[논문]도시지역에서 토지피복 유형별 지표면 온도 예측 분석

김근한

doi:10.7780/kjrs.2021.37.6.3.6

도시지역에서 토지피복 유형별 지표면 온도 예측 분석
Prediction of Land Surface Temperature by Land Cover Type in Urban Area 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.37 no.6 pt.3, 2021년, pp.1975 - 1984

김근한 (한국환경연구원)

초록
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도시 확장은 도시의 온도를 상승시키고, 이러한 도시의 온도 상승은 사회적, 경제적, 신체적 피해를 초래한다. 이러한 도시열섬을 예방하고 도시의 지표면 온도를 감소시키기 위해서는 도시 공간을 구성하는 지형지물들의 냉각 효과를 계량화하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 서울을 대상으로 토지피복 각각의 객체들과 지표면 온도와의 관계를 파악하고자 토지피복지도 6개 클래스로 분류하여 지표면 온도와 객체들의 면적, 둘레/면적, 정규식생지수와의 상관분석과 다중회귀분석을 수행했다. 분석 결과 정규식생지수는 지표면 온도와 상관성이 높게 나타났다. 그리고 다중회귀분석에서도 지표면 온도 예측에 정규식생지수가 다른 계수보다 높은 영향력을 행사했다. 다만 다중회귀분석 결과 도출된 모델들의 설명력은 낮게 나타났는데, 향후 아리랑 3A의 고해상 중적외선 데이터를 연계 활용하여 지속적인 모니터링을 수행한다면 모델의 설명력을 한층 강화할 수 있을 것이다. 그리고 녹지공간의 식생 활력까지 고려한 토지피복 유형과 도시 공간 내 지표면 온도와의 관계를 기반으로 도시계획에 활용한다면 도시의 지표면 온도를 저감하는데 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Urban expansion results in raising the temperature in the city, which can cause social, economic and physical damage. In order to prevent the urban heat island and reduce the urban land surface temperature, it is important to quantify the cooling effect of the features of the urban space. Therefore, in order to understand the relationship between each object of land cover and the land surface temperature in Seoul, the land cover map was classified into 6 classes. And the correlation and multiple regression analysis between land surface temperature and the area of objects, perimeter/area, and normalized difference vegetation index was analyzed. As a result of the analysis, the normalized difference vegetation index showed a high correlation with the land surface temperature. Also, in multiple regression analysis, the normalized difference vegetation index exerted a higher influence on the land surface temperature prediction than other coefficients. However, the explanatory power of the derived models as a result of multiple regression analysis was low. In the future, if continuous monitoring is performed using high-resolution MIR Image from KOMPSAT-3A, it will be possible to improve the explanatory power of the model. By utilizing the relationship between such various land cover types considering vegetation vitality of green areas with that of land surface temperature within urban spaces for urban planning, it is expected to contribute in reducing the land surface temperature in urban spaces.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Sub-division land cover map of Seoul.
그림 Fig. 2. NDVI extracted using Sentinel-2 (Kim et al., 2021).
그림 Fig. 3. LST extracted Landsat 8 (Kim et al., 2021).
표 Table 1. Surface emissivity according to NDVI
그림 Fig. 4. LST distribution by land cover type within 50 m (Kim et al., 2021).
표 Table 2. Representative sub-classifications of Seoul's land cover map Cover types and extraction points
표 Table 3. Result of correlation analysis
표 Table 4. Model summary of multiple regression results
표 Table 5. Results of multiple regression analysis

AI 본문요약
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문제 정의

즉 일정한 정규식생지수를 나타내는 녹지공간의 증가 에 따라 기대할 수 있는 LST의 감소 효과 등 계량화된 결과물은 계획의 수립 및 정책의 반영에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 세분류 토지피복지도의 각각의 객체들의 LST와 NDVI, 객체들의 면적, 둘레길이/면적의 모양 복잡도를 추출하여 각각의 객체의 LST와 토지피복 객체를 구성하는 인자들과의 상관관계 및 다중회귀 분석을 수행하여 인자들이 LST에 미치는 영향을 계량화하고자 하였다. 분석 결과 도시 공간 내에 LST를 저감하기 위해서는 도시 공간 내 단순한 녹지공간의 확보보다는 공간 객체들의 NDVI를 높이는 것이 LST 저감 측면에서 효과가 가장 좋게 판단되었다.

