어제 올린대로 NDVI로 작업할때의 기술적 문제들을 해결해냈습니다.
그러므로 앞으로도 우크라이나에서의 전쟁과 우크라이나 및 세계식량상황에 어느 정도의 상관관계가 있는지 <개인적으로 취미의 영역에서> 조사하는 작업을 이어나갈까 합니다.
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시작하기에 앞서 SAVI(토양 보정 식생 지수)에 대한 설명이 필요해 보입니다.
SAVI도 NDVI(식생지수)와 마찬가지로 건강할수록 근적외선(NIR)을 잘 반사하고 가시광선의 적색파장(RGB에서 R)은 잘 흡수하는 식물의 광학적 특성을 활용하여 식생들의 분포와 그 생장정도를 지도상에 시각화하는 기법입니다.
위성사진의 모든 픽셀마다 NDVI값을 수식대로 계산하고 그 값을 부여하는 원리입니다.
다만, SAVI는 식생의 밀도가 높지 않은 지역에서 토양의 밝기에 의해 NDVI값이 왜곡되는 현상을 보정하기 위해, 토양밝기보정인자(L)를 NDVI 수식에 적용시킨 지수입니다.
좀 살펴보니 NDVI는 농장을 클로즈업한 사진에 적용하는 경향이 보여서 SAVI로 갈아탔습니다.
Remote Sensing 분야에서는 다양한 지수들을 개발하여 용도에 맞게 활용하는 것으로 보입니다.
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이번에 작업한 지역은 체르니히우 시내를 둘러싼 접경지입니다. 러시아, 벨라루스, 우크라이나 국경이 맞닿고 있습니다.
체르니히우가 있는 체르니히우 주.
오늘의 비교대상인 2021년 5월 10일자 A번 위성사진.
오늘의 비교대상인 2022년 5월 10일자 위성사진.
그런데 위의 위성사진으로 작업을 진행하면 벨라루스와 러시아 영토까지 포함될 뿐더러, 체르니히우 주의 영역에서도 숲의 영역이 상당히 많이 포함되어버립니다.
그래서 되도록 농경지역만 작업할 수 있도록 아래 연보라색 영역만 작업을 진행했습니다.
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지난 NDVI작업에서 2021년 5월 10일자 A번 위성사진과 같은날짜의 B번 위성사진에서의 값이 달랐던 문제가 생겼었습니다.
그러므로 본문을 꺼내기 전에 이 문제가 정말 해결되었는지 검증(verification)하는 절차가 필요해보입니다.
2021년 5월 10일. A번 위성사진. 풀샷.
2021년 5월 10일. B번 위성사진. 풀샷.
설명을 드리자면 짙은 녹색일수록 건강하게 많이 자란 식생, 갈색은 덜자란 식생, 하얗고 노란색은 짙지않은 숲이나 흙, 보라색은 물과 기타물질입니다.
거의 보이지 않지만 자세히보면 그래도 차이가 있긴 있습니다. 왜냐하면 제 작업물이 너무 복잡해서 프로그램이 소화해내지 못했기 때문입니다.
다만, Classify했을때 유의미한 차이가 없어보이기 때문에 이 정도면 괜찮다고 판단했습니다.
2021년 5월 10일. A번 위성사진. 줌인 1번.
2021년 5월 10일. B번 위성사진. 줌인 1번.
사진상에서 태양전지판마냥 생긴곳은 Zamhlay 자연보호구역입니다. 구글지도를 보니까 늪이네요.
2021년 5월 10일. A번 위성사진. 줌인 2번.
2021년 5월 10일. B번 위성사진. 줌인 2번.
지난번에 같은 날짜 같은 위성인데 다른 결과물이 나온 원인을 찾았습니다. 둘 다 Sentinel-2의 L1C타입 파일이라서 전처리를 필요로 했던 겁니다. 또한 NDVI와 SAVI 연산도 ESA(European Space Agency)가 제공하는 SNAP이 더 꼼꼼하게 하고 있었습니다.
결국 ArcGIS로는 전처리가 까다로워서 ESA의 SNAP으로 Rayleigh Correction하여 보정하고 SAVI까지 돌려준 raw data를 ArcGIS로 다시 불러와서 작업을 수행했습니다.
