인공위성을 이용한 도시 지표면 온도 분석 원리

인공위성을 이용한 도시 지표면 온도 분석 원리

인공위성은 넓은 도시의 열 분포를 같은 시각에 관측할 수 있는 중요한 수단이다. 위성 영상으로 직접 측정하는 것은 사람이 느끼는 공기 온도가 아니라 도로, 지붕, 토양, 나무 꼭대기 같은 표면에서 방출되는 복사에너지다. 센서가 이 에너지를 기록하고 여러 보정 과정을 거치면 지표면 온도를 추정할 수 있다.

온도가 있는 모든 물체는 전자기파 형태로 에너지를 방출한다. 지구 표면의 일반적인 온도에서는 열적외선 영역의 복사가 온도와 밀접한 관계를 가진다. 표면이 뜨거울수록 방출되는 에너지의 양과 파장 분포가 달라진다. 위성의 열적외선 센서는 특정 파장대의 복사량을 감지해 디지털 값으로 저장한다.

센서가 기록한 원시 값은 곧바로 지표면 온도가 되지 않는다. 먼저 위성 장비의 특성을 반영한 보정식을 이용해 복사휘도로 변환하고, 이를 센서가 바라본 밝기온도로 계산한다. 밝기온도는 표면이 완전한 흑체라고 가정한 값이므로 실제 재료가 복사를 내보내는 능력인 방사율을 추가로 고려해야 한다.

방사율은 같은 온도의 물체가 흑체와 비교해 얼마나 효율적으로 에너지를 방출하는지를 나타낸다. 물과 식생, 토양, 콘크리트, 금속은 서로 다른 방사율을 가진다. 이를 무시하면 밝은 지붕이나 특정 건축 재료의 온도를 잘못 추정할 수 있다. 토지피복 지도나 식생지수를 이용해 픽셀별 방사율을 추정하는 방법이 널리 쓰인다.

대기도 지표와 위성 사이의 복사에 영향을 준다. 수증기와 기체는 일부 에너지를 흡수하고 다시 방출한다. 따라서 정확한 지표면 온도를 얻으려면 대기 투과율과 상향 및 하향 복사를 보정해야 한다. 하나의 열적외선 밴드를 사용하는 방법과 서로 다른 파장대의 차이를 이용하는 분할창 알고리즘 등이 활용된다.

처리가 끝난 영상에서는 각 픽셀이 일정 면적의 대표 온도를 가진다. 이 자료를 토지피복 지도와 겹치면 상업지역, 주거지, 공원, 하천의 온도 차이를 비교할 수 있다. 식생지수나 불투수면 비율과 함께 분석하면 녹지가 많을수록 온도가 낮은지, 포장 면적이 고온과 어떤 관계를 보이는지 살펴볼 수 있다.

위성 자료의 공간 해상도는 해석 범위를 결정한다. 한 픽셀이 넓으면 도로와 건물, 나무가 하나의 값으로 섞인다. 고해상도 자료는 세부 지역을 구분하기 좋지만 관측 주기가 길거나 자료량이 클 수 있다. 연구자는 도시 전체의 장기 변화와 골목 단위의 열환경 중 무엇을 보려는지에 따라 적절한 센서를 선택해야 한다.

시간 해상도와 촬영 시각도 중요하다. 극궤도 위성은 같은 지역을 일정한 주기로 지나가므로 하루 중 특정 시각의 장면을 제공한다. 정지궤도 위성은 더 자주 관측할 수 있지만 일반적으로 공간 해상도에 차이가 있다. 낮 영상은 태양에 의한 표면 가열을, 밤 영상은 저장된 열의 방출 특성을 파악하는 데 유용하다.

구름은 열적외선 관측의 대표적인 제한 요소다. 센서가 구름 윗면의 복사를 받으면 지표 온도를 확인할 수 없으므로 구름 픽셀을 제거해야 한다. 구름 그림자와 얇은 구름이 남으면 온도 분포가 왜곡될 수 있다. 서로 다른 날짜를 비교할 때는 계절과 강수, 바람, 토양 수분 같은 기상 조건도 맞춰야 한다.

위성에서 얻은 지표면 온도는 지상 관측으로 검증하는 것이 바람직하다. 위성 픽셀은 넓은 면적의 평균적 복사 특성을 나타내지만 지상 장비는 작은 지점을 측정하기 때문이다. 관측 시각을 맞추고 균질한 표면에서 비교해야 차이를 해석하기 쉽다. 공기 온도와의 관계도 별도로 분석해야 한다.

결국 위성 분석은 열적외선 복사를 온도로 환산하고 방사율과 대기의 영향을 보정하는 과정이다. 결과 지도는 도시의 고온 지표를 찾고 녹지나 쿨루프 사업 전후의 변화를 평가하는 데 유용하다. 다만 이를 생활 공간의 기온과 동일하게 해석하지 않고 지상 기상자료 및 토지피복 정보와 결합할 때 도시 열섬을 더욱 정확하게 이해할 수 있다.