I. 서론
최근 기후변화와 맞물려 지구 온난화가 가속화되고 있는데, 기후변화에 관한 정부 간 패널(IPCC)에 따르면 산업혁명 이전에 비해 현재 지표의 평균 온도는 약 1.1°C 정도 상승한 것으로 보고되고 있다(IPCC, 2023). 국립기상과학원에 따르면 우리나라의 최근 기온은 20세기 초보다 약 1.4°C 상승한 것으로 분석되었는데, 이는 전 지구적 평균 기온 상승보다 큰 폭이다(김진욱 등, 2018). 지표 인근의 기온 상승은 열파(heat wave)의 발생 빈도와 강도를 증가시키는 등 기상과 기후에 영향을 끼치며, 이는 인간의 건강에 악영향을 미칠 뿐만 아니라 생태계에도 부정적 영향을 미친다(Xu et al., 2020; Hess et al., 2023).
기온 자료는 일반적으로 지표로부터 약 2m 높이에 설치된 지상관측소 내 측정 장치를 통해서 수집되며, 이러한 자료는 특정 지점의 관측값을 제공하므로 공간적으로 연속적인 기온 정보를 제공하기 어렵다(Vancutsem et al., 2010). 따라서 인공위성에 탑재된 열적외 센서를 통해 수집된 영상자료로부터 지표 온도(land surface temperature, LST)를 추정하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다(Guha et al., 2022).
인공위성 영상자료에 기반한 지표 온도의 추정은 비교적 넓은 지역을 대상으로 플랫폼의 시간해상도에 따라 주기적으로 산출될 수 있는 장점을 제공한다(Wan et al., 2004). 이러한 주기성과 시간해상도 외에도 공간해상도를 고려하여 Landsat 위성에 탑재된 열적외 영상자료가 지표 온도 추정을 위해 사용되고 있는데, 이 자료는 특히 도시지역의 열 환경을 분석하기 위한 목적으로 최근 연구에서 폭넓게 활용되고 있다(Chen et al., 2017).
인공위성 센서를 통해 수집된 열적외 복사휘도는 대기와 표면(즉, 방사율(emissivity))과 분자 운동에 따른 온도(kinetic temperature)에 관한 함수 관계로 정의할 수 있다(Vanhellemont, 2020). 특히, 지표 방사율은 지표 온도 추정의 정확도에 많은 영향을 미치는 요인이며, 이는 주어진 온도에서 흑체(blackbody)에 의해 방사된 복사에너지에 대한 동일 온도에서 지표에 의해 방사된 복사에너지 비율로 정의된다(Khan et al., 2021). 이론상 물체인 흑체는 흡수한 복사에너지를 모두 방사하므로 방사율은 1이 되나, 실세계 지표를 구성하는 물질은 회색체(graybody)로서 이들의 방사율은 1보다 작다(Artis and Carnahan, 1982).
지표 온도의 추정 연구에서 다양한 지표 피복 물질의 방사율을 도출하기 위한 여러 모델링 기법이 제시되었는데, 이들 모델의 복잡성 및 체계적 오류 가능성 등을 고려하여 Valor and Caselles (1996)은 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)에 기반한 지표 방사율 추정 기법을 개발하였다. 이 기법은 서로 다른 지표에서 식생 활력도 지수와 지표 온도 간 상이성을 고려한 것이며(Smith and Choudhury, 1990), 정규식생지수는 지표 방사율과 높은 상관성을 보이는 것으로 보고되었다(Griend and Owe, 1991).
본 연구는 다른 열적외 센서보다 우수한 공간해상도로 지표를 관측한 Landsat 9호에 탑재된 Thermal Infrared Sensor 2 (TIRS-2)에서 수집된 열적외 영상자료와 정규식생지수 기반 지표 방사율에 기반한 지표 온도를 추정한다. 그리고 지상관측소를 통해 수집한 대기 온도를 활용하여 추정 지표 온도의 정확도를 토지피복 특성도 고려하여 평가한다. 이외에도 미국지질조사국에서 배포하는 Landsat Collection 2 Level 2 지표 온도(이하 ‘미국지질조사국 지표 온도’)와 비교한다.
