[논문]MODIS 시계열 위성영상을 이용한 한라산과 지리산 구상나무 식생 변동 추세 분석

추민기; 유철희; 임정호; 조동진; 강유진; 오현경; 이종성

doi:10.7780/kjrs.2023.39.3.6

MODIS 시계열 위성영상을 이용한 한라산과 지리산 구상나무 식생 변동 추세 분석
Trend Analysis of Vegetation Changes of Korean Fir (Abies koreana Wilson) in Hallasan and Jirisan Using MODIS Imagery 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.39 no.3, 2023년, pp.325 - 338

추민기 (울산과학기술원 도시환경공학과) , 유철희 (홍콩이공대학교 토지측량지리정보학과) , 임정호 (울산과학기술원 도시환경공학과) , 조동진 (울산과학기술원 도시환경공학과) , 강유진 (울산과학기술원 도시환경공학과) , 오현경 (국립생물자원관 기후환경생물연구과) , 이종성 (국립생물자원관 기후환경생물연구과)

초록
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구상나무는 한반도 아고산대 생태계에 미치는 기후변화 영향 평가에 중요한 환경지표종이다. 하지만 아고산대의 특성상 해발고도 약 1,000 m 이상에 주로 분포한 구상나무를 주기적으로 현장 조사하는 것은 많은 인력을 요구한다. 따라서 본 연구는 주기적인 관측이 가능한 원격탐사 자료를 활용하여 한라산과 지리산을 대상으로 2003년부터 2020년까지의 9월 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 normalized difference vegetation index (NDVI)와 지표면 온도 그리고 Global Precipitation Measurement (GPM)Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM의 강수량 자료를 이용해 구상나무의 식생 변동 및 환경변수와의 연관성을 분석하였다. 2003년과 비교하여 2020년에 구상나무 서식지역의 식생지수 감소를 확인하였으며, 이를 바탕으로 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역을 선별하였다. 이러한 지역들에 대한 장기간 식생지수 시계열 분석 결과, 한라산과 지리산 모두 고사지역에서 식생지수가 감소하는 경향을 보였다(한라산: -0.46, 지리산: -0.43). 또한 Hodrick-Prescott 필터를 통해 추출된 식생지수와 지표면온도 그리고 강수량의 추세변화를 통해 구상나무의 장기간 변동을 분석한 결과, 한라산의 경우 지표면온도가 증가하고 강수량이 감소하는 시기에 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역의 식생지수 차이가 증가하였다. 이는 온도 상승과 강수량 감소가 한라산 구상나무 생육쇠퇴에 영향을 미치는 것으로 해석된다. 반면 지리산은 장기적으로 구상나무 고사지역의 장기적인 식생지수 감소 추세를 보여주었으나, 식생지수 변화 패턴이 지표면온도와 강수량과는 유의미한 상관성을 발견하지 못하였다. 추후 지표면 온도와 강수량 외에 선행연구에서 구상나무 생육쇠퇴와 연관이 있다고 알려진 환경인자(토양수분, 일사량, 강풍 등)에 대한 추가 분석이 필요하다. 본 연구를 통해 위성 자료로 구상나무 생태계의 장기간 모니터링 및 환경 변수들의 상관성 분석에 대한 가능성을 제시하였다. 본 연구를 토대로 위성 기반 모니터링이 구상나무의 생태학적 연구에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 이해를 높이는데 도움이 될 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Korean fir (Abies koreana Wilson) is one of the most important environmental indicator tree species for assessing climate change impacts on coniferous forests in the Korean Peninsula. However, due to the nature of alpine and subalpine regions, it is difficult to conduct regular field surveys of Korean fir, which is mainly distributed in regions with altitudes greater than 1,000 m. Therefore, this study analyzed the vegetation change trend of Korean fir using regularly observed remote sensing data. Specifically, normalized difference vegetation index (NDVI) from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), land surface temperature (LST), and precipitation data from Global Precipitation Measurement (GPM) Integrated Multi-satellitE Retrievalsfor GPM from September 2003 to 2020 for Hallasan and Jirisan were used to analyze vegetation changes and their association with environmental variables. We identified a decrease in NDVI in 2020 compared to 2003 for both sites. Based on the NDVI difference maps, areas for healthy vegetation and high mortality of Korean fir were selected. Long-term NDVI time-series analysis demonstrated that both Hallasan and Jirisan had a decrease in NDVI at the high mortality areas (Hallasan: -0.46, Jirisan: -0.43). Furthermore, when analyzing the long-term fluctuations of Korean fir vegetation through the Hodrick-Prescott filter-applied NDVI, LST, and precipitation, the NDVI difference between the Korean fir healthy vegetation and high mortality sitesincreased with the increasing LST and decreasing precipitation in Hallasan. Thissuggests that the increase in LST and the decrease in precipitation contribute to the decline of Korean fir in Hallasan. In contrast, Jirisan confirmed a long-term trend of declining NDVI in the areas of Korean fir mortality but did not find a significant correlation between the changes in NDVI and environmental variables (LST and precipitation). Further analyses of environmental factors, such as soil moisture, insolation, and wind that have been identified to be related to Korean fir habitats in previous studies should be conducted. This study demonstrated the feasibility of using satellite data for long-term monitoring of Korean fir ecosystems and investigating their changes in conjunction with environmental conditions. Thisstudy provided the potential forsatellite-based monitoring to improve our understanding of the ecology of Korean fir.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. Two study sites of Korean fir (Abies koreana): Jirisan and Hallasan. The Shuttle Radar Topography Mission digital elevation model with a spatial resolution of 90 m was used as the background elevation data (source: https://srtm.csi.cgiar.org). R1 and R2 represent the healthy vegetation and high mortality regions of Korean fir, respectively.
그림 Fig. 2. The overall process flow used in this study.
그림 Fig. 3. NDVI maps in 2003: (a) Hallasan and (b) Jirisan. NDVI maps in 2020: (c) Hallasan and (d) Jirisan. (e) and (f) are NDVI difference maps between 2003 and 2020. R1 (blue box) and R2 (red box) represent the potential long-term habitat and mortality regions of Korean fir (Abies koreana), respectively.
그림 Fig. 4. Google Earth maps of historical and recent Korean fir habitat. (a) and (b) are Google maps of Hallasan in October 2011 and October 2021. (c) and (d) are Google maps of Jirisan in October 2015 and October 2020. The oldest and most recent October month images from Google Earth were selected.
그림 Fig. 5. Long-term NDVI time-series and box plot of R1 and R2 regions in Hallasan. The blue line represents the NDVI values over time, while the red line represents the linear regression analysis of the time-series NDVI. R denotes the temporal trend (correlation coefficient between NDVI and year). Clear≥3 refers to years with at least 3 clear (i.e., cloud free) days in September.
그림 Fig. 6. Long-term NDVI time-series and box plot of R1 and R2 regions in Jirisan. The blue line represents the NDVI values over time, while the red line represents the linear regression analysis of the time-series NDVI. R denotes the temporal trend (correlation coefficient between NDVI and year). Clear≥3 refers to years with at least 3 clear (i.e., cloud free) days in September.
그림 Fig. 7. Time-series analysis of trend data for the selected regions in (a) Hallasan and (b) Jirisan (blue line: NDVI difference between R1 and R2 regions, green line: precipitation, and red line: LST).

