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복의 정확도가 낮다는 한계점을 내포한다.
(2) 고해상도 영상자료를 활용한 거주가능지역 추출 및 인구추정
최근 초고해상도 위성영상(예: IKONOS, QuickBird, GeoEye 등)의 개발로 소규모 도시지역 내부를 대상으로 한 연구에서는 좀 더 세밀하고 정확한 인구정보 추정이 가능 해졌다. 고해상도 영상을 활용한 토지이용별 인구밀도를 추정(Briggs et al., 2007;
Eicher and Brewer, 2001; Langford et al., 1991), 위성영상의 분광 및 질감 특성을 활용한 연구(Harvey, 2002; Li and Weng, 2005), 불투수성 표면 분할을 통한 추정 (Lu et al., 2006; Wu and Murray, 2007) 등의 연구가 있다.
대표적 연구로 Liu et al.(2006)과 Galeon(2008)은 고해상도 위성영상을 활용하여 인구를 추정하였다. Liu et al.(2006)은 센서스 블록단위의 인구밀도와 IKONOS 위성 영상의 질감 사이의 상관관계에 대해서 조사하였으나 거주지의 인구규모를 예측하기에 는 충분히 밀접한 관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 그러나 인구분포 추정에 필요 한 세부정보 획득이 어려운 지역연구에서는 센서스 인구의 재분배와 인구분포 추정 보 정에 유용하다(Patino and Duque, 2013). Galeon(2008)은 현장조사와 회귀분석을 통해 비정형 거주지의 인구규모 추정을 위하여 QuickBird 영상을 활용하였다.
위성영상의 해상도에 따라서 인구추정에 사용하는 관측 변수의 종류가 달라지는데 고해상도 위성영상은 건축물이나 토지이용 정보 추출 등을 주로 이용하며, 저해상도 위성영상으로부터는 야간의 인공불빛, 도시화지수(식생지수와 상반된 개념) 등을 활용 하여 공간적 인구분포를 추정하고 있다.
기존의 중·저해상도 위성영상을 활용한 픽셀기반 분류법은 거주가능지역을 세분화 하여 추출하는데 공간적 한계가 있다. Harvey(2002)와 Chen(2002)은 Landsat TM 영상을 활용하여 분광특성과 센서스 단위의 인구분포와의 상관관계를 분석하여 인구를 추정하였으나 30m 공간해상도의 한계로 인하여 주거가능지역을 세분화하는 데는 한계 가 있다.
고해상도 위성영상의 분광특성 뿐만 아니라 공간적 인구분포 특성을 활용한 객체지 향분류법은 좀 더 정확하고 세밀한 거주가능지역 추출이 가능하다. Liu et al.(2006) 은 IKONOS 고해상도 위성영상을 활용하여 도시지역을 추출하여 시가지(built-up
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area) 밀도를 고려한 인구추정 모형을 구축함으로써 인구분포의 정확도 향상을 가능하 게 한다. 그러나 회귀모형을 기반으로 한 인구추정모형은 토지피복 분류과정에서 발생 하는 자료의 문제점과 회귀모형이 가지는 방법론의 문제점을 극복하기 위한 개선된 방 법이 필요하다.
그림 4-1 격자에 따른 공간적 인구분포를 추정하기 위한 보조자 변수 형성
자료: A. N. Rose. & E. A. Bright. 2014. “The LandScan Global Population Distribution Project: Current State of the Art and Prospective Innovation.” Oak Ridge National Laboratory(ORNL) (p.4)
공간적 인구분포 추정연구는 본질적으로 경험적·귀납적이기 때문에 자료의 출처, 품 질 및 분석 메커니즘에 의존하게 되며, 분석 방법 중에서 공간 단위(자료 집계 단위)의 설정은 품질에 매우 중요한 영향을 끼친다(Woods, 1979). 따라서 위성영상을 활용한 인구분포 추정의 정확도를 향상시키기 위하여 어떠한 지표면 정보(또는 변수)가 인구수 와 유의하게 관계를 갖는지를 알아내는 것이 가장 중요하다(田頭直人·岡部篤行, 2000). 또한, 지표면 정보와 인구수와의 관계는 시간 및 공간에 따라 달라지기 때문에 이러한 변동을 잘 반영하는 것이 중요하다. 어느 정도 공간의 크기로 표현하는 것이 적절 한가에 대한 문제(MAUP)는 자료품질의 정확도 문제와 균형(trade-off)을 이루어야 하 므로 자료의 사용목적에 따라 합리적으로 설정해야 할 필요성이 있다(石川義孝, 2001).
그림 4-2 보조 변수를 이용한 센서스 인구값의 공간적 인구분포 격자 재분포 과정
자료: A. N. Rose. & E. A. Bright. 2014. “The LandScan Global Population Distribution Project: Current State of the Art and Prospective Innovation.” Oak Ridge National Laboratory(ORNL) (p.4)