• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제4권2호
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• pp.115-121
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• 2017

본 연구는 가야산국립공원을 대상으로 지리정보시스템(Geometric Information System, GIS)을 이용 식생분포에 영향을 미치는 요인들을 분석하여, 식생분포 확률을 기초로 가야산국립공원의 잠재자연식생을 추정하였다. 가야산국립공원의 현존식생조사 결과 128개의 군락이 분포하는 것으로 나타났다. 가야산국립공원의 고도, 경사, 사면방위, 지형지수, 연평균 온도, 온량지수, 잠재증발산량의 7개 요인을 중심으로 군락별 분포를 분석하였으며, 이를 바탕으로 분포확률을 추정하였다. 잠재자연식생의 분포확률이 0.3이상인 군락은 소나무군락의 출현확률이 55.80%로 가장 높았으며, 신갈나무군락이 44.05%, 상수리나무군락이 0.09%, 굴참나무군락이 0.06%로 나타났다. 식생의 분포에 영향을 주는 요인을 본 연구에서 제시한 요인으로 한정할 경우 가야산국립공원의 잠재자연식생은 신갈나무군락(43.1%)과 소나무군락(56.9%)이 나타날 것으로 예측되었다.

• Spatial Information Research
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• 제17권1호
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• pp.117-129
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• 2009

2000년 이후 빈번하게 발생하고 있는 봄 가뭄을 모니터링하기 위한 방법의 하나로 위성영상을 이용하여 제작한 식생지수의 변화를 통해 가뭄을 간접적으로 추정하는 연구가 수행되고 있다. 식생지수 기반의 가뭄 모니터링은 가뭄의 변화를 시 공간적으로 효과적으로 파악할 수 있다는 장점을 갖고 있으며 MODIS 영상과 같이 주기 해상도가 뛰어난 저해상도 위성영상의 활용 기반이 조성됨에 따라 가뭄모니터링을 위한 식생지수의 활용성은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 식생지수를 이용한 가뭄평가는 식생 활력에 영향을 주는 요소를 기상학적 요인으로 제한하고 있으나 실제 식생 스트레스를 초래하는 직 간접적인 원인은 매우 다양하며 이로 인해 식생지수를 이용한 가뭄평가는 다수의 불확실성이 내포되어 있다고 할 수 있다. 따라서 식생지수를 이용한 가뭄분석의 객관성을 확보하고 이를 활용한 가뭄모니터링 체계를 구축하기 위해서는 가뭄관리를 위해 활용되고 있는 대표적인 가뭄분석 도구와의 비교가 선행되어야 할 것이다. 본 연구에서는 대표적인 식생지수인 NDVI를 기상학적 가뭄지수인 PDSI, SPI와 비교하고 이들의 상관성을 제시함으로써 가뭄평가를 위한 식생지수의 활용성을 제시하고자 하였다. 연구결과 다중시기를 대상으로 NDVI와 지속기간 6개월의 SPI변화패턴은 유사하게 나타났으며 NDVI는 식생피복을 갖는 내륙지역에서 가뭄지수와 가장 높은 상관성을 갖는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.665-675
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• 2014

본 연구에서는 소나무재선충병이 확산되어 있는 거제도를 대상으로 소나무재선충병 감염목 특성분석을 위하여 지상용 초분광 카메라를 활용하여 2012년과 2013년에 걸쳐 대상 임목을 촬영하였다. 영상 촬영은 소나무재선충병이 확산되는 시기인 6~9월 기간에 개체목 단위와 임분 단위로 구분하여, 개체목은 인위적으로 소나무재선충병을 주입한 공시목을 대상으로 실시하고, 임분은 소나무재선충병이 자연적으로 발생한 임분을 대상으로 실시하였다. 수백개의 파장대역 정보를 담고 있는 지상용 초분광 영상을 이용하여 소나무재선충병 감염단계에서부터 고사단계에 이르기까지 파장대역 변화와 특성분석을 진행하였다. 그 결과, 전체 파장대역 중 적색영역(550~700 nm)의 변화가 두드러지게 나타났으며 특히, 688 nm 전후의 파장대역에서 고사목과 정상목간의 가장 많은 변화폭이 관측되었다. 향후 초분광 항공사진을 활용한 소나무재선충병 감염목 탐지 활용가능성 판단을 위하여 개체목 단위 촬영영상보다 대면적의 임분단위 촬영영상을 활용한 분석이 진행되었다. 가장 큰 변화를 나타낸 688 nm 구간의 식생지수 활용을 위하여 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Red Edge Normalized Difference Vegetation Index(reNDVI), Photochemical Reflectance Index(PRI), Anthocyanin Reflectance Index 2(ARI2) 식생지수에 대한 비교 분석을 실시하였다. 감염목 탐지에 효율성이 높다고 판단되는 지수는 NDVI와 reNDVI으로 나타났으며 688 nm를 NDVI와 reNDVI식 적색영역에 적용한 결과 688 nm를 포함하여 적용한 지수값에서 감염진행에 따른 가장 큰 변화폭을 나타내어 감염목 탐지에 가장 효율적인 것으로 판단되었다.

