위성영상 기반의 도시숲과 미세먼지 농도의 상관성 추정

- 서울 도시숲을 대상으로 -

이상훈1*, 오지연1

(1한양대학교, 도시․지역개발경영학과)

Remotely sensed data-based estimation on the relationship between urban forest and concentration of ambient particulate matter over urban forest in Seoul, South Korea

Peter Sang-Hoon Lee1*, Jiyeon Oh1

(1Department of Urban & Regional Development, Hanyang University)

요약: 최근에 한국에서 문제가 되고 있는 미세먼지의 경우, 특정 지역에서 해결 가능한 문제가 아니기 때문에 다양한 접근법을 활용한 연구가 요구된다. 인구밀도가 낮은 도시숲 지역에 대한 미세먼지 농도의 현장 데이터는 수집에 있어서 상당히 제한적이기 때문에 원격탐사 기법의 활용이 효과적인 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울을 대상으로 Landsat 8 위성영상자료로부터 계산된 에어로졸 광학 깊이(AOD)와 지상의 도시대기측정망에서 수집된 미세먼지 농도를 비교하여 미세먼지 농도를 추정하였고, 입력변수로는 온도, 습도, 풍향, 풍속을 사용하였다. 도시숲으로부터 거리를 구분하여 도시숲의 미세먼지 저감에 대한 영향범위를 구분하였다. 도시숲의 크기와 지형적인 특성을 기준으로 미세먼지 농도변화를 분석하였다. 후속 연구를 통하여 미세먼지의 모니터링에 효과적인 환경요인들을 추가적으로 발굴하여 미세먼지 농도의 추정식을 향상시키고자 한다.

Abstract: Due to the recent issue of particulate matter (PM) in South Korea, it is required to develop and employ diverse methodology for resolving the problem. As collecting data over urban forest where there is relatively low population is very limited, remote sensing technology could be considered highly effective. In this study, Landsat 8 imagery was used to compute aerosol optical depth (AOD) and estimate PM concentration using temperature, relative humidity, wind direction and velocity as input parameters in addition to AOD. The result was compared with ground truth of PM from 25 Air Quality Monitoring Stations across Seoul. Buffer for dividing spatial distance was employed to identify the impact range of urban forest on PM mitigation. Size in area and topology were used as factors regarding PM mitigation. To develop a useful regression model for PM, it is necessary to examine diverse environmental factors in relation to PM mitigation.

Acknowledgement

This work was supported by the National Research Foundation of Korea(NRF) grant funded by the Korean government (Ministry of Science and ICT) (No. NRF-2017R1C1B5017787).