제안 방법

Fig 4에서 비슷한 토지피복 유형에서 유사한 LST가 나타남에 따라 토지피복지도 클래스 유형을 그룹화했다. 그리고 선행연구에서 고려했던 토지피복 유형별 면적을 포함하여 객체의 면적과 둘레길이를 고려한 모양 복잡도(둘레길이/면적), NDVI를 활용하여 상관분석을 통하여 인자들과 LST와의 관계를 파악하고, 다중회귀 분석을 수행하여 토지피복별 LST를 예측할 수 있는 모델을 구축하고자 했다. 토지피복지도 클래스 그룹은 중분류 토지피복지도의 분류와 같이 단독 주거 시설, 공동 주거 시설, 상업·업무시설, 문화·체육·휴양시설, 도로, 교육·행정시설, 기타 공공시설을 1)시가화 건조지역으로, 경지정리가 안 된 밭과 같은 2)밭, 활엽수림, 침엽 수림, 혼효림과 같은 3)산림, 4)자연초지, 5)기타 초지, 6) 기타 나지로 구분하여 총 6개 그룹으로 구분하여 분석했다.
토지피복지도 클래스 그룹은 중분류 토지피복지도의 분류와 같이 단독 주거 시설, 공동 주거 시설, 상업·업무시설, 문화·체육·휴양시설, 도로, 교육·행정시설, 기타 공공시설을 1)시가화 건조지역으로, 경지정리가 안 된 밭과 같은 2)밭, 활엽수림, 침엽 수림, 혼효림과 같은 3)산림, 4)자연초지, 5)기타 초지, 6) 기타 나지로 구분하여 총 6개 그룹으로 구분하여 분석했다.

성능/효과

도시의 무분별한 확장은 도시 지표면 온도를 높이고, 도시열섬 문제를 유발한다. 이러한 도시 온도의 상승은 사회, 경제적 피해를 초래하게 된다.
시가화 건조지역, 경지정리가 안 된 밭, 산림, 자연 초지, 기타 초지, 기타 나지의 추출 포인트의 LST와 토지피복 객채들의 면적, 객체 등의 모양의 복잡성(둘레 길이/면적), 객체들의 NDVI 값과의 피어슨 상관분석을 수행한 결과는 Table 3과 같다. 분석 결과 각각의 객체들의 면적과 모양의 복잡성과 객체들의 LST와의 상관성은 거의 없었으며, 객체들의 NDVI 값과 음의 상관관계가 나타났다. 특히 콘크리트와 아스팔트와 같이 불투수면이 대부분인 시가화 건조지역에서도 LST는 NDVI와 음의 상관관계가 나타났다.
따라서 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 세분류 토지피복지도의 각각의 객체들의 LST와 NDVI, 객체들의 면적, 둘레길이/면적의 모양 복잡도를 추출하여 각각의 객체의 LST와 토지피복 객체를 구성하는 인자들과의 상관관계 및 다중회귀 분석을 수행하여 인자들이 LST에 미치는 영향을 계량화하고자 하였다. 분석 결과 도시 공간 내에 LST를 저감하기 위해서는 도시 공간 내 단순한 녹지공간의 확보보다는 공간 객체들의 NDVI를 높이는 것이 LST 저감 측면에서 효과가 가장 좋게 판단되었다. 다만 다중회귀분석을 통해 도출된 모델의 설명도가 낮게 나타났는데, 이를 보완하기 위해서는 데이터의 시공간 해상도 증진, 정제 등을 통해 분석의 신뢰도를 향상해야 한다.
상관분석과 다중회귀분석 결과를 살펴보면 도시 공간 내에 LST를 저감하기 위해서는 단순한 녹지공간의 조성을 통한 녹지공간의 면적 증가보다는 녹지공간의 조성을 통해 NDVI를 높여야 할 것으로 판단된다. 즉 상관분석 결과와 다중회귀분석을 통해 도출된 모델에서는 NDVI가 낮은 녹지공간의 면적 증가는 LST 저감에 기여할 수 있는 부분이 작았으며, 작은 면적일지라도 NDVI가 높은 녹지공간의 조성이 LST 저감에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
상관분석과 다중회귀분석 결과를 살펴보면 도시 공간 내에 LST를 저감하기 위해서는 단순한 녹지공간의 조성을 통한 녹지공간의 면적 증가보다는 녹지공간의 조성을 통해 NDVI를 높여야 할 것으로 판단된다. 즉 상관분석 결과와 다중회귀분석을 통해 도출된 모델에서는 NDVI가 낮은 녹지공간의 면적 증가는 LST 저감에 기여할 수 있는 부분이 작았으며, 작은 면적일지라도 NDVI가 높은 녹지공간의 조성이 LST 저감에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

