• 제목/요약/키워드: Radar vegetation index

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Google Earth Engine 제공 Sentinel-1과 Sentinel-2 영상을 이용한 지표 토양수분도 제작 실험 (An Experiment for Surface Soil Moisture Mapping Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Image on Google Earth Engine)

  • 이지현 ;김광섭 ;이기원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.599-608
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    • 2023
  • 수문학, 기상학 및 농업과 같은 응용 분야에서 위성 기반 토양 수분 정보에 대한 관심이 높아지면서 다양한 해상도에서 토양수분도를 제작하는 방법의 개발과 사례 연구는 위성 정보 활용의 주요 주제 중 하나로 대두되고 있다. 이 연구는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 Sentinel-과 Sentinel-2 공개 자료를 적용하여 토양수분도 제작 결과를 예시하였다. 토양수분도는 synthetic aperture radar (SAR) 영상과 광학 영상과 융합하여 산출하였다. SAR 영상은 GEE에서 제공하는 Sentinel-1 위성의 후반 산란 계수 analysis ready data (ARD)자료와 Sentinel-2에서 계산한 정규식생지수와 함께 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복자료를 사용하였다. 호주 빅토리아 주에 위치한 연구지역을 대상으로 토양수분도를 제작하였으며, 기존 연구에서 발표된 현장 측정값과 비교 분석하였다. 현장 측정값을 기준으로 실험 결과의 정확도를 비교한 결과로 결괏값은 기준 값과 4-10%p 차이를 보이는 유의미한 범위의 일치도를 보이고, 위성 기반 토양수분도와는 0.5-2%p의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 지역의 지표 특성에 따라 고해상도의 토양수분도가 필요한 지역은 GEE를 통하여 제공되는 공개 자료와 이 연구에서 적용한 알고리즘으로 토양수분도의 제작이 가능할 것으로 생각한다.

레이더 산란계 편파 차이율을 이용한 콩 생육 추정 (Estimation of Soybean Growth Using Polarimetric Discrimination Ratio by Radar Scatterometer)

  • 김이현;홍석영
    • 한국토양비료학회지
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    • 제44권5호
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    • pp.878-886
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    • 2011
  • 본 연구에서는 레이더파 편파 차이비율에서 얻어진 밴드별 Polarimetric Discrimination Ratio (PDR)와 콩 생육인자 및 토양수분과의 관계를 분석하고 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정하고자 하였다. 기후 등의 영향을 받지 않고 10분 단위로 레이더 산란 측정을 할 수 있는 L, C, X-밴드 레이더 산란계 자동측정시스템을 이용하여 PDR와 콩 생육인자 변화를 모니터링 하였다. 콩 생육시기에 따른 밴드별 PDR과 콩 생육인자 변화를 관측한 결과 L-밴드 PDR이 C-, X-밴드 PDR보다 높게 나타났고, 밴드별 PDR이 가장 높게 보인 시기는 L-밴드PDR (DOY 271), C-, X-밴드 PDR (DOY 273)로 거의 일치하였고, 엽면적지수, 식생수분함량, 생체중, 초장 등 콩생육인자들도 동일한 경향을 보였는데 콩 파종 이후 증가하다가 9월 27일 (DOY 270)에 최대값을 보인 후 감소하였다. 하지만 토양수분은 콩 생육인자들과 다른 경향을 보였다. 생육기간동안 토양수분의 변이가 컸고 PDR과 상관성 도 높지 않았다. 하지만 엽면적지수가 2이하 일 때 콩PDR이 증가함에 따라 토양수분도 증가하는 경향을 보였다. 밴드별 PDR과 콩 생육인자와의 상관관계를 분석하였다. L-밴드 PDR에서 생체중 (r=$0.96^{***}$), 엽면적지수 (r=$0.91^{***}$),식생수분함량 (r=$0.94^{***}$), 토양수분 (r=$0.86^{**}$)등 모든 콩생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. C-, X-밴드 PDR에서도 토양수분을 제외한 다른 인자들과 대체로 상관성이 높았다 ($r{\geq}0.83$). 전체 생육기간에서 PDR과 토양수분과의 상관성은 낮았지만 엽면적지수 2 이하 일 때(DOY 220) 모든 밴드에서 PDR과 토양수분과의 상관계수가 전체 생육단계에서 조사한 것 보다 높게 나타났다. 콩 생육인자들과의 상관분석에서 상관계수가 가장 높은 L-밴드 PDR를 이용하여 콩 생육인자 추정을 위한 회귀식을 작성하고 생육인자 실측값과 추정값을 비교하였다. L-밴드 PDR과 생육인자들과의 관계를 비교해 본 결과 생체중 ($L^2$=0.95), 엽면적지수 ($L^2$=0.89), 식생수분함량 ($L^2$=0.93)에서 결정계수가 높게 나타났고 생육인자 실측값과 추정값을 1:1 선상에서 비교해 본 결과 작은 오차를 보여 추정모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 본 연구를 통해 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정할 수 있는 가능성을 확인하였다.

