기계학습을 이용한 광학 위성 영상 기반의 도시 내 수목 피복률 추정 (Estimation of Fractional Urban Tree Canopy Cover through Machine Learning Using Optical Satellite Images)

서지정보

· 발행기관 : 대한원격탐사학회
· 수록지 정보 : 대한원격탐사학회지 / 39권 / 5호 / 1009 ~ 1029페이지
· 저자명 : 배세정, 손보경, 성태준, 이연수, 임정호, 강유진

초록

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root meansquared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의MAE, 및 0.1335의RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

Urban trees play a vital role in urban ecosystems, significantly reducing impervious surfacesand impacting carbon cycling within the city. Although previous research has demonstrated the efficacyof employing artificial intelligence in conjunction with airborne light detection and ranging (LiDAR)data to generate urban tree information, the availability and cost constraints associated with LiDAR datapose limitations. Consequently, this study employed freely accessible, high-resolution multispectralsatellite imagery (i.e., Sentinel-2 data) to estimate fractional tree canopy cover (FTC) within the urbanconfines of Suwon, South Korea, employing machine learning techniques. This study leveraged a mediancomposite image derived from a time series of Sentinel-2 images. In order to account for the diverseland cover found in urban areas, the model incorporated three types of input variables: average (mean)and standard deviation (std) values within a 30-meter grid from 10 m resolution of optical indices fromSentinel-2, and fractional coverage for distinct land cover classes within 30 m grids from the existinglevel 3 land cover map. Four schemes with different combinations of input variables were compared.
Notably, when all three factors (i.e., mean, std, and fractional cover) were used to consider the variationof landcover in urban areas (Scheme 4, S4), the machine learning model exhibited improved performancecompared to using only the mean of optical indices (Scheme 1). Of the various models proposed, therandom forest (RF) model with S4 demonstrated the most remarkable performance, achieving R2 of0.8196, and mean absolute error (MAE) of 0.0749, and a root mean squared error (RMSE) of 0.1022. The std variable exhibited the highest impact on model outputs within the heterogeneous land coversbased on the variable importance analysis. This trained RF model with S4 was then applied to the entireSuwon region, consistently delivering robust results with an R2 of 0.8702, MAE of 0.0873, and RMSEof 0.1335. The FTC estimation method developed in this study is expected to offer advantages forapplication in various regions, providing fundamental data for a better understanding of carbon dynamicsin urban ecosystems in the future.

참고자료

· 없음