위성 이미지로 해안 숲 변화 예측

기후 변화로 인한 해수면 상승은 해안 숲에 심각하고 종종 예측할 수 없는 위협을 가하며, 피해를 완화하고 보존 자원을 할당하기 위해 새로운 도구가 필요하다.

노스캐롤라이나 주립대학교와 미국 지질조사국(USGS)의 새로운 연구는 위성 이미지가 해수면 상승으로 습지와 개방수면으로 변형되는 산림 지역을 식별하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지를 자세히 설명한다.

이러한 과정을 '체제 변화'라고 한다.

NC 주립대학교 부교수이자 이 연구 논문의 공동 저자인 Marcelo Ardón은 이 새로운 모델링 도구를 통해 지역이 어떻게 변화하고 있는지를 예측함으로써 보존주의자들이 제한된 자금을 가장 효과적인 지역에 적용하는 데 도움이 될 수 있다고 말했다.

"우리는 이러한 해안 생태계가 변화하고 있다는 것을 알고 있으며, 변화가 언제 어디서 발생할지 예측하기 어렵습니다.

우리가 발견한 것은 원격 감지를 통해 지역이 어디로 가고 있는지 궤적을 얻을 수 있다는 것입니다."라고 Ardón은 말했다.

 

 

위성 데이터로 해안 숲 변화 조기 경보 시스템 구축

"이렇게 하면 어떤 지역에 자금을 투입하는 것이 더 좋을지, 어떤 지역은 도움이 필요하지 않을 수도 있고, 어떤 지역은 체제 변화가 너무 진행되어 되돌릴 수 없는지 식별할 수 있습니다.

이는 제한된 보존 자금을 가장 큰 효과를 낼 수 있는 곳에 할당하는 데 도움이 될 수 있습니다."

처음에 연구원들은 위성 이미지를 사용하여 다른 생태계에서 발견된 조기 경보 신호의 종류를 식별함으로써 해안 습지의 체제 변화를 미리 감지할 수 있는지 여부를 확인하고자 했다.

Ardón은 이러한 결과가 일관성이 없음을 입증했다고 말했다.

데이터가 때때로 이러한 신호를 감지할 수 있었지만, 거짓 양성과 거짓 음성도 반환했다.

 

대신 연구원들은 동일한 위성 데이터 도구인 식물 지수 차이(NDVI)라는 측정값을 사용하여 식물 건강이 어떻게 변화하고 있는지를 식별할 수 있었다.

NDVI는 지구를 다른 시간에 스캔하는 위성 센서의 여러 파장을 사용하여 식물이 흡수하는 적색광의 양과 반사하는 근적외선의 양에 대한 데이터를 수집한다.

 

 

위성 데이터로 해안 숲 변화의 세밀한 모니터링

연구원들은 이러한 값을 사용하여 NDVI를 추정할 수 있는데, 이는 효과적으로 지역의 식물의 녹색도와 건강 상태를 측정한다.

숲의 NDVI는 습지나 개방 수면보다 높으므로 이를 사용하여 이러한 시스템의 변화를 감지할 수 있다.

주 저자인 Melinda Martinez는 USGS의 연구 생태학자로, 처음에는 NC 주립대학의 박사 과정 학생으로 이 연구를 수행했다.

그녀는 이 연구가 가까운 지역 사이의 체제 변화에서 뚜렷한 차이를 발견했다고 말했다.

"일부 지역에서는 체제 변화가 빠르게 일어나고 있었고, 숲에서 습지 또는 심지어 개방 수면으로의 전환이 5~6년 이내에 일어났습니다,"라고 Martinez는 말했다.

"그러나 다른 지역에서는, 때로는 같은 사이트 내의 장소에서도 훨씬 더 긴 기간에 걸쳐 일어났습니다.

우리는 변동이 있을 것이라는 것을 알았지만, 그렇게 가까운 지역 사이의 차이 정도는 예상하지 못했습니다."