통일 이후 북한 지역의 지속 가능한 국토 관리를 위해서는 환경 계획 기반의 국토 계획이 필요하다. 이러한 환경 계획 수립에 활용 될 수 있는 북한 지역의 환경생태적 우수 지역 평가를 위해 빈도비, Weight of Evidence, 로지스틱 회귀분석을 활용한 환경생태적 우수 지역 평가 기법을 제시하고자 한다.
이를 위해 빈도비, Weight of Evidence, 로지스틱 회귀분석의 선행 연구들을 살펴보고 환경성 평가의 적용 가능성을 검토했다. 그리고 환경생태적 평가와 관련된 선행 연구들을 통해 다음과 같은 평가 항목들을 선정했다. NDVI, TVI, II, SAVI, NDBI, MSI, MNDWI, GNDVI, SR, EVI, SR, EVI, NDWI, Brightness, Greenness, Wetness, IPVI, DVI, RDVI, MidIR, CIgreen, CIredegde, CRI1, ARI1의 22개 식생지수들과 지형 항목의 표고, 경사, 향, 토지피복지도로부터 계산된 10ha 이상의 핵심 산림으로부터의 거리, 하천으로부터의 거리, 습지로부터의 거리, 시가화로부터의 거리, 농경지로부터의 거리, 패치 면적, 둘레, 면적/둘레를 평가 항목으로 선정했다. 이러한 평가 항목의 데이터 구축을 위해 Sentinel-2 영상을 이용하였으며, 지형 관련 평가 항목은 ASTER의 GDEM을 이용했다. 그리고 국토환경성평가지도의 환경생태적 평가 항목을 이용하여 종속 변수로 활용할 환경생태적 우수 지역을 추출하고 분석에 활용했다.
이렇게 구축 및 수집한 평가 항목들을 이용하여 150미터 격자 단위의 샘플링 작업을 수행하여 모든 평가 항목의 속성 값들과 환경생태적 우수 지역과 비 우수 지역에 해당하는 속성 값도 추출했다. 그리고 이렇게 추출한 속성 값들을 가지고 다중공선성 분석을 수행하여 독립 변수들의 독립성을 분석했다. 이렇게 다중공선성이 없다고 판단된 평가 항목들은 NDWI, CRI1, MSI, Brightness, MidIR, ARI1의 6개 식생지수와 패치 면적/둘레, 지형의 표고, 경사, 향의 평가 항목과 토지피복지도로부터 구축한 핵심 산림으로부터의 거리, 하천으로부터의 거리, 습지로부터의 거리, 시가화로부터의 거리, 농경지로부터의 거리의 5가지 평가 항목이 추출되었다.
이러한 평가 항목들의 샘플 지역 중 2/3개의 지점을 이용하여 환경생태적 우수 지역 평가를 위해 빈도비, Weight of Evidence, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 북한 지역의 환경생태적 우수 지역 확률 지도를 구축했다. 이렇게 도출된 확률 지도 결과를 분석에 활용하지 않은 나머지 샘플 1/3개의 지점을 이용하여 각각의 방법에 대한 정확도 분석을 위해 ROC 분석을 수행했다. ROC 분석 수행 결과 빈도비는 87.1%, Weight of Evidence는 73.3%, 로지스틱 회귀분석은 93.6%의 정확도를 나타냈다. 가장 정확성이 우수한 로지스틱 회귀분석 결과를 이용하여 환경생태적 우수 지역을 도출하였으며, 국토환경성평가지도의 환경생태적 평가 결과와의 Kappa 분석을 수행하여 0.3363은 어느 정도의 일치도를 나타냈으며, 1등급과 2등급만을 고려한 결과 중첩 분석에서 81.29%, 92.50% 일치를 보여 북한 지역의 환경생태적 평가 우수 지역 평가 결과로 활용 가능성을 검토했다. 이렇게 도출된 북한 지역의 환경생태적 우수 지역 1등급과 2등급 지역은 29.86%와 13.41%로 남한 지역에 비해 환경생태적 우수 지역이 부족했으며, 식생이 없다고 판단할 수 있는 5등급 지역은 47.37%로 남한 지역에 비해 상당히 넓게 분포했다.