• 환경생물
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• 제41권3호
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• pp.283-290
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• 2023

본 연구는 건조처리에 따른 화옹, 새만금, 영산강 간척지 토양에서 키운 옥수수의 한발스트레스를 분광 반사율 분석을 통해 해석하였다. 옥수수의 식생지수는 모든 간척지 처리구에서 토양수분이 급격히 감소하는 관수 정지 20일후까지는 감소하는 경향이 없는 것이 확인되었으며 이후 급격히 감소하는 경향이 확인되었다. 건조처리에 따른 식생지수의 감소율은 새만금>영산강>화옹 간척지 순으로 나타났으며, NDVI는 모든 간척지 토양에서 50%가량 감소하여 잎의 수분함량 감소로 인한 한발스트레스가 발생한 것이 확인되었다. 모든 간척지 토양에서 카로티노이드의 변화를 기반으로 계산되는 SIPI와 PRI가 크게 감소하여 한발스트레스로 인한 광이용효율의 감소와 카로티노이드 함량의 증가가 일어난 것으로 판단되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.182-196
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• 2023

작물 수확량의 정확하고 시기 적절한 추정은 세계적인 식량 안보 계획 및 농업 정책 개발을 포함하여 다양한 목적을 위해 중요하다. 원격 감지 기술은 특히 vegetation indices (VIs)를 활용한 작물 상태 모니터링과 예측에서 유망성을 보여주고 있다. 그러나 normalized difference vegetation index (NDVI) 와 enhanced vegetation index (EVI) 와 같은 전통적인 Vis는 식물광합성의 빠른 변화를 포착하는 데 제한이 있으며 작물 생산성을 정확하게 대표하지 못할 수 있다. 대체적인 Vis인 near-infrared reflectance of vegetation (NIRv)는 gross primary productivity (GPP)과 강한 상관관계를 가지며 빛이 반사할 때의 혼동을 해결하는 능력으로 인해 작물 생산량을 예측하는 더 나은 지표로 제안되었다. 연구 결과는 옥수수와 콩 모두에 대해 NIRv의 최댓값과 작물 수확량/면적 간에 유의한 상관관계가 있음을 입증했다. 이 상관관계는 콩에 대해 약간 더 강한 경향을 보였다. 게다가 대부분의 주요한 주에서는 NIRv의 최댓값과 생산량 간에 주목할 만한 관계가 있으며, 다양한 주에서 일관된 경사도를 보였다. 또한, 연간 데이터에서는 대부분의 값이 서로 밀접하게 군집되는 독특한 패턴을 관찰했다. 그러나 2012년은 다양한 주에서 독특한 작물 조건을 시사하는 이상값으로 나타났다. NIRv의 최댓값과 생산량 간의 확립된 관계를 기반으로, 우리는 2022년의 작물 수확량 데이터를 예측하고, 예측의 정확도를 Root Mean Square Percentage Error (RMSPE)를 사용하여 평가했다. 우리의 연구 결과는 지역별 작물 수확량 추정에 NIRv의 최댓값과 잠재력을 나타내며, 다양한 지역에서 정확도는 달라질 수 있다는 것을 보여줄 수 있다.

