• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제8권
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• pp.97-110
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• 1997

Quantifying water balance components is crucial to understanding the basic hydrology and hydrochemistry. An importance of water balace studies has been emphasized from the need to grasp the actual condition of water resources and environmental changes including climatic changes. This paper proposes a method for evaluating water balance components based on the vegetation monitor using remote sensing data. Here, the evapotranspiration model adopts a direct method by using NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) calculated from NOAA/AVHRR data and a detailed descriptionof water balance by using the evapotranspiration over the Korean Peninsula. In the study, areal distribution data sets of water balance components are produced using NDVI and a simplified water balance model. This method enables one to discuss the hydrological problems for North Korea where insufficient meteorological and hydrological data exist. The results obtained indicate the specific regional features on water inventory and fluctuation in water balance.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.313-315
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• 2003

Tarim River is the longest continental river in China. Its downstream ecological environment declination and valley remedy got great concern. To improve ecological environment of lower Tarim River, “Emergent water transportation project for Tarim river valley remedy” was carried out from May 2000. Water was transported five times till May 2003. Several periods MODIS image was used to monitor water body in river channel. Two periods ETM image was used to interpreter changes of environment. Area of vegetation in 1999 was similar with 2001, but become better in total. The normalized difference vegetation index (NDVI) and vegetative coverage reflected environment changed better.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.34-36
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• 2003

In boreal conifers in China's Northeast area, maximum latewood density (MXD) of tree-ring varies in response to growing season temperature. Forest net productivity can be estimated using the Normalized-difference Vegetation Index (NDVI) calculated from satellite sensor data. MXD from the Mohe site in this area was compared with estimates of NPP for 1982-1999 produced by the NDVI model, which was established based on the relationship of leaf area index (LAI) and NDVI. The result shows that the MXD series correlated significantly with the NDVI model estimates series, suggesting that MXD appeared to be an appropriate index for productivity or canopy growth in region where forest productivity is strongly temperature-related.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2003년도 학술발표논문집
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• pp.75-78
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• 2003

This study is to present a method of land cover change detection by the typhoon RUSA (August 1 - September 4, 2002) using Landsat 7 ETM+ images. For the Namdae-cheon watershed in Gangreung, two images of Sept. 29, 2000 and Nov. 22, 2002 were prepared. To identify the damaged areas, firstly, the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) of each image was computed, secondly, the NDVI values were reclassified as two categories that the negative index values including zero are the one and the positive index values are the other, thirdly the reclassified image before typhoon is subtracted from the reclassified image after typhoon to get DNDVI (Differential NDVI). From the DNDVI image, the flooded and damaged areas could be extracted.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1300-1304
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• 2004

This study is to present a method of flood damaged area detection by the typhoon RUSA (August 31 - September 1, 2002) using Landsat 7 ETM+ and Landsat 5 TM images. Two images of Sept. 29, 2000 and Sept. 11, 2002 (path 115, row 34) were prepared for Gangreung, To identify the damaged areas, firstly, the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) of each image was computed, secondly, the NDVI values were reclassified as two categories that the negative index values including zero are the one and the positive index values are the other, thirdly the reclassified image before typhoon is subtracted from the reclassified image after typhoon to get DNDVI (Differential NDVI). Some part of urban and agricultural were classified into damaged area due to typhoon RUSA in Gangreung, $18.8km^2$ and $17.7km^2$ respectively.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.551-558
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• 2008

본 연구에서는 광학 센서를 이용한 벼 생육단계 별 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 구명하여 수확기 쌀 단백질함량을 추정하고자 하였다. 인공광원을 사용하는 능동형 광학센서인 GreenSeeker(NTech Inc., USA) GNDVI(green normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.55{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.55{\mu}m)$)와 NDVI(normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.68{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.68{\mu}m)$) 2종의 센서를 이용하여 벼 군락의 반사특성을 측정하고 동시에 식물체 샘플링을 통한 쌀 단백질함량을 분석하였다. 3년 동안(2005-2007년) 벼 출수 후 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 조사해 본 결과 모든 시기에 걸쳐 GNDVI가 NDVI보다 상관이 높았고. 벼 수확기가 가까울수록 상관계수가 높게 나타났다. 수확기 쌀 단백질함량 예측 가능성을 알아보기 위해 벼 유수형성기와 출수기 두 시기의 GNDVI값과 수확기 쌀 단백질함량과의 관계를 분석해본 결과, 결정계수가 각각 0.91, 0.81로 특히 이삭거름 주기 전에 측정한 GNDVI를 통하여 수확기 쌀 단백질함량을 예측 할 수 있다는 결론을 얻었다. 이 결과를 바탕으로 유수형성기 GNDVI를 이용한 수확기 쌀 단백질함량 경험 모델식을 구하고 경험 모델식에서 얻어진 추정값과 실측값의 관계를 통해 검증하였다. 2005년과 2006년에서 구한 경험모델식의 쌀 단백질함량 추정값과 2007년도 쌀 단백질함량 실측값을 1:1 line에서 비교해본결과 결정계수가 높게 나타났다($R^2=0.96^{***}$).

