Vegetation Index(VI) derived from remote sensing data is used to assess ecosystem factor in Environmental Impact Assessment(EIA) process. Ecosystem factor has been prepared by Degree of Green Naturality(DGN) mainly in Environmental Impact Statements. But DGN has room for improvement of assessing actual ecosystem situation. The objectives of this study are to define the relationship between field measure DGN and VI, and to develop methodologies to use VI for assessing the status and conditions of natural ecosystem. For verification of DGN and VI, 35 sites using global positioning system are selected and reviewed. Correlation coefficients of DGN and VI shows highly as 0.69. Also VI in EIA found it can be applied to assess ecosystem. It concluded that VI as well as DGN can be applied to assess ecosystem newly and largescale.
식생지수(Vegetation Index, 이하 VI)는 위성영상의 각 밴드가 식생에 대해 나타내는 특징적 반사치를 이용하여 지피의 식생 유무와 상태를 표현하고 정량화(Quantification)가 가능하다. 본 연구는 개엽(aestivation) 전 주사된 광릉시험림 지역의 QuickBird 위성영상과 임소반도를 이용하여 수목분류간 VI의 비교를 목적으로 삼는다. VI는 식생 및 토양의 특성에 따라 많은 영향을 받게 되며 이러한 영향의 최소화를 통해서만 정확한 평가자료를 얻을 수 있기 때문에 토양부분을 제외한 수목과 상관관계가 높은 VI를 연구에 사용하였다. 그 결과 침엽수로 조림된 단순림(單純林)간의 분류는 용이하지 않았지만 개엽 전 낙엽송과 활엽수간의 분류체계에는 효과적임을 입증할 수 있었다.
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.
This study was performed to estimate forest canopy density (FCD) using airborne hyperspectral data acquired in the Independence Hall of Korea in central Korea. The airborne hyperspectral data were obtained with 36 narrow spectrum ranges of visible (Red, Green, and Blue) and near infrared spectrum (NIR) scope. The FCD mapping model developed by the International Tropical Timber Organization (ITTO) uses vegetation index (VI), bare soil index (BI), shadow index (SI), and temperature index (TI) for estimating FCD. Vegetation density (VD) was calculated through the integration of VI and BI, and scaled shadow index (SSI) was extracted from SI after the detection of black soil by TI. Finally, the FCD was estimated with VD and SSI. For the estimation of FCD in this study, VI and SI were extracted from hyperspectral data. But BI and TI were not available from hyperspectral data. Hyperspectral data makes the numerous combination of each band for calculating VI and SI. Therefore, the principal component analysis (PCA) was performed to find which band combinations are explanatory. This study showed that forest canopy density can be efficiently estimated with the help of airborne hyperspectral data. Our result showed that most forest area had 60 ~ 80% canopy density. On the other hand, there was little area of 10 ~ 20% canopy density forest.
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.
본 연구의 목적은 기후요소와 대기 에어로졸이 한반도 식물계절학적 특성에 미치는 영향을 위성자료 분석을 통해 규명하는 것이다. 매일 관측되는 위성관측 자료의 분석을 통해 지표관측이 갖는 식물계절학적 연구상의 시계열적 한계를 극복하고자 하였다. 연구결과에 따르면, 분석된 4개의 주요 산림생태계 중 상록수림, 낙엽수림, 초지는 서로 유사한 식물계절학적 특성을 보인 반면, 혼합림의 생장 패턴의 연도별변화는 상이하게 나타났다. 식생지수(VI)의 연중 진폭이 큰 삼림은 VI 연중 최대치에 보다 빨리 도달하는 것으로 조사되었지만, 동일 삼림생태계 내에서는 시계열적인 관련성이 나타나지 않았다. 식생지수의 위상(phase)은 VI 최대치가 관측되는 연중 시점을 의미하는데, 기온의 변화와 강한 상관성을 보였다. 에어로졸 광학두께(AOT)의 시계열변화는 연도별 변화뿐만 아니라 계절적 특징을 강하게 나타내었다. 일반적으로, 에어로졸 농도는 늦봄부터 초여름에 걸쳐 가장 높게 나타났다. 하지만 AOT의 연도별변화 패턴은 진폭과 위상 변화 측면에서 식생지수와 통계적으로 강한 상관관계를 보이지 않았다. 단지, AOT의 연중 진폭(amplitude)이 식생지수의 진폭과 미약한 상관관계를 보인 결과로 볼 때, 전반적인 에어로졸의 농도 변화가 식생활동에 영향을 미칠 개연성이 있다고 판단된다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.151-154
