빙상이나 빙하, 빙붕에서 푸른색의 얼음이 지표에 노출되어 있는 지역을 청빙지대라 한다. 이는 빙하 표면에 쌓인 눈이 바람에 의해 침식되거나 기온과 일사량에 따른 승화로 인해 대부분 제거되기 때문이다. 청빙지대는 운석이 농집되기 쉽고 빙체의 질량균형에 매우 큰 영향을 미치기 때문에, 청빙의 노출도 및 밀집도에 대한 정량적 지표의 개발이 요구되고 있다. 이 연구에서는 2007~2012년에 동남극 맥머도 드라이벨리를 촬영한 MODIS 영상을 이용하여 청빙과 눈, 구름의 분광반사특성을 분석하고, 청빙의 노출도 및 밀집도를 정량화 할 수 있는 정규청빙지수(Normalized Difference Blue-ice Index, NDBI) 알고리즘을 고안하였다. 눈과 구름은 가시광선과 근적외선 파장대역에서 매우 높은 반사율을 나타낸다. 청빙은 청색 파장대역에서 높은 반사율을 보이는 반면에, 근적외선 파장대역에서 낮은 반사율을 보인다. NDBI 알고리즘은 청색과 근적외선 파장대역에서의 반사율 차이를 두 반사율의 합으로 나누는 것으로 표현된다[NDBI = (Blue - NIR)/(Blue + NIR)]. 청빙의 NDBI는 노출도와 밀집도에 따라 0.2~0.5의 값을 가지며, 0.2 이하의 값을 가지는 눈과 구름이나 음수의 값을 나타내는 암석으로부터 명확히 구분되었다. 청빙의 NDBI가 시간에 따라 변화하는 현상은 맥머도 드라이벨리의 기상관측소에서 측정된 풍속($R^2=0.012$)이나 기온($R^2=0.278$) 보다는 적설두께와 가장 높은 상관성($R^2=0.699$)을 나타냈다. 적설두께가 증가할수록 NDBI 값은 감소하였는데, 이는 청빙지대의 NDBI 값으로부터 적설량의 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구에서 개발된 NDBI 알고리즘은 운석탐사, 빙체의 질량균형 분석, 적설량 추정 등 다양한 극지연구 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 전망된다.
지구관측 위성영상을 활용한 도시지역 매핑 작업은 도시지역의 팽창 및 도시발전의 관측을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 대구광역시를 촬영한 Landsat-8 위성영상의 분광밴드를 이용하여 제작한 두 원격탐사 지수 영상(정규 건축물 지수(NDBI) 영상 및 도시 지수 (UI) 영상) 으로부터 도시지역을 탐지하기 위한 임계점 평가에 관한 연구를 다음과 같이 진행하였다. 우선, Landsat-8 영상의 분광밴드를 이용하여 NDBI 영상과 UI 영상을 각각 제작한다. 그리고 다양한 임계점(-0.4, -0.2 및 0)을 NDBI 및 UI 영상에 적용하여 도시지역을 탐지하고, 탐지된 도시지역의 정확도를 산출한다. 본 연구를 통해 진행한 실험결과를 분석한 결과, NDBI 영상에서는 임계점으로 -0.2를 적용시켰을 때 탐지된 도시지역의 정확도(88%)가 가장 높았고, UI 영상에서는 임계점으로 -0.4를 적용시켰을 때 탐지된 도시지역의 정확도(88%)가 가장 높았다. 또한, 일부 지역에서는 나지가 도시지역으로 오분류 되었으며, 고층 아파트 지역이 비도시 지역으로 오분류 되었다. 추후 연구에서는 위성영상에서 오분류를 줄이고 다양한 도시지역 객체를 추출할 수 있는 개선된 방법을 제안하도록 한다. 또한 다중시기 위성영상에서 탐지된 도시지역을 이용하여 도시 팽창 패턴을 분석하는 추후 연구도 수행할 계획이다.