II. 연구 지역 및 자료
본 연구는 2023년 현재 우리나라 전체 인구의 약 51%가 거주하는 서울특별시, 인천광역시 및 경기도를 포함한 수도권을 지표 온도 추정을 위한 대상 지역으로 설정하였다. 통계청에 따르면, 2023년 현재 우리나라 총인구는 51,774,521명이며, 수도권에는 26,225,829명의 총인구가 거주하는 것으로 조사되었다(국가통계포털, 2024a). 수도권의 도시지역 면적은 약 4,520km2로서 우리나라 전체 도시지역 면적의 약 25%에 달한다(국가통계포털, 2024b).
미국은 지표 관측을 위한 목적으로 1972년 Landsat 1호를 시작으로 Landsat 9호까지 운용하고 있다. Landsat 9호는 2021년 9월에 지구 궤도로 발사되었으며, Optical Land Imager 2 (OLI-2)와 TIRS-2 센서가 이 위성에 탑재되었다. Landsat 9호 OLI-2와 TIRS-2 센서를 통해 수집되는 영상자료 특성은 표 1과 같다.
표 1.
Landsat 9호 OLI-2와 TIRS-2 영상밴드별 공간해상도와 분광해상도
Landsat 자료는 처리 수준에 따라 Level 1과 이를 기반으로 산출된 Level 2 영상으로 제공되는데, Level 1 영상은 방사보정과 기하보정이 수행된 자료이며 16비트 정수형으로 제공된다. 열적외 센서에서 수집된 영상자료의 공간해상도는 100m이나, 미국지질조사국을 통해 배포되는 열적외 영상밴드는 30m 공간해상도로 다운스케일링되어 제공된다. 이외에도 Level 2 자료도 일반인에게 공개되고 있는데, 이 자료는 지표 반사도(surface reflectance)와 켈빈 단위 지표 온도를 포함한다. Landsat 9호 열적외 영상을 활용한 미국지질조사국의 지표 온도 자료는 Level 1 TIRS 영상밴드 자료, Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) 자료로부터 산출된 지표 방사율과 정규식생지수 및 대기 등의 자료를 활용하여 제작된다(USGS, 2024).
본 연구는 미국지질조사국에서 운영하는 EarthExplorer에서 지표 온도 추정 및 분광 지표 산출을 위해 Landsat 9호 Collection 2 Level 1 자료와 Level 2 자료를 다운받았다. 이들 자료는 2023년 6월 16일에 수도권 지역을 관측한 영상이며, 영상 중심의 수집 시각은 협정 세계시 기준 02시 10분 22초이다. 그림 1a는 Level 2 지표 반사도 자료를 위색조합으로 나타낸 것이다.
유럽우주국(ESA)은 Sentinel-1과 Sentinel-2 영상자료를 활용하여 산지(tree cover), 관목지(shrubland), 초지(grassland), 농경지(cropland), 시가지(built-up), 수문(waterbody) 등을 포함한 11개 피복유형으로 구성된 토지피복자료인 WorldCover를 제공한다(ESA, 2022). 유럽우주국의 WorldCover는 2020과 2021을 포함한 두 가지 버전 자료로 제공되는데, 본 연구는 열적외 영상자료의 수집 시기를 고려하여 10m 공간해상도로 제작된 WorldCover 2021을 활용하였다(그림 1b).
본 연구는 기상청에서 제공하는 기온 자료를 Landsat 9호 열적외 센서 자료로부터 추정된 지표 온도의 정확도 평가에 적용하였다. 기상청은 종관기상관측(ASOS)과 방재기상관측(AWS)으로 구분하여 기온 자료를 제공하는데, 2023년에 자료를 수집하는 기상관측소는 수도권 지역에서 총 158개소가 확인되었다. 그림 2는 기상관측소 위치 및 각 지상관측소가 소재한 지점의 토지피복 유형을 나타낸 것이다. 본 연구는 Landsat 9호가 방문한 시각에 측정한 기온 자료를 제공하는 기상관측소 중에서 영상자료의 공간 범위에 포함되는 기상관측소의 기온 자료를 분석에 활용하였다.