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구를 통해 위성 자료로 구상나무 생태계의 장기간 식생지수 모니터링을 하였으며, 나아가 구상나무 생육쇠퇴와 환경 변수 간의 상관성 분석에 대한 가능성을 제시하였다. 그러나 여전히 MODIS 영상의 공간해상도가 낮아 구상나무 외 조릿대와 같은 하부 식생의 영향을 파악하기 어렵다.

제안 방법

HP 필터를 통해 추출된 MODIS NDVI와 LST 그리고 GPM 강수량의 추세변화를 통해 구상나무의 장기간 변동을 분석하였다. 자료분석은 Python 3 환경에서 수행했으며, 시계열 분해과정은 Statsmodels 라이브러리에서 제공하는 코드를 사용하였다.
본 연구는 원격탐사 자료를 활용해 한라산과 지리산국립공원을 대상으로 구상나무 생육 우수 지역(R1)과 구상나무 고사율이 높은 지역(R2) 간의 식생지수, 지표면온도, 강수량을 비교 및 분석하였다. 분석에는 2003년부터 2020년까지의 9월 MODIS 영상기반 식생지수와 지표면온도 그리고 GPM IMERG 강수자료를 활용하였으며, HP 필터를 사용하여 구상나무의 장기간 변동 패턴을 파악하였다.
본격적인 분석을 시작하기에 앞서, 한라산과 지리산에 위치한 구상나무 서식지역의 2003년과 2020년 9월에 대한 MODIS 식생지수 지도를 비교하였다(Fig. 3).

대상 데이터

그러나 다른 지역에서는 식생지수의 큰 변화가 없거나 감소하였는데, 이는 구상나무 외 다른 하부식생의 영향으로 추정된다. 보다 정확한 구상나무의 분포 변화를 확인하고자 Google Earth에서 제공하는 항공사진을 활용하였다(Fig. 4).
본 연구는 2003년부터 2020년까지 장기간 동안 구상나무 서식지역의 식생지수, 지표면 온도 및 강수량 자료를 수집한 후 다음과 같은 세 가지 분석과정으로 구성하였다. 1) MODIS NDVI 산출물을 이용하여 2003년과 2020년의 식생지수 변화를 확인하였고, 이 중에서 식생지수 변화가 적은 지역(R1)과 식생지수가 크게 감소한 지역(R2)을 선별하였다.
본 연구는 우리나라에서 구상나무가 가장 많이 분포한 한라산과 지리산국립공원을 대상으로 진행하였으며, 국립공원공단 및 세계유산본부에서 제공하는 한라산과 지리산의 구상나무 서식지 정보를 이용하여 구상나무 분포 지역을 파악하였다(Fig. 1).
본 연구에서는 2003년부터 2020년까지 두 국립공원의 R1 및 R2 지역에서의 NDVI 변화 패턴을 분석하였다(Fig. 5, 6).
4). 본 연구지역에서 9월 항공사진이 충분하지 않아 가용한 연도의 10월 영상으로 대체하였다. 한라산의 경우, 2011년과 비교하여 2021년에 백록담 북동 방향으로 광범위한 식생의 감소가 확인되었다.
본 연구는 원격탐사 자료를 활용해 한라산과 지리산국립공원을 대상으로 구상나무 생육 우수 지역(R1)과 구상나무 고사율이 높은 지역(R2) 간의 식생지수, 지표면온도, 강수량을 비교 및 분석하였다. 분석에는 2003년부터 2020년까지의 9월 MODIS 영상기반 식생지수와 지표면온도 그리고 GPM IMERG 강수자료를 활용하였으며, HP 필터를 사용하여 구상나무의 장기간 변동 패턴을 파악하였다. 분석결과, 한라산과 지리산 모두 R2에서 식생지수가 감소하는 추세를 나타내었다.
1). 연구기간은 사용한 위성자료들의 가용기간을 고려하여 2003년부터 2020년까지로 설정하였으며, 여름철(6~8월)에 비하여 구름 영향이 상대적으로 적으면서 구상나무의 식생 활력도가 높은 9월에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다.