도시화에 따른 도시문제발생이라는 결과로 미루어 볼 때, 지속적인 도시 성장을 위한 도시 성장 관리는 필수적이며, 이것을 위해서 도시지역을 추출하는 것은 도시의 성장 추이를 파악할 수 있게 한다는 점에서 매우 의미 있는 일이다. 본 연구에서는 도시 성장 모니터링에 있어서 정규식생지수(NDVI)와 정규시가지화지수(NDBI)를 결합한 방법의 활용성을 규명하는데 목적을 두었다. 이를 위해 토지피복분류에 일반적으로 사용되는 감독 분류기법과 도시지역추출에 이용되는 NDVI와 NDBI를 결합한 방법(식생지수결합법)으로 1988년과 2000년 두 시기의 Landsat TM 영상을 이용하여 도시지역을 추출하고 일치도를 분석하였다. 분석 결과, 1988년 식생지수결합법과 감독분류기법으로 추출한 도시지역의 일치도는 98%, 식생지수결합법 비도시지역으로 추출된 지역이 감독분류기법으로는 도시지역으로 추출될 확률은 37.35%로 나타났고, 같은 경우 2000년은 각각 99.3%와 7.7%로 나타났다. 이를 통해 식생지수결합법을 사용한 도시지역 추출 결과와 감독분류기법을 사용한 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타남을 알 수 있었다. 또, 각 기법을 통한 도시지역 추출 결과와 실제 도시 검사점과의 일치도의 분석을 통해서도 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타났다. 따라서 분류를 통한 도시지역 추출 방법에 비해 식생지수결합법을 이용한 도시지역 추출이 절차상 수월한 점을 감안하면 도시지역 추출에 있어서 식생지수결합법의 효율성을 입증할 수 있었다.
서울을 포함한 수도권지역의 지표면 특성분석을 위하여 Landsat 위성자료(Landsat 5, Landsat 7, Landsat 8)를 이용하여 다양한 지표 특성지수와 지표면 온도를 계산하였다. 연구에 사용된 Landsat 자료는 가을철 자료로써 1985년 10월 21일의 Landsat 5, 2003년 9월 29일의 Landsat 7 그리고 2013년 9월 1일의 Landsat 8 자료를 이용하였다. 그리고 서울과 주변지역에 대하여 토양조절 식생지수, 수정 정규 습윤지수, 정규 습윤지수, 태슬 모자형 밝기, 태슬 모자형 초록, 태슬 모자형 습윤, 정규 식생지수, 정규 건설지수와 같은 지표 특성지수와 지표면 온도를 산출하였다. 대부분의 지표 특성지수들은 도시, 시골, 산, 건물, 강 그리고 도로 등에서 잘 구별되었다. 특히, 도시화의 특징은 서울 주변의 신도시(예, 일산)에서 잘 나타났다. 정규 식생지수와 정규 건물지수 그리고 지표면 온도에 따르면 도시의 확장은 서울의 주변지역에서 뚜렷이 보였다. 지표면 온도와 지표고도는 식생 또는 건설물의 구조와 분포를 나타내는 정규 식생지수 그리고 정규 건물지수와 강한 상관성이 나타났다. 정규 식생지수는 지표면온도와 양의 상관성을 보였고 지표고도와 음의 상관성을 가지는 반면, 정규 식생지수는 지표면온도와 지표고도에 대하여 각각 반대의 특성을 나타내었다. 또한, Landsat의 정규 식생지수와 정규 건물지수는 수도권지역에서 밀접한 관계를 보였다. Landsat 8과 Landsat 5에서는 -0.6 이하의 강한 상관성이 있었으며 Landsat 7에서는 -0.5 이상의 낮은 상관성이 나타났다.
