본 연구는 우리나라 강원도 북동부 산지유역의 봄철 하천유출량에 영향을 주는 융설에 관련하여, 장기 유출 모형의 융설 모의시 융설 관련 매개변수 추정 및 정량화에 기본이 피는 적설 분포 지역 및 적설심 추출기법을 제시하였다. NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 소양강 유역에 대하여 2002년 11월부터 2003년 3월까지의 적설분포를 추출한 후, 추출 결과와 유역 인근 7개 기상관측소의 최심적설심 자료와의 중첩을 통하여 적설심을 추출하였다.
지표와 대기사이에서 식물의 광합성 및 증발산 능력과 밀접하게 관련되어 있는 엽면적지수는 식생밀도를 나타낼때 사용되는 식생지수이다. 본 연구에서는 NOAA-AVHRR 자료를 사용한 엽면적지수를 사용하여 남한지역 엽면적지수의 시공간변화도와 주기성분석을 실시하였고 소양강댐유역, 안동댐유역과 주요 도시의 엽면적지수의 월별, 년별, 계절별 추세를 분석하였다. 추세분석결과 월추세 분석에서는 장기간의 뚜렷한 변동성을 나타내지는 않았지만 겨울과 봄 보다는 여름과 가을에 식생의 밀도가 더 높은 계절적인 요인에 많은 영향을 받는 것을 볼 수 있었다. 시간변화 분석결과 계절변화를 제외한 특별한 장기변동을 확인할 수 없었으며 엽면적지수의 공간 변화는 정규식생지수가 보여주는 지형이나 위도의 변화와 밀접한 관계를 가지는 변화양상을 보여주지 않았다. 이는 농지 및 삼림 등의 인위적 조성으로 인한 엽면적지수의 공간변화도 양상과 관계있다 하겠다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.429-432
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1999
Vegetation cover classification is examined based on a time series NOAA/AVHRR data. Time series data analysis methods including Fourier transform, Auto-Regressive (AR) model and temporal signature similarity matching are developed to extract phenological features of vegetation from a time series NDVI data from NOAA/AVHRR and to classify vegetation types. In the Fourier transform method, typical three spectral components expressing the phenological features of vegetation are selected for classification, and also in the AR model method AR coefficients are selected. In the temporal signature similarity matching method a new index evaluating the similarity of temporal pattern of the NDVI is introduced for classification.
This study is to grasp and analyse the temporal and spatial distribution of record-breaking heavy snowfall rarely occurred in the middle and southwest region of South Korea during March of 2004 and December of 2005 respectively. Snow cover area was extracted using the channels 1, 3 and 4 of NOAA AVHRR images and the snow depth distribution was spatially interpolated using snowfall data of meteorological stations. Using administration boundary and Digital Elevation Model from 1:5,000 NGIS digital map, the snowfall impact was assessed spatially and compared with the reports at that time. The damaged area by heavy snowfall over 15 cm snow depth could be identified successfully within the spatial extent of snowfall area extracted by NOAA AVHRR image.
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 the ET was proposed based on a regression approach between NDVI and Morton's actual ET using NOAA/AVHRR data. The Morton's 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.
The purpose of this study is to estimate monthly evapotranspiration (ET) using normalized difference vegetation index (NDVI) from NOAA/AVHRR Korea peninsula images. Morton actual ET for land surface conditions was evaluated by using 73 daily meteorological data, and the monthly averaged Morton ETs for each land cover were compared with the monthly maximum NDVIs of a year, 2001. There was a high correlation between monthly maximum NDVI and monthly averaged Morton ET. It was concluded that the monthly ET can be estimated from the NDVI information of NOAA/AVHRR.
융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.
The shape of a streamflow hydrograph is very much controlled by the area and depth of snow cover in mountain area. The purpose of this study is to suggest extraction methods for snow cover area and depth using NOAA/AVHRR images in Soyanggang watershed. Snow cover area maps ware derived form channel 1, 3, 4 images of NOAA/AVHRR based on threshold value. In order to extract snow cover depth, snow cover area maps were overlaid daily snow depth data form 7 meteorological observation stations. Snow cover area and depth was mapped for period of Dec. 2002 and Mar. 2003. For evaluating snowmelt changes, depletion curve was created using daily snow cover area in the same period. It is necessary to compare these results with observed data and check the applicability of the suggested method in snowmelt simulation.
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, 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 mean actual ET. This study presents an alternative approach for land surface evapotranspiration based on remote sensing techniques.
This study proposes a particular approach to assess information about NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and LAI(Leaf Area Index) from the spectroradiometer and NOAA/AVHRR satellite data. AVHRR data were collected in twelves months over a one year period in 2004. We calculated 10-day composite NDVI using daily composite AVHRR surface reflectance products(1km spatial resolution). The 10-day composite NDVI have a great effect on the plant growth conditions. Considerably, NDVI was increased by developing muscle fiber tissue from April to May. Then the NDVI increased until the August and then decreased until February. The highest month was at August and the lower month was at December. The difference NDVI analysis using December and another months data was conducted, the results were provided information on the variation of vegetation coverage. The result suggest that a relationship established between the LAI and NDVI in 2004.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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