데이터처리

1) MODIS NDVI 산출물을 이용하여 2003년과 2020년의 식생지수 변화를 확인하였고, 이 중에서 식생지수 변화가 적은 지역(R1)과 식생지수가 크게 감소한 지역(R2)을 선별하였다. 2) 선별된 R1 및 R2 지역의 식생지수의 시계열 변화를 분석하고, 3) Hodrick-Prescott(HP) 필터를 사용하여 식생지수 및 환경변수들의 시계열 추세를 분석하였다. 전체적인 연구 과정은 Fig.
HP 필터를 통해 추출된 MODIS NDVI와 LST 그리고 GPM 강수량의 추세변화를 통해 구상나무의 장기간 변동을 분석하였다. 자료분석은 Python 3 환경에서 수행했으며, 시계열 분해과정은 Statsmodels 라이브러리에서 제공하는 코드를 사용하였다.

성능/효과

64). 구상나무 분포의 변화가 없었다면 R1과 R2가 유사한 NDVI 변동 패턴과 식생지수 차이를 보였어야 하나, R2 영역에서 구상나무 고사와 같은 식생의 변화가 발생하여 두 영역의 식생지수 차이가 증가한 것으로 분석된다. 특히 R2의 식생지수는 2003년과 2020년을 비교했을 때 크게 감소한 것이 확인되었다.
분석에는 2003년부터 2020년까지의 9월 MODIS 영상기반 식생지수와 지표면온도 그리고 GPM IMERG 강수자료를 활용하였으며, HP 필터를 사용하여 구상나무의 장기간 변동 패턴을 파악하였다. 분석결과, 한라산과 지리산 모두 R2에서 식생지수가 감소하는 추세를 나타내었다. 한라산의 경우, 온도 상승과 강수량 감소가 구상나무 생육 쇠퇴와 연관이 있음을 확인하였다.

후속연구

한편, 2014년 이후 R2 지역의 식생지수가 증가하는 것은 최근 구상나무가 다시 생장하는 추세로 해석될 수 있으나 다른 하부식생의 생장이 영향을 주었을 가능성이 있다. 따라서 향후 고해상도 위성자료로 조릿대나 미역줄나무와 같이 구상나무 생장에 방해가 되는 식생의 군집 변화를 같이 파악한다면 지리산 구상나무 쇠퇴원인 분석에 도움이 될 것으로 사료된다.
그러나 여전히 MODIS 영상의 공간해상도가 낮아 구상나무 외 조릿대와 같은 하부 식생의 영향을 파악하기 어렵다. 따라서 향후 고해상도 위성자료를 활용하여 구상나무 고사영역을 모니터링하고, 식생지수 변화 추세를 구상나무 고사에 영향을 미치는 주요 요인들과 분석하는 등 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
또한, MODIS 한 픽셀 내에 에어로졸, 권운 등의 영향이 포함되었을 가능성이 있다. 따라서, 향후 Landsat-8이나 Sentinel-2와 같은 고해상도를 이용한 구상나무 식생 변화를 탐지하는 후속연구가 필요하다.
한라산의 경우, 온도 상승과 강수량 감소가 구상나무 생육 쇠퇴와 연관이 있음을 확인하였다. 반면, 지리산은 뚜렷한 특징이 나타나지 않아 추가적인 환경 자료분석이나 현장조사가 필요하다.
본 연구에서 가장 큰 한계점은 월별 시계열 식생지수 자료를 구축하지 못한 것이다. 특히 아고산대 지역은 전월에 대한 자료를 획득하기에 어려움이 있다.
특히 아고산대 지역은 전월에 대한 자료를 획득하기에 어려움이 있다. 위성 관측 자료는 겨울에는 눈덮임으로, 여름에는 동아시아 여름 몬순과 관련된 지속적인 구름 등에 의해 연속적인 자료 획득이 어렵다는 한계가 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 9월만 골라서 시계열 분석을 하였다.

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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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