L, C, X-밴드 레이더 산란계 자동측정시스템을 이용한 콩 생육 모니터링 (Monitoring soybean growth using L, C, and X-bands automatic radar scatterometer measurement system)

  • 김이현;홍석영;이훈열;이재은
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.191-201
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    • 2011
  • 본 연구에서는 다편파 레이더 산란계 자동 측정시스템 이용하여 콩 생육변화를 관측하고 레이더 시스템에서 얻어진 후방산란계수과 콩 생육인자들과의 관계분석을 통하여 콩 생육추정 가능성을 모색하고자 하였다. 2010년도 농촌진흥청 국립식량과학원 연구지역에 다편파 레이더 산란계 관측시스템 (L, C, X-밴드 안테나, 네트워크분석기, RF switch, 입사각 $40^{\circ}$)을 구축하고 콩 파종시기에서 수확기까지 10분단위로 콩 생육변화를 자동 측정하였다. 모든 안테나 밴드, 편파에서 콩 생육초기 (6월초~7월 중순)에는 VV-편파가 HH-, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났고, 그 이후 HH-편파와 다른 편파들 간의 cross-over 현상이 일어났는데 그 시기는 L-밴드가 7월 20일 (DOY 200), C-, X-밴드의 경우에는 7월 30일 (DOY 210)로 밴드에 따라 차이를 보였다. 모든 밴드 및 편파에서 9월 29일 (DOY 271)까지 후방산란계수가 증가하다가 그 이후 감소하였고 특히 종실비대기 (DOY 277, R6) 이후 감소폭이 크게 나타났는데 이 현상은 콩 생육인자 (초장, 엽면적지수, 건물중 등)변화와 일치하였다. 밴드에 따른 후방산란계수와 콩 생육인자들과의 관계를 분석한 결과 L-밴드 HH-편파에서 LAI ($r=0.93^{***}$), 초장 ($r=0.95^{***}$), 건물중 ($r=0.94^{***}$), 꼬투리중 ($r=0.92^{***}$)등 콩 생육인자들과의 상관계수가 가장 높게 나타났고 이에 비해 X-밴드 편파에서는 콩 생육인자들과의 상관계수가 상대적으로 낮게 나타났다. 후방산란계수 (L-밴드 HH-편파)를 이용하여 콩 생육인자 추정을 위한 회귀식을 작성하였다.

Sentinel-1 InSAR 긴밀도 영상을 이용한 3월5일청년광산의 지표 변화 탐지 (Surface Change Detection in the March 5Youth Mine Using Sentinel-1 Interferometric SAR Coherence Imagery)

  • 문지현;김근영;이훈열
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.531-542
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    • 2021
  • 노천 채광을 수행하는 광산은 지표 변화와 환경 교란을 발생시킬 수 있기 때문에 지속적인 모니터링이 필요하다. 노천 광산은 채광 작업장에 식생이 거의 분포하지 않아 InSAR 긴밀도 영상을 이용한 모니터링이 가능하다. 본 연구는 최근 개발된 InSAR 긴밀도 영상 기반의 Normalized Difference Activity Index(NDAI)를 적용하여 광산에서 발생하는 활동을 분석하였다. 3월5일청년광산은 2008년 이후 본격적으로 개발이 확장된 북한의 광산이다. 3월5일청년광산을 촬영한 12일 간격의 Sentinel-1 SAR 영상을 이용하여 획득된 InSAR 긴밀도 영상으로 NDAI 분석을 진행하였다. 우선 2000년부터 약 14년간 발생한 75.24 m의 고도 하강 지역과 약 9.85 m의 고도 상승 지역을 채광 작업장 및 광미 적치장으로 정의하였다. 이후 NDAI 영상을 이용하여 기간별 활동 분석을 진행하기 위해 전체 기간의 평균 영상, 1년 단위의 평균 영상, 및 4개월 단위의 평균 영상을 제작하였다. 2017년부터 2019년까지 광산 활동은 평균적으로 채광 작업장의 중심에서 비교적 활발하였다. 보다 자세한 광산의 활동 변화를 확인하기 위해 시간 간격을 좁혀 1년간의 활동을 알아보고자 하였다. 2017년은 지진파 자료의 정보와 NDAI 영상을 이용하여 인공 지진의 발생 시점과 그 전후에 대하여 RGB 합성 영상을 제작하고 채광 작업장의 활동 변화를 분석하였다. 2017년 4월 30일 발생한 대규모 발파 이후 채광 작업장의 서쪽에서 활발한 활동이 감지되었다. 9월 30일의 두 차례의 발파 이후에는 채광 작업장의 크기가 확장된 것으로 추정된다. 2018년 및 2019년의 활동 변화는 4개월 단위의 시간 평균 영상을 RGB 영상으로 합성하여 분석하였다. 연도별 활동을 분석한 결과, 2018년은 채광 작업장의 북동쪽에서 활발하게 활동하는 영역을 찾을 수 있었으며, 2019년은 광미 적치장에서 확장에 따른 특징적인 활동이 확인되었다. NDAI를 이용한 시계열 분석으로 광학 영상으로는 확인하기 어려운 노천 광산의 무작위적인 지표 변화를 탐지할 수 있었다. 특히 현장 자료를 획득할 수 없는 지역의 광산 활동을 원격 탐사를 이용하여 효과적으로 수행할 수 있었다.