가뭄은 주요 자연 재해 중의 하나이다. 가뭄 파악을 위하여 주로 강우량과 같은 기상자료를 주요 입력 자료로 활용하여 분석하고 있으나 이러한 기상 자료는 한정된 기상 관측소로부터 얻어진 점자료에 해당된다. 따라서, 기상자료를 이용한 분석에서는 시간적 혹은 공간적으로 원하는 자료의 제공이 원활하게 이루어지지 않을 수 있다. 원격탐사 자료는 가뭄분석을 위하여 기상자료에서 포착할 수 없는 이러한 문제점을 보완하기 위한 자료로 활용될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는NOAA 위성에 탑재되어 있는 AVHRR 센서로부터 얻어지는 자료를 이용하여 가뭄 파악을 위한 분석을 실시하였다. 특히 본 연구에서는 NOAA/AVHRR로부터 얻어진 식생지수(NDVI)와 이로부터 얻을 수 있는 식생상태지수(VCI)를 이용하여 가뭄 분석을 실시하였으며, 이들 지수는 가뭄으로부터 기인된 식생 스트레스를 파악하는데 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 가뭄에 대한 시간적, 공간적 특성을 파악하는데 위성자료가 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었으며, VCI를 통하여 가뭄 지역도 작성이 가능함을 보여주고 있다.
본 연구에서는 접근이 어려운 장백산 중국 지역의 바이오매스를 현장조사 자료와 IKONOS 위성영상을 이용하여 추정하였다. IKONOS 위성영상을 이용하여 임상단위로 수종구분을 하고, 위성영상으로부터 추정된 식생지수와 기존 연구에서 추정된 장백산 일부 지역의 바이오매스(Biomass)를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 이때, 위성영상으로부터 추정된 식생지수 5가지(SAVI, NDVI, SR, ARVI, EVI)와 현장정보가 이용되었다. 그 결과 5가지 식생지수와 바이오매스간의 상관관계의 결정계수의 순위는 다음과 같이 SAVI(0.84), NDVI(0.73), SR(0.59), ARVI(0.0036), EVI(0.0026) 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 최종적으로, 장백산 일부 지역에 대한 수종별 바이오매스 분포량을 산출함으로써 천연림의 탄소흡수원 추정을 위한 기초자료를 마련하였다.
Evapotranspiration (ET) is an important component of hydrological processes. Accurate estimates of ET variation are of vital importance for natural hazard adaptation and water resource management. This study first developed a soil water index (SWI)-based Priestley-Taylor algorithm (SWI-PT) based on the enhanced vegetation index (EVI), SWI, net radiation, and temperature. The algorithm was then compared with a modified satellite-based Priestley-Taylor ET model (MS-PT). After examining the performance of the two models at 10 flux tower sites in different land cover types over East Asia and Australia, the daily estimates from the SWI-PT model were closer to observations than those of the MS-PT model in each land cover type. The average correlation coefficient of the SWI-PT model was 0.81, compared with 0.66 in the original MS-PT model. The average value of the root mean square error decreased from $36.46W/m^2$ to $23.37W/m^2$ in the SWI-PT model, which used different variables of soil moisture and vegetation indices to capture soil evaporation and vegetative transpiration, respectively. By using the EVI and SWI, uncertainties involved in optimizing vegetation and water constraints were reduced. The estimated ET from the MS-PT model was most sensitive (to the normalized difference vegetation index (NDVI) in forests) to net radiation ($R_n$) in grassland and cropland. The estimated ET from the SWI-PT model was most sensitive to $R_n$, followed by SWI, air temperature ($T_a$), and the EVI in each land cover type. Overall, the results showed that the MS-PT model estimates of ET in forest and cropland were weak. By replacing the fraction of soil moisture ($f_{sm}$) with the SWI and the NDVI with the EVI, the newly developed SWI-PT model captured soil evaporation and vegetation transpiration more accurately than the MS-PT model.
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.
