• 한국지리정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.27-41
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• 2017

본 논문의 목적은 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 이용하여 3월 하순 논 지역의 건조상태를 평가함으로써 식생지수의 가뭄표현 가능성을 확인하는데 있다. 2000년부터 2015년까지의 평균 NDVI와 해당연도 NDVI를 활용한 DCI(Dry Condition Index)를 개발하여 논지역의 건조상태를 분석하였다. 전국을 대상으로 3월 16일부터 5월 25일까지의 16일 간격 DCI를 산정하여 시공간적 건조도를 평가하였으며, 특히 4월 7일(3/23-4/7) DCI는 가뭄년에 대하여 논 지역이 건조함을 잘 나타냄을 확인하였다. 4월 7일의 건조상태 DCI 값은 0.04-0.08 으로 나타났고, 정상상태는 -0.04~0.01이었다. 본 연구에서 개발한 DCI는 초봄의 논 건조 상태를 평가에 대한 지표로서의 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제50권3호
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• pp.115-123
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• 2008

Evapotranspiration mapping using both meteorological ground-based measurements and satellite-derived information has been widely studied during the last few decades and various methods have been developed for this purpose. It is significant and necessary to estimate regional evapotranspiration (ET) distribution in the hydrology and water resource research. The study focused on analyzing the surface ET of Chungbuk region using Landsat 7 ETM imagery. For this process, we estimated the regional daily evapotranspiration on May 8, 2000. The estimation of surface evapotranspiration is based on the relationship between Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) and Morton's actual ET. TVDI is the relational expression between Normalized Difference of Vegetation Index (NDVI) and Land Surface Temperature (LST). The distribution of NDVI corresponds well with that of land-use/land cover in Chungbuk. The LST of several part of city in Chungbuk region is higher in comparison with the averaged LST. And TVDI corresponds too well with that of land cover/land use in Chungbuk region. The low evapotranspiration availability is distinguished over the large city like Cheongju-si, Chungju-si and the difference of evapotranspiration availability on forest and paddy is high.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_3호
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• pp.1197-1208
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• 2019

산림지역에서의 관측은 평지에서의 관측에 비해 지상관측에 있어서 어려움을 가지고, 위성 관측자료는 지상의 지점기반 관측자료에 비해 높은 공간 해상도를 가진다. 이러한 이점을 이용하여 위성 관측자료는 산불발생 위험도를 추정하는 연구에 활용되어왔다. 위성 관측자료를 사용하는 여러 산불 관련 지수 중 TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI)와 지표면 온도(Land Surface Temperature; LST)를 기반으로 산불발생 위험도를 평가한다. TVDI가 기상과 식생의 건조도를 모두 고려하는 장점을 가지고 있지만 선행 연구에 따르면 TVDI는 여러 산불 관련 지수들에 비하여 한반도에서의 산불발생에 민감하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 한반도에서 TVDI의 산불발생 위험도 표현능력을 향상시키기위해 여러가지 개선방법을 적용하였다. 지상에서 측정한 기온을 적용하여 TVDI의 정확도를 향상시키고, 월별로 최대, 최소 온도 회귀선을 구하여 TVDI에 계절효과를 적용하고자 했으며, 각 지역별로 TVDI를 계산하여 식생 유형 및 지역 기후를 고려하였다. 개선된 TVDI는 선정된 산불사례들을 통해 평가되었으며 산불발생 위험도 측면에서 향상된 성능을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권3호
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• pp.375-381
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• 2014

Soil moisture is an essential satellite-driven variable for understanding hydrologic, pedologic and geomorphic processes. The European Space Agency (ESA) has endorsed soil moisture as one of Climate Change Initiates (CCI) and had merged multi-satellites over 30 years. The $0.25^{\circ}$ coarse resolution soil moisture satellite data showed correlations with variables of a water stress index, Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), from a stepwise regression analysis. The ancillary data from TVDI, Land Surface Temperature (LST) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS were inputted to a multi-regression analysis for estimating the surface soil moisture. The estimated soil moisture was validated with in-situ soil moisture data from April, 2012 to March, 2013 at Andong observation sites in South Korea. The soil moisture estimated using satellite-based LST and NDVI showed a good agreement with the observed ground data that this approach is plausible to define spatial distribution of surface soil moisture.

