[논문]Landsat 위성의 센서 차이에 의한 정규식생분포지수 비교

곽재환; 방건준; 이진덕

Landsat 위성의 센서 차이에 의한 정규식생분포지수 비교
Comparison of Normalization Difference Vegetation Index due to difference in Landsat satellite sensor 원문보기

곽재환 (금오공과대학교 토목공학과) , 방건준 (금오공과대학교 토목환경공학부) , 이진덕 (금오공과대학교 토목환경공학부)

지구온난화에 따른 이상기후현상을 해결하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화유무와 특성파악이 중요하다. 특히, 인공위성의 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 파악하고 변화유무를 판단하는 지표로서 많이 사용되고 있다. 하지만, 최근 발사된 Landsat 8 OLI의 경우 정규식생분포지수에 영향을 주는 근적외선 밴드의 파장대역이 기존의 TM/ETM+ 위성의 근적외선 밴드의 파장대역보다 감소하였다. 또한 이러한 파장대역 변화에 의한 정규식생분포지수의 차이에 대해서 공식적으로 연구한 사례가 없다. 그러므로 본 연구는 Landsat 8 OLI 위성영상과 Landsat 7 ETM+ 위성영상을 식생이 활발한 여름철(9월)과 그렇지 않은 겨울철(1월)의 영상을 각각 취득하여, 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목으로 분류하여 각각의 정규식생분포지수를 비교해보고 상관관계분석을 시도하였다.

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문제 정의

본 연구는 Landsat 8 OLI위성의 근적외선 밴드의 파장 대역 감소에 의한 NDVI 값 변화정도를 알기 위해 Landsat 7 ETM+위성영상의 NDVI 값을 직접 비교해보았다. 감독분류를 통하여 분류한 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목을 식생이 활발한 여름철과 그렇지 않은 겨울철의 NDVI 값을 추출하여 비교하고 상관관계를 분석한 결과 여름철의 9월의 경우 OLI 영상의 NDVI 수치가 ETM+ 영상의 NDVI 수치보다 높은 것을 보였으며, 겨울철에는 그 반대로 OLI 영상의 NDVI 수치가 낮은 것으로 나타났다.

제안 방법

Landsat 7 ETM+과 OLI 위성의 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용하여 각각의 NDVI를 추출하였다.
또한, 항목별 비교를 위해 감독분류를 실시해주었다. 감독분류 중 최대우도법을 사용하여 식생지역, 도심지역, 도로, 농경지역, 나지의 5가지 항목으로 분류하고 잘못 분류된 항목의 직접 수정하여 재분류 해주었다. 재분류한 이미지에서 각 항목에 해당하는 지역을 30픽셀 이상의 샘플로 따로 마스킹하여 추출하였다.
감독분류를 이용해서 추출했던 각 항목별 샘플을 NDVI를 추출한 영상에 적용하여 새롭게 샘플을 추출하였다. 추출한 샘플들을 계절별, 항목별로 비교하고 두 영상간 NDVI 값의 상관관계를 알아보기 해 상관관계분석도 실시하였다.
또한, 항목별 비교를 위해 감독분류를 실시해주었다. 감독분류 중 최대우도법을 사용하여 식생지역, 도심지역, 도로, 농경지역, 나지의 5가지 항목으로 분류하고 잘못 분류된 항목의 직접 수정하여 재분류 해주었다.
감독분류 중 최대우도법을 사용하여 식생지역, 도심지역, 도로, 농경지역, 나지의 5가지 항목으로 분류하고 잘못 분류된 항목의 직접 수정하여 재분류 해주었다. 재분류한 이미지에서 각 항목에 해당하는 지역을 30픽셀 이상의 샘플로 따로 마스킹하여 추출하였다.

