2011년 태국 짜오프라야 강 유역에서 발생한 홍수에 의해 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 홍수범람시 시공간적 침수상황이 파악 가능한 Terra MODIS 영상을 이용하여 태국 짜오프라야 강 유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하였다. 2011년 7월 29일에서 2012년 1월 9일까지의 500m 해상도인 MODIS product MOD09 8일 합성 영상을 수집하고 식생지수(EVI), 지표수분지수(LSWI)와 DVEL지수(식생지수와 지표수분지수의 차이)를 이용하여 홍수범람 지역과 수역관련 지역의 탐지 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 홍수 범람지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 하천 홍수범람지역 탐지의 가능성을 알 수 있었다.
지표의 식생활력도를 간접적으로 반영하는 위성 기반의 식생지수 자료를 연속적으로 확보하기 위해 자료합성법이 통상적으로 적용된다. 이는 자료합성을 통해 누락 자료나 신호 오류의 영향을 최소화함으로써 장기적인 식생지수 자료 구축이 가능해지기 때문이다. 또, 합성주기에 따라 두 개 이상의 위성 센서로부터 같은 시점에 생성된 식생지수 자료를 상호교호적으로 사용할 경우, 식생지수 자료 축적의 연속성과 안정성을 보다 더 강화할 수 있다. 본 연구는 식물생장 연구에 있어 위성시스템 간 자료 호환 가능성뿐만 아니라 MODIS 자료 취득 조건, 즉 태양과 센서의 천정각이 미치는 영향을 센서 geometry 측면에서 파악하여 장기적인 식생모니터링을 위한 자료 구축 개선에 기여하고자 한다. 연구 기간 중 센서천정각의 변화는 일정한 패턴을 보이지 않았고, 연도별로 불규칙한 등락을 나타냈다. 또, 동일 계절별로 분석한 결과에서도 계절에 따른 특징적 경년변화 패턴은 나타나지 않았다. 두 가지 분석 대상 자료인 NDVI와 EVI를 비교했을 때, EVI가 NDVI에 비해 더 안정된 결과를 보여주었고, 전반적으로 중위도 지역 식물생장의 계절적 특성을 전형적으로 보여주었다. 식생피복에 따른 NDVI-EVI 간 상관관계는 모두 유효한 결과를 얻었으나, 식생피복별로 상관도 차이를 보였고 상호간에 선형 관계가 아닌 상단부에서 수렴되는 곡선 관계를 보여주었다. Terra와 Aqua 위성에 의해 오전과 오후에 각각 관측된 식생지수를 비교한 결과, 상관계수 범위는 NDVI의 경우 0.641-0.880로, EVI의 경우 0.747-0.963으로 나타나, NDVI자료에 비해 EVI자료의 호환성이 높은 것으로 조사되었다. 두 센서 기반의 식생지수간 호환성 개선을 위해서는 두 자료 간의 회귀선으로부터 벗어나 있는 예외치에 대한 정밀한 분석이 과제로 남는다.
인공위성 영상을 활용한 식생 계절 추정 연구의 지속적 발전에도 불구하고 현장 자료와의 비교를 통한 검증은 다소 미흡한 실정이다. 특히, 다양한 형태로 패치화 되어 있는 우리나라 산림의 경우, 인공위성 영상과 해상도가 일치하지 않는 한계가 존재하여 위성 영상만으로 개엽일을 추정하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 식생 계절 추정의 신뢰도를 향상시키기 위해 대축적 임상도(1:5,000)를 MODIS 픽셀 해상도에 맞게 재구성하여 MODIS의 NDVI와 EVI 두 식생지수들로부터 시계열 식물계절 곡선을 생산하여 현장 자료를 바탕으로 우리나라의 산림에 적합한 식생 지수와 개엽일 추출 방법을 비교 및 평가하였다. 또한 각 픽셀의 임상 구성비율과 식생지수로부터의 식물계절 추출 간의 상관관계를 분석하였다. 국립수목원에서 실측된 개엽일을 바탕으로 NDVI와 EVI를 비교하였을 때 우리나라의 산림에는 EVI가 더 적합하였고, 식생지수 계절 곡선으로는 일차도함수가 개엽일 추출에 가장 적합하였다. 현장 개엽일이 조사된 7개의 활엽수종이 속한 픽셀과(중앙픽셀) 이웃한 8개의 픽셀을 실측 개엽일과 비교하였을 때, 실측과 가장 높은 상관관계를 보이는 베스트 픽셀을 구성하는 임상은 활엽수림 67.9%, 침엽수림 14.3%, 혼효림 7.7% 구성을 보였고 평균 결정계수($R^2$)는 0.64으로 나타나 높은 상관관계를 보였다. MODIS EVI로 추출한 전국 평균 개엽일은 최소 112.9일(2014년)에서 최대 129.1일(2010년)으로 2003년 이래로 약 0.16일 빨라졌다. 향후 연구에서는 활엽수림과 혼효림의 개엽일 분석 외에도 다양한 기후 및 지형 인자들의 영향을 파악하기 위해 침엽수림의 개엽일 추출까지 확장할 필요가 있으며 우리나라 산림 생태계의 다양성을 고려한 종합적인 연구가 진행되어야 할 것이다.
