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문제 정의
- 대한 시 . 공간적 분석기법의 활용 가능성을 규명하고자 한다.
- 본 연구에서는 ASTER 위성영상 자료룔이용한 지표온도 분포도를 기반으로 청계천이 복원되기 전과 복원 후를 청계천 중심으로 거리에 따른 지표온도의 분포 특성을 알아보고자 GIS 공간분석 중에 하나인 근접성분석을 실시하였다.
제안 방법
- ASTER 2BO3 Product 영상에서 표현되는 지표온도는 Kevin 온도이므로 섭씨온도로 단순 변환하여 청계천 일대의 지표 온도 분포도를 작성하였다 <그림 3>.
- AWS자료 관측소의 대기온도와 지표 온도의 정확한 온도차 측정을 통하여 정밀한대기온도 예측에 적용하고자 현지관측 자료인 AWS자료(AM 11:27)의 대기온도 값과 ASTER 영상(2006. 10.07 AM 11:27 촬영) 자료 지표온도 값의 온도차를 비교 , 분석하였다.
- 근접성 분석에 있어서는 일정한 거리 즉 청계천을 중심으로 양방향으로 100m 씩 구분지어 해당거리 안에 포함되어 있는 지표온도 값을 추출하여 청계천 일대의 거리에 따른 분포특성을 알아보았다. 청계천 복원 전 고가도로를 기준으로 1KM 근접해 있는 지역의 평균온도를 산출해 본 결과 32.
- 본 연구에서는 ASTER TIR 센서에서 취득한 지표온도 분포도를 작성하여 청계천기준으로 청계천일대의 복원 전과 복원 후의 지표온도 값을 비교.분석하고자 한다.
- 아울러 청계천을 기준으로 청계천 복원 전과 복원 후의 거리에 따른 지표 온도 변화분석을 위하여 청계천을 나타내는 선형데이터를 이용하여 반경 1Km까지 100m 간격의 Buffer데이터를 생성하였으며, 이를 기반으로 청계천을 중심으로부터 거리에 따른 평균 지표온도를 추출하였다.
- 아울러 현지 관측자료인 AWS 대기 온도관측 값과 위성영상 자료의 지표온도 값과의 온도차를 추정함으로써 원격탐사 자료 및 GIS 공간분석 기법을 이용한 도시 열 환경의 대한 시 . 공간적 분석기법의 활용 가능성을 규명하고자 한다.
- 영상 전 처리에 있어 ASTER 2B03 Product는 기본적인 방사량과 기하 보정이 수행된 영상이지만 더 정확한 위치보정을 위하여 IMAGINE 8.6을 이용하여 기하 보정을 수행하고(RMS Error : 0.31m), 내삽법에 있어서는 Nearest Neighbor Method* 이용하여 90m*90m로 재배열 (Resampling)하였다.
대상 데이터
- 2004년 4월 17일 획득한 영상 취득범위가 서울시 전체(614.89㎢)를 포함하고 있는 반면 2007년 10월 7일 영상 데이터의 취득 범위가 전체 면적에서 44.7%인 275.04IM로 서울시 전체를 포함하고 있지않는 관계로 취득된 영상 중 청계천을 포함하고 있는 청계천 일대의 영상 데이터만을 활용하였다.
- 2006년 10월 7일 촬영된 ASTER 영상 Full scene 범위에 포함되는 14개 지점의 AWS 관측소 자료를 사용하였다<;그림 4>. 동대문의 AWS 관측지점(24.
- 본 연구에서 서울시의 지표면 온도 추출을 위하여 ASTER 2BO3 Product 영상을이용하였으며 위성영상의 촬영 시기는 2004년 04월 17일(AM 10:30) 촬영된 영상과 2006년 10월 7일(AM 11:27)에 촬영된 영상 2 Scenes 사용하였다.
- 현지 관측자료인 AWS 대기온도 자료와 위성영상 자료에서 추출한 지표온도 자료를 이용한 대기온도와 지표온도 차의 추정을 위하여 서울시 14개 지점의 분당 AWS 관측소 자료(AM 11:27)를 사용하였다.
