• 한국지리정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.98-106
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• 2016

원격탐사는 관찰하고자 하는 지역을 직접 방문하지 않고, 영상만으로도 적은 비용으로 짧은 시간 안에 대상지역을 연구하는데 있어 효율적인 기술이다. 본 연구에서는 가장 최근에 발사된 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager) 영상을 이용하여 하천유역의 토지피복분류 정확도를 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법 중 첫 번째로 Landsat-8 OLI 영상을 이용하여 정규식생지수인 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 정규수분지수 NDWI(Normalized Difference Water Index)를 생성하였다. 두 번째로 원래의 영상에 생성된 NDVI와 NDWI 2개의 밴드를 Layer-Stacking하여 새로운 영상을 만들었다. 마지막으로 기존의 영상과 밴드조합을 적용한 새로운 영상에 각각 MLC(Maximum Likelihood Classification), SVM(Support Vector Machine)의 감독분류를 적용하였다. 하천피복분류를 할 때 정확도를 개선하는데 있어 그 의미가 있으며, 분류결과 MLC 분류방법을 적용하였을 때 약 8% 이상, SVM 분류방법을 적용하였을 때 약 1.6% 정도 개선되었다. 향후 다양한 영상과 밴드조합을 통한 연구가 이루어진다면 보다 나은 의사결정에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제22권3호
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• pp.261-268
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• 2004

위성영상자료를 통해 각 파장대별로 기록된 지표면에 대한 반사특성정보로 정규산화율지수(NBR)나 정규식생지수(NDVI)를 구하여 산림에 대한 분석을 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 산불이 발생한 강릉시 사천면 지역을 중심으로 산불 발생이전 산림이 온전하였던 시기의 영상과 산불 발생 직 후, 발생 1년 후 그리고 2년 후의 영상으로 정규산화율지수와 정규식생지수를 각각 구하여 이 지수를 비교 분석함으로써 정규산화율지수의 효용성을 강조하였다. 그 결과 NBR영상간 차이가 NDVI영상간 차이보다 큰 범위의 동적변화를 보이고 있으므로 산불 피해강도나 식생회복상태 분석 시 NBR영상을 사용하는 것이 좋을 것으로 판단되며, 산불피해 지역에서도 NBR 영상이 NDVI영상보다 산림피해강도나 회복상태를 더욱 뚜렷하게 보여주고 있다.

• Spatial Information Research
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• 제23권6호
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• pp.31-41
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• 2015

본 연구는 육화 추세를 추적하는 과정에서 MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index)와 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 통합한 접근의 실용성을 평가하는 것을 목적으로 한다. 사례 연구지역인 우포늪에 대해 MNDWI는 수분 지수에 민감하여, 수문 객체는 더욱 강조하고 습윤 토양의 변화를 추적하는 등 수문 객체 외의 요소들은 더욱 강하게 배제하는 근거를 제시하였다. NDVI는 식생의 수령, 식생밀도에 대한 정보를 제시하고, 수분객체와 다른 토지 피복 유형(식생, 건물, 도로 등)을 가시적으로 추적하였다. NDVI와 MNDWI의 통합접근을 통해 산출되는 정량적이고 거시적인 정보는 NDVI와 MNDWI의 변화가 육화에 대한 정량적인 근거로 활용될 수 있다는 의미있는 결과를 보여준다. 본 연구는 향후 내륙습지의 육화에 대한 장기적 모니터링과 전반적인 육화 대응방안을 도출하는 과정에서 NDVI, MNDWI 통합접근의 근거가 되는 기초자료를 제공하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제50권3호
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• pp.115-123
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• 2008

Evapotranspiration mapping using both meteorological ground-based measurements and satellite-derived information has been widely studied during the last few decades and various methods have been developed for this purpose. It is significant and necessary to estimate regional evapotranspiration (ET) distribution in the hydrology and water resource research. The study focused on analyzing the surface ET of Chungbuk region using Landsat 7 ETM imagery. For this process, we estimated the regional daily evapotranspiration on May 8, 2000. The estimation of surface evapotranspiration is based on the relationship between Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) and Morton's actual ET. TVDI is the relational expression between Normalized Difference of Vegetation Index (NDVI) and Land Surface Temperature (LST). The distribution of NDVI corresponds well with that of land-use/land cover in Chungbuk. The LST of several part of city in Chungbuk region is higher in comparison with the averaged LST. And TVDI corresponds too well with that of land cover/land use in Chungbuk region. The low evapotranspiration availability is distinguished over the large city like Cheongju-si, Chungju-si and the difference of evapotranspiration availability on forest and paddy is high.

