• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1301-1314
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• 2022

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)는 간단한 수식으로 식생 활력도를 파악할 수 있기 때문에, 토지피복, 곡물수확, 농업가뭄, 토양수분, 산림재해 등의 분야에서 지표면의 식생 상태를 나타내는 지시자로 활용되고 있다. 그러나 가시광선과 적외선을 감지하는 광학위성센서는 구름을 투과하여 센싱(sensing)할 수 없으므로, 구름 화소에 대해서는 지표면의 NDVI가 계산될 수 없다. 본 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK2A) 일단위 NDVI의 과소추정 노이즈를 개선하기 위한 실시간 보정기법을 개발하였으며, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI와의 정량적 비교 및 시계열 변화에 대한 정성적 해석을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하였다. 식생의 생장 주기를 반영한 시계열 보정, 장기간 기후치를 이용한 이상치 제거, 엄밀한 통계기반의 결측화소 복원 등의 과정을 거친 보정 NDVI에서는 구름에 의한 과소추정이 효과적으로 개선되었다. MODIS NDVI와의 상관성이 원값보다 높고, 그 차이가 감소한 경향을 보여주었으며, 특히 여름철에는 32.7%의 향상률을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법은 일부 수정을 거쳐 타 위성산출물에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.

• 대기
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• 제21권4호
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• pp.337-347
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• 2011

In this paper, we developed a detection and correction method of noisy pixels embedded in the time series of normalized difference vegetation index (NDVI) data based on the spatio-temporal continuity of vegetation conditions. For the application of the method, 25-year (1982-2006) GIMMS (Global Inventory Modeling and Mapping Study) NDVI dataset over the Korean peninsula were used. The spatial resolution and temporal frequency of this dataset are $8{\times}8km^2$ and 15-day, respectively. Also the land cover map over East Asia is used. The noisy pixels are detected by the temporal continuity check with the reference values and dynamic threshold values according to season and location. In general, the number of noisy pixels are especially larger during summer than other seasons. And the detected noisy pixels are corrected by the iterative method until the noisy pixels are completely corrected. At first, the noisy pixels are replaced by the arithmetic weighted mean of two adjacent NDVIs when the two NDVI are normal. After that the remnant noisy pixels are corrected by the weighted average of NDVI of the same land cover according to the distance. After correction, the NDVI values and their variances are increased and decreased by 5% and 50%, respectively. Comparing to the other correction method, this correction method shows a better result especially when the noisy pixels are occurred more than 2 times consistently and the temporal change rates of NDVI are very high. It means that the correction method developed in this study is superior in the reconstruction of maximum NDVI and NDVI at the starting and falling season.

• 한국토양비료학회지
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• 제49권5호
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• pp.495-502
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• 2016

Italian Ryegrass (IRG), which is known as high yielding and the highest quality winter annual forage crop, is grown in mid-south area in Korea. The objective of this study was to evaluate the use of unmanned aerial vehicle (UAV) for the monitoring IRG growth. Unmanned aerial vehicle imagery obtained from middle March to late May in Nonsan, Chungcheongnam-do. Unmanned aerial vehicle imagery corrected geometrically and atmospherically to calculate normalized difference vegetation index (NDVI). We analyzed the relationships between $NDVI_{UAV}$ of IRG and biophysical measurements such as plant height, fresh weight, and dry weight over an entire IRG growth period. The similar trend between $NDVI_{UAV}$ and growth parameters was shown. Correlation analysis between $NDVI_{UAV}$ and IRG growth parameters revealed that $NDVI_{UAV}$ was highly correlated with fresh weight (r=0.988), plant height (r=0.925), and dry weight (r=0.853). According to the relationship among growth parameters and $NDVI_{UAV}$, the temporal variation of $NDVI_{UAV}$ was significant to interpret IRG growth. Four different regression models, such as (1) Linear regression function, (2) Linear regression through the origin, (3) Power function, and (4) Logistic function were developed to evaluate the relationship between temporal $NDVI_{UAV}$ and measured IRG growth parameters. The power function provided higher accurate results to predict growth parameters than linear or logistic functions using coefficient of determination. The spatial distribution map of IRG growth was in strong agreement with the field measurements in terms of geographical variation and relative numerical values when $NDVI_{UAV}$ was applied to power function. From these results, $NDVI_{UAV}$ can be used as a new tool for monitoring IRG growth.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.203-208
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• 2004