후속연구

분석 결과 도시 공간 내에 LST를 저감하기 위해서는 도시 공간 내 단순한 녹지공간의 확보보다는 공간 객체들의 NDVI를 높이는 것이 LST 저감 측면에서 효과가 가장 좋게 판단되었다. 다만 다중회귀분석을 통해 도출된 모델의 설명도가 낮게 나타났는데, 이를 보완하기 위해서는 데이터의 시공간 해상도 증진, 정제 등을 통해 분석의 신뢰도를 향상해야 한다. 아리랑 3A 위성은 공간 해상도 5.
이는 Landsat 8 영상을 통해 구축한 LST는 30 m급 해상도이며, 세 분류 토지피복지도의 해상도(1 m)와 NDVI의 해상도(10 m)보다 낮아서 발생할 수도 있으며, 또는 Landsat 8 영상과 Sentinel-2 영상의 촬영 일자의 차이로 인해 확보된 영상의 설명력이 떨어지는 문제일 수도 있으리라 판단된다. 도시지역에서의 LST를 저감하기 위한 객관적인 데이터 확보를 위해서는 지속적인 모니터링을 통해 토지이 용의 변화와 특성의 변화에 대해 지속적인 모니터링이 필요하리라 판단된다. 하지만 본 연구에서처럼 외산 위성영상으로는 지속적인 모니터링에 한계가 있으므로 우리나라의 직접 촬영하고 있는 아리랑 영상(아리랑 3호, 아리랑 3A호)을 통해 지속적인 영상 및 관련 자료를 수집하고 LST와 NDVI 등 관련 분석을 수행할 수 있는 시스템 및 체계를 마련함으로써 도시 공간 내 LST를 집중 적으로 모니터링할 수 있으리라 판단되며, 이러한 도시 지역에서의 LST 모니터링을 통한 LST 저감 정책의 시행 및 계획의 수립은 도시 기후 및 도시열섬을 예방하는데 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
따라서 도시공간에서의 온도를 저감할 수 있는 계획과 정책들이 필요하며, 많은 선행연구에서 도시 공간의 토지이용 및 토지피복의 구성과 녹지공간에 따른 LST의 관계에 관한 연구를 수행했다. 따라서 도시 공간 내 환경 및 도시계획에 객관적으로 활용할 수 있는 계량화된 연구 결과가 필요하다. 즉 일정한 정규식생지수를 나타내는 녹지공간의 증가 에 따라 기대할 수 있는 LST의 감소 효과 등 계량화된 결과물은 계획의 수립 및 정책의 반영에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
따라서 향후 연구에서는 아리랑 중적외선 영상을 연계하여 시공간적 해상도를 증진하고, 통합된 분석 체계를 마련할 예정이다. 이를 통해 LST와 도시 공간 내 토지피복 및 토지이용의 변화까지 고려한 포괄적 연구의 수행이 필요하다 판단된다.
또한 동일한 시가화 건조지역이라고 할지라도 옥상 녹화와 벽면녹화 등 건축물에서 NDVI를 높일 수 있는 추가적인 녹지공간을 조성함으로써 LST를 저감할 수 있을 것이다. 예를 들어 옥상녹화 또는 벽면녹화 등으로 인공지물의 NDVI가 0.
아리랑 3A 위성은 공간 해상도 5.5 m의 중적외선(3.3~5.2 μm)을 제공하고 있으며, 2024년에는 보다 고해상의 아리랑 7A를 발사할 예정이다
2 μm)을 제공하고 있으며, 2024년에는 보다 고해상의 아리랑 7A를 발사할 예정이다. 이러한 고해상 중적외선 데이터를 연계 활용하여 지표면 온도 산출한다면, 전술한 분석의 신뢰도 및 모델의 설명도를 한층 강화할 수 있을 것이다.
따라서 향후 연구에서는 아리랑 중적외선 영상을 연계하여 시공간적 해상도를 증진하고, 통합된 분석 체계를 마련할 예정이다. 이를 통해 LST와 도시 공간 내 토지피복 및 토지이용의 변화까지 고려한 포괄적 연구의 수행이 필요하다 판단된다.
따라서 도시 공간 내 환경 및 도시계획에 객관적으로 활용할 수 있는 계량화된 연구 결과가 필요하다. 즉 일정한 정규식생지수를 나타내는 녹지공간의 증가 에 따라 기대할 수 있는 LST의 감소 효과 등 계량화된 결과물은 계획의 수립 및 정책의 반영에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 세분류 토지피복지도의 각각의 객체들의 LST와 NDVI, 객체들의 면적, 둘레길이/면적의 모양 복잡도를 추출하여 각각의 객체의 LST와 토지피복 객체를 구성하는 인자들과의 상관관계 및 다중회귀 분석을 수행하여 인자들이 LST에 미치는 영향을 계량화하고자 하였다.
도시지역에서의 LST를 저감하기 위한 객관적인 데이터 확보를 위해서는 지속적인 모니터링을 통해 토지이 용의 변화와 특성의 변화에 대해 지속적인 모니터링이 필요하리라 판단된다. 하지만 본 연구에서처럼 외산 위성영상으로는 지속적인 모니터링에 한계가 있으므로 우리나라의 직접 촬영하고 있는 아리랑 영상(아리랑 3호, 아리랑 3A호)을 통해 지속적인 영상 및 관련 자료를 수집하고 LST와 NDVI 등 관련 분석을 수행할 수 있는 시스템 및 체계를 마련함으로써 도시 공간 내 LST를 집중 적으로 모니터링할 수 있으리라 판단되며, 이러한 도시 지역에서의 LST 모니터링을 통한 LST 저감 정책의 시행 및 계획의 수립은 도시 기후 및 도시열섬을 예방하는데 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

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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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