- 복원 전.후 비교 분석을 위하여 ASTER 2BO3 Product 영상을 사용하였다. ASTER 2BO3 Product 영상은 TIR 데이터 값에 기본적인 대기 보정처리 후의 방사휘도 Product를 기초로 하여 열적외센서애I 입사하는 열 적외 방사량으로부터 지표면 온도를 Digital Numbere 나타내는 영상이다.
이론/모형
- 효율적인 결과 도출 및 해석을 위하여 도출 결과 값의 기본 베이스 앱으로 고해상 위성영상인 Quickbird(2002년)을 이용하였다.
성능/효과
- 4>. 동대문의 AWS 관측지점(24.6℃)과 위성영상 자료(34.6℃), 은평의 AWS 관측지점 (23℃)과 위성영상 자료(33℃)가 10℃의 차이를 보여 가장 큰 온도차를 보였으며 도봉 AWS 관측지점(23.5℃)과 위성영상자료(27.7℃)의 온도차가 4.2℃의 가장 작은 온도차를 나타내고 있었다. 전체적으로 14개 지점의 AWS 관측지점과 위성영상자료의 평균 온도차는 6.
- 본 연구에서는 원격탐사기법과 GIS의 공간분석기법을 활용함으로써 도시환경변화에 따른 도시지표 열 변화의 원인 분석에 보다 체계적이고 효과적으로 접근할 수 있게 되었다.
- 2℃의 가장 작은 온도차를 나타내고 있었다. 전체적으로 14개 지점의 AWS 관측지점과 위성영상자료의 평균 온도차는 6.9℃로 나타났다.
- 알아보았다. 청계천 복원 전 고가도로를 기준으로 1KM 근접해 있는 지역의 평균온도를 산출해 본 결과 32.75℃로 서울시 평균보다 2.82 ℃높은 것으로 나타났으며 청계천 복원 전 고가도로를 기준으로 거리가 멀어 질수록 지표온도가 낮게 나타난 것을 알 수 있었다.
- 청계천 복원전의 평균온도와 거리에 따른 반비례 현상이 청계천 복원 후 청계천을 기준으로 400m까지는 비례적인 현상을 보이다가 500m 지점에서 다시 반비례적인 현상이 나타났다.
- 현지관측자료인 AWS자료(AM 11:27) 의대기온도 값과 ASTER 영상(AM 11:27 촬영) 자료 지표온도 값의 온도차를 비교해본 결과 가장 큰 온도차는 1O℃, 가장 작은 온도차는 4.2℃의 차를 나타내고 있었으며 평균적으로는 6.9℃의 차가 나타났다. 이를 기반으로 위성영상의 지표 온도자료를 이용하여 대기온도 예측에 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
후속연구
- 서울시 지표온도 분포도 분석 결과 청계천 복원 전에 비하여 복원 후의 청계 천일대의 평균지표온도 값이 낮아진 것을 알 수 있었으며 이는 도심지에 하천과 같은 자연환경이 조성됨에 따라 지표 온도가 낮아지는 특성을 대변하는 것으로 향후 도심 온도상승 억제와 같은 도시 국지기후 개선을 위하여 위성영상 자료의 활용이 반드시 필요할 것으로 판단된다.
- 사료된다. 아울러 주기적인 영상획득과 분석을 통한 장기적인 청계천 일대의 지표 열 변화 탐지가 수행되어야 할 것이다.
- 9℃의 차가 나타났다. 이를 기반으로 위성영상의 지표 온도자료를 이용하여 대기온도 예측에 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
- 향후 효율적인 도시 열 환경 분석을 위해서는 현지관측자료 AWS와 위성영상 자료와의 대기 및 지표온도 비교분석에 있어서 GPS를 이용한 향상된 위치 정확도를 기반으로 비교 및 분석이 수행되어야 할 것이며 청계천 복원 전·후의 지표 온도 변화 분석에 있어서도 시기가 비슷한 자료를 바탕으로 분석이 수행되어야 할 것으로 사료된다. 아울러 주기적인 영상획득과 분석을 통한 장기적인 청계천 일대의 지표 열 변화 탐지가 수행되어야 할 것이다.
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