III. 연구 방법
본 연구는 Landsat 9호 Level-1 열적외 영상자료로부터 지표 온도를 산출하기 위해 Artis and Carnahan (1982)가 개발한 단일채널(single channel) 기법인 식 (1)을 적용하였다. 이 기법은 밝기 온도(brightness temperature), 지표 방사율 등이 켈빈 단위 지표 온도를 추정하는 과정에 중요한 정보로 활용된다.
(TK: 켈빈 단위 지표 온도, TB: 밝기 온도, : 열적외 영상밴드 중심 파장)
식 (1)에서 는 볼츠만 상수(1.38×10-23J/K), 플랑크 상수(6.626×10-34Js) 및 빛 이동속도(2.998×108m/s)의 함수로 산출되는 상수이며, 그 값은 1.438×10-2mK이다. 열적외 영상의 밝기 온도는 지표 흑체가 단위 면적당 에너지 방출을 위해 필요한 온도로 정의되는데(Artis and Carnahan, 1982), Landsat 열적외 영상자료의 경우 식 (2)를 통해 도출된다(USGS, 2024).
식 (2)에서 K1과 K2는 열적외 영상밴드에 고유한 상수를 의미하며, 복사휘도인 는 식 (3)을 통해 산출된다(USGS, 2024). 이 식에서 Qcal은 화소의 수치값(digital number)을, ML과 AL은 각각 영상밴드 고유의 승법계수와 가법계수를 의미한다.
지표 온도 추정에 중요한 정보인 지표 방사율은 정규식생지수, 식생비율(proportion of vegetation, Pv)과 지표 굴곡(surface roughness, C)의 함수인 식 (4)를 통해 도출되는데, 나대지와 식생의 방사율을 기준으로 식 (5)와 같은 정규식생지수의 임계값을 기반으로 산출된다(Sobrino et al., 2004; Advan and Jovanovska, 2016). 식생비율은 식 (6)을, 정규식생지수는 식 (7)을 적용하여 도출하였고, 지표 온도의 추정 정확도 평가를 위해 식 (8)을 통한 편차를 산출하였다.
(: 나대지 방사율, : 식생 방사율, : 나대지 정규식생지수, : 식생 정규식생지수)
Landsat Collection 2 Level 2 지표 온도 자료는 16비트 정수형으로 배포되는데, 이를 절대온도 단위 실수형 자료로 변환하기 위해 미국지질조사국에서 제공하는 승법계수와 가법계수를 적용하였다(USGS, 2024). 미국지질조사국과 단일채널 기반 지표 온도는 모두 섭씨온도로 변환하여 분석에 활용하였다.
IV. 결과
미국지질조사국의 지표 온도 자료와 본 연구를 통해 산출된 지표 온도 자료는 그림 3에 제시하였다. 그림 3(a)에서 흰색으로 채색된 영역은 ASTER 방사율 자료에서 값이 없는 화소들이며, 해당 화소에는 지표 온도가 널값으로 입력되었다. 본 연구에서 추정한 지표 온도의 최소값은 미국지질조사국 지표 온도와 큰 차이가 없었다(각각 14.4°C와 14.6°C). 이와는 달리 지표 온도의 최대값은 미국지질조사국 자료의 경우 74.9°C와 단일채널 48.6°C로 차이가 컸으며, 이러한 큰 폭의 차는 표준편차에서도 확인되었다(미국지질조사국 7.6°C, 단일채널 4.9°C).
미국지질조사국의 및 단일채널 기반 지표 온도와 기상관측소에서 측정된 기온 간 산점도는 그림 4와 같다. 미국지질조사국 지표 온도 자료의 널값 영역에 위치한 기상관측소의 기온 자료는 분석에서 제외하였다. 그림에 제시된 바와 같이 지상관측소의 관측 기온과 지표 온도 사이에는 비교적 높은 정적 상관성이 존재하는 것으로 확인되었다. 이는 상관계수에서도 살펴볼 수 있는데, 미국지질조사국과 단일채널 기반 지표 온도와 관측 기온 사이 상관계수는 각각 0.61과 0.56으로 나타났다. 그러나 지표 온도는 대체로 관측 기온보다 높았다.
본 연구는 관측 기온에서 지표 온도를 감한 편차를 산출하여 추정 지표 온도의 정확도를 분석하였다. 이 분석에는 지상관측소가 위치한 지점의 토지피복 유형을 고려하여 유형별 편차도 고려하였다. 그림 5는 토지유형별 지상관측소와 지표 온도 간 편차를 나타낸 것이다.
