The purpose of this study is to estimate monthly evapotranspiration (ET) using normalized difference vegetation index (NDVI) obtained from NOAA/AVHRR data sets. Actual evapotranspiration was evaluated by the complementary relationship (Morton, 1978, Brutsaert and Stricker, 1979), and monthly NDVI was obtained by maximum value composite method from daily NDVI images in the Korean peninsula for the year 2001. The monthly actual ETs for each land cover were compared with the monthly NDVIs to determine relationships between actual ET and NDVI for each land cover category. There was a high correlation between monthly NDVI and monthly averaged actual ET. This study presents an alternative approach for land surface evapotranspiration based on remote sensing techniques.
Aqua/ MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성의 노후화에 따라 Suomi-NPP/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) 위성영상을 활용한 작황 평가 가능성을 분석하기 위해 미국 일리노이주 옥수수, 콩 재배지를 대상으로 2012년부터 2022년까지 11년동안 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 변화 특성을 분석하였다. MODIS, VIIRS NDVI는 0.98 이상의 높은 상관계수를 보였다. 그러나 작물이 급격히 성장, 쇠락하는 시기에는 VIIRS NDVI가 MODIS에 비해 0.12~0.14 정도 높은 값을 보였다. NDVI를 기반으로 생육이상 등급을 추정한 결과 2018, 2019년 옥수수, 콩의 생육이상 등급은 유사한 변화 경향을 보였다. 그러나 2022년에는 생육등급의 차이가 커지는 것으로 나타났다. MODIS 및 VIIRS 위성영상 NDVI와 옥수수, 콩 수량의 상관계수는 0.8 이상의 높은 값을 보여 MODIS 위성영상뿐 아니라 VIIRS 위성영상을 활용한 수량 추정 가능성을 확인할 수 있었다. VIIRS 위성영상 NDVI의 경우 콩 수량 추정에서 작물 증가 추세를 제외하는 것이 상관성을 높여주는 것으로 나타났으며, MODIS에 비해서 NDVI와 수량의 상관성이 16일 정도 이른 시기부터 높은 경향을 보여 조기 추정에 대한 가능성도 확인할 수 있었다.
연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.
Dongwon Kwon;Jaekyeong Baek;Wangyu Sang;Sungyul Chang;Jung-Il Cho;Ho-young Ban;HyeokJin Bak
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.
The time-series normalized difference vegetation index (NDVI) product has proven to be a powerful tool to investigate the phenological information because it can monitor the change of the forests with very high time-resolution, This study described the application of the DFT analysis over the 9 year MODIS data for the identification of the two types of vegetation cover, Pinus densiflora(Pd) and Querqus mongolica(Qm) which are dominant species of evergreen and broadleaved deciduous forest, respectively, The total number of samples was 5148 reference cycles which consist of 2160 Pd and 2988 Qm. They were extracted from the pixel-based MODIS scenes over the 9 years from 2000 to 2008 of South Korea. The DFT analysis was mainly focused on the 0th and $1^{st}$ harmonic components, each of which represents the mean value and the variation amplitude of the NDVI over the years, respectively. The $0^{th}$ harmonic values of the vegetation Pd and Qm averaged over the 9 years were 0.74 and 0.65, respectively. This implies that Pd has a higher NDVI than Qm. Similarly obtained $1^{st}$ harmonic values of Pd and Qm were 0.19 and 0.27, respectively. This can be intuitively understood considering that the seasonal variation of Qm is much larger than Pd. This distinctive difference of the $1^{st}$ harmonic value has been used to identify evergreen and deciduous forests. Overall agreement between the Fourier analysis-based map and the actal vegetation map has been estimated to be as high as 75%. This study found that the DFT analysis can be a concise and repeatable method to separate and trace the changes of evergreen and deciduous forest using the annual NDVI cycles.
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.
본 연구는 Landsat TM 영상자료를 이용한 표면온도와 NDVI의 추출을 통해서 대구광역시의 열섬분포패턴과 녹지활력도를 평가하고자 하며, 아울러 녹지의 열섬완화 효과를 정량적으로 설명하기 위해서 토지피복분류를 기준으로 한 표면온도와 NDVI의 상관성을 분석하였다. 연구결과에 따르면, 자연식생으로 피복된 산림의 경우는 NDVI가 높고, 표면온도가 낮은 곳에 분포하고 있는 반면에, 피복상태가 불투수층의 인공포장재료로 구성된 도시역은 NDVI가 낮고, 표면온도가 높은 곳에 분포하고 있는 것으로 분석되었다. 이는 토지피복상태에 따른 표면온도의 차이가 인공 포장면의 증가에 따른 도시열섬효과의 간접적인 발생 원인임을 증명하는 것으로서, 향후 도시계획을 위한 녹지계획 수립시에는 열섬분포 패턴에 관한 인자가 중요하게 고려되어져야 할 것으로 사료된다.
NDVI는 기후변화 모니터링과 식생 변화 탐지 모니터링을 위한 주요한 지표이다. NDVI를 산출하기 전에 cloud masking, 대기보정과 같은 전처리 과정을 거침에도 불구하고 강수, 적설이나 구름의 영향이 완전히 제거되지 않아 NDVI가 현저히 낮게 관측되는 noise가 불규칙적으로 발생한다. 이러한 noise를 보정하기 위해서 국내외로 활발한 연구가 진행되고 있다. 기존의 다중 다항 회귀식을 이용한 방법에서는 과대추정이나 low peak를 잘 탐지하지 못하는 등 문제점이 나타나고 있으므로 보다 정확하게 noise를 보정하는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 이동평균을 이용하여 noise를 보정하였고, 기존의 다중 다항 회귀식을 이용하여 산출한 NDVI 시계열과 비교를 해보았다. 그 결과 이동평균을 이용한 방법이 이전의 방법보다 NDVI noise를 잘 보정하는 것으로 보여진다.
본 연구의 목적은 낙동강 권역을 대상으로 가뭄지역을 검출하고 부족수분량을 산정하는 방법을 개발하는 것이다. 위성자료는 임의 지점에 대하여 지속적이고 반복적인 관측 자료를 제공하므로 가뭄 감시를 위해 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 증발산량과 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index: NDVI)가 밀접한 상관성이 있는 점에 착안하여 MODIS 영상으로부터 얻어진 NDVI와 기상자료 중 기온자료를 이용하여 증발산량을 산정하는 간편법을 제안하였다. 또한, 가뭄 분석을 위해 위성자료로부터 얻어진 증발산량 자료를 이용하여 기후학적 물수지 모형에 의해 부족수분량을 산정하여 물부족의 심도를 파악하였다. 본 연구의 결과로서 가뭄 분석에 있어서 위성영상의 활용이 대단히 유용하다는 것을 보여주고 있다.
위성 주사 및 촬영자료는 지표면의 반사광을 다중분광 형태로 주사하여 기록된다. 그리나 각 밴드에 기록된 지표복사체의 반사치는 피복체의 분광특성만을 나타내기 보다는 태양고도 및 방위, 그리고 지형 등에 따른 방향성 영향이 포함되기 때문에 산림의 관리 및 이용을 위한 기초자료로 식생지수를 추정할 때에 오차의 범위를 넘어 오류가 발생한다. 따라서 동일 방향성 조건의 수종에 따른 고유 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, 이하 NDVI) 값을 구하기 위해서는 지형효과에 대한 보정이 필요하다. 본 연구에서는 QuickBird 다중분광(MS)자료 기반의 NDVI값을 사면향별로 분석하여 산림 NDVI의 방향성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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