반면에 다른 raw data들은 ESA에서 사전에 보정을 해준 L2A타입의 raw data이라서 Rayleigh Correction은 필요로 하지 않았습니다.
2021년 5월 10일. A번 위성사진. 줌인 3번.
2021년 5월 10일. B번 위성사진. 줌인 3번.
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오늘의 본론으로 들어가겠습니다. 2021년 5월 10일과 2022년 5월 10일 체르니히우 시내 주변의 SAVI 수치를 비교해보겠습니다. 그리고 SAVI 수치가 양호한 경작지들의 면적도 계산하여 비교하겠습니다.
위에서 말씀드렸다시피 작업한 범위는 아래 사진과 같습니다.
2021년 5월 10일. 풀샷. 분홍색 도형들이 SAVI 수치가 양호한 영역들.
SAVI 수치가 양호한 영역들의 합.
1,097,247,205㎡ = 109,724ha = 243여의도(450ha 기준)
2022년 5월 10일. 풀샷. 분홍색 도형들의 합이 SAVI 수치가 양호한 영역들이 실제 넓이.
1,305,034,318㎡ = 130,503ha = 290여의도(450ha 기준)
놀랍게도 '전쟁으로 인해 우크라이나의 올해 작황이 좋지못할 것이다'라고 생각했던 저의 가설을 부정하는 결과가 나왔습니다.
2022년의 SAVI수치가 양호한 지역이 2021년보다 20,779ha만큼 더 넓습니다.
결론을 내기 전에 중간가설을 다시 세울 필요가 생겼습니다.
1) 또다른 방법론적 문제가 존재한다. 특히 숲을 완전히 다 제거하지 않은 데이터이다.
-> 방법론적 문제가 있는지 다른 raw data와 비교 및 검토할 필요.
2) 데이터에는 문제가 없다.
-> 현재 우크라이나 전쟁으로 인해 촉발된 식량문제는 작황(생산측면)보다는 러시아의 해상봉쇄(물류측면)에 기인한다.
3) 전쟁전에 이미 파종해놓은 작물들이 생장한 결과가 이제서야 감지되고 있다. 그러므로 7월 혹은 8월 raw data도 검토해야한다.
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이 중간가설들을 다시 검증하기 위해서는 다음과 같은 작업을 해야합니다.
1-1) 현재 같은 지역을 촬영한 2021년 4월 30일, 2021년 5월 10일 A와 B, 2021년 6월 19일, 2022년 5월 10일자 raw data를 확보하고 있다. 그러므로 2021년자 raw data들을 통시적으로 비교한다.
-> 4월, 5월, 6월순으로 계절의 변화에 따라 SAVI 수치가 양호한 영역이 점증적으로 커진다면 방법론에는 문제가 없다.
2-1) 최종결론을 내기전에 비교군이 부족하다. 체르니히우뿐만 아니라 다른 지역들의 SAVI 수치를 검토할 필요가 있다.
-> 다른 지역들의 2022년 5월 raw data들과 공시적으로 비교한다.
3-1) 7월 혹은 8월까지 기다렸다가 똑같이 작업에 들어간다.
일단 1-1은 이미 작업해 놓았습니다.
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2021년 04월 30일. 풀샷과 합계.
612,684,428㎡ = 61,268ha = 136여의도(450ha 기준)
2021년 5월 10일. 풀샷과 합계(위에서 올린 자료와 같음).
1,097,247,205㎡ = 109,724ha = 243여의도(450ha 기준)
2021년 06월 19일. 풀샷과 합계.
1,962,893,315㎡ = 196,289ha = 436여의도(450ha 기준)
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2021년 4,5,6월 체르니히우 비교.
612,684,428㎡ = 61,268ha = 136여의도(450ha 기준)
1,097,247,205㎡ = 109,724ha = 243여의도(450ha 기준)
1,962,893,315㎡ = 196,289ha = 436여의도(450ha 기준)
시간순서대로 비교한 결과는 타당해 보입니다. 그래서 방법론의 문제는 없어 보이는거 같은데...
그래도 혹시 모르니까 다음에 다시 작업할 리비우 지역도 작년 4, 5, 6월 raw data를 똑같이 작업해볼 필요가 있어보이네요.
또한 이미 가설 3번에 써놓았듯이 7월 혹은 8월의 raw data들도 똑같이 작업해볼 필요가 있어 보입니다.
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