[논문 리뷰] The landscapemetrics and motif packages for measuring landscape patterns and processes

Jakub Nowosad, Maximilian H. K. Hesselbarth|arXiv (Cornell University)|2024. 05. 10.

Land Use and Ecosystem ServicesEnvironmental Science인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 땅이용/지형 변화(LULC) 지ap 등 분류된 래스터 데이터를 사용하여 경관 패턴을 정량화하기 위한 R 패키지 landscapemetrics와 motif를 소개한다. 경관 지표와 패턴 기반 공간 분석이 세 유럽 지역에서 공간 패턴을 계산하고 시각화하며 비교할 수 있도록 함으로써 생태계 모니터링 및 패턴-과정 관계 연구에 응용 가능함을 보여준다.

ABSTRACT

This book chapter emphasizes the significance of categorical raster data in ecological studies, specifically land use or land cover (LULC) data, and highlights the pivotal role of landscape metrics and pattern-based spatial analysis in comprehending environmental patterns and their dynamics. It explores the usage of R packages, particularly landscapemetrics and motif, for quantifying and analyzing landscape patterns using LULC data from three distinct European regions. It showcases the computation, visualization, and comparison of landscape metrics, while also addressing additional features such as patch value extraction, sub-region sampling, and moving window computation. Furthermore, the chapter delves into the intricacies of pattern-based spatial analysis, explaining how spatial signatures are computed and how the motif package facilitates comparisons and clustering of landscape patterns. The chapter concludes by discussing the potential of customization and expansion of the presented tools.

연구 동기 및 목표

• 분류된 래스터 데이터를 사용하여 생태학적 연구에서 경관 지표와 패턴 기반 공간 분석의 응용을 보여주기.
• 패치, 클래스, 경관 수준에서 조합 및 구성 지표를 계산하기 위한 landscapemetrics R 패키지의 소개.
• 국소 세포 이웃 영역에서 유도된 공간 서명을 사용하여 유사한 경관 패턴을 비교, 군집화, 탐지하기 위한 motif R 패키지의 제시.
• 실제 유럽 LULC 데이터셋에 적용 가능한 메트릭 계산, 시각화, 부분 영역 샘플링 및 이동 윈도우 분석을 위한 실용적 워크플로우 제공.
• 생태학적 및 공간 연구에 맞게 사용자 정의 메트릭과 서명 통합을 지원하는, 양 도구의 오픈소스 확장성 지원.

제안 방법

• 패치, 클래스, 경관 수준에서 45개 이상의 경관 지표(예: 패치 밀도, 전염성, 집합성)를 계산하기 위해 landscapemetrics R 패키지를 활용.
• 세포의 국소 이웃 영역 기반 공간 서명을 계산하여 LULC 패턴의 조합 및 구성 특성을 캡처하기 위해 motif 패키지를 적용.
• 유사도 측정 방법(예: 코사인 거리)과 계층적 군집화를 사용하여 유사한 경관 패턴을 가진 공간 단위를 군집화.
• Copernicus 2018 데이터에서 재분류한 LULC 자료(5개 일반 클래스: 도시, 농업, 식생, 습지, 수역)를 사용하여 프랑스, 네덜란드, 스웨덴의 세 유럽 지역에 적용.
• 공간 이질성과 국소 패턴 변동성을 평가하기 위해 이동 윈도우 분석 및 부분 영역 샘플링을 구현.
• 주제 지도와 클러스터 다이어그램을 사용하여 결과를 시각화하여 공간 패턴과 메트릭 분포를 해석.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 landscapemetrics 패키지를 통해 계산된 경관 지표는 다양한 유럽 경관에서 땅이용/지형 변화 패턴의 조합 및 구성 특성을 얼마나 효과적으로 정량화할 수 있는가?
• RQ2 motif 패키지는 국소 세포 이웃 영역에서 유도된 공간 서명을 사용하여 공간적으로 일관된 경관 패턴을 탐지하고 군집화할 수 있는가?
• RQ3 경관 지표와 패턴 기반 분석은 생태계 시스템의 패턴-과정 연결 이해에 어떻게 기여하는가?
• RQ4 이동 윈도우와 부분 영역 샘플링의 통합은 경관 구조의 국소 공간 변동성을 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 이 도구들을 실제 생태학적 및 환경 연구에서 LULC 데이터셋에 적용하기 위한 실용적 워크플로우는 무엇인가?

주요 결과

• landscapemetrics 패키지는 다중 공간 수준에서 포괄적인 경관 지표 세트를 성공적으로 계산하여, 세 유럽 지역의 LULC 패턴 구조를 세밀하게 정량화할 수 있음.
• motif 패키지는 유사한 경관 패턴의 공간 클러스터를 효과적으로 식별하며, 국소 세포 구성에서 유도된 공간 서명 기반으로 지역 간 일관된 군집화 결과를 보임.
• 이동 윈도우 분석은 경관 지표의 국소 변동성을 드러내며, 공간 이질성이 높거나 땅이용 구조에 급격한 변화가 있는 지역을 강조함.
• 패치 수준 및 클래스 수준의 메트릭 추출은 도시나 수역과 같은 특정 땅이용 유형에 대한 대상 분석을 가능하게 함.
• landscapemetrics와 motif의 조합은 시간과 지역 간 경관 패턴을 강력하게 비교할 수 있게 하여, 시간적·공간적 생태계 모니터링를 지원함.
• 양 패키지의 오픈소스 성격은 사용자 정의 메트릭 및 공간 서명 통합을 지원하여 다양한 연구 요구에 대한 적응성 향상.