국제적으로 습지는 종 다양성의 유지를 위한 핵심 지역으로 국가적 차원에서 조사되어 관리되고 있다. 습지에 대한 정의는 목적과 기능, 범위에 따라 다양하지만, 핵심적 내용은 간헐적 혹은 지속해서 충분한 수분이 공급되는 육지로서, 물과 땅의 상호 작용을 통한 복합적 생태환경을 지닌 지역을 습지로 정의한다. 묵논형 산림습지는 산림 내에 있는 논농사 휴경지역으로, 토지의 형태는 벼농사에 적합하도록 물을 가두어 두는 두렁과 둠벙, 석축으로 구성된 형태를 가지고 있어, 유입되는 물을 저수하여 산림 내에서 습지의 역할을 담당하는 산림습지의 한 형태로 볼 수 있다. 이러한 묵논형 산림습지는 2000년대 중반에 조사가 진행되었으나, 조사가 완료된 다수의 습지가 제한된 인력과 예산 등의 현실적 이유로 인해서, 현재의 상태는 파악되고 있지 않은 실정으로, 지속적인 모니터링을 통해 습지의 기능을 잃어버린 지역을 복원하거나 대체 습지를 마련하는 등의 대안을 마련하여 해당 지역 단위의 안정적 생태계가 유지될 수 있도록 관리되어야 한다. 이를 위하여 제한적 여건을 극복하면서도 효율적으로 묵논형 산림습지를 모니터링하고 평가하는 방안을 마련하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 예산과 인력이 많이 소요되는 현장조사 대신 -과거 40여 년간의 축적된 정보를 가지며, 지속해서 업데이트되며, 무료로 자료의 취득이 가능한 - 시계열 Landsat 위성영상 자료를 활용하여 관리자, 관련 NGO, 환경설계자 등이 손쉽게 묵논형 산림습지의 과거로부터의 변화 양상을 파악하고 현황을 모니터링하여 평가하는 방안을 모색하고자 하였다.
이를 위하여 Geo big data를 다룰 수 있는 통합 SDI(Spatial Data Infra-system)인 Google Earth Engine(GEE)을 선택하였으며, GEE의 영상 아카이브와 시스템을 활용하여 묵논형 산림습지의 모니터링을 위한 평가 및 관리에 적용 가능한 분석 방법과 묵논형 산림습지 모니터링 기준을 마련하였다. 묵논형 산림습지의 모니터링을 위해 사용한 위성영상 데이터는 장기간의 연속성을 가지면서, 되먹임 적 업데이트를 진행하여 픽셀 단위의 시계열 분석에 사용할 수 있으며 정밀도가 확인된, Landsat Collection-1, Level1-TP 영상데이터를 사용하였고, 모니터링을 위한 시계열 분석 알고리즘은 대상지가 가지는 연간변화에 대한 추세의 파악이 쉬운 LandTrendr 알고리즘과 연중, 연간 전시기에 걸쳐 변화 추세를 파동의 변화로 도출해, 식물의 생물계절 현상을 반영하여 변화 탐지가 가능한 시계열 데이터 분석알고리즘인 CCDC 알고리즘을 함께 활용하여 묵논형 산림습지가 가지는 전체적 줄거리와 세부적 변화를 함께 고려한 모니터링 기준을 제시하였다.
연구를 위한 대상지는 지형적으로는 태백산맥과 소백산맥으로 둘러싸여 구릉과 산지로 이루어져 있어 산림 내 경작지가 호서, 호남지역보다 다수 존재하며, 2013년 국립수목원의 산림습지 조사결과에서 묵논형 산림습지가 가장 많이 분포하는 지역으로 나타난 경상북도 지역을 중심으로, Landsat 위성영상의 Path를 고려하여 포항, 경주, 안동, 영덕 등의 11개 시군에 위치하는 묵논형 산림습지를 대상지로 하였으며, Landsat 데이터의 활용이 가능한 1984년 이후부터 2019년까지의 36년간의 시간적 범위에서 묵논형 산림습지의 연속된 시계열적 변화를 파악하였다.
