2.1. 분석 결과
○ 전국단위로 식생지수와 단수간의 상관도가 유의하지 않아 행정구역별로 구 분하여 상관관계를 다시 분석함.
○ 행정구역단위로 2008, 2009년 5~9월 영상의 식생지수와 단수(쌀 생산량)간의 단순상관계수를 도출함.
- 단순상관계수 분석에 사용한 시군구 수량은 8대광역시(서울특별시, 부산광역시, 대구광역시, 인천광역시, 광주광역시, 대전광역시, 울산광역 시, 제주자치도)와 쌀생산량 자료가 없는 지역은 제외하였음.
○ 행정구역별 단순상관계수 분석에서도 그 유의성은 좋지 않은 것으로 나
계수 080503 080807 080907 090507 090815 090906
090910 091003 경기도 -0.418 0.100 -0.121 0.226 0.325 -0.078 -0.212 강원도 0.411 0.030 0.0850 -0.370 0.103 0.450 -0.270 충청북도 -0.482 -0.303 -0.285 -0.406 -0.550 -0.282 -0.446 충청남도 -0.379 -0.122 0.273 -0.524 0.415 -0.345 -0.461 전라북도 0.034 0.217 0.313 -0.177 0.530 0.096 -0.424
전라남도 0.225 0.176 0.153 0.432 0.613 0.502 0.465
경상북도 0.053 0.060 -0.287 -0.070 -0.050 0.048 -0.150 경상남도 0.196 0.334 -0.239 -0.047 0.077 0.040 -0.271
2.2. 원인 분석
○ 행정구역을 단위로 하여 식생지수와 단수간의 상관관계를 분석한 결과 그 유의성이 낮다는 점 외에도 여러 가지 요인의 작용한 것으로 판단됨. 각 영 상별 분포도를 이용하여 식생지수 값이 균일하지 않은 지역에 대해 원인을 분석한 결과, 그 원인은 다음과 같음.
표 4-4. 부정확한 식생지수 원인분석
구 분 원 인 구름 구름으로 인한 부정확한 식생지수 도출
논경지 차이 최종 제작된 토지피복 분류도가 2007년을 기준으로 제작된어 재개발 등 최근 논경지 변경사항 미반영 -> 부정확한 식생지수 도출 비닐하우스 논경지로 구분된 지역중 비닐하우스가 많아 부정확한 식생지수 도출
산지 산의 나무로 인한 부정확한 식생지수 도출
기타 행정경계의 제작년도에 따른 해안선 경계 부정확성 등
그림 4-1. 구름으로 인한 부정확한 식생지수 예시
그림 4-2. 비닐하우스로 인한 부정확한 식생지수 예시
구 분 80807 80907 90815 90906 90910
1) 구름 79.70% 57.70% 88.90% 72.40% 63.00%
2) 논경지차이 12.20% 6.40% 3.20% 6.90% 9.90%
3) 비닐하우스 0.00% 3.80% 0.00% 3.40% 7.40%
4) 산지 1.40% 2.60% 3.20% 3.40% 3.70%
5) 기타 6.80% 29.50% 4.80% 13.80% 16.00%
합 계 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00%
그림 4-3. 논경지차이로 인한 부정확한 식생지수 예시
○ 부정확한 식생지수 원인 구분 및 분포현황은 <표 4-5>와 같으며, 구름이 57~88%로 대부분을 차지함. 따라서 식생지수를 활용할 경우 그 식생지수 에 영향을 주는 구름의 영향을 최소화하는 방안을 마련할 필요가 있음.
- 본 연구에서는 식생지수에서 구름을 제거하기 위해 동일 영상과 최근일 영상을 활용하여 구름의 영향을 최소화하도록 노력하였음.
표 4-5. 영상별 부정확한 식생지수 원인별 분포현황
그림 4-4. 영상별 부정확한 식생지수 원인별 분포현황
2.3. 결론
○ 부정확한 식생지수가 발생하는 원인은 기상조건(구름)이 57~88%로 가장 높 으며, 환경부 중분류 토지피복분류도의 논경지 변경사항에 따른 오차가 그 다음을 차지함.
○ 최적 영상촬영 시기인 8~9월초에 한반도의 기상조건이 좋지 않은 점으로 볼 경우 위성영상 수급에 대한 문제점을 검토할 필요성이 있음.
- 레이다위성 영상(SAR)은 다각도로 촬영한 자료를 직각 촬영한 것으로 동조화하는 과정을 거쳐 지표면의 특성을 나타내는 후방산란계수 화상 으로 산출하여 날씨, 밤낮에 관계없이 얻을 수 있는 장점을 가지고 있음.
- SAR 영상을 활용하여 벼 생육정보를 얻는 연구사례가 있으며, 이를 활 용한다면 광학위성을 활용하는 경우보다 영상수급이 더 원활해 질 것임.
○ 토지피복분류도의 오차에 따른 문제는 논경지 변경이 미반영되었기 때문임.
정확한 논경지 추출이 어려운 점을 고려할 때 지속적인 토지피복분류도의 업데이트가 필수적임.
- 토지피복분류도의 농경지와 5월과 8, 9월 영상을 비교 검토하여 농경지
를 보완 추출한다면 기존의 방법에 비해 조금 더 정확한 농경지 추출이