Kim, Won-Joo;Lee, Seung-Gu;Kim, Sang-Wook;Park, Chong-Hwa
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.679-681
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2003
The objectives of this research are as follows. First, to investigate methods for a national-scale land cover map based on multi-temporal classification of MODIS data and multi-spectral classification of Landsat TM data. Second, to investigate methods to p roduce ecological zone maps of Korea based on vegetation, climate, and topographic characteristics. The results of this research can be summarized as follows. First, NDVI and EVI of MODIS can be used to ecological mapping of the country by using monthly phenological characteris tics. Second, it was found that EVI is better than NDVI in terms of atmospheric correction and vegetation mapping of dense forests of the country. Third, several ecological zones of the country can be identified from the VI maps, but exact labeling requires much field works, and sufficient field data and macro-environmental data of the country. Finally, relationship between land cover types and natural environmental factors such as temperature, precipitation, elevation, and slope could be identified.
본 연구에서는 농업적 가뭄을 시, 공간적으로 파악하기 위하여 Terra의 MODIS 원격탐사 자료를 활용하여 가뭄의 정량적 평가를 실시하였다. 여러 가지 위성영상 중에서 식생 상태의 변화가 관찰되는 MOD13A3 영상을 통하여 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 EVI (Enhanced Vegetation Index)를 선정하였으며, 토지정보를 효율적으로 수집할 수 있는 MCD12Q1 영상의 Type1을 통하여 물, 도심지역 등을 제외한 식생부분만을 나타낼 수 있도록 토지피복분류를 하였다. 토지피복분류된 자료를 이용하여 NDVI와 EVI를 중권역별로 산정하여 나타낸 결과 계절적인 성향이 강하게 나타나 이를 보완하고자 EVI의 표준화 지수인 VSIA (Vegetation Stress Index Anomaly)를 우리나라의 극심한 가뭄해인 2001년에 대하여 중권역별로 산정하였다. 또한, 과거 우리나라의 농업가뭄 피해를 조사하였으며, 지상강우관측소의 자료를 통하여 SPI (Standardized Precipitation Index)를 중권역별로 산정하였다. SPI와 위성영상의 표준화 지수인 VSIA를 우리나라의 농업적 가뭄피해 연도와 비교하였으며, VISA의 시공간적 분석을 통해 한반도의 농업적 가뭄을 평가할 수 있는 활용성 및 적용 가능성을 검토하였다.
2011년 태국 차오프라야 강 유역($160,813km^2$)에서 발생한 홍수에 의해 많은 피해가 발생했다. 태국 홍수는 2011년 7월 말부터 3개월간 내린 집중호우로 중부지방에 50년 만에 최악의 자연재해를 맞이하였다. 태국 북쪽 지역에서 난 강과 핑 강의 범람을 시작으로 태국 중앙 지역을 흐르는 차오프라야 강의 수위는 상류의 홍수가 하류로 내려옴에 따라 범람하여 수도 방콕까지 침수되었다. 본 연구에서는 홍수범람시 시공간적 침수상황이 파악 가능한 Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 영상을 이용하여 태국 차오프라야 강 유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하고자 하였다. 2011년 7월 29일에서 2012년 1월 9일까지의 500 m 해상도인 MODIS product MOD09 (Surface Reflectance) 8일 합성 영상을 수집하고 식생지수 (EVI; Enhanced Vegetation Index), 지표수분지수 (LSWI; Land Surface Water Index))와 DVEL지수 (Difference Value between EVI and LSWI)를 이용하여 홍수범람 지역과 수역관련지역을 정보화 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 홍수 범람지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 하천 홍수범람지역 탐지의 가능성을 알 수 있었다.
