[논문]NDVI를 이용한 유역규모의 증발산량 분포 추정

신사철; 김만식; 황만하; 맹승진; 고익환

문제 정의

이러한 어려운 점을 극복하기 위하여 새로운 형태의 위성자료에 대한 적용도 필요할 것으로 생각된다. 또한 본 연구에서는 금강 권역에 대한 분석을 실시하였으나, NOAA위성 자료를 이용할 경우 우리나라 전역에 대한 분석도 가능하므로 금후의 연구에서는 우리나라 전역을 대상으로 실제증발산량을 산정할 수 있는 분석을 실시하고자 한다.
본 연구에서는 증발산량과 상관성이 높은 기온과 NDVI를 이용하여 얻어진 실제증발산량 추정식을 개발 하여 금강유역에 적용하였다. 본 방법의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 실제증발산량 추정 방법으로 이용되는 보완관계식의 정확도에 대한 재 검토이다. 또한 광역 증발산량의 추정정확도의 검토를 수행하기 위해서는 토지 피복 항목을 다수 포함한 시험 유역을 대상으로 한 이용 가능한 정도 높은 물수지 관측 정보의 축적이 대단히 중요하다.

제안 방법

NDVI로부터 실제증발산량을 구하기 위해서는 우선 분석에 이용되는 실제증발산량이 있어야 한다. 그러나 실제증발산량을 직접 구한다는 것은 불가능한 일이므로, 본 연구에서는 보완관계식에 의해 실제증발산량 을 산정 하였다. 보완관계 식 은 일반의 기 상관측자료로부터 실제 증발산량을 직접 산정 하는 기 후학적 추정 법 으 로서 제안된 방법이다.
표 1에서 알 수 있는 바와 같이 증발산량은 온도와 NDVI에 높은 상관성 이 있음을 알 수 있다.따라서 증발산량, NDVI 및 온도자료만을 이용하여 1999년 ~ 2001년을 대상으로 각조건별로 증발산량과 NDVI, 온도의 평균값을 이용하여 증발산량-NDVI, 증발산량-온도, NDVI-온도의 상관관계를 분석하였다.
또한 증발산량의 산정을 위하여 식생의 특성이 유사한 지역으로 구분하였다. 이를 위하여 3년에 걸친 NDVI를 적산하여 무감독 분류를 실시함으로서 식생의 등급을 분류하였다.
월 NDVI를 이용하는 이유도 이 같은 NDVI의 값이 잘못 얻어 지는 것을 최소화하기 위해서이다. 본 연구에서는 1999~20이년의 각월 NDVI의 값을 월별로 평균하여 NDVI를 구하고 정규분포를 통해 95.5%의 값을 상한값으로 정하여 NDVI를 보정하였다. 이러한 회귀방정식을 적용하여 1999~20이년도 의 월별 실제증발산량 분포를 구하였으며, 그 결과를 그림 1에 나타내었다.
본 연구에서는 대상지역을 금강권역으로 한정하여 기상자료의 획득에는 문제가 없으며, 기상자료 중 비교적 쉽고 정확한 값을 얻을 수 있는 기온 자료만을 이용함으로써 분석시의 번거로움을 최소화하여, 위성자 료와 기상자료를 결합하는 실제증발산량 산정 방법을 개발하였다.
단순회 귀분석이 사실관계를 희생하는 경우가 많으나, 다중회 귀 분석은 단순회 귀분석 의 이러한 단점을 극복하 고, 현실문제의 해결에 보다 적절성을 갖춘 기법이다. 본 연구에서는 종속변수로 증발산량을, 독립변수로 NDVI, 온도 값을 사용하여 회귀방정식을 구해 NDVI와 온도만으로 증발산량을 구하였다. 분석 결과 2등급의 경우 대부분 도시지역에 상당하는 지역으로 3~11월의 모든 자료를 하나로 분석하는 것이 높은 값을 나타내 었고, 3등급, 4등급, 5등급의 경우 식생의 성수기(3~8월)와 비성수기(9월~11월)로 나누어 분석하는 것이 높은 값을 나타내었다.
본 연구에서는 증발산량과 상관성이 높은 기온과 NDVI를 이용하여 얻어진 실제증발산량 추정식을 개발 하여 금강유역에 적용하였다. 본 방법의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 실제증발산량 추정 방법으로 이용되는 보완관계식의 정확도에 대한 재 검토이다.
상관관계 분석을 통해 상관성이 높게 나타난 증발산량, NDVI 및 온도자료를 이용하여 다중회귀분석을 통하여 증발산량식을 개발하였다. 다중회귀분석은 둘이상의 독립변수가 하나의 종속변수에 미치는 영향을 분 석하거나 종속변수의 값을 예측하기 위하여 독립변수와 종속변수간의 회귀방정식을 구하는 과정을 말한다.
구름의 존재는 NDVI을 낮아지게 하여 정확한 관측을 저해한다. 이러한 구름의 영향을 최소화하기 위하여 복수의 NDVI로부터 각 화소별로 최대치를 선택하여 월대표 NDVI 를 작성하였다.
또한 증발산량의 산정을 위하여 식생의 특성이 유사한 지역으로 구분하였다. 이를 위하여 3년에 걸친 NDVI를 적산하여 무감독 분류를 실시함으로서 식생의 등급을 분류하였다. 등급은 총 5단계 등급으로 분류하였으며, 1등급은 수역, 2등급은 식생이 그다지 존재하지 않는 지역으로 대부분 도시지역에 해당됨을 알 수 있다.
따라서 본 연구에서는 Brutsaert and Stricker 식에 Morton에 의해 적용된 이류항을 고려하여 과소평가의 보정을 수행하였다. 이와 같은 보완 관계식을 이용하여 피복 조건별의 증발산량을 계산하여 NDVI를 이용한 증발산량 산정 시 기준이 되는 증발 산량으로 사용한다.

