• 한국수자원학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.363-372
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• 2006

지금까지 증발산량을 산정하기 위한 여러 가지 방법이 개발되어 왔다. 그러나 지표면에서 발생되는 증발산량을 지배하는 복잡한 지형 특성 및 토지 이용 등을 고려하여 정확한 증발산량을 산정한다는 것은 불가능에 가까운 일이다. 원격탐사 기법은 식생과 토지이용과 같은 지형조건과 관련된 증발산량을 산정하기 위한 하나의 수단으로 효과적으로 이용될 수 있다. 증발산량은 기상특성 뿐만 아니라 식생 조건에 의해 지배된다고 볼 수 있다. 그 중 식생조건은 NOAA/AVHRR 자료를 이용하여 얻을 수 있는 정규화 식생지수(NDVI)를 통하여 정량화할 수 있다. 본 연구에서는 금강유역을 대상으로 증발산량을 산정하기 위하여 NDVI와 기온자료를 조합하는 간편법을 제안하고자 한다.

• 보존과학회지
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• 제37권6호
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• pp.659-669
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• 2021

이 연구에서는 초분광 영상을 기반으로 산출된 식생지수를 활용하여 2014년부터 2020년까지 울주 천전리 각석에 대한 모니터링을 수행하였다. 모니터링에 적합한 식생지수 선정을 위해 실내분석을 수행하였고, 생물오염에 대한 민감도를 고려하여 NDVI와 TVI를 선정하였다. 선정된 식생지수를 활용하여 모니터링을 수행한 결과, NDVI는 2014년부터 2018년까지 증가하는 경향을 보이고 보존처리 이후인 2020년 감소하였으나, TVI는 모니터링 시점에 따른 경향성을 확인하기 어려웠다. 이러한 경향은 연도별 촬영조건에 따른 분광반사율 편차에서 기인하는 것을 확인하였다. 이때 NDVI는 TVI보다 분광반사율 편차에 대한 민감도가 낮아 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되며, TVI의 활용을 위해서는 심화연구가 필요하다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.108-108
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• 2022

In this study, multispectral images of wheat according to soil water state were collected, compared, and analyzed to measure the physiological response of crops to environmental stress at the individual level. CMS-V multi-spectral camera(Silios Technologies) was used for image acquisition. The camera lens consists of eight spectral bands between 550nm and 830nm. Light Reflective information collected in each band sensor and stored in digital values, and it is converted into a reflectance for calculating the vegetation index and used. According to the camera manual, the NDVI(Normalized Difference vegetation index) value was calculated using 628 nm and 752 nm bands. Image measurement was conducted under natural light conditions, and reflectance standards(Labsphere) were captured with plants for reflectance calculation. The wheat variety used Gosomil, and the wheat grown in the field was transplanted into a pot after heading date and measured. Three treatments were performed so that the soil volumetric water content of the pot was 13~17%, 20~23%, and 25%, and the growth response of wheat according to each treatment was compared using the NDVI value. In the first measurement after port transplantation, the difference in NDVI value according to treatment was not significant, but in the subsequent measurement, the NDVI value of the treatment with a water content of 13 to 17% was lowest and was the highest at 20 to 23%. The NDVI values decreased compared to the first measurement in all treatment, and the decrease was the largest at 13-17% water content and the smallest at 20-23%. Although the difference in NDVI values could be confirmed, it would be difficult to directly relate it to the water stress of plants, and further research on the response of crops to environmental stress and the analysis of multi-spectral image will be needed.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.45-56
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• 2024

Faced with aging populations, declining resources, and limited agricultural productivity, rural areas in South Korea require innovative solutions. This study investigated the potential of drone-based vegetation indices (VIs) to analyze soybean growth patterns in open-field smart agriculture in Goesan-gun, Chungbuk Province, South Korea. We monitored multi-seasonal normalized difference vegetation index (NDVI) and the normalized difference red edge (NDRE) data for three soybean lots with different irrigation methods (subsurface drainage, conventional, subsurface drip irrigation) using drone remote sensing. Combining NDVI (photosynthetically active biomass, PAB) and NDRE (chlorophyll) offered a comprehensive analysis of soybean growth, capturing both overall health and stress responses. Our analysis revealed distinct growth patterns for each lot. LotA(subsurface drainage) displayed early vigor and efficient resource utilization (peaking at NDVI 0.971 and NDRE 0.686), likely due to the drainage system. Lot B (conventional cultivation) showed slower growth and potential limitations (peaking at NDVI 0.963 and NDRE 0.681), suggesting resource constraints or stress. Lot C (subsurface drip irrigation) exhibited rapid initial growth but faced later resource limitations(peaking at NDVI 0.970 and NDRE 0.695). By monitoring NDVI and NDRE variations, farmers can gain valuable insights to optimize resource allocation (reducing costs and environmental impact), improve crop yield and quality (maximizing yield potential), and address rural challenges in South Korea. This study demonstrates the promise of drone-based VIs for revitalizing open-field agriculture, boosting farm income, and attracting young talent, ultimately contributing to a more sustainable and prosperous future for rural communities. Further research integrating additional data and investigating physiological mechanisms can lead to even more effective management strategies and a deeper understanding of VI variations for optimized crop performance.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.51-64
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• 2015