• 한국산림과학회지
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• 제100권3호
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• pp.374-381
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• 2011

본 연구에서는 지상형 원격탐사장비인 ADC(Agricultural Digital Camera)를 통해 획득한 영상으로부터 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 값을 산출하여 소나무 재선충병 감염목의 조기감별에 대한 가능성을 알아보고자 하였다. 재선충에 감염된 임목의 잎은 시들음 현상을 보이게 되고, 이것은 NDVI의 감소를 유발하므로, 정상목과 감염목은 시기에 따라 NDVI 변화양상이 다르게 나타난다. 이러한 현상에 착안하여, 시기에 따라 임목의 NDVI 값의 변화량을 보여주는 DI(Detection Index)를 고안하여 감염목의 판별에 사용하였다. 2007년 5월부터 8월까지의 획득된 영상으로부터 감염목과 정상목의 DI 값을 산출한 후, GLM(General Linear Models)을 이용하여 분석한 결과 6~8월 DI 값이 가장 낮은 유의수준(0.0001)에서 두 집단 간에 차이를 보였다. 6~8월 DI 값으로 감염목과 정상목의 집단 간의 차이를 판별분석(Discriminant Analysis)한 결과, DI 값을 통한 감염목과 정상목의 분류정확도(Hit Ratio)는 71.9%였고, 잭나이프(Jack-knife) 추정방법을 사용했을 때는 73.5%의 정확도를 얻었다. 위의 결과를 통해 DI는 감염목과 정상목을 판별하는데 유용한 지수라고 판단되고, 재선충병에 의한 피해를 방지하는데 도움을 줄 수 있을 것이라 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.765-779
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• 2022

본 연구에서는 Landsat 8/9 OLI와 Sentinel-2 MSI 위성 영상을 활용한 다시기 영상 데이터를 이용하여 다양한 분광 지수를 기반으로 국내 산불 피해 면적 탐지 정확도를 분석하였다. 2022년 3월 경상북도 울진에서 발생하였던 산불을 대상으로 Difference Normalized Burn Ratio (dNBR), Relative Difference Normalized Burn Ratio (RdNBR), Burned Area Index (BAI) 등의 지수를 활용하여 산불피해 면적 탐지에 활용하였다. 비교적 높은 공간 해상도를 가진 Sentinel-2 영상을 기반으로 참조 자료를 제작하였다. 총 6개의 지수 산출물을 기반으로 Sentinel-2, Landsat 8/9으로 총 4개 위성에 대해 산불 피해 정확도를 각각 분석하였다. Landsat 8/9과 Sentinel-2는 각각 16일, 10일 주기로 영상을 제공하고 있지만 구름으로 인해 영상 취득에 어려움이 많은 편이며, 우리나라는 4월부터 식생의 생장이 시작되어 봄철 산불 피해 분석 시 산불발생 전후 영상을 활용하는 경우 식생의 생장으로 인한 변화가 커서 정확도 높은 탐지에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구는 2월에서 5월까지의 다시기 Landsat 8/9과 Sentinel-2 영상 중 같은 날짜를 기반의 영상을 서로 사용하여 시간해상도의 한계를 극복하고 탐지 정확도가 상대적으로 높은 지수를 비교 분석했다. 본 연구 결과는 한국형 산불피해 탐지 지수/모델 개발을 위한 입력 자료 등으로 활용되어 최적화된 산불 지수를 기반으로 정확도 높은 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.158-174
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• 2018

엽면적지수(LAI: Leaf Area Index)는 식생의 광합성, 증발산, 지표면과 대기사이의 에너지 교환 등을 설명하는 주요 인자로서, 정확하고 활용성 높은 LAI 추정 기법에 대한 연구들이 진행되었다. 본 연구에서는 UAV를 이용한 LAI 추정 방법을 모색하기 위하여 현장 실측된 LAI 자료와 UAV 영상기반의 식생지수, 수고 및 위성영상(Sentinel-2) LAI 간의 관계성을 파악하고 효과적인 UAV LAI 산정방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 연구에 활용된 6종의 식생지수 중 Red-edge band를 포함하고 있는 NDRE ($R^2=0.496$), CIRE ($R^2=0.443$)가 LAI 추정에 효과적인 식생지수로 나타났다. 수고(Canopy Height Model) 자료를 식생지수에 적용하였을 때 LAI에 대한 설명력이 향상되었으며, NDVI의 경우에 LAI와의 선형관계에서 발생되는 포화문제(saturation problem)를 보였던 구간(0.85)이 일부 해소됨을 확인하였다.