• 한국지구과학회지
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• 제27권7호
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• pp.787-803
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• 2006

The drought index has been developed, based on a $8.6{\mu}m$ surface emissivity in the $8-12{\mu}m$ MODIS channels over the African Sahel region (10-20 N, 13 W-35 W) and the Seoul Metropolitan Area (SMA: 37.2-37.7 N, 126.6-127.2 E). The emissivity indicates the $SiO_2$ strength and can vary interannually by vegetation, water vapor, and soil moisture, as a potential indicator of drought conditions. In a well-vegetated region close to 10 N of the Sahel, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) showed high sensitivity, while the emissivity did not. On the other hand, the NDVI experienced negligible variability in a poorly vegetated region near 20 N, while the emissivity reflected sensitively the effects of atmospheric water vapor and soil moisture conditions. Seasonal variations of the emissivity (0.94-0.97) have been examined over the SMA during the 2003-2004 period compared to NDVI (or Enhanced Vegetation Index; EVI). Here, the dryness was more severe in urban area with less vegetation than in suburban area; the two areas corresponded to the north and south of the Han river, respectively. The emissivity exhibiting a significant spatial correlation of ${\sim}0.8$ with the two indices can supplement their information.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.107-120
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• 2017

산불은 한번 발생하면 기상, 지형 등 여러 악조건으로 인해 효과적인 진화가 어려워 넓은 면적으로 확대되는 경우가 많다. 따라서 산불의 예방이 중요하기 때문에 세계 각국에 다양한 산불위험지수와 예측시스템이 존재한다. 그러나 이러한 산불위험지수 및 지면건조지수가 우리나라의 산불발생에 적용가능한지에 대한 객관적인 평가는 이루어진 바 없다. 이에 본 연구에서는 1.5km 격자의 LDAPS(Local Analysis and Prediction System) 기상자료 및 1km 격자의 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 활용하여 각종 산불위험지수와 지면건조지수의 우리나라 산불발생에 대한 민감도분석을 수행하고자 한다. 기상기반 산불위험지수로는 호주의 FFDI(forest fire danger index), 캐나다의 FFMC(fine fuel moisture code), 미국의 HI(Haines index), 그리고 학술연구에서 제시된 MNI(modified Nesterov index)를 산출하였고, 위성기반 지면건조지수인 NDDI(normalized difference drought index)와 TVDI(temperature vegetation dryness index)를 산출하여 우리나라 산불발생에 대한 적용가능성 실험을 수행하였다. 2013년 1월부터 2017년 5월까지 발생한 피해면적 1ha가 넘는 산불 120건과 6종류의 지수를 비교한 결과, FFDI는 피해면적 10ha가 넘는 모든 산불에 대하여 극도로 높은 CDF(cumulative density function) 값을 나타냈으며, FFDI와 FFMC는 피해면적 3ha가 넘는 산불에 대하여 평균 CDF 값이 0.95가 넘게 나타나는 등 매우 우수한 성능을 보였다. 반면, MNI는 이슬점온도와 기온의 차이가 크지 않은 우리나라의 계절적 특성 때문에 2월의 산불예측을 거의 하지 못하였고, TVDI는 전체적으로 산불발생에 대한 민감도가 낮은 것으로 나타났다. NDDI는 피해면적의 크기에 상관없이 평균 CDF 값이 안정적으로 높게 산출되어 위성기반 지면건조지수로서 보조적인 활용가능성이 있을 것으로 보인다. 이러한 산불위험지수와 지면건조지수를 취사선택 및 융합하여 활용한다면, 우리나라 산불예측에 일조할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.931-946
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• 2017

