계단식 논은 중요한 농업 경관으로서 생산량 증대와 토양 및 수자원 보전에 중요한 역할을 한다. 계단식 논의 시공간 변화 데이터는 계단식 논의 생산 효율성과 생태·수문학적 효과를 평가하는 중요한 기초이나, 획득이 어렵다. 본 논문에서는 변화 탐지 알고리즘을 기반으로 한 장기간 시계열 계단식 논 추출 방법을 제안한다. 팬크로매틱 밴드를 융합한 Landsat 시리즈 장기간 시계열 위성 영상을 이용하여 Landsat 7 ETM+와 Landsat 8 OLI 데이터를 정규화 처리하여 서로 다른 센서 간의 간섭과 왜곡을 제거하였으며; 2020년 계단식 논 분포도를 기반으로 데이터 기반 LandTrendr 변화 탐지 알고리즘을 활용하여 2001년부터 2020년까지 산두 강 유역의 시계열 계단식 논 공간 분포를 추출하고, 계단식 논 면적과 식량 생산량 간의 상호 관계를 분석하였다. 결과에 따르면 산두 강 유역 시계열 계단식 논의 전체 모니터링 정확도는 82.50%, F1-score는 0.84였다. 2020년 산두 강 유역 계단식 논 총 면적은 2001년 대비 397 km² 증가하였으며, 증가율은 45.27%였다. 2015년 이전에 계단식 논 증가 속도가 최고점을 기록하였고 이후 증가 속도는 다소 둔화되었으나 전체적인 추세는 여전히 증가세를 보였다. 계단식 논 면적과 식량 생산량 간에는 매우 밀접한 연관성이 있었다(R2=0.94). 팬크로매틱 밴드를 융합한 Landsat 장기간 시계열 위성 데이터와 LandTrendr 변화 탐지 알고리즘을 통해 계단식 논 시공간 분포 정보를 획득함으로써 계단식 논 조성이 시간적 및 공간적 차원에서의 동적 변화 궤적과 생산 효율성을 효과적으로 밝혀냈다.

계단식 논 지도화; 시계열 추출; Landsat; 변화 탐지; LandTrendr