• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.179-190
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• 2024

This study aims to compare supervised classification methods with phenology-based approaches, specifically pixel-based and segment-based methods, for accurate crop mapping in agricultural landscapes. We utilized Sentinel-2A imagery, which provides multispectral data for accurate crop mapping. 31 normalized difference vegetation index (NDVI) images were calculated from the Sentinel-2A data. Next, we employed phenology-based approaches to extract valuable information from the NDVI time series. A set of 10 phenology metrics was extracted from the NDVI data. For the supervised classification, we employed the maximum likelihood (MaxLike) algorithm. For the phenology-based approaches, we implemented both pixel-based and segment-based methods. The results indicate that phenology-based approaches outperformed the MaxLike algorithm in regions with frequent rainfall and cloudy conditions. The segment-based phenology approach demonstrated the highest kappa coefficient of 0.85, indicating a high level of agreement with the ground truth data. The pixel-based phenology approach also achieved a commendable kappa coefficient of 0.81, indicating its effectiveness in accurately classifying the crop types. On the other hand, the supervised classification method (MaxLike) yielded a lower kappa coefficient of 0.74. Our study suggests that segment-based phenology mapping is a suitable approach for regions like South Korea, where continuous cloud-free satellite images are scarce. However, establishing precise classification thresholds remains challenging due to the lack of adequately sampled NDVI data. Despite this limitation, the phenology-based approach demonstrates its potential in crop classification, particularly in regions with varying weather patterns.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.224-227
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• 2008

Land cover and its changes, affecting multiple aspects of the environmental system such as energy balance, biogeochemical cycles, hydrological cycles and the climate system, are regarded as critical elements in global change studies. Especially in arid and semiarid regions, the observation of ecosystem that is sensitive to climate change can improve an understanding of the relationships between climate and ecosystem dynamics. The purpose of this research is analyzing the ecosystem surrounding the Gobi desert in North Asia quantitatively as well as qualitatively more concretely. We used Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from SPOT-VEGETATION (VGT) sensor during 1999${\sim}$2007. Ecosystem monitoring of this area is necessary because it is a hot spot in global environment change. This study will allow predicting areas, which are prone to the rapid environmental change. Eight classes were classified and compare with MODerate resolution Imaging Spectrometer (MODIS) global land cover. The time-series analysis was carried out for these 8 classes. Class-1 and -2 have least amplitude variation with low NDVI as barren areas, while other vegetated classes increase in May and decrease in October (maximum value occurs in July and August). Although the several classes have the similar features of NDVI time-series, we detected a slight difference of inter-annual variation among these classes.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제29권4호
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• pp.407-411
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• 2012

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.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.10-20
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• 2019

전 세계적으로 기후변화로 인한 불규칙적인 강우의 영향으로 수계에서는 비점오염에 의한 부영양화, 녹조현상 등이 빈번하게 발생되고 있다. 특히 이러한 수계오염은 원활한 용수공급을 위한 저수지 유속이 느린 하천이 인접해있고, 축사 퇴비 등이 다수 분포해 있어 비점오염의 수계유입이 쉬운 농업지역이 취약하다. 따라서, 본 연구에서는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 영상과 수계부영양화를 발생시키는 총인 총질소, 녹조발생과 간접적인 연관성이 있는 클로로필-a의 상관분석을 통해 소하천 수질 특성 파악에 UAV의 활용 가능성을 분석하였다. 분석에는 대상지인 양천, 함양위천 소권역에서 수집한 다중분광 영상 및 녹조탐지에 사용되는 식생지수 NDVI(Normalized difference vegetation index), NDRE(Normalized Difference Red edge), CIRE(Chlorophyll Index Red edge)를 활용하였다. 채수지점에 대한 영상값과 수질분석 값의 상관관계를 분석한 결과 총인은 유의수준 0.05 이내에서 CIRE(0.66)와 클로로필-a는 Blue(-0.67), Green(-0.66), NDVI(0.75), NDRE(0.67), CIRE(0.74)와 상관관계를 보였다. 총질소는 유의수준 0.05에서 Red(-0.64), Red edge(-0.64), NIR(-0.72)와 상관관계를 보였다. 본 연구결과를 통해 UAV 기반 다중분광 영상과 수질오염 발생 인자에 대한 유의미한 상관관계를 확인하였고, 녹조탐지에 사용하는 식생지수의 경우 클로로필-a뿐만 아니라 총인의 파악에도 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다. 이는 농업지역의 비점오염 관리우심 지역 선정 등 관리대책을 마련하는데 유의미한 자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.105-113
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• 2016