본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제9권6호
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• pp.43-51
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• 2008

본 연구는 NOAA/AVHRR 인공위성 자료를 이용하여 우리 나라 금강유역에 대한 순일차생산량(NPP, Net Primary Production)을 평가하는 것이다. 이것은 순일차생산량과 자연식생과의 사이에 선형관계가 성립한다는 가정에 근거하고 있다. 자연식생의 순일차생산량은 연간 순방사량(Rn)에 비례하여 증가하며 방사건조도(RDI)는 순방사량과 순일차생산량과의 관계를 규정하는 비례상수로 사용된다. 정규화식생지수(NDVI)와 이의 적산치인 iNDVI는 식생의 변화를 모니터링하기 위한 수단으로 사용된다. iNDVI는 순방사량과 순일차생산량과 밀접한 관련이 있는 것으로 알려져 있으며 이로부터 특히 기상자료의 수집이 불가능한 지역에서의 순일차생산량 추정에 유용하게 사용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 이와같은 이론에 근거하여 금강유역에 대한 순일차생산량의 분포를 산정하는 방법을 개발하여 제안하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.164-175
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• 2019

The Tor Tong Daeng Irrigation Project with the irrigation area of 61,400 hectares is located in the Ping Basin of the Upper Central Plain of Thailand where farmers depended on both surface water and groundwater. In the drought year, water storage in the Bhumipol Dam is inadequate to allocate water for agriculture, and caused water deficit in many irrigation projects. Farmers need to find extra sources of water such as water from farm pond or groundwater as a supplement. The operation of Bhumipol Dam and irrigation demand estimation are vital for irrigation water allocation to help solve water shortage issue in the irrigation project. The study aims to determine the smart dam operation system to mitigate water shortage in this irrigation project via introduction of machine learning to improve dam operation and irrigation demand estimation via soil moisture estimation from satellite images. Via ANN technique application, the inflows to the dam are generated from the upstream rain gauge stations using past 10 years daily rainfall data. The input vectors for ANN model are identified base on regression and principal component analysis. The structure of ANN (length of training data, the type of activation functions, the number of hidden nodes and training methods) is determined from the statistics performance between measurements and ANN outputs. On the other hands, the irrigation demand will be estimated by using satellite images, LANDSAT. The Enhanced Vegetation Index (EVI) and Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) values are estimated from the plant growth stage and soil moisture. The values are calibrated and verified with the field plant growth stages and soil moisture data in the year 2017-2018. The irrigation demand in the irrigation project is then estimated from the plant growth stage and soil moisture in the area. With the estimated dam inflow and irrigation demand, the dam operation will manage the water release in the better manner compared with the past operational data. The results show how smart system concept was applied and improve dam operation by using inflow estimation from ANN technique combining with irrigation demand estimation from satellite images when compared with the past operation data which is an initial step to develop the smart dam operation system in Thailand.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.337-342
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• 2019

본 연구에서는 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System) 예보모델자료와 위성기반 식생건조지수를 결합시킨 산불위험지수 WRI(Wildfire Risk Index)를 개발하였고, 이를 2019년 4월 4일의 고성-속초 산불과 강릉-동해 산불 사례에 적용해 보았다. 제시한 산불위험지수 WRI는 강수 이벤트 후에 건조 경향이 지속되었던 3월 19일 전후와 4월 4일 전후의 산불위험도 변화를 잘 나타냄으로써, 그 적합성이 확인되었다. WRI는 우리나라 산불취약성의 상시 감시를 위한 하나의 방법이 될 수 있을 것이며, 이를 더욱 발전시키기 위해서는 향후 GK-2A 위성자료의 활용과 함께, 산림청의 산불위험예보시스템과의 연계 방안에 대한 모색이 반드시 필요할 것이다.