Research and technological advances in the field of remote sensing have greatly enhanced the ability to detect and quantify physical and biological stresses that affect the productivity of agricultural crops. Reflectance in specific visible and near-infrared regions of the electromagnetic spectrum have proved useful in detection of nutrient deficiencies. Especially crop canopy sensors as a ground remote sensing measure the amount of light reflected from nearby surfaces such as leaf tissue or soil and is in contrast to aircraft or satellite platforms that generate photographs or various types of digital images. Multi-spectral vegetation indices derived from crop canopy reflectance in relatively wide wave band can be used to monitor the growth response of plants in relation to environmental factors. The normalized difference vegetation index (NDVI), where NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red), was originally proposed as a means of estimating green biomass. The basis of this relationship is the strong absorption (low reflectance) of red light by chlorophyll and low absorption (high reflectance and transmittance) in the near infrared (NIR) by green leaves. Thereafter many researchers have proposed the other indices for assessing crop vegetation due to confounding soil background effects in the measurement. The green normalized difference vegetation index (GNDVI), where the green band is substituted for the red band in the NDVI equation, was proved to be more useful for assessing canopy variation in green crop biomass related to nitrogen fertility in soils. Consequently ground remote sensing as a non destructive real-time assessment of nitrogen status in plant was thought to be useful tool for site specific crop nitrogen management providing both spatial and temporal information.
The Urban Environmental Quality (UEQ) indicates a complex and various parameters resulting from both human and natural factors in an urban area. Vegetation, climate, air quality, and the urban infrastructure may interact to produce effects in an urban area. There are relationships among air pollution, vegetation, and degrading environmental the urban heat island (UHI) effect. This study investigates the application of multi-spectral remote sensing data from the Landsat ETM and TM sensors for the mapping of air quality and UHI intensity in Seoul from 2000 to 2006 in fine resolution (30m) using the emissivity-fusion method. The Haze Optimized Transform (HOT) correction approach has been adopted for atmospheric correction on all bands except thermal band. The general UHI values (${\Delta}(T_{urban}-T_{rural})$) are 8.45 (2000), 9.14 (2001), 8.61 (2002), and $8.41^{\circ}C$ (2006), respectively. Although the UHI values are similar during these years, the spatial coverage of "hot" surface temperature (>$24^{\circ}C$) significantly increased from 2000 to 2006 due to the rapid urban development. Furthermore, high correlations between vegetation index and land surface temperature were achieved with a correlation coefficients of 0.85 (2000), 0.81 (2001), 0.84(2002), and 0.89 (2006), respectively. Air quality is shown to be an important factor in the spatial variation of UEQ. Based on the quantifiable fine resolution satellite image parameters, UEQ can promote the understanding of the complex and dynamic factors controlling urban environment.
본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0 km2)을 대상으로 Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar) 및 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument(MSI) 위성영상을 활용한 토양수분 산출연구를 수행하였다. 연구에 사용된 자료는 10 m 해상도의 Sentinel-1 IW(Interferometric Wide swath) mode GRD(Ground Range Detected) product의 VV(Vertical transmit-Vertical receive) 및 VH(Vertical transmit-Horizontal receive) 편파자료와 Sentinel-2 Level-2A Bottom of Atmosphere(BOA) reflectance 자료를 2019년에 대해 각 6일 및 5일 간격으로 구축하였다. 위성영상의 Image processing은 SNAP(SentiNel Application Platform)을 활용하여 Sentinel-1 영상의 편파 별(VV, VH) 후방산란계수와 Sentinel-2의 적색(Band-4) 및 근적외(Band-8) 영상을 생성하였다. 토양수분 산출 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용하였으며, 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모형을 생성하였다. 모형의 입력자료는 Sentinel-1 위성의 편파별 후방산란계수, Sentinel-1 위성에서 산출된 식생지수 RVI(Radar Vegetation Index)와 Sentinel-2 위성에서 산출된 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하여 식생의 영향을 반영하고자 하였다. 모의 된 토양수분을 검증하기 위해 6개 지점의 TDR(Time Domain Reflectometry) 기반 실측 토양수분 자료를 수집하고, 상관계수(Correlation Coefficient, R), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 활용하여 전체 기간 및 계절별로 나누어 검증할 예정이다.
지구온난화와 함께 홍수와 가뭄 등 기후변화에 대비하기 위해서는 경지현황에 대한 신속하고 정확한 정보를 바탕으로 농업생산량을 효율적으로 관리, 예측, 대비하는 것이 필요하다. 본 연구는 시 도 규모 이상의 넓은 지역을 대상으로 농촌지역 토지피복도 제작을 지원할 수 있는 영상분류 알고리즘 개발을 목표로 객체기반 영상분석기법의 활용가능성과 한계를 검토해 보았다. 추가적인 공간자료의 사용이 최소화된 상태에서 다중시기 RapidEye 위성영상의 분광정보 활용가능성을 테스트해 보고자 하였으며, 사례연구지인 김제지역 일대($1,300km^2$)에 대한 토지피복 분류 정확도는 80.3%로 양호하게 나타났다. 분석에 사용된 RapidEye의 6.5m 공간해상도는 대체로 작은 규모로 경작되는 우리나라 경지의 공간적 특성 추출이 가능하다는 것을 보여주었으며, 객체기반의 영상분석 기법은 분석가의 전문지식을 분류과정에서 다양한 방법으로 구현해냄으로써 영상정보 활용의 최적화를 꾀할 수 있음을 보여주었다. 또한, 기개발된 영상분류 알고리즘을 저장하고, 분석목적에 맞게 세부 변수들을 조정하여 다른 지역 또는 다른 영상에 응용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 객체기반 영상분류의 근간이 되는 영상분할 과정은 정량적으로 명확히 설명되지 않는 경우가 많아 분석자의 경험과 전문지식을 바탕으로 최선의 결과를 도출하는 것이 요구된다.