도시인구 증가와 이에 따른 급격한 도시화는 도시 내 여러 열환경 문제를 수반한다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 hot Spot 분석과 같은 도심 열환경 모니터링이 필요시 된다. 본 연구는 우리나라 세종특별자치시의 14개의 동과 주변 행정구역을 연구지역으로 선정하여 2013년부터 2018년 여름철의 도시 확장에 따른 지표면 온도 변화 특성을 분석하였다. Landsat 8 지표면온도와 KOMPSAT2/3 기반 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)및 NDBI(Normalized Difference Built-up Index)를 이용하여 연구 지역의 지표면 온도 분포를 모의하고, 도심지 확장에 따른 지표면 온도 변화 양상을 구축된 NDVI와 NDBI를 이용해 논의했다. 특히, 연구지역 안에서의 도심지 확장이 뚜렷한 지역을 연구 대상으로 선정하여 고해상도의 KOMPSAT영상으로 지역 내 hot spot의 변화 원인을 분석하였다. 연구결과, 연구지역 내에서 도시화가 진행된 지역에 hot spot이 나타나는 것을 확인하였으며 일반적으로 NDVI가 낮거나 NDBI가 높을수록 hot spot의 영향이 뚜렷하고 온도가 높게 나타나는 것으로 확인되었다. 지표면온도와 위성기반 산출물을 이용해 도시화가 지속적으로 진행된 지역과 급격하게 나타난 지역이 구분되었으며 토지피복에 따른 상이한 특성도 파악할 수 있었다. 도시화에 따른 지표면 온도 변화가 뚜렷한 지역에 본 연구와 같이 고해상도의 KOMPSAT 영상을 통한 분석이 수반되면 향후 도시계획 및 정책 활용에 효과적으로 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
다중분광 위성영상을 이용한 원격탐측 기술은 광범위한 지역의 열섬효과 분석에 있어 유용하게 활용될 수 있다. 하지만 우리나라와 같이 구름이 많은 기상조건은 위성영상을 활용한 주기적인 관측을 어렵게 한다. 이에 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상과 ATC 모델을 이용한 열섬현상 분석 방법을 제안하였다. 식생상태와 도시화정도를 분석하기 위하여 Landsat 영상으로부터 NDVI와 NDBI를 산출하였으며 ATC 모델의 파라미터 추정을 위하여 Landsat 열적외선 영상으로부터 지표온도를 산출하여 활용하였다. 또한 토지 피복 및 이용형태에 따른 열섬현상 분석을 위해 환경부에서 제공하는 토지피복도를 기반으로 ATC 모델의 파라미터를 비교하였다. 산출한 분광지수와 ATC 모델의 파라미터 간의 상관관계를 분석한 결과 ATC 모델의 MAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.76, 0.69 의 강한 상관관계를 보였으며, YAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.53, 0.42의 상관관계를 나타냈다. 토지 피복 및 이용형태에 따라 ATC 모델의 파라미터를 비교한 결과 도시 지역에서의 MAST와 YAST가 도시 주변의 농업지역, 초지 등에 비해 높게 나타나는 것을 확인하였다. 또한 도시 지역 내에서 주거지역, 산업지역, 상업지역, 교통지역이 문화 체육 휴양지역, 공공시설지역에 비해 높은 MAST를 나타나며 주거지역, 산업지역, 상업지역이 다른 도시 지역들보다 높은 YAST 값을 지님을 확인할 수 있었다.
Urban heat island (UHI) is one of the most important climatic implications of urbanization and thus a matter of key concern for environmentalists of the world in the twenty-first century. The relationship between climate and urbanization has been better understood with the introduction of thermal remote sensing. So, this study is an attempt to understand the influence of urbanization on local temperature for a small developing city. The study focuses on the investigation of intensity of atmospheric and surface urban heat island for a small urbanizing district of Punjab, India. Landsat 8 OLI/TIRS satellite data and field observations were used to examine the spatial pattern of surface and atmospheric UHI effect respectively, for the month of April, 2018. The satellite data has been used to cover the larger geographical area while field observations were taken for simultaneous and daily temperature measurements for different land use types. The significant influence of land use/land cover (LULC) patterns on UHI effect was analyzed using normalized built-up and vegetation indices (NDBI, NDVI) that were derived from remote sensing satellite data. The statistical analysis carried out for land surface temperature (LST) and LULC indicators displayed negative correlation for LST and NDVI while NDBI and LST exhibited positive correlation depicting attenuation in UHI effect by abundant vegetation. The comparison of remote sensing and in-situ observations were also carried out in the study. The research concluded in finding both nocturnal and daytime UHI effect based on diurnal air temperature observations. The study recommends the urgent need to explore and impose effective UHI mitigation measures for the sustainable urban growth.
