BRDF 보정 및 공간 특징 추출을 통한 토지 피복 변화 탐지 및 분류 향상: 중국 톈진의 도시화 사례

중국의 중요한 해안 도시 중 하나인 톈진은 지난 40년 동안 급격하게 도시화되었으며, 2018년까지 도시화율은 83.15%에 달했다. 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 30m 해상도의 Landsat 시계열을 기반으로 톈진의 도시 확장 과정을 포괄적으로 이해하기 위해 연속 변화 탐지 및 분류 알고리즘을 사용하였다. 특별히 우리는 Ross Thick-LiSparse-R 모델을 사용하여 각 Landsat 이미지에 대한 쌍방향 반사 분포 함수(BRDF) 효과를 보정하는 c-factor 접근법을 적용하고 변화 탐지 및 분류를 개선하기 위해 공간 선 밀도 특징을 계산하였다. 톈진에서의 연구를 바탕으로 BRDF 보정이 변화 탐지(전체 정확도 9.00% 향상) 및 분류(전체 정확도 1.08% 향상)를 상당히 개선할 수 있음을 발견했으며, 선 밀도 또한 분류에 유익함을 나타내었다(전체 정확도 0.48% 향상), 특히 불투 permeable surface에 대해서는(1.70% 적은 위양성 오류와 1.49% 적은 위음성 오류). 불투 permeable surface 변화 과정을 분석한 결과, 톈진은 지난 수십 년 동안 빠른 도시 확장을 겪었으며, 도시 지역은 주로 2005년 이전 중앙 지역 주변의 농경지에서 변형되었고 이후에는 해안 지역에서 변형되었다.