A widely used method for monitoring land cover using high-resolution satellite images is to classify the images based on the colors of the objects of interest. In urban areas, not only major objects such as buildings and roads but also vegetation such as trees frequently appear in high-resolution satellite images. However, the colors of vegetation objects often resemble those of other objects such as buildings, roads, and shadows, making it difficult to accurately classify objects based solely on color information. In this study, we propose a method that can accurately classify not only objects with various colors such as buildings but also vegetation objects. The proposed method uses the normalized difference vegetation index (NDVI) image, which is useful for detecting vegetation objects, along with the RGB image and classifies objects into subclasses. The subclass classification results are fused, and the final classification result is generated by combining them with the image segmentation results. In experiments using Compact Advanced Satellite 500-1 imagery, the proposed method, which applies the NDVI and subclass classification together, showed an overall accuracy of 87.42%, while the overall accuracy of the subchannel classification technique without using the NDVI and the subclass classification technique alone were 73.18% and 81.79%, respectively.
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) has been used to measure and monitor plant growth, vegetation cover, and biomass from multispectral satellite data. It is also a valuable index in forest applications, providing forest resource information. In this research, an approach for monitoring forest change using MODIS NDVI time series data is explored. NDVI difference-based approaches for a specific point in time have possible accuracy problems and are lacking in monitoring long-term forest cover change. It means that a multi-time NDVI pattern change needs to be considered. In this study, an efficient methodology to consider long-term NDVI pattern is suggested using a harmonic model. The suggested method reconstructs MODIS NDVI time series data through application of the harmonic model, which corrects missing and erroneous data. Then NDVI pattern is analyzed based on estimated values of the harmonic model. The suggested method was applied to 49 NDVI time series data from Aug. 21, 2009 to Sep. 6, 2011 and its usefulness was shown through an experiment.
Jeong, Seung Gyu;Park, Jonghoon;Park, Chong Hwa;Lee, Dong Kun
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.19
no.1
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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.
Park, Jongmin;Baik, Jongjin;Kim, Seong-Joon;Choi, Minha
Journal of Korea Water Resources Association
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v.47
no.10
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pp.935-943
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2014
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) used as input data for various hydrologic models plays a key role in understanding the variation of Hydrometeological parameters and Interaction between surface and atmosphere. Many studies have been conducted to estimate accurate remotely-sensed NDVI using spectral characteristics of vegetation. In this study, we conducted comparative analysis between Communication, Ocean and Meteorological Satellite and MOderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI. For comparison, Maximum Value Composite (MVC) was used to estimate 8-day and 16-day composite COMS NDVI. Both 8-day and 16-day COMS NDVI showed high statistical results compared with MODIS NDVI. Based on the results in this study, it can be concluded that COMS can be widely applicable for further ecological and hydrological studies.
Surface evapotranspiration is one of the most important factors to determine the surface energy budget, and its estimation is strongly related with the accuracy of weather forecasting. Surface evapotranspiration over Daegu Metropolitan was estimated using high resolution LANDSAT TM data. The estimation of surface evapotranspiration is based on the relationship between surface radiative temperature and vegetation index provided by a TM sensor. The distribution of NDVI (Normalized Difference of Vegetation Index) corresponds well with that of land-used in Deagu Metropolitan. The temperature of several part of downtown in Deagu metropolitan is lower in comparison with the averaged radiative temperature. This is caused by the high evapotranspiration from dense vegetation like DooRyu Park in Deagu Metropolitan. But, weak evapotranspiration availability is distinguished over the central part of downtown and the difference of evapotranspiration availability on industrial complexes and residential area is also clear.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.22
no.3
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pp.261-268
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2004
Analysis on forest through satellite image data can be obtained from normalized burn ration (NBR) and normalized difference vegetation index (NDVI) from descriptive information of reflection on the earth's surface recorded each waveband. This study focuses on the efficiency of NBR through comparative analysis after obtaining NBR and NDVI of images form 1 you, 2 years and just after the forest fire and the time of forest-preserved of the area before the forest fire in Sacheon myeon, Cangneung City where the forest fro broke out. As a result, it shows dynamic changes with greater range that differences between NBR images rather than differences between NDVI images, which means it would be better to use NBR image for the analysis of the degrees of damages from forest fire or the status of vegetation restoration and also NBR image more distinctly shows both than NDVI image in forest fro damage area.
The Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is a multispectral sensor that has been actively researched in various fields using diverse land and atmospheric products. MODIS was first launched over 20 years ago, and the demand for novel sensors that can produce data comparable to that obtained using MODIS has continuously increased. In this study, land products obtained using the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) of the Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) satellite launched in 2011 were introduced, including land surface temperature and vegetation indices such as the normalized difference vegetation index and enhanced vegetation index. These land products were compared with existing data obtained using MODIS to verify their local applicability in South Korea. Based on spatiotemporal monitoring of an extreme drought period in South Korea and the application of VIIRS land products, our results indicate that VIIRS can effectively replace MODIS multispectral sensors for agricultural drought monitoring.
Drought is a reoccurring worldwide natural hazard that affects not only food production but also economics, health, and infrastructure. Drought monitoring is usually performed with precipitation-based indices without consideration of the actual state and amount of the land surface properties. A drought index based on the actual evapotranspiration can overcome these shortcomings. The severity of a drought can be quantified by making a spatial map. The procedure for estimating actual evapotranspiration is costly and complicated, and requires land surface information. The possibility of utilizing drone-driven remotely sensed data for actual evapotranspiration estimation was analyzed in this study. A drone collected data was used to calculate the normalized difference vegetation index (NDVI) and soil-adjusted vegetation index (SAVI). The spatial resolution was 10 m with a grid of $404{\times}395$. The collected data were applied and parameterized to an actual evapotranspiration estimation. The result shows that drone-based data is useful for estimating actual evapotranspiration and the corresponding drought indices.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.446-446
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2022
본 연구에서는 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 다중 위성영상을 기반으로 전국 시공간 토양수분 및 토양수분 기반의 가뭄지수 SWDI(Soil Water Deficit Index)를 산정하였다. 시공간 토양수분의 산정을 위해 입력자료로 MODIS 위성의 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 증발산 및 식생(Enhanced Vegetation Index, EVI; Fraction of Photosynthetically Active Radiation, FPAR; Leaf Area Index, LAI; Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 관련 산출물 자료와 지상 관측자료인 일 단위 강수량 자료를 구축하였다. MODIS 위성영상은 산출물별로 제공되는 QC(Quality Control) 영상을 활용해 보정을 수행하였고, 공간 강수량 자료는 기상청에서 제공하는 전국 92개 지점의 종관기상관측자료를 구축하여 공간보간기법인 역거리가중법을 적용해 생성하였다. 실측 토양수분은 농촌진흥청에서 제공하는 76개 지점의 토양 깊이 10 cm에 설치된 TDR(Time Domain Reflectomerty) 센서에서 측정된 토양수분 자료를 활용하였으며, 토양수분 모의 시 토양 속성을 고려하기 위해 국립농업과학원에서 제공하는 토양도를 구축하여 활용하였다. 토양수분 산정 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model, MLRM)을 활용하였으며, 계절 및 토성에 따른 회귀식을 산정하였다. 회귀식 기반의 토양수분과 토성별 포장용수량 및 영구위조점 값을 이용하여 SWDI를 산정하고, 실제 가뭄 발생 시기 및 지역과의 비교하고자 한다.
This study explained vertical distributions and growth environments for woody vegetation. It had been degenerated by long-term volcanic activity of Sakurajima; vegetation and thicknesses of tephra layers and forest soils were investigated at 5 sites (250-700 m in altitude) with different altitudes localized at the northwestern-northern flanks of Sakurajima in Kagoshima Prefecture. The results in 2015 were compared with the vertical distribution of woody vegetation in 1963, when the volcanic activity of Sakurajima was relatively moderate. Thus, we investigated temporal changes in the vertical distribution of woody vegetation owing to volcanic activity over about 50 years (1963-2015). We indicated altitude decreased, the number of woody vegetation, number of species, sum of cross-sectional area of tree diameter at breast height, Fisher-Williams's diversity index ${\alpha}$, and forest soil thickness increased. However, these values were found to be degenerated when compared to climax forest values, and succession was incomplete. It seems that because the woody vegetation of the flank was affected by volcanic activity for a long time, exposing them to severe growth environments, areas with lower altitudes became distant from the craters of Sakurajima, thereby weakening the effect of volcanic activity in these areas at lower altitudes. a at the same altitudes over about 50 years (1963-2015) decreased by about 31-72%, and the sum of the cross-sectional area in tree diameter at breast heights decreased by about 14-62%. Thus, comparative growth environments for woody vegetation in 2015 were more severe than that of 1963, with respect to tephra layer thickness. In addition, for vegetation succession in the flank of Sakurajima, vegetation restoration should be promoted through the introduction of artificial woody plants covered by symbiotic microorganisms or organic materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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