위성영상을 이용한 광학지수(Spectral indices)의 종류
위성영상을 이용한 광학지수(Spectral indices)의 종류
  • 김오윤 기자
  • 승인 2020.03.23 09:00
  • 댓글 0
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연재 | 목재를 둘러싼 여러가지 모험 91 - 글;노윤석 우드케어 이사
노윤석 우드케어 이사
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위성영상을 이용한 분석방법 중 위성영상이 가지는 분광(Spectral) 특성을 이용한 여러 가지 광학지수를 이용하는 방법이 있다. 여기서 분광특성이란 우리가 흔히 아는 가시광선, 적외선, 자외선 같은 전자기파의 특성을 이야기 하는 것이다. 

현재 이와 같은 위성영상의 분광특성을 이용한 여러 가지 광학지수에는 식생, 수자원, 강설, 토양, 화재 및 기타 다른 특성의 여러 가지 상황을 분석하는 각종 지수들이 개발되어 있다. 이를 통해 우리는 우리의 세계의 여러 가지 정보를 아주 쉽게 얻을 수 있다. 하지만 위성영상을 통한 정보취득에는 공간해상도와 시간해상도 등의 문제가 있어, LiDAR나 초분광분석 등을 이용한 현장 조사도 병행되야 할 것으로 보인다.

특히 현재 무료로 이용할 수 있는 위성영상에는 미국의 항공우주국 NASA에서 운영하고 있는 Landsat과 유럽항공우주국에서 운영하고 있는 Sentinel 위성등이 있다. 여기서 촬영된 위성영상들은 여러 가지 band를 가지고 있어 이를 이용한다면 쉽게 다양한 분광지수를 얻을 수 있다. 아래에 소개되는 각 지수들도 위성영상의 종류에 따라 사용할 밴드의 종류를 명시하여 지수를 계산할 때 편하게 이용할 수 있게 하였다.

현재 우리나라도 정밀농업과 임업분야에서 인공위성영상의 활용도가 높아지고 있어 이런 지수의 이용이 활발해 지고 있다. 하지만 일부 지수의 경우 아직 국내에서 본격적으로 사용되고 있지 않아 한글이름이 정확히 정해지지 않은 지수들이 있어 이런 경우에는 영문 원문을 기준으로 최대한 번역하여 사용하였다.

 

Normalized Difference Vegetation Index(정규식생지수, NDVI)

정규식생지수는 파장중 적색(Red)파장과 근적외선(Near-Infrared, NIR)파장을 이용하는 지수 이다. 이 지수는 건강하고 활력이 높거나 밀도가 높은 식생에서 근적외선의 반사율이 매우 높게 나타나는 것에 착안하여 만든 지수이다. 즉 적규식생지수가 높은 값을 갖는다는 것은 근적외선의 반사율이 높다는 것이고 결국 식생이 밀집되어 있거나 활력이 매우 높다는 것이다. 정규식생지수는 1에서 -1까지의 값을 갖는다.

•NDVI 계산식 =(NIR-Red) /(NIR + Red)
•NDVI(Landsat 8) =(B5 - B4) /(B5 + B4)
•NDVI(Landsat 4 - 7) =(B4 - B3) /(B4 + B3)
•NDVI(Sentinel 2) =(B8 - B4) /(B8 + B4)

 

Normalized Difference Red Edge(적변식생지수, NDRE)

적변식생지수는 정규식생지수와 더불어 식생의 건강도와 활력도를 가장 잘 나타내는 지수로 알려져 있다. 이 두 지수의 차이점은 이용하는 파장의 주파수가 약간 다르다는 데에 있다. 정규식생지수가 적색광의 주파수를 이용한다면, NDRE는 적색광과 근적외선 사이의 전이지역에 있는 주파수대역을 이용한다. 이를 적색광의 끝 지점에 있다고 하여 Red Edge(적변)라고 부른다. 