본 연구는 경상남도 창원시를 대상으로 다양한 도시의 공간적 특성이 지표온도에 미치는 영향성을 분석하고, 도시지역의 유형에 따른 열환경 특성을 파악하고자 한다. 이를 위해 Landsat 5 TM 영상에서 지표온도, NDBI(Normalized Difference Built-up Index), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 등을 추출하였으며, 고해상도($10cm{\times}10cm$) 칼라항공사진을 토대로 토지이용 및 토지피복 형태를 분류하였다. 공간통계분석의 기본단위는 $500m{\times}500m$의 Vector Grid로 구축하여 각각의 공간특성 인자별 주제도를 작성하였다. 열환경과 공간특성의 관계성을 평가한 결과, 지표온도와 NDBI의 상관계수가 0.929로 가장 높게 나타났으며, 불투수지역의 비율과도 0.857의 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 다음으로 도시지역의 유형을 주거중심, 공업중심, 녹지중심, 혼합의 4개 지역으로 군집 분류하여 유형별 지표온도를 분석한 결과, 공업중심지역의 지표온도가 $21.10^{\circ}C$로 가장 높았고, 녹지중심지역이 $18.85^{\circ}C$로 가장 낮게 평가되었다. 이상의 연구결과는 도시 지역의 공간적 특성이 열환경에 미치는 영향성을 규명하였으며, 향후 열환경 개선을 위한 토지이용계획과 개발밀도 규제 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.
우리나라는 세계적으로 유례없이 도시화가 급속하게 이루어졌으며 그 결과, 국토 면적의 10%인 수도권에 인구의 50%가 밀집하여 국토 개발의 불균형 및 열섬현상을 비롯한 각종 도시 문제가 수도권을 중심으로 발생하고 있다. 이에 수도권의 과잉 밀집을 해소하고 국토의 균형개발을 위해 2012년 7월 세종특별자치시가 출범하였으며, 세종시는 2000년대 후반부터 실질적인 개발이 진행되어 급격한 도시화를 겪고 있는 곳으로 급격한 개발에 따른 도시 문제를 수반할 것으로 예상된다. 도시화로 인한 지표면 특성의 변화는 도시열섬의 주요인이며 도시열섬현상은 결과적으로 도시지역의 기후변화 및 자연환경에 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 급속한 도시화를 겪고 있는 세종시를 대상으로 도시화의 정도와 도시열섬효과를 파악하였고 도시화와 지표면온도와의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 LANDSAT 영상을 사용하였으며, 2001년부터 2013년까지의 LANDSAT의 $0.63{\mu}m-1.75{\mu}m$에 해당하는 적색, 근적외선, 중적외선 영역 영상으로 NDVI, NDBI, UI를 산출하였고, $10.4{\mu}m-12.5{\mu}m$에 해당하는 열적외선 영역대의 영상을 통하여 세종시의 지표온도를 추정하였다. 산출된 각 지수와 지표면 온도를 바탕으로 세종시의 NDVI의 변화, UI의 변화를 파악하였고, TVI를 통해 도시열섬을 분석하였다. TVI를 통해 새로 건설된 행정중심복합도시 지역 일대를 중심으로 도시열섬현상이 두드러지게 증가한 것을 확인할 수 있었고 각 지수와 지표온도와의 상관관계 분석 결과 NDVI가 높을수록 온도는 낮아지는 음의 상관 관계를, NDBI와 UI는 증가할수록 온도가 높아지는 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며 이 중에서도 UI는 지표면 온도와 가장 강한 양의 상관관계를 보였다.
본 연구에서는 도시 토지이용과 열 환경의 관계를 파악하기 위하여, 인천시에서 토지이용이 다른 곳에서 기온을 측정하였고, 지난 40년간 토지이용과 기온의 변화를 파악하였으며, 위성영상 자료를 이용하여 토지이용과 온도의 관계에 대하여 연구하였다. 2014년 8월 19일부터 21일까지 산림지, 경작지 (논), 나지 (운동장), 시가화지 (아스팔트 도로)에서 온도를 측정한 결과에서 시가화지역이 가장 기온이 높았고 산림지가 가장 낮았다. 인천시에서 1975년부터 2014년까지 40년간 기온은 약 $1.4^{\circ}C$ ($0.035^{\circ}C$/년)이 상승하였다. 지난 40년간 인천시의 토지이용 유형에서 시가화건조지, 나지, 초지가 증가하였고 경작지, 습지, 산림지가 감소하였다. Landsat 위성영상을 이용하여 추출한 지표면 온도 (LST)와 정규식생지수 (NDVI), 정규시가지화지수 (NDBI) 간에 상관관계를 보였다. 지표면 온도는 NDVI가 높은 곳에서 지면온도가 낮았고, NDBI가 높은 곳에서 지면 온도가 높았다. 따라서 도시의 열섬효과를 완화하고 열 환경을 개선하기 위해서는 녹지, 습지, 농경지의 토지이용을 보전하고 복원하는 것이 중요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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