미국지질조사국의 지표 온도는 지상관측소 측정 기온보다 높게 나타났으며, 이러한 과대추정은 모든 지상관측소에서 확인되었다. 단일채널 지표 온도의 경우 과대추정 뿐 아니라 과소추정도 나타났는데, 과대추정의 빈도가 상대적으로 높았다. 편차를 고려한 과대추정의 경우, 미국지질조사국보다 단일채널 기반 추정 지표 온도가 상대적으로 관측 기온과 유사한 편이었다. 미국지질조사국과 달리 단일채널 지표 온도에서는 과소추정도 나타났으나, 과대추정에 비해 이와 연관된 기상관측소의 수는 적었다.
본 연구에서 활용한 토지피복 유형별 관측 기온과 관측소의 수는 표 2와 같다. 지상관측소의 측정값을 살펴보면 토지피복 유형에 따라 기온의 차가 크지 않았으나, 기온의 분포는 다소 달랐다. 미국지질조사국의 지표 온도 자료에서 농경지와 시가지에 해당하는 지상관측소의 수가 단일채널 지표 온도 자료보다 적은데, 이는 미국지질조사국 자료에서 일부 지상관측소가 지표 온도 널값 영역에 위치해서 나타난 것이다.
표 2.
토지피복 유형별 지상관측소 측정 기온과 수
| 구분 | 관측 기온(°C) | 기상관측소*(개) | |||||
| 최소 | 최대 | 평균 | 표준편차 | USGS | SCN | SCP | |
| 산림지 | 19.70 | 27.70 | 25.11 | 2.48 | 28 | 23 | 5 |
| 초지 | 20.60 | 27.10 | 25.29 | 1.57 | 18 | 16 | 2 |
| 농경지 | 23.70 | 27.50 | 25.79 | 0.91 | 20 | 17 | 5 |
| 시가지 | 20.30 | 27.90 | 25.33 | 2.03 | 44 | 44 | 2 |
표 3은 토지피복 유형별 추정 지표 온도와 관측 기온과 지표 온도 간 편차를 요약한 것이다. 미국지질조사국의 지표 온도의 경우, 시가지 온도가 다른 토지피복보다 상대적으로 높았는데, 지상관측소 측정 기온과 비교한 편차도 비교적 높은 수준이었다. 본 연구를 통해 도출된 단일채널 기반 지표 온도에서도 이와 유사한 결과가 확인되었다. 그러나 미국지질조사국보다 단일채널 기법을 통해 산출된 지표 온도는 지상관측소에서 측정한 기온과 비슷한 분포였으며, 관측 기온과의 편차도 상대적으로 작았다.
표 3.
토지피복 유형별 지표 온도 및 관측 기온 간 편차
V. 논의
본 연구의 결과에서 제시한 바와 같이, 단일채널 기반 지표 온도는 미국지질조사국의 지표 온도보다 지상관측소 측정 기온과 비교한 편차가 작았다. 지표 온도 추정에서 지표 방사율이 중요한 변수인데, Landsat Collection 2 Level 2 지표 온도 산출에는 2000~2008년 사이에 수집된 ASTER 영상자료를 기반으로 제작된다(USGS, 2024).
수도권 지역을 대상으로 지표 온도를 추정한 본 연구에서 활용한 Landsat 9호 자료의 수집 시기(즉, 2023년)와 지표 방사율 자료의 원천 영상 수집 시기의 차이는 토지피복 유형의 변화 및 그에 따른 지표 방사율의 변화를 반영하지 못하는 단점이 발생할 수도 있다(Stathopoulou et al., 2007). 이외에도 Terra 위성에 탑재된 광학센서인 ASTER는 구름 및 강수 등 대기 상태에 따라 지표 관측값이 널인 영역이 존재할 수 있으며, 이러한 지역에서는 지표 방사율과 지표 온도도 널값이 나타날 수 있다(USGS, 2024). 이러한 현상은 본 연구에서 활용한 미국지질조사국 지표 온도 자료에서도 확인되었다.
