변화가 어떠한 공간적 특성을 가지고 변화하였는지를 분석하는 것이 주 목적이기 때문에 일차적으로 도시화 지수를 추출하여 해당도시의 도시화 정도를 파악하고 이들 도시화에 대한 공간구조 특성분석을 위해 공간연관성과 군집성 평가를 실시하였다. 그래서 먼저 도시화를 측정하기 위해 정규식생지수와 정규시가화지수를 차분화한 도시화 지수를 도출하였다. 여기서 정규식생지수인 NDVI와 정규시가화지수인 NDBI는 식생의 경우 적색 영역에서 반사도가 낮고 근적외선 영역에서 반사도가 높은 특성을 이용하여 반사도의 차이를 계산하는 것이다.
본 연구에서는 북한의 주요도시인 평양과 개성의 도시화 정도와 공간적 변화를 파악하기 위하여 NDVI와 NDBI를 차분화한 UI지수를 활용한 도시화 정도를 파악하였고 이를 토대로 LISA 분석을 활용하여 도시의 공간적 구조와 변화에 대한 공간적 특성패턴을 파악할 수 있었다.
대상 데이터
본 연구에서는 평양과 개성의 1990~2015년 사이의 Landsat 영상을 활용하였다. 영상은 계절적 영향을 최소화하기 위해 운량이 적은 봄과 가을중에서 봄의 영상으로 선정하였으며, 운량이 전체 영상의 10% 이하이고 매우 적은 부분에 해당하므로 별도의 운량제거 과정은 수행하지 않았다.
본 연구에서는 평양과 개성의 1990~2015년 사이의 Landsat 영상을 활용하였다. 영상은 계절적 영향을 최소화하기 위해 운량이 적은 봄과 가을중에서 봄의 영상으로 선정하였으며, 운량이 전체 영상의 10% 이하이고 매우 적은 부분에 해당하므로 별도의 운량제거 과정은 수행하지 않았다. Table 1은 본 연구에 사용된 위성영상의 정보를 보여주고 있다.
본 연구에 활용된 영상자료는 열적외선 영역과 전정색 밴드를 제외하고 모두 공간해상도가 30m*30m로 동일하다. 영상자료는 우리나라 시간으로 오전 11시경에 촬영된 것이다.
본 연구에 활용된 영상자료는 열적외선 영역과 전정색 밴드를 제외하고 모두 공간해상도가 30m*30m로 동일하다. 영상자료는 우리나라 시간으로 오전 11시경에 촬영된 것이다.
본 연구에서는 가시광선의 적색, 근적외선, 중적외선 영역이 활용되었다. 이에 따라 Landsat TM의 경우 Band 3, Band 4, Band 5가 사용되었고, Landsat OLI/TIRS의 경우 Band 4, Band 5, Band 6이 사용되었다.
이론/모형
(4)의 DN값들을 Eq. (5)의 비검정 반사율로 변환하는 방법으로 Markham and Barker(1986)가 제시한 방법이다(Huang et al., 2000b).
본 연구지역인 개성과 평양의 도시화에 대한 공간분석을 평가하기 위해 공간연관성과 군집성을 평가를 위한 Anselin Local Moran’s I(Local Indicator of Spatial Association) 분석을 수행하였다. LISA 분석은 Anselin의 Moran 산포도 지도와 밀접하게 관련되어 국지적인 공간적 연관성을 네가지의 범주로 표현한다.
이는 해당지역 주변에 유사한 값을 갖는 공간적 군집의 유의성을 판정하여 국지적 군집지역과 이례지역을 추출할 수 있다(Kim and Choi, 2014). 따라서 공간 가중치는 Geoda 1.6을 활용하여 인접성 척도를 적용하였고 토지피복 분류 중 어떠한 항목에 대한 변화가 어떠한 특성을 가지고 어떻게 분석되는지에 대해 비교하였다.
성능/효과
연구결과 개성과 평양 모두 도시화의 정도는 커졌으나, 공간적 성향은 서로 상반된 것으로 나타났다. 북한의 핵심지역인 평양의 도시화 지수는 1994년부터 개성보다 더 빨리 진행되고 있었고 NDVI 수치의 변화가 낮은 점으로 볼 때 기존의 산림이나 식생지역을 개발한 것이 아니라 기존 도심에서 확장되어 도시 전반적으로 시가화 개발이 이뤄지고 있었다.
연구결과 개성과 평양 모두 도시화의 정도는 커졌으나, 공간적 성향은 서로 상반된 것으로 나타났다. 북한의 핵심지역인 평양의 도시화 지수는 1994년부터 개성보다 더 빨리 진행되고 있었고 NDVI 수치의 변화가 낮은 점으로 볼 때 기존의 산림이나 식생지역을 개발한 것이 아니라 기존 도심에서 확장되어 도시 전반적으로 시가화 개발이 이뤄지고 있었다.
반면 개성의 경우 NDVI, NDBI 수치에서 기존 산림지역을 개발하여 시가지로 확장되는 패턴으로 도시의 일부 지역에서 집중적으로 도시화가 이루어지고 있어 평양에 비해 도시화 지수의 변화폭이 크지 않은 것을 확인 할 수 있었다.
공통적인 것은 기존 산림지역을 도시화에 이용한 평양시와 도심에서 주변 도심으로의 확산이 이뤄진 개성시 모두 최근 20년간 상당히 빠른 속도로 도시화가 진행되고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구 결과를 살펴보면 위성영상을 활용한 북한 도시의 도시화 정도와 변화를 파악하는데 UI와 LISA 분석이 도시화의 정도를 파악하는데 있어서 충분한 근거 자료로서 활용 가능하다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과는 향후 대상지역을 확대하여 최근의 북한 도시 변화와 정치적 영향력이 어떠한 형태로 변화되는지 등의 양상을 파악하는데 유용한 방법론을 제시 할 수 있을 것으로 판단된다.
후속연구
본 연구 결과를 살펴보면 위성영상을 활용한 북한 도시의 도시화 정도와 변화를 파악하는데 UI와 LISA 분석이 도시화의 정도를 파악하는데 있어서 충분한 근거 자료로서 활용 가능하다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과는 향후 대상지역을 확대하여 최근의 북한 도시 변화와 정치적 영향력이 어떠한 형태로 변화되는지 등의 양상을 파악하는데 유용한 방법론을 제시 할 수 있을 것으로 판단된다.
그러나 국지적인 지역에서 Landsat 영상만을 이용한 UI지수 추출을 시도하였으므로 보다 신뢰성 있는 정확성 영상 분석결과를 위해서는 실제의 토지이용에 대한 정확성 여부도 함께 고려되어야 할 것이다.
또한 기후변화에 대한 영향을 고려하여 다양한 영상의 시계열적 변화 패턴을 고려하여야 하며 운량이 전체 영상의 10% 이하로써 매우 적은 부분이기는 하나 그에 따른 분석결과에 불확실성이 내포될 수 있으므로 향후 이러한 연구의 한계를 고려하여 다양한 시계열적 패턴 연구가 진행되어야 할 것이다.
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