• 물과 미래
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• 제28권1호
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• pp.71-80
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• 1995

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.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권4호
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• pp.37-42
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• 2009

This study extracted Near Infrared (NIR) band using Image Processing Technology (IPT), and calculated Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Aerial photography from Daum portal in combination with high resolution satellite image was employed to improve vegetation sensitivity by extracting NIR band and calculating NDVI with comparison to QuickBird result. The extracted NIR band and NDVI through IPT presented similar distribution pattern. In addition, a regression analysis by land cover character showed high correlation paddy and forest Therefore, this approach could be acceptable to acquire vegetation environment information.

• 한국초지조사료학회지
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• 제43권2호
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• pp.103-108
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• 2023

본 연구는 드론의 초분광장치를 이용하여 이탈리안 라이그라스 생육기간 중의 파종계절에 따른 식생지수 변화 및 생산성을 조사하였다. 수량성을 조사한 결과, 봄파종구의 건물수량이 가을파종구의 약 52%였으며 초장은 유의적으로 차이가 없었다. 식생지수를 산정하여 연속적인 패턴을 분석한 결과, 가을파종구의 대부분 식생지수가 시간이 지날수록 낮아지며, 봄파종구는 높아지는 유형을 보였으나 RGRI는 반대의 유형을 나타냈다. 재배기간에 따른 가을파종구의 건물수량과 RGRI의 상관성이 높았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.583-590
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• 2008

본 논문은 Landsat TM 영상을 활용하여 교목연령 추정과 이와 관련이 있는 영상의 밴드값과 식생지수에 대한 상관관계 연구를 수행하였다. 기본적으로 본 연구에서는 취득시기가 다른 Landsat TM 영상 (1990, 1994, 1998년)과 Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)과 National Elevation Dataset(NED) 영상의 차분영상이 사용되었으며 밴드 4, 5, 7 영상, 태슬모자형 변환을 통한 녹색식생지수, 토양수분지수 영상, 정규식생지수 (NDVI), 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI), 토양보정식생지수 (SAVI) 영상은 Landsat TM 영상에서 추출되었다. 각각의 영상에서 추출된 값인 총 1992개 자료를 회귀분석을 통하여 분석하였고 연구 결과 교목연령을 추정하는데 있어서 가장 높은 결정계수($R^2$)값을 보이는 요소로는 태슬모자형 변환 토양수분지수. 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI) 영상이며 이들 값이 교목연령을 추정하는데 가장 많은 영향이 있음을 알 수 있다.

• 환경영향평가
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• 제6권2호
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• pp.181-188
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• 1997

Vegetation is an important factor in EIA(Environmental Impact Assessment) and it is assessed according to DGN(Degree of Green Naturality) in EIS(Environmental Impact Statement) preparation. But DGN has room for improvement of assessing vegetation Status. This study introduced NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) for improving status assessment method that subjects to DGN. For the application of NDVI, Landsat TM data of Chunchon on May 2, 1989 and June 1, 1994, and data of Ulsan on November 5, 1984, November 2, 1992 and May 9, 1994 were used. It compared NDVI with DGN according to season and location. The correlation coefficient value for the spring image (1994, 0.7, p=0.01) was proved to be higher than that of autumn (1984, 0.5, p=0.01).

• 한국환경복원기술학회지
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• 제19권1호
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• pp.73-83
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• 2016

Forest degradation reduces ecosystem services provided by forest and could lead to change in composition of species. In North Korea, there has been significant forest degradation due to conversion of forest into terrace fields for food production and cut-down of forest for fuel woods. This study analyzed the phenological changes in North Korea, in terms of vegetation and moisture in soil and vegetation, from March to Octorber 2013, using MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) images and indexes including NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDSI (Normalized Difference Soil Index), and NDWI (Normalized Difference Water Index). In addition, marginal farmland was derived using elevation data. Lastly, degraded terrace fields of 16 degree was analyzed using NDVI, NDSI, and NDWI indexes, and marginal farmland characteristics with slope variable. The accuracy value of land cover classification, which shows the difference between the observation and analyzed value, was 84.9% and Kappa value was 0.82. The highest accuracy value was from agricultural (paddy, field) and forest area. Terrace fields were easily identified using slope data form agricultural field. Use of NDVI, NDSI, and NDWI is more effective in distinguishing deforested terrace field from agricultural area. NDVI only shows vegetation difference whereas NDSI classifies soil moisture values and NDWI classifies abandoned agricultural fields based on moisture values. The method used in this study allowed more effective identification of deforested terrace fields, which visually illustrates forest degradation problem in North Korea.