• 농촌계획
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• 제30권1호
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• pp.57-66
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• 2024

This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.239-243
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• 2010

본 연구에서는 유역내 토사유실을 효과적으로 저감하기 위한 GIS 기반의 식생지수분석 방법을 제시하였다. 토사유실은 강우, 토양, 지형 그리고 식생의 피복상태가 복합적으로 작용하여 발생하는 것으로 이를 저감하기 위해서는 비용 및 시간적 측면을 고려해야한다. 본 연구에서는 다양한 자료원으로 유역내의 지형인자, 토양인자, 식생지수등을 비교분석 하여 GIS기반의 DB를 구축하여 향후 활용 가능성에 대해 분석하였다. 본 연구에서 활용한 자료는 토사유출구간의 토양 및 식생정보, GPS 식생 측점에 의한 측점별 식생정보, KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 NDVI 식생지수 정보 등을 활용하여 연구를 진행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.364-364
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• 2019

최근 전세계적으로 기후변화로 인한 국내외 가뭄에 대한 피해 및 발생 빈도가 점차 증가하고 있으며, 우리나라의 경우 2000년대 이후 가뭄 주기가 점점 짧아져 2013년 이후 매년 가뭄이 발생하고 있다. 북한은 자연재해에 취약한 국가이며 특히 가뭄으로 인한 식량난 문제가 대두되고 있지만, 북한의 제한적인 정보로 인해 북한 지역에서의 가뭄의 발생과 피해 정보는 한정적이고, 활용할 수 있는 자료의 경우 외국 기관의 정보에 의존하는 실정이다. 향후 농업부문에 대한 대북한 지원과 통일 후를 대비한 농업정책의 수립을 위하여 북한의 가뭄에 대하여 독자적으로 신속한 정보를 취득, 분석할 수 있는 능력을 확보하는 것이 필요하다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 용이하지 못한 지역의 주기적인 관측이 가능하며, 동일한 정확도로 기상자료의 획득이 가능하다. Vegetation Drought Response Index (VegDRI)는 위성영상기반의 가뭄지수인 정규식생지수(Nomalized Difference Vegetation Index, NDVI), 기상학적 가뭄지수를 활용한 기후적 요소, 토지피복 및 생태지역 등의 생물물리학적 요소를 활용한 가뭄지표이다. 본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성의 MOD13Q1 영상자료의 NDVI (2001~2018년)를 이용하였으며, 북한의 기상자료를 이용한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), 그리고 북한 지역의 토지피복 및 생태지역 등의 요소들을 활용한 VegDRI를 통하여 북한의 가뭄 시기에 따른 시도별 가뭄 특성에 대하여 분석하고자 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1475-1477
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• 2003

The satellite remote sensing data is good in order to grasp the wide natural environment. The purpose of study is that it examines spectral reflection characteristic and vegetation index by the utilization of the plant energy ( chlorophyll ) for examining the reliability of satellite data and grasps the transition of the natural environment using the result. According to result of analysis, there were NDVI and mutual relationship on chlorophyll, and luminance compensation of NDVI was effective for all area. In vegetation transition, there were no luminance compensation and relation, and there was a decrease of vegetation in area in south and north. The reason was a result by the artificial and natural effect. This analysis is an effective method in order to confirm the change of specific vegetation.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.459-459
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• 2022

물수지의 불균형으로 발생되는 가뭄은 장기간에 걸쳐 넓은 규모로 발생되는 자연재해로서, 농업 및 산업에 직접 피해와 다양한 상품에 대한 공급 부족으로 인한 가격 상승 등의 간접 피해를 야기하는 재해이다. 이러한 가뭄을 정량적으로 평가하기 위하여 기상 요인(강수, 기온), 농업 요인(식생), 수문 요인(증발산, 토양수분) 등과 같은 설명 변수를 기초로 하는 많은 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 대표적인 가뭄지수에는 Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), Palmer Drought Severity Index (PDSI), Soil Water Deficit Index (SWDI), Vegetation condition index (VCI), Temperature Condition Index (TCI), Vegetation Health Index (VHI), Scaled Drought Condition Index (SDCI), Integrated Crop Drought Index (ICDI) 등이 있다. 본 연구는 최근 개발된 통합작물가뭄지수(ICDI)를 통해 미국 옥수수의 약 90%를 생산하는 농업지역인 미국 콘벨트의 가뭄 특성을 분석하고자 한다. ICDI는 기상 요인(강우량 및 지표면 온도), 수문학적 요인(잠재 증발산 및 토양수분), 식생 요인(강화식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI))의 조합을 통해 지표면의 건조·습윤 상태 및 식생의 건강 상태를 설명하는 가뭄지수이다. 2004년부터 2019년까지 주요 콘벨트 지역인 일리노이, 인디애나, 아이오와를 대상으로 가뭄분석을 실시하였으며, 옥수수 수확량 아노말리와의 상관성을 분석하였다.