올해 제가 가장 관심있게 보고 있는 SPOT-VGT NDVI 시계열 분석과 관련된 논문을 하나 소개합니다.
논문에 포함된 도표, 차트, 그림을 중심으로 간단히 정리해 보겠습니다.
원문은 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925857411003016
본 논문은 중국 사막지역에서 시행된 생태복원 프로젝트들의 효과를 평가하기 위해 SPOT-VGT NDVI 시계열 분석을 적용한 사례입니다.
연구지역은 아래 그림과 같이 중국 사막 중 일부 지역입니다.
사막의 유형은 2000년 중국에서 제작된 사질피복사막분류도(sand-covered desert classification map)의 범례에 따라 6가지로 구분되고 있습니다.
이 지역에서는 크게 3가지 생태복원 프로젝트가 수행되었는데, 이 연구는 바로 그 프로젝트의 결과에 따라 식생 상태가 어떻게 변화했는지를 분석하고 있습니다.
중국 사막분류기준(Chinese desert classification criteria)에 따른, 연구지역의 사구 유형(sand dune types)은 아래와 같습니다.
SPOT-VGT NDVI 시계열 자료에 기초하여, 이 연구는 크게 YMNDVI, GRC, CV 분석을 수행하였습니다.
먼저, YMNDVI는 연 평균 정규차식생지수(yearly mean normalized difference vegetation index)의 약어입니다.
YMNDVI는 NDVI의 연 평균을 계산하기 위해 MNDVI의 평균치를 계산합니다.
여기서 MNDVI는 월 최대 NDVI(monthly maximum NDVI)를 뜻하며, MVC(Maximum Value Compositing) 기법을 통해 계산됩니다.
SPOT VGT-S10에서 S10영상은 10일 단위로 MVC 계산되므로, MNDVI는 월 단위로 3개의 S10 영상을 MVC 방식으로 결합한 결과가 되겠습니다.
GRC는 녹색변화율(greenness rate of change)의 약어로, YMNDVI 값들의
최소 제곱법 적합(least squares fitting)을 이용한 선형회귀 기울기(slope of the linear regression)로 정의됩니다.
다시 말하면, GRC는 식생변화율(vegetation change rate)로 지시될 수 있습니다.
여기서 i는 분석년도의 순서가 됩니다(예를 들어, 9년치 분석이라면 1부터 9가 됩니다).
그리고 GRC는 화소 수의 빈도 히스토그램(frequency histogram)을 참조하여 아래와 같이 정의되었습니다.
마지막으로 CV는 변동계수(Coefficient of Variation)를 지칭합니다.
CV의 계산은 아래와 같습니다.
여기서 bar x는 YMNDVI들의 평균을, S는 YMNDVI들의 표준편차(standard deviation)를 뜻합니다.
표준편차 S는 아래와 같이 계산되며, 여기서 x는 단일 시기의 YMNDVI입니다.
계산 결과들은 아래 그림들과 같습니다.
먼저, 아래 그림의 좌측은 1999년부터 2007년까지 계산된 다년도 평균 YMNDVI(MYNDVI, Multi-year mean YMNDVI)를 보여줍니다.
그리고 우측은 2007년의 YMNDVI를 보여줍니다. 지역 별로 공간적 변화의 추이를 비교할 수 있습니다.
아래 표는 연도별로 계산된 YMNDVI 값과 9년간 YMNDVI 값들의 평균, 표준편차, 변동계수를 사막유형 별로 정리한 표입니다.
그리고 연도별 YMNDVI 값을 사막유형 별 그래프로 나타낸 그림은 아래와 같습니다.
아래 그림은 사막유형 별 GRC를 클래스 별로 매핑한 결과입니다.
그리고 아래 그림은 사막유형 별 GRC를 수치로 나타낸 결과입니다.
아래 표에서 A는 사막 유형 내 GRC 클래스를, B는 전체 사구 면적 중 해당 사막 유형 내 GRC 클래스를 퍼센트로 보여주고 있습니다.
사막 유형 별 면적 퍼센트를 GRC 클래스 별로 표현한 그림입니다.
아래 그림에서 좌측은 1999년부터 2007년까지 연구지역의 YMNDVI에 대한 표준편차(SD)를, 우측은 변동계수(CV)를 보여줍니다.
NDVI 값은 온도(temperature)와 강수량(precipitation)에 영향을 받기 때문에 시계열 값이 비교 분석되었습니다.
아래 그림은 연도 별로 연 평균 온도(annual average temperature)와 연 강수량(annual precipitation)이 추세화된 결과입니다.
사구 유형 별로 연 평균 온도와 연 강수량이 정리된 표입니다.
