The objective of this research was to find an indirect method to estimate spectral reflectance and NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) efficiently, using the spectroradiometer and NOAA AVHRR satellite data. For collecting RS base data, used spectro-radiometer that measures reflection characteristics between 300~1,100nm was used and measured the reflection of vegetation from paddy rice during the growing season at Chungbuk national university's farm in 2002. The feasibility of detecting the temporal variation in the spectral reflectance and NDVI in paddy rice were conducted on eight growth stages. AVHRR data were collected in eight different months over a one year period in 2002. The results were compared with those obtained by analyzing NDVI characteristics. The spectral reflectance and NDVI of paddy rice have a great effect on the growth condition. Considerably, NDVI was increased by developing muscle fiber tissue at the near infrared wavelength until the Booting stage. Then the NDVI increased until the Maturity stage and then decreased until harvest. The highest month was at July and the lower month was at March. The difference NDVI analysis using March and another months data was conducted, the results were provided information on the growth condition of crops.
Space-borne remote sensing is an effective and inexpensive way to identify crop fields and detect the crop condition. We examined the multi-temporal spectral characteristics of rice fields in South Korea to detect their phenological development and condition. These rice fields are compact, small-scale parcels of land. For the analysis, moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) and RapidEye images acquired in 2011 were used. The annual spectral tendencies of different crop types could be detected using MODIS data because of its high temporal resolution, despite its relatively low spatial resolution. A comparison between MODIS and RapidEye showed that the spectral characteristics changed with the spatial resolution. The vegetation index (VI) derived from MODIS revealed more moderate values among different land-cover types than the index derived from RapidEye. Additionally, an analysis of various VIs using RapidEye satellite data showed that the VI adopting the red edge band reflected crop conditions better than the traditionally used normalized difference VI.
Vegetation index information is an important figure that is used in many fields such as landscape architecture, urban planning, and environment. Vegetation may vary slightly in vegetation vitality depending on photosynthesis and chlorophyll content. In this study, a range of vegetation worth preserving in the Taehwa River water system was determined, and hyperspectral images of drones were acquired (August, October), and the results were presented through DVI(Normalized Defference Vegetation Index), EVI(Enhanced Vegetation Index), PRI(Photochemical Reflectance Index), ARI (Anthocyanin Reflectance Index) index analysis. In addition, field spectral data and VRS-GPS(Virtual Reference System-GPS) surveys were performed to ensure the quality and location accuracy of the spectral band. As a result of the analysis, NDVI and EVI showed low vegetation vitality in October, -0.165 and -0.085, respectively, and PRI and ARI increased to 0.011 and 7.588 in October, respectively. For general vegetation vitality, it was suggested that NDVI and EVI analysis were effectively performed, and PRI and ARI were thought to be effective in analyzing detailed characteristics of plants by spectral band. It is expected that it can be widely used for park design and landscape information modeling by using drone image information construction and vegetation information.
본 연구에서는 초분광정보를 이용한 지반의 함수비 예측 기술을 위해 실내 분광정보 실험을 수행하여 세립분 및 함수비 조건에 따라 특정 파장대역에 따른 분광반사율을 획득하였다. 이를 토대로 기존 문헌의 스펙트럼 지수에 따라 분광정보를 정규화하고, 세립분 및 함수비 조건과의 상관관계 및 예측 기술의 신뢰성을 분석하였다. 상관관계 분석 결과 함수비가 증가할수록 분광반사율은 낮아지며 세립분 함유율이 증가할수록 높은 함수비 조건의 분광반사율은 감소율이 크게 발생하였다. 또한 7가지의 스펙트럼 지수 산정방법을 고찰하여 함수비 예측에 대한 신뢰도를 평가하였다. 이 중 DVI가 비교적 높은 예측 신뢰도를 보이며, 민감도 부분에서도 다른 산정 방법에 비해 우수하여 지반의 함수비 예측 기술 적용에 있어 적합한 스펙트럼 지수인 것으로 판단하였다.