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2008
Information on the area and spatial distribution of crop fields is needed for biomass production, arrangement of water resources, trace gas emission estimates, and food security. The present study aims to monitor crops status during the growing season by estimating its aboveground biomass and leaf area index (LAI) from field reflectance taken with a hand-held radiometer. Field reflectance values were collected over specific spectral bandwidths using a handheld radiometer(LI-1800). A methodology is described to use spectral reflectance as indicators of the vegetative status in crop cultures. Two vegetation indices were derived from these spectral measurements. In this paper, first we analyze each spectral reflectance characteristics of vegetation in the order of growth stage. Vegetation indices (NDVI, GNDVI) were calculated from crop reflectance. And assess the nature of relationships between LAI and VI, as measured by the in situ NDVI and GNDVI. Among the two VI, NDVI showed predictive ability across a wider range of LAI than did GNDVI. Specific objectives were to determine the relative accuracy of these two vegetation indices for predicting LAI. The results of this study indicated that the NDVI and GNDVI could potentially be applied to monitor crop agriculture on a timely and frequent basis.
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.
Multitemporal MODIS 식생 지수 (VI) 자료는 식생 활동의 프로파일을 제공하기 때문에 환경 및 기후 변화에 대한 식생 모니터링 연구에 널리 사용되고 있다. 그러나 MODIS 데이터에는 구름이나 대기 변동성 및 계측기 문제로 인해 노이즈가 발생하여 NDVI 시계열 데이터 분석과 애플리케이션 응용에 있어서 자료 정확성에 문제가 생기게 된다. 이러한 이유로, NDVI 자료를 이용한 VI 분석을 위해서는 잡음을 줄이고 고품질의 시계열 데이터 스트림을 재구성하기위한 전 처리가 필요하다. 본 연구에서는 NDVI 시계열 자료의 통계적 특성을 기반으로 불량 데이터 또는 미관측 데이터를 복원하기 위해 MODIS NDVI에 대한 데이터 재구성 방법을 제안하고 있다. 데이터 스트림 함수의 속성을 검사하면 급격한 증가나 감소와 같은 비정상적인 변화를 감지 할 수 있다. 본 연구에 제안하고 있는 방법은 정상적인 자료의 세부적 특징은 그대로 유지하면서 노이즈 자료만 수정하는 방향으로 자료를 복원할 수 있다. 제안된 기법은 시뮬레이션 데이터와 2006년부터 2012년까지의 북한지역 백두산을 대상으로 NDVI 시계열 자료를 사용하여 테스트하였고 시뮬레이션 테스트에서는 기존 wavelet이나 Gaussian 방법에 비해 본 방법이 에러율을 평균 70% 이상 줄일 수 있어 제안된 방법이 노이스가 있는 시계열 자료의 데이터 재구성에 있어 효과적임을 입증하였다.
본 논문은 Landsat TM 영상을 활용하여 교목연령 추정과 이와 관련이 있는 영상의 밴드값과 식생지수에 대한 상관관계 연구를 수행하였다. 기본적으로 본 연구에서는 취득시기가 다른 Landsat TM 영상 (1990, 1994, 1998년)과 Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)과 National Elevation Dataset(NED) 영상의 차분영상이 사용되었으며 밴드 4, 5, 7 영상, 태슬모자형 변환을 통한 녹색식생지수, 토양수분지수 영상, 정규식생지수 (NDVI), 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI), 토양보정식생지수 (SAVI) 영상은 Landsat TM 영상에서 추출되었다. 각각의 영상에서 추출된 값인 총 1992개 자료를 회귀분석을 통하여 분석하였고 연구 결과 교목연령을 추정하는데 있어서 가장 높은 결정계수($R^2$)값을 보이는 요소로는 태슬모자형 변환 토양수분지수. 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI) 영상이며 이들 값이 교목연령을 추정하는데 가장 많은 영향이 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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