본 논문의 목적은 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출한 식생정보를 이용하여 실제증발산량을 산정하고, 이와 함께 강우 분포도 및 잠재증발산량을 이용하여 광역적인 물수지 분석을 수행하는 것이다. NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 실제증발산량 산정을 위하여 식생정보와 Molten의 실제증발산량과의 회귀분석을 통한 선형 회귀식을 도출하였으며, Hamon 방법에 의하여 잠재증발산량을 산정하였다. 기후학적 물수지 분석을 통하여 광역적 과잉수분량 및 부족수분량 분포도를 작성하였으며, 이를 이용하여 가뭄파악을 위한 지표인 습윤지표 분포도를 작성하였다.
The purpose of this study was to analyze the climatic water balance of the Korean peninsula using meteorological data and the evapotranspiration (ET) derived from NOAA/AVHRR, Quantifying water balance components is important to understand the basic hydrology, In this study, a simple method to estimate actual ET was proposed based on a regression approach between NDVI and Morton's actual ET using NOAA/AVHRR data, The Mortons actual ET for land surface conditions was evaluated using a daily meteorological data from 77 weather stations, and the monthly averaged Morton's ETs for each land cover was compared with the monthly NDVIs during the year 2001. According to the climatic water balance analysis, water deficit and surplus distributed maps were created from spatial rainfall, soil moisture, and actual and potential ETs map, The results clearly showed that the temporal and spatial characteristics of dryness and wetness may be detected and mapped based on the wetness index.
본 연구의 목적은 NOAA-AVHRR data 를 이용하여 광역 지표면에서의 증발산량과 그 공간적인 분포를 추정하는 것이다. 증발산을 지배하는 많은 인자들은 그 점의 식생조건에 의해 잘 반영된다고 생각할 수 있으며, 그점의 식생의 량과 활성도를 정량적으로 표현할 수 있는 지표로서 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 NOAA data로부터 구한다. 본 연구에서는 이 NDVI의 계절변화로부터 한반도의 개략적인 피복상황을 분류하고, NDVI의 histogram과 증발산량과의 상관관계로부터 한강유역에 있어서의 증발산량과 그의 공간분포를 구하였다.
AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) on NOAA satellite provides data in five spectral, one in visible range, one in near infrared and three in thermal range. In this paper, application of NOAA/AVHRR data is studied for environment monitoring such as cloud top temperature, surface temperature, albedo, sea surface temperature, vegetation index, forest fire, flood, snow cover and so on. The analyses for cloud top temperature, surface temperature, albedo, sea surface temperature, vegetation index and forest fire showed reasonable agreement. But monitoring for flood and snow cover was uneasy due to the limitations such as cloud contamination, low spatial resolution. So this research had only simple purpose to identify well-defined waterbody for dynamic monitoring of flood. Based on development of these basic algorithms, we have a plan to further reseach for environment monitoring using AVHRR data.
The elimination process of cloud-contaminated pixels is one of important steps before obtaining the accurate parameters of land and ocean surface from AVHRR imagery. We developed a 6step threshold method to detect the cloud-contaminated pixels from NOAA-14/AVHRR datime imagery over land using different combination of channels. This algorithm has two phases : the first is to make a cloud-free characteristic data of land surface using compositing techniques from channel 1 and 5 imagery and a dynamic threshold of brightness temperature, and the second is to identify the each pixel as a cloud-free or cloudy one through 4-step threshold tests. The merits of this method are its simplicity in input data and automation in determining threshold values. The threshold of infrared data is calculated through the combination of brightness temperature of land surface obtained from AVHRR imagery, spatial variance of them and temporal variance of observed land surface temperature. The method detected the could-comtaminated pixels successfully embedded inthe NOAA-14/AVHRR daytime imagery for the August 1 to November 30, 1996 and March 1 to July 30, 1997. This method was evaluated through the comparison with ground-based cloud observations and with the enhanced visible and infrared imagery.