[ $3{\sim}5{\mu}m$ ] 파장대의 중적외선 영상은 화산 활동이나 산불과 같이 고온 현상을 관측하는데 효과적이다. 그러나 중적외선 영역은 지표의 복사율과 대기의 영향으로 인한 변화가 매우 심하고, 특히 낮 영상의 경우 태양 복사량에 의한 영향도 고려해야 하는 어려움이 있다. 따라서 단일밴드인 중적외선 영상을 이용하여 표면온도를 얻기 위해서는 영상이 취득된 시간과 장소에서 관측된 태양 복사량 및 여러 가지 대기 변수가 필요하다. 이 연구는 기존의 다중밴드 기반의 중적외선 영상 활용방법과 달리 단일 밴드 중적외선 영상을 이용하여 표면온도 측정을 위한 기초연구에 그 목적이 있다. 이를 위하여 MODIS 영상을 대상으로 MODTRAN을 사용하여 중적외선 영역의 대기보정 기법을 적용 한 뒤 복사전달 모델을 이용하여 지표의 온도를 측정하였다. 획득된 온도 영상의 정밀도를 측정하기 위해 기존의 온도 알고리즘인 MODIS Sea Surface Temperature 알고리즘에 의해 얻어진 해수온도와 비교를 통하여 오차 원인에 대해 분석을 실시하였다. 두 결과의 온도차는 낮 영상의 경우 $0.89{\pm}0.54^{\circ}C$ 밤 영상의 경우 $1.25{\pm}0.41^{\circ}C$로 비교적 긍정적인 결과를 보였다. 그러나 낮 영상의 육지의 경우 대기에 의한 영향보다 태양빛의 반사가 주된 오차의 원인이 되며 이는 지표 복사율에 의한 영향이 매우 크게 작용하고 있음을 추정할 수 있다. 이 연구는 현재까지 해수에 대한 적용에 국한된 것으로 육상의 경우 복사율 변화가 매우 크기 때문에 중적외선 단일밴드에 의한 온도추정이 매우 어려울 것으로 예상된다.
Spectral solar irradiances were observed using a visible and UV Multi-Filter Rotating Shadowband Radiometer on the rooftop of the Science Building at Yonsei University, Seoul ($37.57^{\circ}N$, $126.98^{\circ}E$, 86 m) during one year period in 2006. 1-min measurements of global(total) and diffuse solar irradiances over the solar zenith angle (SZA) ranges from $20^{\circ}$ to $70^{\circ}$ were used to examine the effects of clouds and total optical depth (TOD) on enhancing four solar irradiance components (broadband 395-955 nm, UV channel 304.5 nm, visible channel 495.2 nm, and infrared channel 869.2 nm) together with the sky camera images for the assessment of cloud conditions at the time of each measurement. The obtained clear-sky irradiance measurements were used for empirical model of clear-sky irradiance with the cosine of the solar zenith angle (SZA) as an independent variable. These developed models produce continuous estimates of global and diffuse solar irradiances for clear sky. Then, the clear-sky irradiances are used to estimate the effects of clouds and TOD on the enhancement of surface solar irradiance as a difference between the measured and the estimated clear-sky values. It was found that the enhancements occur at TODs less than 1.0 (i.e. transmissivity greater than 37%) when solar disk was not obscured or obscured by optically thin clouds. Although the TOD is less than 1.0, the probability of the occurrence for the enhancements shows 50~65% depending on four different solar radiation components with the low UV irradiance. The cumulus types such as stratoculmus and altoculumus were found to produce localized enhancement of broadband global solar irradiance of up to 36.0% at TOD of 0.43 under overcast skies (cloud cover 90%) when direct solar beam was unobstructed through the broken clouds. However, those same type clouds were found to attenuate up to 80% of the incoming global solar irradiance at TOD of about 7.0. The maximum global UV enhancement was only 3.8% which is much lower than those of other three solar components because of the light scattering efficiency of cloud drops. It was shown that the most of the enhancements occurred under cloud cover from 40 to 90%. The broadband global enhancement greater than 20% occurred for SZAs ranging from 28 to $62^{\circ}$. The broadband diffuse irradiance has been increased up to 467.8% (TOD 0.34) by clouds. In the case of channel 869.0 nm, the maximum diffuse enhancement was 609.5%. Thus, it is required to measure irradiance for various cloud conditions in order to obtain climatological values, to trace the differences among cloud types, and to eventually estimate the influence on solar irradiance by cloud characteristics.