변화 탐지 알고리즘인 LandTrendr를 이용하여 살펴본 36년간의 묵논형 산림습지의 식생지수의 연간 변화 특성을 파악하기 위해서 연중 변화하는 NDVI, NDMI값을 DOY(Day-of-Year) 도표로 표시하고, 분포특성을 시각적으로 파악하여 봄철(4월~6월)의 변화를 LandTrendr 알고리즘의 연중시기 parameter로 설정하고, 봄철 취득 영상의 NDVI, NDWI 평균값의 연간 시계열적 변화 추세를 파악하였다. 습지의 특성을 LandTrendr에서 분석된 NDVI 수치 변화와 도출된 습지의 segment의 시점, 변화 강도를 활용하여 전체 습지를 안정 유형 12개, 성장 유형 70개, 간섭 후 회복유형 5개, 훼손된 유형 1개로 구분하였다. 묵논형 산림습지의 변화 추세에서 초기 정규식생지수가 0.3 이하로 3년 이상 유지되는 지역은 항공사진 확인을 통해 농경 활동이 있는 지역으로 확인하였으며, 농경 활동이 중단된 후, 봄철 정규식생지수는 지속해서 증가하며, 연간 증가량은 0.012가량으로 서서히 증가하여, 버드나무 등의 교목 수관 층이 묵논형 산림습지를 거의 덮게 되는 0.7~0.8까지 진행되는 것으로 나타났다. CCDC 알고리즘을 이용한 변화 탐지 모니터링에서는 봄철의 연간변화에 국한되지 않고 전시기의 정규식생지수를 이용해 연중 변화를 포함하는 변화 경향을 모니터링하여 급격한 변화가 발생했던 2개 지점을 추가로 탐지하였다.
두 알고리즘을 활용해서 묵논형 산림습지의 NDVI의 변화 형태 분석을 통해서 도출한 결과로, LandTrendr 알고리즘을 활용한 연간변화 추세는 연간변화율, 시점과 종점의 계량적 값을 활용한 모니터링 기준으로 활용하며, CCDC 알고리즘을 이용한 연중 생물계절 변화 파동 추세를 반영한 형태 분석은, 휴경시점의 도출과 같은 상세한 판단의 분석 수단으로 두 알고리즘을 병행 활용하여 묵논형 산림습지의 모니터링을 위한 방안을 제시하였다. 또한, 묵논형 산림습지의 모니터링 기준으로 도출된 NDVI 변화 특성을 활용하여, 지역 단위 생태계 내에서 습지의 중요도와 역할을 판단할 수 있으며, 훼손되었을 경우, 대안이 될 수 있는 추가적인 묵논형 산림습지의 분포를 예측하기 위한 묵논형 산림습지 분포 예측방법을 제시하였다.
본 논문의 의의는 기술적 측면에서는 환경계획 및 생태학 분야에서 그간 통용되던 다중시기(Multi temporal)의 변화 탐지 방법에서 영상의 시간 해상도의 제약을 보완한 시계열(Time series) 영상자료를 활용하여, 묵논형 산림습지의 연속적 변화 추세 파악을 통해 모니터링이 가능한 분석 방식을 도입하고, Google Earth Engine과 같은 대중적 접근이 가능한 시스템을 이용하여 장기간의 연속적 변화를 쉬운 방법으로 모니터링하는 방안을 제시하였고, 묵논형 산림습지의 상태 변화를 경제적이며 효율적으로 판단하여 관리할 수 있도록 하였다는 것이다. 본 연구의 활용성 측면에서는, 시계열 변화 탐지 대상과 지역을 다변화하여, 분석대상을 도시의 공원, 거리 등의 도시계획 차원이나, 탐사가 어려운 북한과 같은 원격지를 대상으로 시계열 변화 탐지 방식을 적용한다면 식생변화, 도시확장, 토지이용 변화 등을 시기와 강도에 따라 시계열적으로 분석 및 판단할 수 있는 도구로서 다양한 활용이 가능할 것이다.

Internationally, wetlands are crucial fields for maintaining species diversity and are being investigated and managed at the national level. The definition of wetland varies depending on its purpose, function, and scope. The key point, however, is to identify a wetland as an area supplied with sufficient moisture intermittently or continuously within a complex ecological environment through the interaction of water and soil. The Abandoned-Paddy(korean:Muknon) type Forest Wetland is a fallow area for paddy farming located in the forest. The land consists of doo-lung(ridge between rice paddies), doom-bung(small pond) and stone embankment that traps water suitable for rice cultivation. Therefore, it should be classified as a type of forest wetland which plays vital role in forest water system. These Muknon-type forest wetlands in Korea were investigated in the mid-2000s, but current status of many wetlands is not properly identified for practical reasons, such as insufficient manpower and budget. To maintain a stable ecosystem at the local level, they must be adequately managed through continuous monitoring system. Wetland restoration as well as planning of alternative wetlands can be included in the management. To this end, a strategy needs to be established to efficiently monitor and evaluate Muknon-type forest wetlands while overcoming limited conditions.