본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 지면피복 분류자료(MCD12Q1)에서 분류오류로 판단되는 화소들을 재분류함으로써 분류 정확도를 개선하였다. 최근 12년(2001-2012)간의 MODIS 지면피복 분류자료에서 지면피복 유형이 3개 이상으로 분류된 화소는 분류상에 오류가 있다고 판단하여 지면피복 재분류 화소로 선정하였다. 지면피복 재분류를 위해 공간해상도는 1 km이고 시간주기는 8일인 MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 자료를 이용하였다. NDVI 자료 중 구름 등으로 오염된 화소를 보정하기 위해 시 공간 연속성을 이용한 보정기법인 Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) 기법을 이용하였다. 보정된 NDVI 자료를 1개월 주기로 합성한 후 분류 오류로 판단된 화소들에 대해 Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) 기법으로 군집화를 수행하였다. 각 군집별 식생 계절변동 특성을 고려하여 지면피복을 분류한 후 정상으로 판정된 MODIS 지면피복과 합성하여 최종 지면피복 재분류 자료를 산출하였다. 분류 정확도는 GPS를 이용한 현장관측 자료와 유럽우주국의 지상검증참조자료 등 총 138개 지상 관측자료를 이용하여 검증을 수행하였다. 2012년 MODIS 지면피복 분류자료의 정확도는 약 68%이었으나 본 연구에서 재분류한 지면피복자료의 정확도는 약 74%로 나타나 일부 화소들에서 분류 정확도가 개선되었다.

• 한국습지학회지
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• 제13권2호
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• pp.171-179
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• 2011

본 연구는 기후변화의 영향을 받아 달라질 것으로 예상되는 식생의 분포가 수문인자인 토양수분에 어떠한 변화를 야기하는지 규명하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상인자와의 시공간적 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 다중분광센서로 스캔한 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration) 에서 측정한 국내 4개 지점의 토양수분 Data 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분과 MODIS 13 NDVI를 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 각 지점에 대한 인자가 시간의 경과에 따라 변화하는 양상을 알아내고자 하였으며 추가적으로 토양수분과 식생이 서로 일정한 시차를 두고 연관이 있을 것이라는 가정 하에 상관 분석을 수행하였다. 그리하여 토양수분에 일정한 시차 (5일, 10일, 15일)를 주는 Time lag을 통한 상관분석을 시행한 결과 시차를 고려하지 않은 상관분석에서 보다 토양수분과 NDVI의 상관관계가 높게 나타났으며, 또한 토성에 따라 그 상관관계의 양상이 다르게 나타났다. 이러한 결과를 통해 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 다양한 스케일 별로 이해하는 데 도움이 될 것이다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.201-214
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• 2020

본 연구는 UAV 영상의 식생지수를 활용한 소나무재선충병 피해목 조기 탐지를 그 목적으로 하며, NDVI를 비롯한 대표적인 식생지수들을 선정하고 각각의 분류 정확도 비교분석을 통해 최적의 식생지수를 분석해보았다. 현장답사를 통하여 193개체의 소나무재선충병 피해목 위치데이터를 구축하고 동시에 다중분광 UAV 영상을 이용하여 4가지 식생지수 분석을 수행하였다. 무감독분류(K-Means)를 통하여 피해목을 분류하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)를 이용하여 식생지수별 분류정확도를 비교·분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 분류의 전체정확도는 NDVI (88.04%, Kappa계수 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa계수 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa계수 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa계수 0.54)순으로 분석되어 NDVI가 가장 높은 정확도를 보였으며, GNDVI가 거의 비슷한 수준의 분류정확도를 보였다. 둘째, NDVI 및 GNDVI 식생지수를 이용한 K-Means 무감독 분류방법으로 피해목의 판별이 어느 정도 가능한 것으로 판단된다. 특히 위 기법은 연산이 집약적이고 사용자의 개입이 적고 분석과정이 상대적으로 간단하여 피해목의 조기 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 시계열영상의 활용 또는 딥러닝기법의 추가 응용으로 분류정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권5호
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• pp.399-409
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• 2009

