안녕하세요? KNPS-ES Modules for QGIS를 이용하여 서식지 질 모형을 구동하는 방법을 정리해 보겠습니다.
첫번째 글로 서식지 위협인자를 생성하는 방법부터 시작해 보겠습니다.
본 모듈에서 사용된 서식지 질 모형과 모듈 설치 방법은 아래 글을 참조하시기 바랍니다.
[1] InVEST - 서식지 질(Habitat Quality) 모형 | http://blog.daum.net/geoscience/1491
[2] KNPS-ES Modules for QGIS 설치 방법 | http://blog.daum.net/geoscience/1492
InVEST - 서식지 질(Habitat Quality) 모형
안녕하세요? 이번 글은 InVEST 통합 모형 중 '서식지 질(Habitat Quality)' 모형의 개념을 글로 정리해 보겠습니다. InVEST는 'Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs'의 약어입니다. 여기서..
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KNPS-ES Modules for QGIS 설치 방법
안녕하세요? KNPS-ES는 국립공원 생태계서비스 가치평가를 위한 QGIS 통합 모듈입니다. 이 모듈은 '2019 국립공원 생태계서비스 가치평가 연구(Ⅲ)' 과정에서 제작한 도구입니다. 설치방법은 다음과 같습니다: KNP..
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서식지 질 모형 구동을 위한 입력 데이터는 환경부 세분류 토지피복지도입니다. 저는 설악산국립공원 일원의 세분류 토지피복지도를 다운받고, 각각의 도엽을 병합(merge)한 후 도형 수정(repair geometry)을 거쳤습니다. 그후 EPSG:5179로 좌표계를 변환한 후, 아래와 같이 지도를 띄웠습니다.
세분류 토지피복지도의 스타일링은 제 깃허브에 있는 qml 파일을 이용하시면 됩니다.
https://github.com/osgeokr/gistudy/blob/master/QGIS_SLCM_STYLE.qml
osgeokr/gistudy
Contribute to osgeokr/gistudy development by creating an account on GitHub.
github.com
스타일링 방법은 제 깃허브 동영상을 참고하시면 됩니다.
https://www.youtube.com/watch?v=2ObMl6e-rw8
자, 아래와 같이 스타일까지 적용된 세분류 토지피복지도가 준비되었습니다.
이제 KNPS-ES 서식지 질 모형에서 '서식지 위협인자 생성' 기능을 사용해 보겠습니다.
먼저, '서식지 위협인자 생성 :: 공업지역.채광지역' 기능을 실행해보겠습니다.
해당 기능은 세분류 토지피복지도를 입력하고, 지정한 경로와 이름으로 위협인자 영향, 가중치를 출력하는 방식입니다.
작업의 편의성을 위해 저는 'D:/GEODATA'를 기본 폴더로, 파일 이름은 자동으로 설정해 놨습니다.
현재 모듈은 시가화 건조지역(URBAN), 공업지역.채광지역(INDUSTRY), 철도(RAIL), 도로(ROAD), 농업지역(AGRI), 논(PADDY), 밭(DRY), 인공나지(BARE)가 위협인자로 등록되어 있습니다. 그리고 각각의 위협인자는 최대영향거리(MAX_DIST), 가중치(WEIGHT), 거리-감쇠 함수(DECAY)가 지정된 상태입니다. 이 수치에 대한 참고문헌은 다음 논문을 참고하였습니다.
Xu, Chen, Xu, Li, and Su. 2019. Impacts of Land-Use Change on Habitat Quality during 1985–2015 in the Taihu Lake Basin. Sustainability. 11(13): 3513.
위 표에서 표현식(EXPRESSION)은 세분류 토지피복지도의 'L3_CODE' 컬럼에서 위협인자에 해당하는 코드를 가져오는 구문입니다. 즉, 세분류 토지피복지도를 입력했을 때 저는 위협인자들이 자동으로 선택될 수 있도록 설정했습니다. InVEST 모형에서 위협인자 설정에 요구되는 번거로운 과정에 편의성을 주고자 하는 의도입니다.
다음으로 두 개의 래스터 계산식이 있습니다. 첫번째 식(RASTER_CALC1)은 위협인자 영향을 계산하는 식입니다. 앞서 InVEST 모형에서 소개드렸던 아래 식이 적용된 것입니다.
여기서 d_xy, 화소 x와 화소 y의 선형 거리는 QGIS의 근접도(래스터 거리) 기능을 통해 계산했습니다. 해당 기능은 아래 유튜브 동영상을 참조하시기 바랍니다.
https://www.youtube.com/watch?v=Tj9nPpNceZQ
두번째 식(RASTER_CALC2)는 위협인자 가중치를 계산하는 식입니다. 잘 보시면 각각의 위협인자가 가지는 가중치에 따라 해당 가중치 값과 0으로 구성된 이진(binary) 래스터라는 것을 확인하실 수 있습니다.
자, 이제 실행 결과를 확인해볼까요?! 먼저 공업지역.채광지역의 서식지 위협영향 인자는 다음과 같습니다. 설악산국립공원 주변에 해당 인자가 어디에 위치하는지 알 수 있습니다. 해당 인자는 거리가 멀어질수록 위협인자가 높은 비율로 감쇠한다고 가정하여 지수형으로 설정되었습니다.
공업지역.채광지역의 위협인자 가중치 결과는 다음과 같습니다. 아래 래스터에서 0.5로 표현된 영역은, 해당 위협인자가 서식지에 영향을 미칠 수 있는 최대영향거리에 해당합니다. 우리는 각각의 위협인자들이 영향거리 내에서 미치는 영향을 합산하여 '화소별 총 위협수준'을 계산할 것입니다.
KNPS-ES Modules for QGIS이 제공하는 8개 위협인자별 영향 결과는 아래와 같습니다.
아직 서식지 질을 계산하지 않았지만, 우리는 이 모형 시뮬레이션 결과에서 서식지 질에 미치는 영향이 어느 인자가 강력한 지, 어느 인자가 미약한 지를 미리 예측할 수 있습니다. 그리고 서식지 질 모형 결과가 나왔을 때 보다 다양한 해석이 가능할 것입니다. 다음 글에서는 '서식지 위협인자 가중치 합계 생성' 기능을 소개해 보도록 하겠습니다.
