Habitat Quality와 NDVI의 상관성에 관한 연구 : 경상북도 도립공원을 중심으로 = Correlation between Habitat Quality and NDVI: Focusing on Provincial Parks in Gyeongsangbuk-do

국문 초록 (Abstract)

최근 기후변화와 도시화로 인해 생물다양성과 생태계서비스가 감소함에 따라 ‘자연성 평가’의 중요성이 커지고 있다. 자연성 평가와 관련된 다양한 방법론이 개발되어 왔으며, 최근에는 공간정보기술의 발달로 원격탐사 자료를 활용한 방법론 연구도 증가하고 있다. 그러나 각 방법론들은 대체로 독립적으로 활용되고 있으며, 각 방법론의 적용 범위와 한계에 대한 종합적인 비교 연구나 통합적 활용에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 경상북도 도립공원을 대상으로 Habitat Quality와 NDVI를 분석하고, 두 분석 결과의 상관관계를 도출함으로써 자연성 지표 간의 연계 가능성을 모색하고자 하였다.
본 연구에서는 경상북도에 위치한 금오산도립공원, 문경새재도립공원, 청량산도립공원을 연구대상지로 선정하였다. 세 도립공원은 지리적·생태적·사회문화적 맥락에서 유형적 차이를 보여 Habitat Quality와 NDVI 분석 결과 간의 상관성을 비교·분석하는데 유의미한 것으로 판단하였다.
Habitat Quality 분석은 InVEST Habitat Quality 모델을 QGIS 환경에서 구동할 수 있도록 국립공원연구원에서 개발한 KNPS-InVEST 서식지질 모형을 활용하여 수행하였다. NDVI 분석은 Google Earth Engine(GEE) Python API에서 제공하는 Sentinel-2 영상을 이용하여 계절별로 수행하였으며, 위성영상 이미지를 전처리 한 후 NDVI 값을 산출하였다. 이후 Habitat Quality와 NDVI 사이의 상관성을 파악하기 위해 R-4.4.2 프로그램을 사용하여 피어슨 상관분석을 실시하였다.
금오산도립공원의 Habitat Quality는 0.814로 세 도립공원 중 가장 높게 나왔으며, 위협요인 중 시가화건조지역, 도로, 밭의 영향이 큰 것으로 분석되었다. 계절별 NDVI는 여름(평균 0.829)이 가장 높았으며, 가을(평균 0.608), 봄(평균 0.535), 겨울(평균 0.481) 순서로 나타났다. 총 3,705개 지점을 샘플링하여 상관분석을 실시하였고, 봄 r=0.313, 여름 r=0.464, 가을 r=0.265, 겨울 r=0.241로 전반적으로 낮은 양(+)의 상관을 보였다.
문경새재도립공원의 Habitat Quality는 0.725로 세 도립공원 중 가장 낮게 나왔으며, 위협요인 중 도로의 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다. 계절별 NDVI는 여름(평균 0.815)이 가장 높았으며, 가을(평균 0.545), 봄(평균 0.465), 겨울(평균 0.433) 순서로 나타났다. 총 547개 지점을 샘플링하여 상관분석을 실시하였고, 봄 r=0.494, 여름 r=0.690, 가을 r=0.442, 겨울 r=0.373로 금오산도립공원보다 전반적으로 높은 상관성을 보였다.
청량산도립공원의 Habitat Quality는 0.800로 나왔으며, 위협요인 중 밭과 도로의 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다. 계절별 NDVI는 여름(평균 0.801)이 가장 높았으며, 가을(평균 0.573), 겨울(평균 0.501), 봄(평균 0.455) 순서로 나타났다. 총 4,929개 지점을 샘플링하여 상관분석을 실시하였고, 봄 r=0.205, 여름 r=0.518, 가을 r=0.172, 겨울 r=0.108로 여름을 제외한 계절에서 다른 도립공원들보다 현저히 낮은 상관성을 보였다.
세 도립공원의 분석 결과 자연성을 평가한 결과의 상관성은 사전 가설 대비 낮게 나왔다. 수역, 암반지역에서 Habitat Quality는 높으나 NDVI는 낮게 반영되는 점, 계절광 조건의 변화를 직접적으로 반영하지 않는 Habitat Quality에 비해 NDVI는 계절 간 차이가 큰 점이 가장 큰 원인으로 판단된다. Habitat Quality는 위협요인을 반영하여 잠재적 서식공간을 예측하는 데 강점이 있는 반면, NDVI는 실제 식생의 활력과 계절별 변화를 반영하는 장점이 있으므로 연구 목적과 환경조건에 따라 적절히 선택하거나 병행하는 것이 바람직하다.
본 연구는 자연성 평가에서 두 지표의 장단점을 고려한 활용 방향을 제시하는 기초자료로서 의의가 있다. 향후에는 지형, 기후, 토지이용 특성을 반영한 보정 및 결합 방법에 대한 후속 연구를 통해 두 지표를 상호보완적으로 활용할 수 있는 실질적인 방안을 모색할 필요가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recent climate change and urbanization have accelerated the loss of biodiversity and ecosystem services, thereby increasing the importance of naturalness assessment. Various methodologies have been developed to assess naturalness, and with the advancement of geospatial technologies, studies utilizing remote-sensing data have also increased. However, most methods have been applied independently, and comprehensive comparative or integrative studies remain insufficient. Accordingly, this study aims to analyze the relationship between habitat quality and NDVI within provincial parks in Gyeongsangbuk-do, thereby exploring the potential linkage between naturalness indicators.