최근 국내에서 저해상도 위성영상을 이용한 적설 분포의 추출연구가 융설과 관련된 수문학적 연구에 이용되기 시작하였다. 한반도와 같이 넓은 지역을 대상으로 추출하는 과정에서 대기에 의한 방해가 너무 큰 영상은 구름 아래 지표면의 정보를 얻을 방법이 없어 해당 날짜의 영상을 제외 할 수밖에 없는 문제가 생긴다. 본 연구에서는 센서의 특성과 영상의 촬영 시간, 그리고 촬영 각도가 달라 서로 다른 대기의 영향을 받는 Terra MODIS 위성영상과 NOAA AVHRR 위성영상을 이용하여 각각의 적설 분포를 추출하는 방법을 비교 연구함으로써 영상을 분석하는데 있어 구름의 영향을 최소화 하고자 하였다. 2004년부터 2006년까지 겨울철의 적설이 발생한 기간을 대상으로 총 3개년의 영상을 분석한 결과를 바탕으로 두 영상으로부터 추출된 적설분포의 차이를 우리나라의 충주댐 유역을 중심으로 비교하였다. 밴드별 파장대의 반사 특성을 이용한 MODIS snow cover와 임계값을 선정하여 구하는 NOAA AVHRR는 서로 다른 적설분포를 보였다고 판단되며, 이는 해상도와 영상 합성, snow cover 추출 알고리즘의 차이 및 대기 현상의 영향 등으로 인하여 추출면적 값이 차이를 보이는 것이라 생각된다. 두 영상에 의한 추출면적의 비교분석 결과, 적설분포의 추출에 있어서 두 영상을 서로 절충하여 사용할 수 있다고 판단된다.
Kim, Dong-Hee;Tateishi, Ryutaro;Tsend-Ayush, Javzandulam
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.357-359
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2003
There is various problem in grasping change of vegetation by NDVI, PVI, etc. It is very difficult especially to remove various noise ingredients in the received satellite data. Until now, it is difficult to compensate for shadow effect when NDVI is used in vegetation analysis. The essence of this study is to describe data simulation and then applied the result to the NOAA AVHRR data. When a pixel contains shadow more than 60% then this pixe1 is extracted for shadow effects on NDVI.
본 연구는 원격탐사 기법을 이용하여 북한 지역을 포함한 한반도 전지역을 대상으로 식생활력도(vegetation activity)의 시계열적 변화를 모니터링하고, 식생지수의 연중변화 특성을 이용하여 한반도의 식생 분포도를 작성하는데 그 목적이 있다. 1997년 4월부터 11월까지 8개월 동안 NOAA-14 위성에서 수신된 AVHRR 자료를 수집하여 정규 식생지수(Nomalized Difference Vegetation Index)를 구하고 이들을 MVC(Maximum Value Composite) 방법으로 조합하여 월별 NDVI 합성도를 작성하여 식생활력도의 시계열 변화를 고찰하였다. 또한 식물의 생장시기인 5월부터 10월까지의 NDVI를 무감독 분류하여 한반도의 식생분포 유형을 도시.나대지가 4.49%, 초지 4.49%, 경작지 27.54%, 활엽수림 25.61%, 침엽수림 38.22%로 나타났다.
This study is to evaluate the overall NPP(Net Primary Productions distribution in the Korean Peninsula from the satellite data(NOAA/AVHRR). This has been done using the linear relationship between the natural vegetation condition and the NPP. The NPP of natural vegetation increases proportional to the annual net radiation(Rn), where radiative dorless Index(RDI) is a proportional constant connecting Rn to NPP. Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) Is used for monitoring vegetation change, and INDVI (Integrated NDVI) for annual analysis. The INDVI has a close relation to .Rn and NPP. which can be used effectively for estimating NPP distribution of where the meteorological data Is unavailable such as North Korea. The NPP distribution of the Korean Peninsula was estimated based on the model.
기후변화는 강수유형, 기온상승과 일사량의 변화로 인한 증발산량의 변화, 유역 식생피복변화로 인한 지표-대기 관계의 변화와 같은 현상을 통해 지역 부존 수자원과 유출량에 큰 변화를 가져올 수 있다. 특히 지표면의 76%를 차지하고 있는 식생피복은 지표와 대기 사이의 물 순환과정에서 중요한 인자이다. 본 연구에서는 넓은 지역에 대한 식생피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 센서로부터 얻을 수 있는 정규화 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 이로부터 토지피복별 NDVI와 기상인자(기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하고, 이를 기후변화 시나리오에 의한 기상인자로 부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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