Red Edge파장은 가시광선의 적색광보다 더 많은 층(Layer)을 투과할 수 있어 층이 많은 식생의 활력도를 더욱 잘 파악할 수 있으며, 또 목초지나 벼 등의 작물을 재배할 경우 재배 후기에 클로로필의 함량이 높아져 정규식생지수가 거의 1에 달할 경우 정규식생지수로는 식생의 변화를 잘 파악할 수 없을 경우 적변식생지수가 사용된다.

 

•NDRE 계산식 =(NIR -RE)/(NIR + RE)

 

Green Normalized Difference Vegetation Index(녹색정규식생지수, GNDVI):

녹색정규식생지수는 정규식생지수의 변형형태중의 하나로 작물내의 엽록소의 변화에 보다 민감하게 반응하는 지수이다. 녹색정규식생지수를 통해 얻어진 잎의 질소성분과 DM의 변이를 알아낼 수 있다. 녹색정규식생지는 두 종류의 식물의 질소와 관련이 있는 엽록소의 비율의 차이를 알아내는데 정규식생지수보다 우수하다.

•GNDVI 계산식 =(NIR-GREEN) /(NIR+GREEN)
•GNDVI(Landsat 8) =(B5 - B3) /(B5 + B3)
•GNDVI(Landsat 4 - 7) =(B4 - B2) /(B4 + B2)
•GNDVI(Sentinel 2) =(B8 - B3) /(B8 + B3)

 

Enhanced Vegetation Index(향상된 식생지수, EVI)

향상된 식생지수의 경우 정규식생지수와 마찬가지로 식생의 활력도를 정량화하는데 사용된다. 하지만 대기의 조건과 수관의 영향 그리고 식생의 밀도가 높은 지역에 대한 보정을 하여 계산한 지수이다. 여기에는 대기보정인자(L)과 수관보정인자(C)와 청색광값을 사용하여 보정을 한다. 이를 통해 더욱 수정된 식생지수를 얻을 수 있다.

•EVI 계산식 = G ×((NIR - R) /(NIR + C1 ×R - C2×B + L))
•EVI(Landsat 8) = 2.5×((B5 - B4) /((B5 + 6×B4 - 7.5 ×B2) + 1)))
•EVI(Landsat 4 - 7) = 2.5×((B5 - B4) /((B5 + 6×B4 - 7.5 ×B2) + 1)))
•EVI(Sentinel 2) = 2.5×(B8 - B4) /((B8 + 6×B4 - 7.5 ×B2) + 1)))

 

Advanced Vegetation Index(진보된 식생지수, AVI):

진보된 식생지수는 정규식생지수와 마찬가지로 적색광과 근적외선을 이용한다. 따라서 정규식생지수를 이용하는 작물와 산림의 시간에 따른 변화를 감지하는데 유용하게 쓰인다. 따라서 이 두 지수의 병행을 통해 식생유형의 구분과 계절적인 특성을 구분할 수 있게 된다.

•계산식AVI = [NIR×(1-Red)×(NIR-Red)] 1/3
•AVI(Landsat 8) = [B5 ×(1 - B4)×(B5 - B4)]1/3
•AVI(Landsat 4 - 7) = [B4×(1 - B3)×(B4 - B3)]1/3
•AVI(Sentinel 2) = [B8 •(1 - B4)*(B8 - B4)]1/3

 

Soil Adjusted Vegetation Index(토양보정식생지수, SAVI)

토양보정식생지수는 식생의 밀도가 높지 않은 지역에서 토양의 밝기에 의해 NDVI가 영향을 받을 수 있어 이를 보정하기 위해 개발된 지수이다. 랜드셋 기반의 토양보정식생지수는 적색광과 근적외선의 비율에 대부분의 토지이용형태에서 토양밝기보정인자(L)을 0.5로 정의하면 계산한 지수이다.

