기계학습 기반 상세화를 통한 위성 지표면온도와 환경부 토지피복도를 이용한 열환경 분석: 대구광역시를 중심으로

Abstract

급격한 도시화와 이상기후의 증가로 도시의 기온이 꾸준히 올라가고 있으며, 한 도시 안에서도 열분포 양상이 지역마다 다르게 나타나고 있어 상세한 도시 열환경 분석이 요구된다. 최근에는 위성자료를 이용한 열환경 분석이 수행되고 있으나, 위성자료는 시·공간해상도의 Trade-off 관계로 인해 정밀한 분석에어려움이 따른다. 이 연구는 2012년부터 2016년의 대구광역시 여름철 열환경 분석을 위해, MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 1 km 공간해상도의 낮과 밤 지표면온도(낮LST1km, 밤LST1km)를 250 m 공간해상도(낮LST250m, 밤LST250m)로 상세화 시켰다. 상세화에는 기계학습 기법인 랜덤포레스트(Random Forest)가 이용되었다. 향상된 LST250m는 기존의 LST1km에 비해, 대구광역시 행정동 기준 불투수면적 비율과 지표면온도가 높은 상관관계를 보여주었다. 다음으로, 상세화 된 낮과 밤LST250m를이용하여 Hot Spot 분석을 수행하였다. 대구광역시 행정동 중 낮과 밤 지표면온도가 Hot Spot으로 군집화된 영역을 비교하고, 토지피복도를 이용하여 그 원인을 분석했다. 낮에는 공업 및 상업지역의 비율이 높은영역에서, 밤의 경우 주거지역의 비율이 높은 영역에서 높은 Hot Spot이 군집 되었다. 본 연구의 열환경 분석 접근은 향후 도시정책 수립 및 국민안전에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.