대상 데이터

본 연구에서는 1999년을 대상으로 적설의 영향으로 인하여 지표면의 정확한 관측이 불가능한 겨울철의 자료를 제외하고 3월부터 11월까지를 분석기간으로 설정하였다. AVHRR 센서는 광학센서 이며 , 대상지역 이 구름으로 덮여 있는 경우 위성의 센서가 읽는 반사치는 바로 그 구름의 반사치가 되어 구름 아래부분의 지 표면의 반사치는 반영되지 못한다.

데이터처리

5%의 값을 상한값으로 정하여 NDVI를 보정하였다. 이러한 회귀방정식을 적용하여 1999~20이년도 의 월별 실제증발산량 분포를 구하였으며, 그 결과를 그림 1에 나타내었다. 그림 2는 회귀방정식에 의한 증 발산량과 보완관계식에 의한 증발산량을 비교한 것이다.

이론/모형

그러나 Ben-Asher(1981)는 유역의 물수지와 Brutsaert and Stricker법에 의한 추정법을 비교한 결과, Brutsaert and Stricker법은 연종량에서는 적용 가능하나 월단 위에서는 겨울철의 증발산량을 과소 평가한다는 연구결과를 보고하였다. 따라서 본 연구에서는 Brutsaert and Stricker 식에 Morton에 의해 적용된 이류항을 고려하여 과소평가의 보정을 수행하였다. 이와 같은 보완 관계식을 이용하여 피복 조건별의 증발산량을 계산하여 NDVI를 이용한 증발산량 산정 시 기준이 되는 증발 산량으로 사용한다.

성능/효과

어느 지점의 NDVI가 그 지점의 식생상태를 잘 표현하고 있다는 것은 일반적으로 입증된 사실이다. 또한 증발산량은 식생상태의 영향을 받으므로 증발산량과 NDVI의 상관관계를 생각할 수 있으며 증발산량과 NDVI는 기상조건에 밀접한 관계를 가지므로 증발산량, NDVI, 기상조건의 상관관계를 생각할 수 있다. 표 1에서 알 수 있는 바와 같이 증발산량은 온도와 NDVI에 높은 상관성 이 있음을 알 수 있다.
본 연구에서는 종속변수로 증발산량을, 독립변수로 NDVI, 온도 값을 사용하여 회귀방정식을 구해 NDVI와 온도만으로 증발산량을 구하였다. 분석 결과 2등급의 경우 대부분 도시지역에 상당하는 지역으로 3~11월의 모든 자료를 하나로 분석하는 것이 높은 값을 나타내 었고, 3등급, 4등급, 5등급의 경우 식생의 성수기(3~8월)와 비성수기(9월~11월)로 나누어 분석하는 것이 높은 값을 나타내었다. 표 2는 이와 같은 중회귀방법에 의해 제시되는 증발산량 산정식을 나타낸 것이다.

후속연구

본 연구에서 사용하고 있는 NOAA/AVHRR자료는 자료의 취득이 쉽고 넓은 지역의 분석 및 시계열적인 자료의 취급이 가능하다는 장점이 있는 반면 우리나라의 촬영시간이 저녁시간과 아침시간이라는 점에서 구 름과 안개의 영향을 많이 받으므로 정확한 데이터를 얻기가 어렵다. 이러한 어려운 점을 극복하기 위하여 새로운 형태의 위성자료에 대한 적용도 필요할 것으로 생각된다.

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