•SAVI 계산식 =((NIR - R) /(NIR + R + L))×(1 + L)
•SAVI(Landsat 8) =((B5 - B4) /(B5+ B4 + 0.5))×(1.5)
•SAVI(Landsat 4 - 7) =((B4 - B3) /(B4+ B3 + 0.5))×(1.5)
•SAVI(Sentinel 2) =(B08 - B04) /(B08 + B04 + 0.428)×(1.428)

 

Normalized Difference Moisture Index(정규식생수분지수, NDMI)

정규식생수분지수는 식생의 수분함유량을 측정하기 위한 지수이다. 이 지수는 근적외선과 단파적외선의 비율에 의해 결정된다.

•NDMI 계산식 =(NIR - SWIR) /(NIR + SWIR)
•NDMI(Landsat 8) =(B5 - B6) /(B5 + B6)
•NDMI(Landsat 4 - 7) =(B4 - B5) /(B4 + B5)
•NDMI(Sentinel 2) =(B8 - B11) /(B8 + B11)

 

Moisture Stress Index(수분스트레스지수, MSI)

수분스트레스지수는 수관의 수분스트레스, 생산성의 예측 및 생리학적 모델링에 사용되는 지수이다. 이 지수는 다른 수분 지수와 밀접한 관련을 가지고 있으며 따라서 이 지수가 높은 값을 가진다는 것은 식물이 많은 수분스트레스를 받고 있다는 것과 동시에 토양에 수분이 적다는 것을 나타낸다. 이 지수의 범위는 0에서 3이상의 값을 가지며, 일반적인 식생에서는 0.2에서 2사이의 값을 가진다.

•계산식 MSI = MidIR / NIR
•MSI(Landsat 8) = B6 / B5
•MSI(Landsat 4 - 7) = B5 / B4
•MSI(Sentinel 2) = B11 / B08

 

Green Chlorophyll Index(엽록소지수, GCI)

원격탐사에서 엽록소지수는 다양한 종류의 식물의 잎의 엽록소의 양을 측정하는데 사용된다. 엽록소양은 식생의 생리적인 상태를 반영하다. 식물의 스트레스를 받았을 때 엽록소의 양은 감소하여 이를 통해 식물의 건강도를 체크할 수 있다.

•GCI 계산식 =(NIR) /(Green)-1
•GCI(Landsat 8) =(B5 / B3) -1
•GCI(Landsat 4 - 7) =(B4 / B2) -1
•GCI(Sentinel 2) =(B9 / B3) -1

 

Normalized Burned Ratio Index(정규화재비율지수, NBRI):

산불은 가장 심각한 자연재해로서 사람이나 자연현상에 의해 발생한다. 한번 발생한 산불은 천연자원과 여러 야생동식물들을 파괴하며, 지역 환경을 불안정하게 하며, 엄청난 양의 온실가스를 배출한다. 이 정규화재비율지수는 식생의 변화에 민감한 근적외선과 단파적외선(Shortwave Infrared, SWIR) 부분의 분광밴드를 이용하여 계산하는 지수로, 화재가 발생한 지역을 검출해 내거나, 산불 이후 생태계의 복원과정을 모니터링 하는 데에 사용이 가능하다.

•NBR 계산식 =(NIR - SWIR) /(NIR+ SWIR)
•NBRI(Landsat 8) =(B5 - B7) /(B5 + B7)
•NBRI(Landsat 4 - 7) =(B4 - B7) /(B4 + B7)
•NBRI(Sentinel 2) =(B8 - B12) /(B8 + B12)

 

Bare Soil Index(토지황폐화 지수, BSI)

토지황폐화지수는 청색, 적색, 근적외선과 단파적외선 밴드를 이용하여, 토지의 변화를 감지하고자 하는 지수이다. 이러한 분광 밴드들은 정규화되어 이용되는데. 단파적외선과 적색광은 토양 광물의 조성을 정량화하는데에 사용되고, 청색광과 근적외선은 식생의 존재를 파악하기 위해 사용된다.

