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금강산 지역을 사례로

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식생의 분포와 지형·태양광도의 상관성을 규명하는 것은 공간적 이질성을 내포하는 공간데이터의 분석이지만 기존의 많은 선형모델들은 이들 데이터가 갖는 공간적 특성을 고려하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 금강산을 대상으로 식생분포를 정량적으로 나타내는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 일사량, 일조시간, 고도, 경사에 대하여 지리가중회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 실시하였다. GWR은 전역적 모형인 OLS(Ordinary Least Squares)에 비해 모형의 설명력과 적합성이 확연히 높아졌으며, 잔차의 공간적 자기상관성 또한 해소된 것으로 나타났다. OLS 분석결과는 NDVI에 미치는 지형·태양광도의 영향력을 연구지역에서 단일하게 추정하였으나, GWR은 각 인자가 NDVI에 미치는 영향력을 국지적으로 보다 세밀하게 추정하여 공간단위에 따른 각 인자의 영향력을 보다 확연히 나타내었다. 국지적 차원에서 추정된 NDVI와 지형·태양광도의 상관성은 식생분포를 조사하는 과정에서 보다 객관적이고 세밀한 분석을 위한 중요한 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.

Ordinary least squares (OLS) regression is the primary statistical method in previous studies for vegetation distribution patterns in relation to landform. However, this global regression lacks the ability to uncover some local-specific relationships and spatial autocorrelation in model residuals. This study employed geographically weighted regression (GWR) to examine the spatially varying relationships between NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) patterns and changing trends of landform (elevation, slope) and solar intensity (insolation and duration of sunshine) in Mt Geum-gang of North-Korea. Results denoted that GWR was more powerful than OLS in interpreting relationships between NDVI patterns and landform/solar intensity, since GWR was characterized by higher adjusted R2, and reduced spatial autocorrelations in model residuals. Unlike OLS regression, GWR allowed the coefficients of explanatory variables to differ by locality by giving relatively more weight to NDVI patterns which are affected by local landform and solar factors. The strength of the regression relationships in the GWR increased significantly, by showing regression coefficient of higher than 70% (0.744) in the southern ridge of the experimental area. It is anticipated that this research output will serve to increase the scientific and objective vegetation monitoring in relation to landform and solar intensity by overcoming serious constraints suffered from the past non-GWR-based approach.
#GWR #NDVI #지형 #태양광도 #Landform #Solar Intensity

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 연구지역 및 데이터 취득
3. 독립변수 선정과 NDVI, 지형 · 태양광도의 추출
4. OLS와 GWR의 비교
5. 결론
References

참고문헌 (4)

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김병우, 강인준, 한기봉. 기후요소와 지형 공간요소를 이용한 일사량 모델링. 대한공간정보학회지. 2010 dbpia 엄정섭. 산간분지에서 주택밀도의 결정인자로서 태양광도의 영향력 평가. 한국지역지리학회지. 2009 dbpia 조동기. 건강 관련 삶의 질의 사회인구학적 상관요인에 대한 공간분석. 한국인구학. 2009 dbpia 최돈정, 서용철. 장수의 환경생태학적 요인에 관한 지리가중회귀분석. 대한공간정보학회지. 2012 dbpia

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