This study was performed in order to suggest the possibility of tree species classification using high-resolution QuickBird-2 images spectral characteristics comparison(digital numbers [DNs]) of tree species, tree species classification, and accuracy verification. In October 2010, the tree species of three conifers and eight broad-leaved trees were examined in the areas studied. The spectral characteristics of each species were observed, and the study area was classified by image classification. The results were as follows: Panchromatic and multi-spectral band 4 was found to be useful for tree species classification. DNs values of conifers were lower than broad-leaved trees. Vegetation indices such as normalized difference vegetation index (NDVI), soil brightness index (SBI), green vegetation index (GVI) and Biband showed similar patterns to band 4 and panchromatic (PAN); Tukey's multiple comparison test was significant among tree species. However, tree species within the same genus, such as $Pinus$$densiflora-P.$$rigida$ and $Quercus$$mongolica-Q.$$serrata$, showed similar DNs patterns and, therefore, supervised classification results were difficult to distinguish within the same genus; Random selection of validation pixels showed an overall classification accuracy of 74.1% and Kappa coefficient was 70.6%. The classification accuracy of $Pterocarya$$stenoptera$, 89.5%, was found to be the highest. The classification accuracy of broad-leaved trees was lower than expected, ranging from 47.9% to 88.9%. $P.$$densiflora-P.$$rigida$ and $Q.$$mongolica-Q.$$serrata$ were classified as the same species because they did not show significant differences in terms of spectral patterns.
To examine applicability of some optical indices from reflectance to estimate photosynthetic light use efficiency, photosynthesis, and narrow band spectral reflectance were simultaneously measured at various intensities of light with mongolian oak leaves. Narrow band of the broad-band NDVI was better than photochemical reflectance index and simple ratio to estimate photosynthetic light use efficiency in this study. Changes in spectral reflectance were detected at several wavelengths (540nm, 690nm, 740nm, and 800nm) associated with physiological status of plant leaves that could be components for new optical indices.
분광각(Spectral Angle)을 이용한 분류는 같은 종류의 지표 대상물의 분광 특성이 대기 및 지형적인 영향으로 인해 원점을 기준으로 유사한 분광각을 가지며, 선형적인 분포 모양을 가진다는 가정에 기초한 분류 방식이다. 최근 분광각을 이용한 무감독 분류에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 하이퍼스펙트럴 데이터의 특성을 반영한 효과적인 무감독 분류에 대한 연구는 미진한 상태이다 본 연구는 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 있어서 기존 무감독 분광각 분류(USAC, Unsupervised Spectral Angle Classification) 연구에서 나타난 문제점들을 보완한 반복최적화 무감독 분광각 분류(ISOUSAC, Iterative Self-Organizing USAC) 기법을 제안하고 있다. 이를 위해, 무감독 분광각 분류에 적합한 각 분할(Angle Range Division) 기법을 적용하여 군집 초기 중심을 설정하였고, 군집 중심 계산에 있어서 각 중심을 이용하였다. 뿐만 아니라 병합(Merge)과 분할(Split)를 통한 유동적인 군집 분석을 수행하였다. 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존의 기법보다 수행 시간뿐 아니라 시각적, 정량적인 면에서 우수한 결과를 도출하였으며, 분광각을 이용한 군집 유효성 지수(Validity Index)를 제안함으로써 기존의 무감독 분광각 분류와 정량적 비교를 수행하였다.
The F-GAMMA (FERMI-GST AGN Multi-frequency Monitoring Alliance) project is a program for the monthly monitoring of the broad-band spectra of currently about 90 selected Fermi-GST AGNs. F-GAMMA utilizes several facilities in cm, mm, sub-mm, infrared and optical bands, achieving an unprecedented coverage for the study of the spectral evolution of powerful relativistic jets in AGNs. The KVN joined the F-GAMMA project in May 2011, aiming to monitor flux density at 22 and 43 GHz. We present the preliminary results of flux density variability, evolution of spectral index, and modulation index.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.396-402
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1999
The aim of this study is to assess the OSMI (Ocean Scanning Multi-spectral Imager), whose central bands are 443nm, 490nm, 510nm, 555nm, 670nm, and 865nm, for agricultural applications. Radiance measurements, used to determine per cent reflectance of canopies and soils, were acquired with spectro-radiometers (Li-1800;330~1,100nm, GER-SFOV;350 ~2,500nm, and MSR-7000; 300~2,500nm) in situ for crops and indoors for soils. OSMI equivalent bands and their ratio values were prepared(20nm interval for bands 1~5; 4nm interval for band 6) by averaging spectral reflectance values to the real OSMI bands and analyzed as to crop growth parameters, leaf area index (LAI), total dry matter, and growth index in crops and physiochemical properties in soils. Spectral variations for each growth stage in rice and for crop discrimination in upland crops were significant statistically. In soils, clay and water content, CEC (Cation Exchange Capacity), free iron oxide, and some cation content were correlated with the OSMI equivalent bands. The result of this study shows OSMI wave bands would be promising for agricultural application in terms of spectral information and resolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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