•BSI 계산식 =((Red+SWIR) -(NIR+Blue)) /((Red+SWIR) +(NIR+Blue))
•BSI(Landsta 8) =(B6 + B4) -(B5 + B2) /(B6 + B4) +(B5 + B2)
•BSI(Landsta 4 - 7) =(B5 + B3) -(B4 + B1) /(B5 + B3) +(B4 + B1)
•BSI(Sentinel 2) =(B11 + B4) -(B8 + B2) /(B11 + B4) +(B8 + B2)

 

Normalized Difference Water Index(정규수분지수, NDWI)

정규수분지수는 강이나 하천과 같은 수체를 분석하기 위해 사용된다. 이 지수는 위성영상의 녹색광과 근적외선 밴드를 이용하여 계산된다. 정규수분지수는 대부분의 경우 수자원의 정보를 보다 효율적으로 제공해 준다. 특히 도시지역의 수체를 파악하는데 매우 민감한 반응을 본이다. 이 정규수분지수와 정규식생지수를 같이 이용하여 지역의 변화를 탐지하는데 사용하기도 한다.

•NDWI 계산식 =(NIR-SWIR) /(NIR + SWIR)
•NDWI(Landsat 8) =(B3 - B5) /(B3 + B5)
•NDWI(Landsat 4 - 7) =(B2 - B4) /(B2 + B4)
•NDWI(Sentinel 2) =(B3 - B8) /(B3 + B8)

 

Normalized Difference Snow Index(정규강설지수, NDSI)

정규강설지수는 해당지역에 강설지역의 숫자적으로 표한한 지수이다. 녹색광과 단파적외선의 분광 밴드를 이용하여 지역에서 강설범위를 파악하다. 강설의 경우 대부분의 단파적외선의 파장을 흡수하는 반면 구름의 경우 그렇지 않아, 정규강설지수를 통해 해당 지역이 구름이 낀 지역인지 강설이 된 지역인지 파악이 가능한 것이다. 정규강설지수는 대상지의 눈이 온지역을 맵핑하는데에 사용될 뿐 아니라 빙하의 모니터링에도 사용되기도 한다.

•NDSI 계산식 =(Green-SWIR) /(Green+SWIR)
•NDSI(Landsat 8) =(B3 - B6) /(B3 + B6)
•NDSI(Landsat 4 - 7) =(B2 - B5) /(B2 + B5)
•NDSI(Sentinel 2) =(B3 - B11) /(B3 + B11)

 

Normalized Difference Glacier Index(정규빙하지수, NDGI)

정규빙하지수는 말 그대로 빙하를 탐색하고 모니터링하기 위한 지수로 녹색광과 적색광을 이용하여 계산한다.

•NDGI 계산식 =(NIR-Green)/(NIR+Green)
•NDGI(Landsat 8) =(B3 - B4) /(B3 + B4)
•NDGI(Landsat 4 - 7) =(B2 - B3) /(B2 + B3)
•NDGI(Sentinel 2) =(B3 - B4) /(B3 + B4)

 

Atmospherically Resistant Vegetation Index(공기보정식생지수, ARVI)

이름에서도 알 수 있듯이 공기보정식생지수는 공기중의 에어로졸과 같은 공기인자들에 영향을 감안하여 만든 식생지수이다. 이 지수는 청색광의 파장을 측정하는 방식으로 적색광의 반사 스펙트럼에 영향을 주는 공기의 분산효과를 감안하여 정규식생지수를 보정하는 방식으로 계산된다.

•ARVI 계산식 =(NIR-(2 ×Red) + Blue) /(NIR +(2×Red) + Blue)

 

Structure Insensitive Pigment Index(구조둔감성색소지수, SIPI)

Structure Insensitive Pigment Index는 여러 층위로 구성된 식생을 분석하는 데에 적당한 식생지수이다. 이 지수는 엽록소의 카로티노이드의 비율을 계산함으로 산출된다. 식생의 스트레스가 높을 수록 높은 수치를 가지게 된다. 

•계산식 SIPI =(NIR-Blue) /(NIR-Red) 



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