동일 시공간 조건에서의 저층· 고층 주거지 LST 산출 방법 비교* -위성영상, 시뮬레이션, UAV를 중심으로-

초록

기후 변화와 도시 열섬 현상이 심화됨에 따라 도시 열환경을 미시적 공간 단위에서 정밀하게 평가할 필요성이 커지고 있다. 본 연구는 춘천시 석사동의 저층 및 고층 주거지를 대상으로, 동일한 여름 조건에서 위성영상(Landsat 9), 미기후 시뮬레이션(ENVI-met), 열화상 무인항공기(UAV)를 통해 산출된 지표면온도(LST)를 비교 분석하였다. 방법 간 비교 가능성을 확보하기 위해 모든 자료에서 건물 영역을 제외하였으며, 공간적 의사반복(pseudo-replication) 문제를 방지하고자 Landsat 9의 공간해상도인 30m 픽셀을 분석 단위로 설정하여 223개의 공간 단위를 확보하였다. 기술통계, 픽셀 단위 피어슨 상관분석, 혼합설계 분산분석(mixed ANOVA)을 수행하였다. 전체 평균 LST는 Landsat이 42.7°C로 가장 높았고, UAV는 33.8°C, ENVI-met은 28.3°C로 나타나 산출 방법에 따라 절대적 온도 수준이 크게 달랐다. 주거지 유형별로는 UAV에서 저층(37.4°C)과 고층(31.9°C) 간 평균 차이가 5.5°C로 가장 크게 나타난 반면, Landsat(저층 43.6°C vs. 고층 41.7°C, 1.9°C)과 ENVI-met(저층 30.4°C vs. 고층 27.1°C, 3.3°C)에서는 상대적으로 작은 차이가 관찰되었다. 공간적 분포 패턴의 상관성은 전반적으로 제한적이었으나, 고층주거지에서는 UAV와 ENVI-met 간 강한 양의 상관이 확인되었다(r=0.736, p<0.001). 반면 저층주거지에서는 모든 방법 쌍에서 유의한 상관이 나타나지 않았으며, Landsat과 고해상도 센서 간 상관성도 주거지 유형에 관계없이 유의하지 않았다. 이는 30m 픽셀 내에서 UAV(표준편차 평균 4.92°C)와 ENVI-met(표준편차 평균 3.89°C)에 달하는 열환경 이질성이 Landsat 단일값으로 평탄화되기 때문이다. Mixed ANOVA 결과, LST 산출 방법(η²=0.898), 주거지 유형(η²=0.564), 두 요인의 상호작용(η²=0.153)이 모두 통계적으로 유의하게 나타났다(p<0.001). 단순효과 분석에서는 주거지 유형 간 LST 대비의 크기가 방법에 따라 달리 나타났으며, 고층주거지에서의 방법 간 효과크기가 저층보다 전반적으로 크게 나타났다(예: Landsat vs. ENVI-met: high g=+7.984 vs. low g=+4.588). 종합적으로, 세 가지 LST 산출 방법은 동일 시공간 조건에서도 서로 다른 도시 열환경 해석을 제공하므로, 자료 간 직접적인 동등성을 가정하기보다는 도시 형태와 연구 목적에 따라 적절한 방법을 선택하거나 복수의 자료를 상호 보완적으로 활용할 필요가 있다.

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