이번 글은 QGIS에서 센티널(Sentinel) 2호 위성영상의 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index: NDVI)를 계산해 보도록 하겠습니다. 저, 본 글을 통해 만들어질 최종 그림은 아래 Fig. 1과 같습니다.
Fig. 1. 2015년 12월 30일 월악산국립공원 일대를 촬영한 Sentinel-2 위성영상. (a) 8번(NIR), 4번(Red), 3번(Green) 밴드들의 RGB 조합. (b) 동일 지역의 8번(NIR), 4번(Red) 밴드 합을 차로 나눈 NDVI 결과.
정규식생지수란, 근적외선과 적색 밴드의 정규화된 비율입니다. 계산식은 아래와 같습니다.
센티널 2호 위성영상에서는 4번 밴드(0.665㎛)가 적색(Red), 8번 밴드(0.842㎛)가 근적외선(NIR) 밴드에 해당됩니다. 따라서 센티널 2호 위성영상의 NDVI 계산식은 아래와 같이 정의될 수 있겠습니다.
출처: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/technical-guides/sentinel-2-msi/level-2a/algorithm
그럼, 이제 QGIS에서 위 밴드 계산을 그대로 실행해주면 되겠는데요, 이를 위해 2015년 12월 30일 촬영된 센티널 2호 영상을 NDVI 값으로 변환해 보도록 하겠습니다.
참고로 아래 그림은 4번 적색 밴드(0.665㎛,)이고,
아래 그림은 8번 밴드(0.842㎛)입니다.
저는 월악산국립공원 경계(노란 선)를 기준으로 5km 완충구간 영역을 별도의 밴드 셋(Band set)으로 만들어 놨는데요, 이 파일에서 4번 밴드(0.665㎛,)는 3번, 8번 밴드(0.842㎛)는 7번으로 정의되어 있습니다.
밴드 계산을 위해 '래스터 > 래스터 계산기'를 실행하고,
'래스터 연산 표현식'에 NDVI 계산식을 입력해 줍니다. 여기서는 '("S2A_L1C_20151230_WORAKSAN@7" - "S2A_L1C_20151230_WORAKSAN@3") /
("S2A_L1C_20151230_WORAKSAN@7" + "S2A_L1C_20151230_WORAKSAN@3")'으로 입력하였습니다.
아래와 같이 NDVI 값이 계산되었습니다.
이번에는 NDVI 값의 레이어 속성에 들어가서, '새 색상표 작성'을 설정해 보겠습니다. 원하는 색상표를 선택(여기서는 Greens)한 후, 등간격 모드에 7개 클래스로 정의한 후, 최소값은 0, 최대값은 0.6으로 지정하였습니다. 이렇게 하면 최소값인 0보다 작은 클래스가 하나 정의되고, 최소값과 최대값을 6등분한 클래스들이 생성됩니다.
위와 같이 설정한 결과입니다.
일단 '프로젝트 > 저장'을 통해 현재 상태를 유지하고,
본 글의 Fig. 1을 만들기 위해 밴드 셋의 RGB 조합을 8(NIR):4(Red):3(Green)으로 조정해 놓겠습니다.
아래와 같이 위성영상과 NDVI 값이 비교되는 영역을 그림으로 만들어 보겠습니다.
일단 '새 북마크' 버튼을 클릭하여 현재 영역을 저장합니다.
이제 '프로젝트 > 새로운 프린터 구성'을 클릭하고,
구성 제목은 'NDVI'로 지정하면,
아래와 같이 새로운 프린트 구성 창이 실행됩니다.
화면 좌측에 '새 지도 추가' 버튼을 클릭하고,
페이지 상에 영역을 지정하면 아래와 같이 지도가 추가됩니다.
여기에 '레이아웃 > 범례 추가'를 클릭해 보겠습니다.
자, 이제 지도와 범례가 표시되었는데요,
지도의 경우, 화면 우측에 '지도 항목 레이어 고정'을 체크해 두시면, QGIS에서 레이어를 변경하셔도 해당 지도는 변화없이 그대로 유지됩니다.
'새 지도 추가'를 한 번 더 클릭하거나, 기존 지도를 복사 후 붙여넣기 하여 아래와 같이 지도 캔버스를 구성하였습니다.
지도 캔버스 상에 텍스트를 추가하시려면, 화면 좌측에 있는 '새 라벨 추가' 버튼을 클릭하시면 됩니다.
화면 우측에 '구성' 탭과 '아이템 속성' 메뉴들을 조정하여 Fig.1과 같은 그림을 작성하였습니다. 참고로 센티널 2호 위성영상 NDVI의 공간해상도는 10m입니다.