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has several advantages over conventional remote sensing techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude, they can obtain good quality images even in cloudy weather. In this paper, we developed for estimating garlic growth at field scale model in major cultivation regions. We used the $NDVI_{UAV}$ that reflects the crop conditions, and seven meteorological elements for 3 major cultivation regions from 2015 to 2017. For this study, UAV imagery was taken at Taean, Changnyeong, and Hapcheon regions nine times from early February to late June during the garlic growing season. Four plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf number (L.N.), plant diameter (P.D.), and fresh weight (F.W.) were measured for twenty plants per plot for each field campaign. The multiple linear regression models were suggested by using backward elimination and stepwise selection in the extraction of independent variables. As a result, model of cold type explain 82.1%, 65.9%, 64.5%, and 61.7% of the P.H., F.W., L.N., P.D. with a root mean square error (RMSE) of 7.98 cm, 5.91 g, 1.05, and 3.43 cm. Especially, model of warm type explain 92.9%, 88.6%, 62.8%, 54.6% of the P.H., P.D., L.N., F.W. with a root mean square error (RMSE) of 16.41 cm, 9.08 cm, 1.12, 19.51 g. The spatial distribution map of garlic growth was in strong agreement with the field measurements in terms of field variation and relative numerical values when $NDVI_{UAV}$ was applied to multiple linear regression models. These results will also be useful for determining the UAV multi-spectral imagery necessary to estimate growth parameters of garlic.
지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.
식생정보는 도시계획, 조경, 수자원, 환경 등 다양한 분야에서 활용되는 매우 중요한 인자이다. 식생은 수관밀도 혹은 엽록소 함량에 따라 식생의 활력도에 차이가 발생하나 기존 연구에서는 식생지역을 분류시 식생 활력도를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 다양한 응용연구를 충족시키기 위해 식생 활력도를 고려한 식생지수 경계값을 설정하는 연구를 수행하였다. 먼저 eBee 고정익 드론에 다중분광 카메라를 탑재하여 광학 및 근적외선 정사영상을 구축하였으며, 그리고 각 정사영상에 대해 GIS 연산을 수행하여 NDVI, GNDVI, SAVI, MSAVI 식생지수를 계산하였다. 또한 대상지에 대한 식생위치를 VRS 측량을 통해 조사하였으며 이를 이용하여 식생 활력도를 고려한 식생지수별 정확도를 평가하였다. 그 결과 식생 활력도가 좋은 지점을 식생지역으로 선정한 시나리오가 식생 활력도가 다소 부족한 지점도 식생지역으로 선정한 시나리오에 비해 식생지수의 분류 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 현장 조사 지점과의 중첩을 통해 계산한 식생지수별 Kappa 계수를 통해 시나리오별로 식생을 분류하기에 가장 적합한 식생지수 경계값을 선정할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 식생 활력도를 고려한 식생지수 정확도 평가는 향후 도시계획 등 다양한 업무 분야에서 의사결정 지원을 위한 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라는 세계적으로 유례없이 도시화가 급속하게 이루어졌으며 그 결과, 국토 면적의 10%인 수도권에 인구의 50%가 밀집하여 국토 개발의 불균형 및 열섬현상을 비롯한 각종 도시 문제가 수도권을 중심으로 발생하고 있다. 이에 수도권의 과잉 밀집을 해소하고 국토의 균형개발을 위해 2012년 7월 세종특별자치시가 출범하였으며, 세종시는 2000년대 후반부터 실질적인 개발이 진행되어 급격한 도시화를 겪고 있는 곳으로 급격한 개발에 따른 도시 문제를 수반할 것으로 예상된다. 도시화로 인한 지표면 특성의 변화는 도시열섬의 주요인이며 도시열섬현상은 결과적으로 도시지역의 기후변화 및 자연환경에 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 급속한 도시화를 겪고 있는 세종시를 대상으로 도시화의 정도와 도시열섬효과를 파악하였고 도시화와 지표면온도와의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 LANDSAT 영상을 사용하였으며, 2001년부터 2013년까지의 LANDSAT의 $0.63{\mu}m-1.75{\mu}m$에 해당하는 적색, 근적외선, 중적외선 영역 영상으로 NDVI, NDBI, UI를 산출하였고, $10.4{\mu}m-12.5{\mu}m$에 해당하는 열적외선 영역대의 영상을 통하여 세종시의 지표온도를 추정하였다. 산출된 각 지수와 지표면 온도를 바탕으로 세종시의 NDVI의 변화, UI의 변화를 파악하였고, TVI를 통해 도시열섬을 분석하였다. TVI를 통해 새로 건설된 행정중심복합도시 지역 일대를 중심으로 도시열섬현상이 두드러지게 증가한 것을 확인할 수 있었고 각 지수와 지표온도와의 상관관계 분석 결과 NDVI가 높을수록 온도는 낮아지는 음의 상관 관계를, NDBI와 UI는 증가할수록 온도가 높아지는 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며 이 중에서도 UI는 지표면 온도와 가장 강한 양의 상관관계를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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