Geumosan, Mungyeongsaejae, and Cheongnyangsan Provincial Park in Gyeongsangbuk-do were selected as the study sites. These parks exhibit typological differences across geographic, ecological, and socio-cultural contexts, providing a meaningful basis for comparing and analyzing the correlation between habitat quality and NDVI. Habitat quality analysis was conducted using the KNPS-InVEST Habitat Quality model, a QGIS-based module developed by the Korea National Park Research Institute. NDVI analysis was performed using Sentinel-2 satellite imagery provided through the Google Earth Engine(GEE) Python API, with preprocessing and seasonal computation of NDVI values. Pearson’s correlation coefficients between habitat quality and NDVI were calculated using R version 4.4.2 to examine the relationship between the two indices.
In Geumosan Provincial Park, the mean habitat quality value(0.814) was the highest among the three study sites, with significant influence from urbanized areas, roads, and agricultural lands. Seasonal NDVI values were highest in summer (mean 0.829), followed by autumn(0.608), spring(0.535), and winter(0.481). Correlation analysis using 3,705 sampled points showed low positive correlations (spring r=0.313, summer r=0.464, autumn r=0.265, winter r=0.241).
In Mungyeongsaejae Provincial Park, the mean habitat quality(0.725) was the lowest among the three parks, with roads identified as the major threat factors. Seasonal NDVI values were highest in summer(0.815), followed by autumn(0.545), spring(0.465), and winter(0.433). Correlation analysis based on 547 sampled points yielded relatively higher values (spring r=0.494, summer r=0.690, autumn r=0.442, winter r=0.373) than those observed in Geumosan.
In Cheongnyangsan Provincial Park, the mean habitat quality was 0.800, with agricultural lands and roads identified as the major threat factors. Seasonal NDVI values were highest in summer(0.801), followed by autumn(0.573), winter(0.501), and spring(0.455). A total of 4,929 points were sampled for correlation analysis, resulting in r=0.205 in spring, r=0.518 in summer, r=0.172 in autumn, and r=0.108 in winter, showing markedly lower correlations than those of the other provincial parks except during summer. Overall, the correlations between habitat quality and NDVI were lower than expected across all three parks. This can be attributed to the high habitat quality but low NDVI values observed in non-vegetated areas (e.g., water bodies, rocky slopes) and to the seasonal variability in vegetation activity reflected in NDVI but not in habitat quality indices. Habitat quality effectively represents potential habitat conditions and anthropogenic pressures, whereas NDVI captures actual vegetation vigor and seasonal dynamics. Therefore, the two indices should be used complementarily according to research objectives and environmental conditions.
This study provides a baseline for understanding the strengths and limitations of each indicator in naturalness assessment. Future research should develop correction and integration methods that account for topographic, climatic, and land-use characteristics to establish a more robust framework for the complementary use of the two indices.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구의 배경과 목적 1
• 제2절 연구내용 및 수행체계 3
• 1. 연구내용 3
• 2. 연구수행체계 4
• 제2장 연구의 이론적 고찰 5
• 제1절 자연성 평가 5
• 제2절 Habitat Quality 분석 8
• 1. InVEST 모델의 개념 8
• 2. Habitat Quality 분석 관련 선행연구 10
• 제3절 NDVI 분석 13
• 1. NDVI의 개념 13
• 2. Google Earth Engine의 발전 15
• 3. NDVI 분석 관련 선행연구 16
• 제4절 선행연구와의 차별점 19
• 제3장 연구방법 21
• 제1절 연구 대상지 선정 21
• 제2절 Habitat Quality 분석 24
• 1. InVEST Habitat Quality 모델 24
• 2. 위협인자 25
• 3. 서식지 위협인자별 민감도(Sensitivity) 26
• 4. 공원경계 및 토지피복도 28
• 제3절 NDVI 분석 30
• 1. Sentinel-2 30
• 2. 분석 범위 설정 30
• 3. 이미지 전처리 30
• 4. NDVI 산출 30
• 제4절 Habitat Quality 및 NDVI 상관관계 분석 32
• 1. 그리드 생성 및 래스터 값 샘플링 32
• 2. 상관관계 분석 34
• 제4장 결과 및 고찰 37
• 제1절 금오산도립공원 37
• 1. 금오산도립공원 Habitat Quality 분석 37
• 2. 금오산도립공원 NDVI 분석 42
• 3. 금오산도립공원 상관관계 분석 45
• 제2절 문경새재도립공원 48
• 1. 문경새재도립공원 Habitat Quality 분석 48
• 2. 문경새재도립공원 NDVI 분석 53
• 3. 문경새재도립공원 상관관계 분석 56
• 제3절 청량산도립공원 58
• 1. 청량산도립공원 Habitat Quality 분석 58
• 2. 청량산도립공원 NDVI 분석 63
• 3. 청량산도립공원 상관관계 분석 66
• 제5장 결론 69
• 참고문헌 73
• Abstract 81