NDVI 시계열 시리즈에 의한 한반도 지표면 변화 추적

The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. An adaptive feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. In this study, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula for 1996 and 2000 using a dynamic technique, and the adaptive reconstruction of harmonic model was then applied to the NDVI time series for tracking changes on the ground surface. The results show that the adaptive approach is potentially very effective for continuously monitoring changes on near-real time.

육상의 지표면 파라미터는 기후와 주로 연관되어 있으므로 육상 관측 위성 영상에 나타나는 많은 물리적 과정은 계절 주기에 따른 시간적 변화를 보인다. 본 연구에서는 계절에 따라 변하는 물리적 과정을 포함하는 시계일 원격 탐사 영상 시리즈를 어댑티브 피드백 시스템에 의해 복원한다. 이 시스템에서는 계절적 변화를 추적하기 위하여 하모닉 모델을 사용하고 수치 영상 모형의 공간적 의존성을 나타내기 위해 깁슨 랜덤 필드를 사용한다. 복원과정을 통하여 구성된 하모닉 모델과 어댑티브 계수에 의해 지표면 연속적 변화를 감시할 수 있다. 본 연구에서는 1996년부터 2000년까지 한반도로부터 관측된 AVHRR 영상 시리즈를 일주일 간격으로 정적 합성하여 NOVI 시리즈를 구하고 하모닉 모델을 사용하는 어댑티브 복원 시스템을 이 NDVI 시리즈를 적용하여 한반도 지표면 변화를 추적하였다. 연구 결과는 하모닉 어댑티브 복원시스템이 거의 실시간으로 지표면 변화를 감시하는데 매우 효과적인 수단이 될 것이라는 잠재성을 보여준다.