산불방사열에너지(fire radiative power)는 산불로부터 방출되는 에너지로서 산불의 연소과정에서 발생하는 온실가스를 추정하기 위한 기초자료로 이용된다. 유럽, 아프리카, 아메리카 지역의 정지궤도 위성센서들은 준실시간의 산불방사열에너지를 산출 및 제공하고 있지만 아시아권에는 아직까지 정지궤도 위성기반의 공식적인 산불방사열에너지 산출물이 제공되지 않고 있다. 본 연구에서는 중적외 복사휘도법(mid-infrared radiance method)을 이용하여 히마와리(Himawari-8) 위성 기반의 산불방사열에너지를 최초로 산출하였으며, 산출정확도를 검증하기 위해 인도네시아 수마트라 지역에 대해 Aqua/Terra 위성의 MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer) 산불방사열에너지 산출물과의 비교검증을 실시하였다. 이 과정에서 NDVI(normalized difference vegetation index)와 FVC(fraction of vegetation coverage)를 이용하여 중적외 복사휘도법의 중요인자인 지표면 방출률을 지면피복 종류에 따라 계산하였으며, 최적화 실험을 통하여 히마와리 AHI(advanced Himawari imager)의 센서계수 a = 3.11을 도출하였다. 본 연구를 통해 산출된 히마와리 산불방사열에너지는 MODIS를 기준으로 약 20%의 평균절대백분비오차를 나타내었으며 이는 미국과 유럽연합의 정지궤도위성의 산불방사열에너지 검증결과와 유사한 수준의 정확도로 평가된다. 히마와리 산불방사열에너지의 산출정확도는 산불의 크기와 위성관측각에 따라 일부 차이를 보였으나 태양천정각과 토지피복에 따른 영향은 거의 없는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 아시아권의 정지궤도위성 산불방사열에너지 산출을 위한 참고자료로서 활용가치가 있으며 산불방출 온실가스 추정에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1301-1314
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• 2022

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)는 간단한 수식으로 식생 활력도를 파악할 수 있기 때문에, 토지피복, 곡물수확, 농업가뭄, 토양수분, 산림재해 등의 분야에서 지표면의 식생 상태를 나타내는 지시자로 활용되고 있다. 그러나 가시광선과 적외선을 감지하는 광학위성센서는 구름을 투과하여 센싱(sensing)할 수 없으므로, 구름 화소에 대해서는 지표면의 NDVI가 계산될 수 없다. 본 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK2A) 일단위 NDVI의 과소추정 노이즈를 개선하기 위한 실시간 보정기법을 개발하였으며, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI와의 정량적 비교 및 시계열 변화에 대한 정성적 해석을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하였다. 식생의 생장 주기를 반영한 시계열 보정, 장기간 기후치를 이용한 이상치 제거, 엄밀한 통계기반의 결측화소 복원 등의 과정을 거친 보정 NDVI에서는 구름에 의한 과소추정이 효과적으로 개선되었다. MODIS NDVI와의 상관성이 원값보다 높고, 그 차이가 감소한 경향을 보여주었으며, 특히 여름철에는 32.7%의 향상률을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법은 일부 수정을 거쳐 타 위성산출물에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.61-72
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• 2019

