식생지수 (Vegetation Index)

인공위성이나 항공기를 이용하여 관측한 다중 분광대 영상 자료는 지상의 대상물이 각 파장대별로 독특한 특성을 나타내므로 이 특성을 이용하면 원하는 정보를 추출해 낼 수 있다. 특히, Landsat 등 지상관측 위성의 주 관심 범위인 육지 표면의 영상 자료는 95% 이상이 토양과 식생에 관한 정보를 포함하고 있으므로 이 영상 자료를 이용하면 지표면의 식생 분포나 식생 밀집도를 추정하는 것이 가능하다. 예를 들어 엽록소에 의해 녹색을 띄는 식생의 경우 일반적으로 녹색 파장 영역에서 약간높은 반사율을 나타내고, 적색 파장 영역에서는 거의 반사가 없으며, 근적외선 영역에서는 거의 50%에 가까운 높은 반사율을 나타낸다. 반면에 고사하여 엽록소가 존재하지 않는 식생의 경우에는 가시광선 영역에서 높은 반사율을 나타내지만, 근적외선 영역에서는 살아있는 건강한식생보다 낮은 반사율을 나타낸다. 토양의 경우에는 가시광선 영역에서는 고사한 식생보다는 낮지만, 녹색 식물보다는 높은 반사율을 나타내며, 근적외선 영역에서는 고사한 식생이나 녹색 식물 모두보다 반사율이 낮게 나타난다. 이처럼 각 파장대에 따른 반사특성에 기초를 두고 분광대 간의 특성을 조합하여 식생의 밀집도 등을 구하는 식을 만드는 것이 가능한데, 이를 식생지수라고 한다. 식생지수는 나뭇잎면적, 식생 분포 면적, 나무 높이, 수종 등을 양적으로 나타낼 수 있는 척도로 사용 가능하도록개발되었으며, 관측된 각 파장대 영상 간의 비, 차, 선형조합 등 여러 가지 방법으로 구현이 된다.

 

(1) 일반적인 식생지수
식생지수의 계산 원리는 가시광선(특히 적색 영역)과 근적외선 영역에서 녹색 식물의 반사율 차이가 크게 나는 것을 이용하여 두 영역에서 관측되어진 영상에 일정한 수식을 적용하여 식생의 상태를 나타내는 영상을 얻어내는 것이다.

① NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
이 방법은 가장 일반적으로 사용되어지는 식생지수로서, 가시광선과 근적외선대의 두 영상으로부터 차이를 구하여 식생의 반사 특성을 강조하고, 이를 두 영상의 합으로 나누어 일반화한 것이다. 일반적으로 식생에 의한 파장별 반사율은 태양광선의 입사각과 위성의 촬영각도에의해 변하고, 대기 상태에 따라서도 관측되는 값이 다르므로 일반화에 의해서 이들의 영향을어느 정도 감소시킬 수 있다. Landsat TM 영상자료의 경우 NDVI 는

NDVI = ( TM4 – TM3 ) / ( TM4 + TM3 )

과 같은 식으로 나타낼 수 있다.
일반적으로 다양한 지표 구성 물질 중 구름, 물, 눈 등과 같이 수분을 포함하는 경우에는 가시광선이 근적외선보다 반사값이 크기 때문에 NDVI 값이 음수가 되며, 암석, 마른 토양 등은 두 파장대에서 반사특성이 거의 같기 때문에 NDVI 값은 0 에 가깝게 나타난다. 녹색 식물인 경우에는 가시광선 영역의 반사율이 근적외선 영역보다 적으며, 따라서 NDVI 값이 양수가 된다. 식생이 존재하는 대부분의 영역은 식생이 갖는 수분 상태를 고려하지 않는다면 보통 0.1– 0.6 사이의 값을 갖는 것이 일반적이다.

 

 

(2) Tasseled-Cap 계열의 식생지수
Landsat 위성영상 자료는 지금까지 가장 많이 사용되고 있는 지구관측 자료로서 지금까지 이 자료를 이용하여 식생지수를 구하기 위한 많은 연구가 있어 왔다. Landsat 위성영상을 이용한 식생지수의 산출은 앞에서 설명한 NDVI 이외에도 RVI(Ratio Vegetation Index),DVI(Differential Vegetation Index), TVI(Transformed Vegetation Index), Tasseled-Cap 등의 수식이 사용되고 있으며, 이 중 Tasseled-Cap 방식의 수식은 다중 분광 영상의 자료로 이루어지는 특징 공간에서 토양과 녹색 식물의 반사 특성이 나타내는 축을 구하는 방법으로서 식생지수 중에서 가장 중요한 개념으로 다루어지고 있다. Tasseled-Cap 은 계절의 순환에 따른 식생의 반사 특성을 설명하기 위해 도입된 개념으로 공간 상에서 모든 밴드 상의 영상 자료들을 플로팅한 후, 토양 밝기지수(Soil Brightness Index :SBI)와 녹색 식생지수(Green Vegetation Index : GVI), 반 수분지수(None-Such Wetness Index :NWI)의 세 축으로 변환하는 방법이다. 토양의 수분, 지면 반사도, 식생의 지수 등은 위성영상으로부터 분석할 수 있는 경험적인 회귀 분석 방법을 이용하여 연속적인 직각 함수로 표시함으로써 지표의 물리적 상태를 선형방정식으로 나타낼 수 있으며, 이때 식생지수를 나타내는 GVI 는 토양 밝기지수 SBI 와 서로 수직적인 분포를 이룬다. Landsat TM 자료를 이용하여 SBI, GVI, NWI 를 계산하는 경우 이들 사이에는 다음과 같은 상관관계가 존재한다는 것이 Kauth 와 Thomas 의 1984 년 연구에서 밝혀졌으며, 이때 사용되는 상수값은 실제 관측에 의한 경험치를 통해 규정되어 진다.

 

SBI = 0.33183TM1+0.33121TM2+0.55177TM3+0.42514TM4+0.48087TM5+0.25252TM7
GVI = -0.24717TM1-0.16263TM2-0.40639TM3+0.85468TM4+0.05493TM5-0.11749TM7
NWI = 0.13929TM1+0.22790TM2+0.40395TM3+0.25178TM4-0.70133TM5-0.45732TM7

이와 같은 방법으로 계산된 Tasseled-Cap 지수는 초기의 영상 자료로부터 변환된 자료를 이용하여 경작지의 변화, 도시지역의 확장, 인간의 활동에 의한 대규모 간척사업, 산림 훼손 등을 감시할 수 있으며, GVI 를 통해 계절적 식생상태의 변화와 경작지의 경작 유무, NWI 를 통해서 관심있는 지역의 수분 함유 정도, SBI 를 통해서 지표면 토양 종류 등을 파악할 수 있다.