NDVI(Normal Difference Vegetation Index)는 식생의 광합성량과 직접적인 상호관련성이 있기 때문에 생태학적인 목적으로 이러한 지수들의 수많은 응용 가능성이 있다. 본 연구에서는 시계열 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) NDVI 자료를 이용하여 9년 동안 (2000~2008)의 북한 북부고원지대 아고산 고산 식생의 생물계절 특징을 모니터링 하였다. 5월 초순의 급격한 성장 이후 6월부터 8월까지 NDVI값은 0.8이상 지속적으로 유지되었고 최대 식생 생산량과 시기는 각 각 0.86, 7월 28일 이었다. 식생 성장의 시작과 쇠퇴는 평균적으로 각각 5월 9일, 9월 30일이었고, NDVI 값은 각각 0.51,0.54이었다. 식생 성장 기간은 2003년에 128일로 가장 짧았고 2000년과 2005년은 176일로 가장 길었다. 그리고, 동일한 수직적 산림 식생 환경을 가지고 있는 남한의 설악산과 지리산의 생물계절 특성과 비교하였다. 남북한의 아고산 고산 식생대는 약 30일 이상의 식생 생육 기간의 차이가 있었고 남한지역이 MODIS 자료의 합성 주기인 16일만큼 개서시기가 빨랐다. 본 연구는 북한 고원지대 산림 식생의 시계열 및 생물계절적인 변화를 정량적으로 분석한 연구로서 그 의의가 클 뿐만 아니라 북한 지역의 산림 식생 라이브러리 작성 및 통일을 대비한 북한 자연환경계획 수립에 기초 베이스맵으로 활용될 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권3호
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• pp.374-381
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• 2011

본 연구에서는 지상형 원격탐사장비인 ADC(Agricultural Digital Camera)를 통해 획득한 영상으로부터 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 값을 산출하여 소나무 재선충병 감염목의 조기감별에 대한 가능성을 알아보고자 하였다. 재선충에 감염된 임목의 잎은 시들음 현상을 보이게 되고, 이것은 NDVI의 감소를 유발하므로, 정상목과 감염목은 시기에 따라 NDVI 변화양상이 다르게 나타난다. 이러한 현상에 착안하여, 시기에 따라 임목의 NDVI 값의 변화량을 보여주는 DI(Detection Index)를 고안하여 감염목의 판별에 사용하였다. 2007년 5월부터 8월까지의 획득된 영상으로부터 감염목과 정상목의 DI 값을 산출한 후, GLM(General Linear Models)을 이용하여 분석한 결과 6~8월 DI 값이 가장 낮은 유의수준(0.0001)에서 두 집단 간에 차이를 보였다. 6~8월 DI 값으로 감염목과 정상목의 집단 간의 차이를 판별분석(Discriminant Analysis)한 결과, DI 값을 통한 감염목과 정상목의 분류정확도(Hit Ratio)는 71.9%였고, 잭나이프(Jack-knife) 추정방법을 사용했을 때는 73.5%의 정확도를 얻었다. 위의 결과를 통해 DI는 감염목과 정상목을 판별하는데 유용한 지수라고 판단되고, 재선충병에 의한 피해를 방지하는데 도움을 줄 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권5호
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• pp.749-759
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• 2012

본 연구는 벼 생산력을 예측할 수 있는 지상원격 측정센서 및 반사율지표를 선발하고, 이삭거름 질소 시비량 추천을 위한 원격탐사 최적 검정시기를 평가하며. 효율적 원격탐사 지표에 의한 이삭거름 질소 시비량 추천모델을 추정하고자 2010년에 포장시험이 수행되었다. 질소 시비량은 작물별 시비처방기준 (NIAST, 2006) 에 의해 결정하였고, 질소 시비수준은 기준 질소 시비량의 0%, 70%, 100% 및 130%의 4수준으로 하였으며, 밑거름으로 70%, 이삭거름으로 30%로 하여 분시하였다. 벼는 추청과 주남을 공시품종으로 하여 사양토에 5월 22일에 이앙하였고, 10월 6일에 수확하였다. 지상원격탐사 반사율 지표는 Crop Circle-amber와 red, GreenSeeker-green과 red를 이용해 7월 5일부터 8월 23일까지 7회에 걸쳐 측정하였다. 지상원격탐사 센서의 헤드와 작물 캐노피와의 형성 각도에 따라 센서가 탐지하는 식생의 밀도가 달라질 수 있다는 가정 하에 센서 헤드와 작물 캐노피의 측정 각도를 $45^{\circ}$, $70^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 각도로 조정하여 반사율 지표를 측정하였다. 지상원격탐사 센서로 측정된 반사율 지표는 $70^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 각도로 측정하였을 때 전반적으로 양호한 상관을 보여주었고, 생육 중반기와 수확기의 벼 지상부 건물중과 유의성 있는 상관을 보였다. 결정적 생육시기 (critical season)인 52일째와 59일째 측정된 반사율 지표는 벼의 지상부 건물중, 질소 흡수량과 밀접한 상관을 보여주었으며, 특히 이앙 후 59일째 측정한 NDVI가 고도로 밀접한 관계가 있음을 보여주었다. 이러한 결과로 추청벼는 59일째 GreenSeeker $70^{\circ}$ 각도 rNDVI가, 주남벼는 59일째 Crop Circle $45^{\circ}$ 각도 rNDVI 및 GreenSeeker $70^{\circ}$ gNDVI가 최종 수확기 벼의 지상부 건물중 및 질소 흡수량을 추정하고, 이들 지표는 충족지수로 평가하여 질소시비수준을 예측하고 이삭거름 질소시비추천모델로 활용할 수 있을 것으로 생각되었다.