As long as the effective contributions of satellite images in the continuous monitoring of the wide area and long range of time period, Landsat TM and Landsat ETM+ satellite images are surveyed. After quantization and classification of the deviations between TM and ETM+ images based on approved thresholds such as gains and biases or offsets, a correlation analysis method for the compared calibration is suggested in this paper. Four time points of raster data for 15 years of the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation of the Kunsan city Chollabuk_do Korea located beneath the Yellow sea coast, are observed and analyzed their correlations for the change detection of urban land cover. This experiment based on proposed algorithm detected strong and proportional correlation relationship between the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation index which exceeded R=(+)0.9478, so the proposed Correlation Analysis Model between the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation index will be able to give proof an effective suitability to the land cover change detection and monitoring.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제2권3호
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pp.144-152
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2021
Sanankerto is one of pilot projects for tourism villages in Indonesia due to its natural tourism potential with a 24-ha bamboo forest located in Boon Pring Andeman area. However, the distribution of existing bamboo has never been identified or mapped. Thus, the mana gement is facing difficulty in planning and developing tourism potential as well as spatial management in the area. Therefore, the objectives of this study were to identify and analyze the structure of bamboo vegetation in the Boon Pring Tourism village an d to perform vegetation mapping. The type of research was descriptive exploratory with a cluster sampling technique (i.e., a two-stage cluster) covering an area of ± 10 ha. Bamboo vegetation analysis was performed by calculating diversity index (H'), evenness index (E), and Species Richness index (R). Data were collected through observation and interviews with local people and the manager to determine zonation division. Mapping of bamboo vegetation based on zoning was processed into thematic maps using ArcG is 10.3. Micro climatic factors were measured with three replications for each sub -cluster. Data were analyzed descriptively and quantitatively. Nine species of bamboo identified. Diversity, evenness, and species richness indices differed at each location. Activities of local communities, tourists, and manager determined the presence, number, and distribution of bamboo species. These bamboo distribution maps in three zoning (utilization, buffer, and core) can be used by manager for planning and developing natural tourism potential.
경지면적의 작물 상황에 대한 모니터링 및 분석은 식량자급율을 높이기 위한 가장 중요한 요소이지만, 기존의 모니터링 방법은 노동 집약적이며 시간이 많이 들어 식량자급율을 높이기 위한 방안으로 그 활용성이 떨어진다. 이와같은 단점을 극복하기 위하여 국내에 다수 존재하고 있는 소규모 농지에서의 복합 작물 정보를 모니터링 하기위한 효율적인 방법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 복합작물의 분류 정확도를 높이기 위하여 무인항공기에서 취득된 RGB영상과 이를 이용한 식생지수를 딥러닝 입력데이터로 적용하고 복합 밭작물을 분류하였다. 각각의 입력데이터 분류 결과 RGB 영상을 이용한 분류는 전체정확도 80.23%, Kappa 계수 0.65가 나타났고, RGB영상과 식생지수를 이용한 방법의 경우 식생지수 3개(ExG,ExR,VDVI) 추가 데이터는 전체정확도 89.51%, Kappa 계수 0.80이며, 식생지수 6개(ExG,ExR,VDVI,RGRI,NGRDI,ExGR)는 90.35%, Kappa 계수 0.82로 분석되었다. 분류결과 RGB영상만을 이용한 방법에 비하여 식생지수를 추가한 결과 값이 비교적 높게 분석되었으며, 복합작물을 분류하는데 있어 식생지수를 추가한 데이터가 더 좋은 결과를 나타내었다.
농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 활용하여 작물 생육을 지속적으로 감시하며 해당 정보를 신속하게 디지털화 하고 있다. 이를 위해 선택적 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 널리 활용되고 있다. 그러나 식생 표면의 분광 산란·반사는 이방성을 보이기 때문에 광원인 태양의 위치와 관측 방향에 따라 반사도가 달라진다. 이는 식생지수 값이 작물의 실제 상태를 정확하게 반영하지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 이방성 반사 특성 보정을 위해 bidirectional reflectance distribution function (BRDF) 앙상블 모델을 고해상도 Sentinel-2 위성 영상에 적용하고, normalized difference vegetation index (NDVI)와 2-band enhanced vegetation index (EVI2)를 산출하였다. BRDF 보정에 따라 산림에서 Red와 near-infrared (NIR) 밴드의 반사도가 대체로 증가하고, 농촌마을 및 농경지에서는 감소했다. 식생지수는 BRDF 보정 후에 산림지역 내에서의 지형 구분이 뚜렷해지고 논은 수확 유무에 따른 공간적 차이가 상승했다. 이는 EVI2보다 NDVI에서 그 차이가 컸다. 이러한 결과는 앞으로의 고해상도 위성 영상에서의 BRDF 모델 개발과 개선에 기여할 것으로 기대된다.
