대기오염물질과 NDVI의 상관관계 및 공간적 변화패턴 분석
Analysis of Correlation and Spatial Change Patterns of Air Pollutants and NDVI
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초록
본 연구는 먼저 산업화/도시화의 상징인 서울을 연구대상지역으로 대기오염물질(CO, NO2, O3, PM10, PM2.5, SO2)의 농도와 식생활력도를 측정하는 식생지수의 일종인 NDVI와의 상관관계를 파악하고, 공간통계분석을이용해 공간적 분포패턴의 변화를 비교분석하였다. 이를 위해 USGS에서 제공하는 Landsat 8 위성영상데이터 중 주기가 유사하고, 구름의 양이 10%이하로 적은 2015년 5월 1일자 영상과 2020년 4월 28일자 영상을 선정하여 NDVI 를 산출하였다. 대기오염물질은 에어코리아 사이트를 통해 NDVI산출을 위해 사용된 위성영상데이터 촬영시기와 일치하는 자료를 획득하였다. 미관측지역의 값을 예측하기 위해 공간보간기법중 역거리가중치를 이용하여 표면화한 후, 이를 토대로 공간상의 분포패턴을 시각화하였다. 각 지역별 대기오염물질과 NDVI와의 상관성 여부를 파악하기 위해 통계분석에 적합한 데이터 형태로 변환하여 상관분석을 시행한 후, 통계적으로 유의한 것으로 나타나는 변수들을토대로 공간상의 변화패턴을 파악하여 비교분석하였다. 이를 통해 지속가능한 도시를 유지하기 위한 도시계획 및 도시개발관련 정책에도 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
In this study, we first examined the correlation with NDVI, a type of vegetation index that measures the concentration of air pollutants(CO, NO2, O3, PM10, PM2.5, SO2) and vegetation vitality for Seoul, the symbol of industrialization/urbanization as a research target area and compared and analyzed changes in spatial distribution patterns using the spatial statistical analysis. For this, the NDVI was calculated by selecting the images dated May 1, 2015 and April 28, 2020, which have a similar period among the Landsat 8 satellite image data provided by USGS and the cloud amount is less than 10%. Data on air pollutants were obtained from the Air Korea site, which coincided with the satellite image data used for NDVI calculation. In order to estimate the value of the unobserved area, it was surfaced using IDW(Inverse Distance Weighting) among spatial interpolation techniques, and then the spatial distribution pattern was visualized based on this. In order to determine the correlation between air pollutants in each region and NDVI, we converted it into a data format suitable for statistical analysis, performed the correlation analysis, and compared and analyzed spatial change patterns based on variables found to be statistically significant. In addition, it is expected that the analysis of changes in spatial patterns between air pollutants and vegetation by cycle can be used in urban planning and urban development-related policies to maintain a sustainable city.
참고문헌 (11)
- 권순익, "지역별 식생지수와 미세먼지 발생량상관", 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 (2012)
- 김영걸, "대기오염과 수목피해" (2012), 국립산림과학원
- 김정희, "데이터마이닝을 이용한 시공간자료의 탐색적 분석 및 시각화", 경관과 지리, 29(4), pp.143~158 (2019), 한국사진지리학회[DOI]
- 김현국, "동아시아 지역 식생에서 대기오염 물질의 배출분포", 한국대기환경학회 추계학술대회 논문집, pp.202~204 (2009)
- 박선엽, "위성기반의 한반도 식물계절학적 패턴과 대기 에어로졸의 시계열 특성 분석", 대한지리학회지, 48(4), pp.497~508 (2013), 대한지리학회
- 염종민, "SPOT", VEGETATION NDVI 자료를 이용한 북한지역 식생 변화 탐지, 2008, pp.11(2), 28~37[DOI]
- 이승우, "대기오염과산림생태계 변화" (2011), 국립산림과학원
- 생태 자연도 작성 및 활용을위한 원격탐사기법 연구Ⅱ-식생분류도 작성을 중심으로, "전성우", 한국환경정책·평가연구원, ~ (1999)
- 국가GIS 전문인력양성사업- 원격탐사부문, "정보통신부", ~ (2003)
- 대기오염과 식물생태에 관한 기초연구, "정환도", 대전발전연구원, ~ (2012)
- 최진호, "동북아시아에서 GOSAT CO2와 MODIS 식생지수 분포의 상관성 분석", Spatial Information Research, 21(5), pp.15~22 (2013), 대한공간정보학회