With the diversification of research using UAV(Unmanned Aerial Vehicle)s, the possibility of remote sensing research for urban green spaces is increasing. UAVs can be used as an investigation method to monitor the successful construction of the park and the planting of vegetation since its creation. This study was carried out to investigate UAVs utilization of urban green space monitoring in Dosol Square. It was photographed three times on May 21, July 13, and September 16, 2018 using DJI Phantom3 pro, Inspire2, and Parrot Sequoia multispectral camera. Orthographic images were overlaid on the planting plan of the site and the construction results were checked, the change of vitality of the plantation area was analyzed by NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and SAVI(Soil Adjusted Vegetation Index). As a result, it was confirmed that the UAVs are very effective for surveying the view of the urban green space after the construction and recording the results, which can be grasped quantitatively by overlaying the planting plan map. UAVs are more likely to be used in terms of monitoring vegetation vitality. It is interpreted that SAVI is better than NDVI in the green space just after composition. Chionanthus retusus and Pinus strobus were analyzed for their low level of vitality, and partially damaged and their vitality was lowered. In addition, there was difficulty in grass planting area and flower garden due to drainage and summer drought problems. In the future, it is expected that orthoimage and multispectral data using UAVs will be useful in the early vegetation monitoring and management field of urban green spaces.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제39권3호
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• pp.167-179
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• 2023

The extent of change in the Land use/Land cover (LULC) of Okomu National Park (ONP) and fringe communities was evaluated. High resolution Landsat imagery was used to identify the major vegetation cover/land use systems and changes around the national park and fringe communities while field visits/ground truthing, involving the collection of coordinates of the locations was carried out to ascertain the various land cover/land use types identified on the images, and the extent of change over three-time series (2000, 2010 and 2020). The change detection was analyzed using area calculation, change detection by nature and normalized difference vegetation index (NDVI). The result of the classification and analysis of the LULC Change of ONP and fringe communities revealed an alarming rate of encroachment into the protected area. All the classification features analyzed had notable changes from 2000-2020. The forest, which was the dominant LULC feature in 2000, covering about 66.19% of the area reduced drastically to 36.12% in 2020. Agricultural land increased from 6.14% in 2000 to 34.06% in 2020 while vegetation (degraded land) increased from 27.18% in 2000 to 38.89% in 2020. The magnitude of the change in ONP and surroundings showed the forest lost -247.136 km² (50.01%) to other land cover classes with annual rate change of 10%, implying that 10% of forest land was lost annually in the area for 20 years. The NDVI classification values of 2020 indicate that the increase in medium (399.62 km² ) and secondary high (210.17 km² ) vegetation classes which drastically reduced the size of the high (38.07 km² ) vegetation class. Consequent disappearance of the high forests of Okomu is inevitable if this trend of exploitation is not checked. It is pertinent to explore other forest management strategies involving community participation.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.162-168
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• 2007

기후변화는 강수유형, 기온상승과 일사량의 변화로 인한 증발산량의 변화, 유역 식생피복변화로 인한 지표-대기 관계의 변화와 같은 현상을 통해 지역 부존 수자원과 유출량에 큰 변화를 가져올 수 있다. 특히 지표면의 76%를 차지하고 있는 식생피복은 지표와 대기 사이의 물 순환과정에서 중요한 인자이다. 본 연구에서는 넓은 지역에 대한 식생피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 센서로부터 얻을 수 있는 정규화 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 이로부터 토지피복별 NDVI와 기상인자(기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하고, 이를 기후변화 시나리오에 의한 기상인자로 부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.529-532
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• 2004

This study aims at examining the environment of waterfronts by applying satellite remote sensing technique. In doing so we have selected Inchon International Airport, Korea as a case. As a method of the study, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and land cover changes are estimated in and around Inchon International Airport. As a result of the study, we have found vegetation's change in the Airport and variation of neighborhood city by building of waterfront.