지표의 식생활력도를 간접적으로 반영하는 위성 기반의 식생지수 자료를 연속적으로 확보하기 위해 자료합성법이 통상적으로 적용된다. 이는 자료합성을 통해 누락 자료나 신호 오류의 영향을 최소화함으로써 장기적인 식생지수 자료 구축이 가능해지기 때문이다. 또, 합성주기에 따라 두 개 이상의 위성 센서로부터 같은 시점에 생성된 식생지수 자료를 상호교호적으로 사용할 경우, 식생지수 자료 축적의 연속성과 안정성을 보다 더 강화할 수 있다. 본 연구는 식물생장 연구에 있어 위성시스템 간 자료 호환 가능성뿐만 아니라 MODIS 자료 취득 조건, 즉 태양과 센서의 천정각이 미치는 영향을 센서 geometry 측면에서 파악하여 장기적인 식생모니터링을 위한 자료 구축 개선에 기여하고자 한다. 연구 기간 중 센서천정각의 변화는 일정한 패턴을 보이지 않았고, 연도별로 불규칙한 등락을 나타냈다. 또, 동일 계절별로 분석한 결과에서도 계절에 따른 특징적 경년변화 패턴은 나타나지 않았다. 두 가지 분석 대상 자료인 NDVI와 EVI를 비교했을 때, EVI가 NDVI에 비해 더 안정된 결과를 보여주었고, 전반적으로 중위도 지역 식물생장의 계절적 특성을 전형적으로 보여주었다. 식생피복에 따른 NDVI-EVI 간 상관관계는 모두 유효한 결과를 얻었으나, 식생피복별로 상관도 차이를 보였고 상호간에 선형 관계가 아닌 상단부에서 수렴되는 곡선 관계를 보여주었다. Terra와 Aqua 위성에 의해 오전과 오후에 각각 관측된 식생지수를 비교한 결과, 상관계수 범위는 NDVI의 경우 0.641-0.880로, EVI의 경우 0.747-0.963으로 나타나, NDVI자료에 비해 EVI자료의 호환성이 높은 것으로 조사되었다. 두 센서 기반의 식생지수간 호환성 개선을 위해서는 두 자료 간의 회귀선으로부터 벗어나 있는 예외치에 대한 정밀한 분석이 과제로 남는다.
Background: Baekdudaegan was designated in 2005 as a protected area to prevent destruction and conserve. However, there are many disturbed and destroyed areas. The total disturbed area amounts to $25.9km^2$ (0.94%), including $13.4km^2$ (0.49%) in the core area and $12.5km^2$ (0.45%) in the buffer area. This study aims to classify the vegetation types established in the disturbed areas and diagnose the current conditions for ecological restoration in the forest ecosystem. Methods: We surveyed the vegetation in the disturbed areas of Daegwallyeong and Chupungryeong and the surrounding natural areas. The survey conducted from July to September 2015 targeted a total of 54 quadrats by Braun-Blanquet method (Daegwallyeong, 22; Chupungryeong, 32). We also investigated the height and coverage of each layer. We classified the vegetation types based on the field data and analyzed the ratio of life form and the exotic plants, species richness, and vegetation index (Hcl). The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was calculated from rapideye satellite imagery in 2014 and 2015. Results: Vegetation types were classified into 11 groups according to the criteria that included successional sere or plantation at first, followed by developmental stage and origins. As a result of the analysis of the survey data, species richness, vegetation index (Hcl), ratio of tree plants, and the NDVI tended to increase, while the ratio of the exotic plants tended to decrease with the time since disturbance. These indicators had the classified values according to the vegetation types with time since the disturbance. Conclusions: These indicators can be effectively used to diagnose the conditions of the present vegetation in the disturbed area of the Baekdudaegan area. In addition, the NDVI might be effective for the diagnosis of the disturbed status instead of the human efforts based on the higher spatial resolution of satellite imagery. Appropriate diagnosis of the disturbed forests in the Baekdudaegan area considering the established vegetation types is essential for the elaboration of restoration plans. In addition, restoration target and level should be different according to the disturbed status of restoration site.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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