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)는 식생의 건강상태 및 농작물 생산량 추정등에 효과적인 식생지수로, 20년 이상 축적된 MOAA NDVI data의 경우, 식생의 시기적, 계절적 변화탐지가 가능해져 이를 바탕으로 한 가뭄지수들이 개발되어 가뭄 모니터링에 사용되어지고 있다 지난 2001년, 한반도는 기상관측 이래 90년만의 강수량 최저치를 기록하여 전국적인 대 가뭄의 피해를 입었으며, 특히 북한은 유엔이 선정한 가뭄에 가장 취약한 국가로 그로 인한 식량난이 더욱 악화되고 있어 가뭄에 대한 정보는 필수적이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 1994～2002년의 식물 생장기(growing season : 3～10월)동안 NDVI 10일 최대값 합성영상 (10-day maximum composite data)을 사용하여 남북한으로 나누어진 한반도를 대상으로 각각의 식생현황을 파악 및 비교하고, 산림, 농지, 도시지역별로 NDVI와 가뭄의 주원인인 강수량과의 상관관계로 그 효용성을 분석하였다. 그 결과, NDVI는 1～2개월 전 강수량의 영향이 가장 컸으며, 특히 농지지역에서의 상관계수가 높게 나타났다.

• 한국토양비료학회지
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• 제40권6호
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• pp.435-441
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• 2007

본 연구에서는 인공광원을 사용하는 능동형 지상광학센서(gNDVI, rNDVI)를 이용하여 질소수준 및 생육단계별 벼 식생지수변화를 알아보고, 식생지수와 벼 엽 질소함량과의 관계를 구명하여 벼 군락의 엽 질소함량을 추정하고자 하였다. 생육단계에 따른 식생지수 변화는 2005년, 2006년 모두 gNDVI, rNDVI값은 이앙기 이후 급속히 증가하다가 수잉기를 전후로 수확기에 이르기까지 감소하는 경향을 보였다. gNDVI값은 rNDVI값보다 엽 질소함량과의 상관계수가 높게 나타났고, 특히 벼 유수형성기 약 2주전에 상관계수가 높게 나타났으며, 엽 질소흡수량, 엽면적지수, 생체중, 건물중 등 다른 생육인자의 상관관계에서도 동일한 결과를 얻었다. 따라서 gNDVI와 엽 질소함량의 상호관계에서 결정계수는, 2005년과 2006년 결정계수에 각각 0.88, 0.94였고, 2년간의 전체자료에 대한 관계에서도 엽 질소함량 실측값은 추정값과 비교한 경향을 보이며 밀접한 관계를 보였다($R^2=0.86$). 이상의 결과로부터 gNDVI 식생지수는 이삭거름을 처리하기 전에 질소영양상태를 효과적으로 예측 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.231-233
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• 2003

Agricultural land use generally shows specific temporal characteristics of NDVI obtained from satellite data. In terms of winter wheat, a higher value compared with other land use types in May and a considerably low value in June could be discriminative features of temporal change of NDVI. In this study, the author examined methods for estimating winter wheat sown area in sub-pixel level of coarse resolution satellite data using temporal characteristics of NDVI. Application of the methods to the major grain production area in China exhibited properly a spatial distribution pattern of winter wheat sown area.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.149-158
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• 2017

