Mapping physicochemical properties of soils and reservoir sediments by multi- and hyperspectral satellite data in the Brazilian semiarid region to support the sediment reuse technique

기술 요약: 브라질 세미아리드(Semiarid) 지역의 토양 및 저수지 퇴적물 물리화학적 특성 매핑

문제 정의
지표수 저수지에 축적된 퇴적물의 재사용은 영양분과 유기물을 제공하는 동시에 농업 탄소 발족을 줄임으로써, 자급자족형 농업을 위한 화학 비료의 지속 가능한 대안을 제시한다. 그러나 퇴적물 재사용을 농업 관리에 효과적으로 통합하기 위해서는 넓은 공간적 규모에 걸친 물리화학적 특성(특히 전기 전도도, 유기 탄소 및 점토 함량)에 대한 포괄적인 지식이 필요하다. 전통적인 실험실 분석은 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 들며, 퇴적물의 특성이 높은 공간적 이질성을 보이는 브라질 북동부와 같은 세미아리드 지역의 수백 개 저수지를 대상으로 하기에는 실행 불가능한 경우가 많다. 위성 원격 탐사가 확장 가능한 솔루션을 제공하지만, 퇴적 과정과 구성이 농경지와 다른 저수지 퇴적물에 이 기술을 적용하는 데에는 공백이 존재한다. 또한, 기존 연구들은 주로 농경지 토양에만 집중되어 있어, 세미아리드 환경 내 퇴적물 특성화를 위한 다중 및 초분광 데이터의 활용 가능성은 아직 충분히 탐구되지 않았다.

방법론
본 연구는 간헐천이 흐르고 1,000개 이상의 저수지가 밀집된 네트워크를 가진 브라질 북동부의 바나부이우(Banabuiú) 강 유역에서 수행되었다. 연구에는 다음과 같은 다중 소스 데이터 접근 방식이 사용되었다:

• 위성 데이터: 2022년 12월 4일, 세 가지 센서(Sentinel-2(다중분광), PRISMA(초분광), EnMAP(초분광))로부터 이미지를 획득하였다.
• 현장 검증(Ground Truth): 2023년 1월 현장 조사를 통해 31개의 상층토 샘플(농경지 토양 20개, 저수지 퇴적물 11개)을 수집하였다. 이는 2015년부터 2022년 사이에 수집된 168개 이상의 퇴적물 샘플과 200개의 토양 샘플을 포함하는 역사적 데이터베이스로 보완되었다.
• 실험실 분석: 샘플은 전기 전도도(EC), 토양 유기 탄소(SOC), 점토 함량을 분석하였다. 또한, ASD FieldSpec Pro 분광 광도계(350–2500 nm)를 사용하여 실험실 반사 스펙트럼을 측정하였다.
• 데이터 처리: 식생과 물을 제외하기 위해 식생 지수(예: NDVI, NDRBI, NBR)를 사용하여 위성 이미지에서 나지(Bare soil) 픽셀을 분리하였다. 스펙트럼 전처리 기술로는 1차 미분 스펙트럼의 Savitzky–Golay 평활화(FD-SG) 및 연속체 제거(CR)가 포함되었다.
• 모델링: 본 연구는 두 가지 주요 모델링 접근 방식을 채택하였다:
  1. 스펙트럼 지수: EC를 위한 차이(DI), 정규화 차이(NDI), 비율(RI) 지수를 이용한 선형 회귀 모델; SOC를 위한 특정 지수(SOC1-3); 그리고 점토 함량을 위한 SWIRFI/CRAD 지수.
  2. 부분 최소 제곱 회귀(PLSR): 토양 전용, 퇴적물 전용, 그리고 결합된 데이터셋을 활용하여 개발된 다변량 모델로, LOOCV(Leave-one-out cross-validation)를 사용하였다.

주요 기여

1. 퇴적물에 대한 적용 가능성: 본 연구는 전통적으로 토양에 사용되던 스펙트럼 지수 및 PLSR 모델의 세미아리드 맥락 내 저수지 퇴적물로의 전이 가능성을 평가한다.
2. 센서 비교: 토양 및 퇴적물 특성 예측을 위한 다중분광(Sentinel-2) 및 초분광(PRISMA, EnMAP) 위성 데이터 간의 직접적인 성능 비교를 제공한다.
3. 방법론적 권고: 데이터셋 구성(토양 vs 퇴적물 분리)과 스펙트럼 전처리가 모델 정확도에 미치는 영향을 조사한다.
4. 공간 매핑: 특정 저수지에 대한 EC, SOC 및 점토 함량의 공간 지도를 생성하여, 광범위한 현장 샘플링 없이도 원격 탐사를 사용하여 퇴적물 재사용 결정을 안내할 수 있는 타당성을 입증한다.