인공위성 열적외 센서 자료로부터 도출된 지표 온도와 지상관측소에서 측정한 기온 사이에는 비교적 높은 정적 상관성이 나타났으며, 미국지질조사국과 단일채널 지표 온도와 관측 기온 사이 상관 수준은 비슷하였다(그림 4). 이뿐 아니라 두 자료의 지표 온도 분포도 유사한 편이었다.
그림 6은 해양을 제외한 미국지질조사국과 단일채널 기반 지표 온도의 분포를 나타낸 것이다. 육지 표면의 온도 분포를 살펴보면, 평균에는 다소 차이가 있으나 미국지질조사국과 단일채널 기반 지표 온도 간 유사한 지표 온도의 분포가 나타났다. 이와 같은 기온 간 상관성과 지표 온도의 분포를 고려할 때, 미국지질조사국에서 배포하는 Collection 2 Level 2 지표 온도와 정규식생지수에 기반한 단일채널 추정 기법 간 큰 차이가 없는 것으로 보인다.
지상관측소의 측정 기온과 추정 지표 온도의 편차 분석에 따르면 미국지질조사국의 지표 온도는 측정 기온보다 높은 과대추정 경향이 강했고, 단일채널 기반 지표 온도도 과대추정이 우세했으나 과소추정도 나타났다. 관측 기온과 지표 온도 간 편차만을 고려할 때 단일채널 지표 온도는 Collection 2 Level 2 지표 온도보다 측정 기온과 유사했으며, 편차의 폭도 적은 수준이었다.
그림 7은 두 지표 온도 자료의 편차 절대값에 대한 분포를 나타낸 것이다. 미국지질조사국 지표 온도의 절대편차 범위와 평균은 단일채널 지표 온도보다 큰 것을 확인할 수 있다. 이뿐 아니라 두 지표 온도의 분포 차이는 표준편차에서도 나타나는데, 미국지질조사국의 경우 3.8°C, 단일채널의 경우 1.8°C로 분석되었다.
미국지질조사국 지표 온도는 측정 기온보다 큰 편차를 보인다. 이와는 달리 단일채널 기법을 통해 도출된 지표 온도는 관측 기온과 비슷하게 나타났다. 단일채널 기반 지표 온도 추정값에서 4.8°C 이상(즉, 평균+1×표준편차)의 절대편차가 산출된 기상관측소는 총 16개소로 확인되었다. 이들 중 대부분은 그림 8에 제시된 바와 같이 해양 및 한강과 같은 넓은 면적의 수문에 인접하고 있었다.
VI. 결론
본 연구는 수도권 지역을 대상으로 2023년 6월 16일에 Landsat 9호 TIRS-2 센서를 통해 수집된 열적외 영상자료와 정규식생지수 기반 지표 방사율에 기반한 단일채널 기법을 통해 지표 온도를 추정하였다. 산출된 지표 온도는 기상관측소에서 열적외 센서를 탑재한 Landsat 9호가 방문한 시각에 관측된 기온과 비교하여 추정 정확도를 평가하였다. 이외에도 미국지질조사국에서 배포하는 Landsat 9 Collection 2 Level 2 지표 온도와 단일채널 기반 지표 온도를 비교･분석하였다.
미국지질조사국의 지표 온도의 경우 ASTER 자료로부터 도출된 지표 방사율 등의 자료를 활용하는데, Landsat 9호의 자료 수집 시기에 수도권 일부 지역에서 ASTER 지표 방사율 널값으로 인해 지표 온도가 널값인 영상 영역이 나타났다. 지상관측소에서 측정한 기온에 기반한 편차 분석에 따르면, 대부분 기상관측소에서 단일채널 기법을 통해 도출된 지표 온도가 미국지질조사국 지표 온도보다 편차가 작게 나타났으며, 편차의 범위도 작았다.
따라서 특정 시기의 지표 온도에 관한 공간적 분포 특성 또는 동일 지역을 대상으로 지표 온도의 시･공간적 변화 특성을 분석하는 연구에서 단일채널 기법에 기반한 지표 온도의 산출이 적절할 수도 있다. 그런데, 최근 들어 인공위성에 탑재된 열적외 센서 자료를 활용하여 지표 온도를 도출하는 다양한 기법이 개발되고 있으므로, 이러한 기법의 적용 및 인공지능을 추가한 향후 연구도 필요하다.
