시계열 조화모델 기반의 자연성상록경관지수(NELI) 도출 - 5년간의 MODIS 위성영상의 EVI자료 활용 -

강동진; 손용훈; 김도은

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강동진 (서울대학교 환경대학원) 손용훈 (서울대학교 환경대학원) 김도은 (서울대학교 환경대학원)

저널정보: 한국경관학회 한국경관학회지 한국경관학회지 제15권 제1호

발행연도: 2023.6

수록면: 153 - 164 (12page)

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공간계획에 있어서 경관평가는 사람과 환경 사이에 이루어지는 관계 그 자체이므로, 모호성과 주관성을 가지는 어려움이 있으나 경관평가는 다양한 환경변수를 포괄한 지역 전체의 환경의 질을 평가하는 유용한 지표가 되므로, 경관질을 평가하고 활용하기 위한 지표의 도출이 필요하다. 본 연구는 경관질을 평가하고 활용하기 위한 최적의 기법을 찾고, 평가체계를 개발하기 위한 연구의 일환으로 진행되었다. 본 연구의 목적은 다양한 경관의 질 분야 중에서 자연성을 평가하기 위한 계량적 지표로서 식생지수(VI: Vegetation Index)를 사용하여 경관의 자연성을 계량화하여 평가지표로 활용하는 방안을 제시하는 것이다. 식생지수는 녹지의 활력 현황과 경관의 자연성을 평가하는 자료로 많이 활용되는데, 경관의 자연성 평가에 사용되는 식생지수는 위성영상을 분석하여 도출하여 이용한다. 우리나라에서는 잦은 구름의 생성과 장마 등의 요인으로 인해 시계열적 영상 취득이 어려워 대부분의 연구에서는 봄이나 가을의 단일시기의 식생지수를 산출하여 사용하였다. 그러나, 단일시기 식생지수를 인지되는 경관의 자연성 지표로 사용할 경우에 지속적으로 일상에서 인지되는 경관의 실제 질을 나타내는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 연구에서는 MODIS위성 EVI(Enhanced Vegetation Index)자료를 이용하여 5년간에 식생변화에 대한 추이를 Google Earth Engine으로 분석하여 시계열적 EVI값을 종속변수로 셀단위로 계산되는 시계열 조화모델 회귀방정식을 바탕으로 도출된 계수를 사용하여 단일시기 영상분석의 오류를 줄이고 식생의 상록성을 반영하는 전국을 대상으로 경관의 자연성 중 상록성을 나타낼 수 있는 자연성상록경관지수(NELI: Naturalness Evergreen Landscape Index)를 도출하여 경관자연성을 수치화한 값을 도면화하였으며, 이러한 시계열 조화모델 기반의 식생지수변화와 NELI과의 상관관계를 근거 지점들의 실측값과 회귀식을 비교해서 특성을 확인하였다. NELI는 한 시기에 국한되지 않는 경관의 자연상록성 수치화를 통해 공간계획에서 환경의 질을 평가하는 하나의 지표로 활용이 가능하다.

In spatial planning, landscape evaluation is the relationship between people and the environment itself, so it has the difficulty of being ambiguous and subjective. However, landscape evaluation is a useful indicator for evaluating the quality of the environment in a region, which covers a variety of environmental variables. Therefore, it is necessary to derive indicators for evaluating and utilizing landscape quality. This study was conducted as part of a research project to find the optimal technique for evaluating and utilizing landscape quality, and to develop an evaluation system. The purpose of this study is to suggest a method for utilizing a quantitative indicator for evaluating naturalness using a vegetation index (VI) to quantify the naturalness of the landscape in a variety of landscape quality fields. Vegetation indices are widely used as data for evaluating the vitality of greenery and the naturalness of the landscape. The vegetation indices used for landscape naturalness assessment are derived and utilized by analyzing satellite images. In Korea, due to factors such as frequent cloud formation and rainy season, it is difficult to acquire time-series images. Therefore, most studies have used vegetation indices for a single period in spring or autumn. However, using a single-period vegetation index as an indicator of the naturalness of the landscape that is perceived in daily life has limitations in representing the actual quality of the landscape that is perceived continuously in daily life. In order to solve these problems, this study analyzed the trend of vegetation change over 5 years using MODIS satellite EVI (Enhanced Vegetation Index) data and Google Earth Engine. Based on the time-series harmonic model regression equation, which is calculated on a cell-by-cell basis with the time-series EVI value as the dependent variable, the coefficient derived from the regression equation was used to reduce the error of single-period image analysis and to reflect the evergreenness of vegetation. The Natural Evergreen Landscape Index (NELI) was derived to represent the evergreenness of the landscape naturalness among the landscape naturalness, and the values of the landscape naturalness were visualized. The characteristics of the time-series harmonic model-based vegetation index change and NELI were confirmed by comparing the measured values and regression equations at the basis points. NELI can be utilized as an indicator for evaluating the quality of the environment in spatial planning through the numericalization of the landscape natural evergreenness that is not limited to one period.

#인지된 자연성 #경관평가 #조화시계열모델 #EVI #MODIS #Perceived Naturalness #Landscape Evaluation #Time series harmonization model #EVI #Naturalness Landscape Evergreen Index #MODIS

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