NDVI만으로는 부족한 이유, 광학·레이더·GEDI로 숲의 바이오매스를 추정하는 법

숲의 바이오매스를 위성으로 추정할 때 NDVI 하나에만 기대면 빽빽한 숲일수록 차이가 사라집니다. 광학·레이더·라이다를 함께 써야 하는 이유입니다.

NDVI는 가장 널리 쓰이는 식생지수입니다. 잎이 근적외선은 잘 반사하고 빨간빛은 흡수하는 성질을 이용해 숲이 얼마나 푸른지를 숫자 하나로 보여 줍니다.

문제는 숲이 어느 정도 빽빽해지면 NDVI가 더 오르지 않는다는 점입니다. 대략 0.7 근처에서 포화되면, 30년 된 숲과 60년 된 숲이 비슷한 값으로 보입니다. 나무의 양은 두 배 가까이 차이 나는데도요.

이 글에서는 NDVI의 한계와, 다른 종류의 위성을 같은 칸에 맞춰 함께 쓰는 방법을 정리했습니다.

분류: MRV 방법

광학 위성은 숲의 “겉”을 봅니다

Sentinel-2 같은 광학 위성은 숲 지붕(수관)에서 반사된 빛을 봅니다. 10m 해상도로 며칠마다 촬영해 숲의 푸름과 피복, 계절 변화를 잘 잡습니다. 그래서 격자와 시계열의 뼈대로 쓰기 좋습니다.

하지만 빛은 수관 아래로 깊이 들어가지 못합니다. 줄기가 얼마나 굵고 빽빽한지는 겉모습만으로 알기 어렵습니다. 구름이 끼면 아예 볼 수 없다는 한계도 있습니다.

레이더는 구름을 뚫고 숲의 구조를 느낍니다

Sentinel-1(C밴드)과 ALOS-2(L밴드) 같은 레이더 위성은 스스로 전파를 쏘고 되돌아오는 신호를 받습니다. 구름과 밤에 관계없이 볼 수 있고, 가지와 줄기에 부딪힌 신호의 세기로 숲이 서 있는지를 알 수 있습니다. 벌채가 일어나면 신호가 무너집니다.

파장이 긴 L밴드는 C밴드보다 줄기에 조금 더 반응합니다. 다만 레이더도 나무 높이나 흉고직경을 직접 재지는 못합니다.

라이다는 높이를 잽니다

NASA GEDI는 국제우주정거장에 실린 레이저 장비입니다. 레이저가 수관 꼭대기와 땅에서 되돌아오는 시간 차로 숲의 높이를 재고, 이를 바탕으로 바이오매스 밀도 제품을 냅니다.

높이는 바이오매스와 가장 가까운 정보지만, GEDI는 지구 전체를 빈틈없이 찍지 않습니다. 그래서 1km 격자 제품으로 정리된 값을 참고 정보로 씁니다. 도시숲처럼 1km 칸 안에 건물이 섞이면 값이 실제 숲보다 낮게 나오므로, 그런 곳에서는 높이 정보만 씁니다.

결합은 “기준값 × 위성 배율”로 합니다

CANOPY는 산림청 임목축적 통계로 숲의 기준 바이오매스를 잡고, 세 종류 위성에서 얻은 배율로 지금 상태에 맞춥니다. 배율은 대략 0.18~1.22 사이로 제한해 극단적인 값을 막습니다.

이렇게 하면 국내 숲의 통계적 기준을 지키면서도, 벌채·가뭄·생장 같은 지금의 변화를 반영할 수 있습니다. 계산식은 산림 탄소 측정 페이지에 공개해 두었습니다.

자주 묻는 질문

위성 자료를 많이 쓸수록 정확해지나요?

늘 그렇지는 않습니다. 해상도와 시기가 다른 자료를 맞추는 과정에서 오차가 생길 수 있습니다. 그래서 자료마다 가중치를 두고 불확도를 함께 보여 줍니다.

GEDI 자료는 한국도 덮나요?

네. GEDI는 대략 북위 51.6도에서 남위 51.6도 사이를 관측하므로 한반도가 포함됩니다.

라이다 드론으로 재면 더 정확하지 않나요?

작은 구역은 드론 라이다가 훨씬 정밀합니다. 위성은 넓은 숲을 자주, 같은 기준으로 보는 데 강합니다. 둘을 함께 쓰는 것이 좋습니다.

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