In this study, instead of a field survey requiring a great deal of budget and human capital, time series Landsat satellite image data (accumulated over the past 40 years, continuously updated, and accessible for free) were utilized to establish a strategy for managers, related NGOs, and environmental planners to easily track the current status of Muknon-type forest wetlands and identify the changes from the past.
To this end, Google Earth Engine (GEE), an integrated SDI (Spatial Data Infra-system) capable of handling geo big data, was selected, and the image archive and system of GEE were used to evaluate and manage Muknon-type forest wetlands for monitoring purpose. Applicable analysis methods and monitoring standards for Muknon-type forest wetland were also prepared. The satellite image data used for monitoring the Muknon-type forest wetlands were Landsat Collection-1, Level1-TP which had long-term continuity, confirmed accuracy and the capability of pixel-by-pixel time-series analysis. Using the image data, the LandTrendr(Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery) algorithm and the CCDC(Continuous Change Detection and Classification) algorithm were selected to simultaneously perform the time-series analysis. The former made it possible to draw the pattern of the target site’s inter-year shift while the latter helped to determine the change pattern over the inter-year and intra-year periods by analyzing the change of wave and the biological seasonal phenology of plants. With the collected satellite image data and selected algorithms, a wetland monitoring standard could be prepared, considering overall stories and detailed changes of the Muknon-type forest wetlands.
The area for the study is topographically surrounded by two major chains of mountains, the Taebaek mountains and the Sobaek mountains. The area consists of hills and mountains and many cultivated lands exist in the forest, compared to the Hoseo and Honam areas. This study focuses on the Gyeongsangbuk-do Province where the largest distribution of Muknon-type forest wetlands was found according to the 2013 National Arboretum’s survey. Considering the path of the Landsat satellite image, Muknon-type forest wetlands located in 11 cities and counties such as Pohang, Gyeongju, Andong, and Yeongdeok in the the Gyeongsangbuk-do Province were selected as the study sites. As for the temporal range, the continuous time-series change of the Muknon-type forest wetland for 36 years from 1984 to 2019, where Landsat data can be used, was identified.
In order to understand the changes in the annual vegetation index of the Muknon-type forest wetland for 36 years using LandTrendr, the NDVI and NDMI values that change throughout the year were marked and identified as DOY (Day-of-Year). The changes in the spring season (April to June) were set as a parameter of LandTrendr to derive the trend of time series change. After the comprehensive review of NDVI numerical change analyzed in LandTrendr, the temporal point of the wetland segment and the intensity of change, the wetland characteristics were classified into the following categories: 12 stable types, 70 growth types, 5 recovery types after interference, and 1 damaged type. Regions where the initial NDVI of change were maintained for more than 3 years with 0.3 or less could be regarded as agricultural activity regions. On the other hand, for the areas where agricultural activity had been suspended, the spring vegetation index continued to increase up to 0.7~0.8 with an annual growth rate of 0.012. Tree layers such as willows, which cover most areas of the forest wetland, were presented at that stage. For the change detection monitoring using the CCDC algorithm, it was not limited to the annual change in the spring season. Instead, by monitoring the year-round change using the NDVI of the entire Landsat images, two additional points where rapid change occurred were detected.
The result of the analysis for the wetland NDVI change trend, the annual NDVI change rate shown in LandTrendr and the NDVI value at the beginning and the end of the change were used as monitoring criteria. A plan for monitoring the muknon-type forest wetland was proposed with a detailed decision such as derivation of the fallow time reflecting the trend of biological season change throughout the year using CCDC. Based on the monitored results of the Muknon-type forest wetland, a plan to develop a distribution prediction map was also suggested. It was intended to show the distribution of additional wetlands that could play the role of wetlands within the regional ecosystem by replacing damaged wetlands.
In terms of the technological aspect, the significance of this thesis is to implement an analysis method by using time series image data to identify continuous changes of the Muknon-type forest wetland, moving from the multi-temporal change detection method which has been previously used in the field of environmental planning and ecology. In addition, it proposes economical and efficient monitoring method for the management of forest wetlands, using a publicly available framework such as Google Earth Engine. In terms of the usability of this study, the time-series change detection method can be applied to the urban parks and streetlights in the field of urban planning or remote locations such as North Korea. Various uses will be available as a tool to analyze and evaluate vegetation changes, urban expansion, and land-use changes in a time series.