대상 데이터

여름철과 겨울철로 나누어서 미국 USGS의 Earthexplorer를 통하여 최대한 두 위성간의 시간적 차이가 없는 영상을 선정 그 중에서 구름이 가장 적은 영상을 선정하여 Landsat 7 ETM+의 경우 2013년 9월 17일 2014년 1월 16일, Landsat 8 OLI의 경우 2013년 9월 18 일, 2014년 1월 15일 영상을 각각 취득하였다. 취득한 영상은 ENVI 소프트웨어를 이용하여 Radiometric calibration과 Dark Object Subtract 대기보정 모델을 적용하여 대기보정을 실시해주었다.
연구대상지역인 대한민국 경상북도 중서부에 있는 구미시는 동남쪽에는 칠곡군, 서쪽에는 김천시, 북쪽에는 상주시, 동북쪽으로는 군위권과 의성군과 맞닿아 있다.

데이터처리

감독분류를 이용해서 추출했던 각 항목별 샘플을 NDVI를 추출한 영상에 적용하여 새롭게 샘플을 추출하였다. 추출한 샘플들을 계절별, 항목별로 비교하고 두 영상간 NDVI 값의 상관관계를 알아보기 해 상관관계분석도 실시하였다.

이론/모형

여름철과 겨울철로 나누어서 미국 USGS의 Earthexplorer를 통하여 최대한 두 위성간의 시간적 차이가 없는 영상을 선정 그 중에서 구름이 가장 적은 영상을 선정하여 Landsat 7 ETM+의 경우 2013년 9월 17일 2014년 1월 16일, Landsat 8 OLI의 경우 2013년 9월 18 일, 2014년 1월 15일 영상을 각각 취득하였다. 취득한 영상은 ENVI 소프트웨어를 이용하여 Radiometric calibration과 Dark Object Subtract 대기보정 모델을 적용하여 대기보정을 실시해주었다.

성능/효과

본 연구는 Landsat 8 OLI위성의 근적외선 밴드의 파장 대역 감소에 의한 NDVI 값 변화정도를 알기 위해 Landsat 7 ETM+위성영상의 NDVI 값을 직접 비교해보았다. 감독분류를 통하여 분류한 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목을 식생이 활발한 여름철과 그렇지 않은 겨울철의 NDVI 값을 추출하여 비교하고 상관관계를 분석한 결과 여름철의 9월의 경우 OLI 영상의 NDVI 수치가 ETM+ 영상의 NDVI 수치보다 높은 것을 보였으며, 겨울철에는 그 반대로 OLI 영상의 NDVI 수치가 낮은 것으로 나타났다. 또한, 영상의 상관관계분석결과 대부분의 상관계수가 0.
063로 나타났다. 도심지역도 식생지역과 비슷하게 OLI 센서의 영상이 NDVI 수치가 더 높은 것으로 나타났다. 또한 두 영상의 NDVI 수치의 상관관계를 알아보기 위해 상관분석결과 상관계수가 최고 0.
524를 나타내고 있다. 두 영상간의 최대값의 차이는 약 14%의 차이를 보이고 있으며, 식생이 활발한 여름인데도 불구하고 ETM+의 경우 최대값이 0.724 정도로만 나타났다. 하지만, 식생이 활발하지 않은 1월의 OLI 영상의 최대값은 0.
도심지역도 식생지역과 비슷하게 OLI 센서의 영상이 NDVI 수치가 더 높은 것으로 나타났다. 또한 두 영상의 NDVI 수치의 상관관계를 알아보기 위해 상관분석결과 상관계수가 최고 0.966, 최소 0.536으로 상관관계가 매우 있음을 보여주고 있다.
감독분류를 통하여 분류한 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목을 식생이 활발한 여름철과 그렇지 않은 겨울철의 NDVI 값을 추출하여 비교하고 상관관계를 분석한 결과 여름철의 9월의 경우 OLI 영상의 NDVI 수치가 ETM+ 영상의 NDVI 수치보다 높은 것을 보였으며, 겨울철에는 그 반대로 OLI 영상의 NDVI 수치가 낮은 것으로 나타났다. 또한, 영상의 상관관계분석결과 대부분의 상관계수가 0.5 이상으로 나타남으로써 상관관계가 있음을 알 수 있었다.

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