결과

• 전기 전도도(염도): 스펙트럼 지수가 일반적으로 위성 데이터에 대해 PLSR 모델보다 우수한 성능을 보였다. Ratio Index(RI)와 FD-SG 전처리를 결합했을 때 가장 높은 정확도를 보였으며, 특히 EnMAP 데이터에서 탁월했다($R^2 = 0.91$). 위성 데이터에 대한 PLSR 모델은 낮은 성능을 보인 반 ($RPD < 1.2$), 실험실 규모의 PLSR 모델은 신뢰할 만했다 ($RPD = 1.41$).
• 토양 유기 탄소(SOC): 모든 규모에서 SOC 예측은 까다로운 과제였다. 스펙트럼 지수는 위성 데이터에서 낮은 성능을 보였다 ($RPD < 1.4$). 흥미롭게도, 퇴적물 전용 데이터셋에 Sentinel-2 데이터를 적용한 PLSR 모델이 최적의 SOC 성능($R^2 = 0.6, RPD > 1.4$)을 달-성하였는데, 이는 특정 하위 집합에 대해서는 다중분광 데이터로도 충분할 수 있음을 시사한다.
• 점토 함량: 점토 추정에는 CRAD 지수가 가장 효과적이었다. 초분광 데이터(EnMAP 및 PRISMA)가 Sentinel-2보다 우수한 성능을 보였다. 퇴적물 전용 데이터셋에 대한 raw EnMAP 스펙트럼에 CRAD 지수를 적용했을 때 최상의 결과($R^2 = 0.54, RPD = 1.47$)를 얻었다.
• 전처리의 영향: FD-SG 및 CR은 염도에 대한 스펙트럼 지수의 성능을 향상시켰으나, PLSR 모델의 성능은 오히려 저하시키는 경우가 많았다. SOC 및 점토의 경우 변환되지 않은(raw) 스펙트럼이 종종 더 나은 PLSR 결과를 나타냈다.
• 데이터셋 분리: 토양과 퇴적물을 별도로 구축한 모델이 결합된 모델보다 일반적으로 더 높은 성능을 보였으며, 이는 두 물질의 뚜렷한 물리화학적 및 스펙트럼적 특성을 반영한다.

의의 및 주장
저자들은 반사 분광법과 스펙트럼 지수 및 다변량 기법의 결가 결합이 세미아리드 지역의 토양 및 퇴적물 특성을 매핑하는 데 효과적이고 비용 효율적인 접근 방식을 제공한다고 주장한다. 본 연구는 초분광 데이터(EnMAP, PRISMA)가 염도 및 점토 매핑을 위해 더 높은 스펙트럼 해상도를 제공함으로써 우수한 정확도를 제공하는 반면, 다중분광 데이터(Sentinel-2)도 SOC와 같은 특정 특성에 대해서는 여전히 효과적일 수 있음을 입의한다.

본 연구의 주요 의의는 "퇴적물 재사용 기술"을 지원하는 데 있다. 적절한 특성(낮은 염도, 높은 유기 탄소, 적절한 점토)을 가진 퇴적물 구역을 식별하고 부적합한 구역(높은 염도)을 표시함으로써, 원격 탐사는 퇴적물을 토양 개량제로 굴착 및 적용하는 과정을 안내할 수 있다. 이는 저수지 네트워크가 밀집된 지역에서 비용이 많이 드는 대규모 실험실 샘플링의 필요성을 줄여줌으로써, 물이 부족한 환경에서 지속 가능한 농업 관행의 구현을 용이하게 한다. 저자들은 현재 위성 이미지에서 노출된 퇴적물 픽셀의 부족으로 인해 모델 정확도가 제한적임을 겸허히 언급하며, 향-후 데이터가 더 확보됨에 따라 스펙트럼 라이브러리를 확장하고 토양/퇴적물 매핑을 분리하는 후속 연구를 권고한다.