시간해상도와 공간해상도가 높은 영상 자료는 효과적인 식생의 모니터링을 위해서 필수적이다. 하지만 단일 센서를 통한 영상은 공간해상도와 시간해상도가 높은 자료를 동시에 제공할 수 없는 한계점이 있다. 최근에는 위성영상의 공간적 해상도를 높이고 시간해상도를 보완하기 위해서 시공간 융합연구가 진행되고 있다. 그 중에서도 FSDAF(Flexible spatiotemporal data fusion) 방법론은 위성영상의 각 밴드를 융합하는 방법으로 적절한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 FSDAF 융합기법을 활용하여 MODIS NDVI와 Landsat 영상으로 계산한 NDVI를 융합 후 검증을 실시하였으며 식생 계절 모니터링에서의 활용가능성을 제시하였다. 그 결과, 1월부터 12월까지 융합을 통해 NDVI 예측한 영상은 활엽수, 침엽수, 농지의 계절적인 특징을 잘 반영하고 있었다. 융합된 결과의 검증을 위하여 8월과 10월의 예측한 NDVI와 실제 값(Landsat NDVI) 간의 RMSE 값을 계산한 결과 각각 0.049와 0.085, 상관계수는 0.765, 0.642로 비교적 일치한 것으로 나타났다. 본 연구에서 활용된 FSDAF 시공간 융합 기법은 픽셀기반의 융합기법으로 다양한 공간스케일의 영상과도 융합 가능할 것이며 다양한 식생 관련 연구에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권3호
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• pp.20-30
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• 2000

이 연구에서는 NOAA/NASA Pathfinder AVHRR Land Data Sets를 이용하여 시계열 NDVI 자료를 분석하였다. 1982년부터 1994년까지의 자료를 분석한 결과, 연평균 NDVI의 경우, 1982년, 1989년 및 1990년의 자료에서 심각한 계통적 편차가 나타났다. 이 연구에서는 엘니뇨와 위성 센서, 위성자료 처리 알고리듬 및 지표피복의 변화를 통하여 어느 정도의 계통적 편차를 설명할 수 있었다. 한편 식물 성장기의 자료를 이용한 연구기간 동안의 NDVI 변화 추세는 아시아 지역의 토지피복 변화와 많은 관련이 있는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제29권4호
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• pp.405-411
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• 2011

본 연구에서는 우리나라 다목적실용위성인 KOMPSAT-2 위성의 다중대 역영상을 이용하여 추출한 NDVI와 현장조사를 통해 얻은 식생피복률인 VC의 상관성을 분석하고자 하였다. KOMPSAT-2 위성의 NDVI를 표준화하기 위하여 대기보정 된 MODIS NDVI를 기준으로 보정하였다. 휴대용 GPS를 이용한 현장조사를 통해 식생피복률인 VC 자료를 수집하였으며 위성영상 NDVI와 지점별로 비교하였다. 그 결과, 위성영상의 NDVI와 현장식생피복률과의 상관성을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1400-1402
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• 2003

The objective of this paper is to determine the suitable spectral bands for monitoring growth status change during a long period. The long-term ground-level reflectance spectra as well as LAI and biomass were obtained in xiaotangshan area, Beijing, 2001. The narrow-band NDVI type spectral indices by all possible two bands were calculated their correlation coefficients R$^2$ with biomass and LAI. The best NDVIs must have higher R$^2$ with both biomass and LAI. The reasonable band centers and band widths were determined by a systematically increasing bandwidth centered over a wavelength. In addition, the first 19 bands of MODIS were simulated and investigated. Each developed spectral indices was then validated by the biomass and LAI time series using the generalized vector angle. It turned out that six new NDVI type indices within 750-1400nm were developed. NDVI(811_10,957_10) and NDVI(962_10,802_10) performed best. No satisfactory conventional NDVI formed by red and NIR bands were found effective. MODIS_NDVI(band19, band17) and MODIS_NDVI(band19, band2) were much better than MODIS_NDVI(band2,band1) for growth monitoring.