본 연구에서 제시한 환경생태적 우수 지역 평가 기법을 이용하여 신규 위성영상의 범위를 본 연구의 실험 지역을 일부 포함하여 확대함으로써 북한 전 지역으로의 환경생태적 우수 지역 평가가 가능할 것으로 판단된다. 그리고 이렇게 도출된 환경생태적 우수 지역 평가 결과는 향후 통일을 대비한 각종 개발 및 환경 보전 계획을 수립에 도움이 될 수 있으며, 더 나아가 한반도의 지속 가능한 국토 관리에 큰 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
This study aimed to propose a methodology of assessing environmental and ecological hot spots of North Korea by comparing the three frequency based probabilistic technique; frequency ratio, weight of evidence, and logistic regression analysis, to support establishment of environmental planning of North Korea.
The theoretical background and characteristics of frequency ratio, weight of evidence, and logistic regression analysis were examined and its applicability in environmental assessment were considered. In order to apply the three frequency based probability methods, assessment items were selected by reviewing preceding studies. The 33 items to assess environmental and ecological hot spots is as follows: 22 vegetation indices(NDVI, TVI, II, SAVI, NDBI, MSI, MNDWI, GNDVI, SR, EVI, SR, EVI, NDWI, Brightness, Greenness, Wetness, IPVI, DVI, RDVI, MidIR, CIgreen, CIredegde, CRI1, ARI1), altitude, slope, aspect, distance from forest, river, wetland, urbanized area, and farmland calculated from the Land Cover map, elevation, slope, aspect, patch area, patch perimeter, patch ratio (area/perimeter). Then, using the assessment items of Environmental Conservation Value Assessment Map (ECVAM) the environmental and ecological hot spots of Korea were extracted. In order to establish data of the assessment items, Sentinel-2 satellite imagery and ASTER GDEM were used. Environmental-ecological assessment items of Environmental Conservation Value Assesment Map (ECVAM) were used to extract environmental and ecological hot spots of South Korea.
150 meter grid based sampling was performed to extract the attribute values of every items, and environmental and ecological hot spots and non-hot spot area for the multicollinearity and independence analysis. After performing the multicollinearity analysis, the assessment items to apply to the actual frequency based probability method were selected. Assessment items that solved multicollinearity problem were 6 vegetation indices (NDWI, CRI1, MSI, Brightness, MidIR, ARI), patch area, patch perimeter, 3 topographic items, and additional 5 evaluation items (distance from forests, river, wetland, urbanized area, and farmland).
Using the selected assessment items, the evaluation was conducted for selecting environmental and ecological hot spots by using 2/3 of the sample points, and the probability map of environmental and ecological hot spots was derived. The remaining 1/3 sample points were used to perform ROC analysis of the derived probability map. As a result, the frequency ratio covered 87.1%, weight evidence of 73.3%, and logistic regression analysis of 93.6% of dependent variable to explain the proposed methodology. Therefore, the study derived environmental and ecological hot spots using the most accurate logistic regression analysis. By comparing the derived probability map and environmental-ecological assessment result of ECVAM, the Kappa coefficient of 0.3363 showed certain degree of agreement. 81.29% and 92.50% of agreement were shown through the overlapping analysis of level 1 and 2 of ECVAM, respectively, showing the possibility of applying such result to evaluate environmental and ecological hot spots of North Korea. The derived probability map of North Korea showed only 29.86% and 13.41% of 1st and 2nd grade regions respectively, lacking environmental and ecological hot spots compared to South Korea, while 5th grade areas, identifying rare vegetation, were more distributed.
Using the environmental and ecological hot spots assessment methodology proposed in the study and new satellite imagery, the scope of the study can be extended to extract environmental and ecological hot spots of the entire North Korea. It is expected that the results of the assessment will contribute to the sustainable management of the Korean peninsula by establishing various environmental conservation plans.
Keyword : North Korea, Environmental and Ecological Hot Spots, Frequency Ratio, Weight of Evidence, Logistic Regression Analysis, Sentinel-2, ROC Analysis, Kappa Analysis
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