This study identified vulnerable regions in the national parks of the Republic of Korea (ROK). The potential vulnerable regions were defined as areas showing a decline in forest productivity, low resilience, and high sensitivity to climate variations. Those regions were analyzed with a regression model and trend analysis using the Enhanced Vegetation Index (EVI) data obtained from long-term observed Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and gridded meteorological data. Results showed the area with the highest vulnerability was Naejangsan National Park in the southern part of ROK where 32.5% ($26.0km^2$) of the total area was vulnerable. This result will be useful information for future conservation planning of forest ecosystem in ROK under environmental changes, especially climate change.
본 연구에서는 농경지의 면적 산정과 다양한 작물의 생산량 추정을 위해 많이 활용되고 있는 MODIS 영상과 기상자료를 이용하여 우리나라의 벼 수량을 추정해보고자 하였다. Terra와 Aqua 위성으로부터 얻어진 시계열 MODIS NDVI 자료를 구축하고 수량과의 상관성이 높은 시기를 선택하여 기상자료와 함께 다중회귀 모형 기반으로 우리나라 벼 수량을 추정하였다. 2002년부터 2010년까지 MODIS 위성 식생지수 NDVI와 기상자료(일조시간 및 일사량)를 이용하여 우리나라 벼 수량 추정을 위한 다중 회귀모형을 작성하였다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 1을 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $494.6kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과는 $1.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 2를 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $509.7kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과 $14.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. 2002년부터 2011년까지의 우리나라 쌀 수량 분포도를 작성하였다.
The drought index has been developed, based on a $8.6{\mu}m$ surface emissivity in the $8-12{\mu}m$ MODIS channels over the African Sahel region (10-20 N, 13 W-35 W) and the Seoul Metropolitan Area (SMA: 37.2-37.7 N, 126.6-127.2 E). The emissivity indicates the $SiO_2$ strength and can vary interannually by vegetation, water vapor, and soil moisture, as a potential indicator of drought conditions. In a well-vegetated region close to 10 N of the Sahel, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) showed high sensitivity, while the emissivity did not. On the other hand, the NDVI experienced negligible variability in a poorly vegetated region near 20 N, while the emissivity reflected sensitively the effects of atmospheric water vapor and soil moisture conditions. Seasonal variations of the emissivity (0.94-0.97) have been examined over the SMA during the 2003-2004 period compared to NDVI (or Enhanced Vegetation Index; EVI). Here, the dryness was more severe in urban area with less vegetation than in suburban area; the two areas corresponded to the north and south of the Han river, respectively. The emissivity exhibiting a significant spatial correlation of ${\sim}0.8$ with the two indices can supplement their information.
본 연구에서는 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 다중 위성영상을 기반으로 전국 시공간 토양수분 및 토양수분 기반의 가뭄지수 SWDI(Soil Water Deficit Index)를 산정하였다. 시공간 토양수분의 산정을 위해 입력자료로 MODIS 위성의 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 증발산 및 식생(Enhanced Vegetation Index, EVI; Fraction of Photosynthetically Active Radiation, FPAR; Leaf Area Index, LAI; Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 관련 산출물 자료와 지상 관측자료인 일 단위 강수량 자료를 구축하였다. MODIS 위성영상은 산출물별로 제공되는 QC(Quality Control) 영상을 활용해 보정을 수행하였고, 공간 강수량 자료는 기상청에서 제공하는 전국 92개 지점의 종관기상관측자료를 구축하여 공간보간기법인 역거리가중법을 적용해 생성하였다. 실측 토양수분은 농촌진흥청에서 제공하는 76개 지점의 토양 깊이 10 cm에 설치된 TDR(Time Domain Reflectomerty) 센서에서 측정된 토양수분 자료를 활용하였으며, 토양수분 모의 시 토양 속성을 고려하기 위해 국립농업과학원에서 제공하는 토양도를 구축하여 활용하였다. 토양수분 산정 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model, MLRM)을 활용하였으며, 계절 및 토성에 따른 회귀식을 산정하였다. 회귀식 기반의 토양수분과 토성별 포장용수량 및 영구위조점 값을 이용하여 SWDI를 산정하고, 실제 가뭄 발생 시기 및 지역과의 비교하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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