This study was to monitor changes of leaf area index (LAI) and normalized difference vegetation index (NDVI), calculated from ground-based remotely sensed high resolution reflectance spectra, during rice (Oryza sativa L. cv. TNG 67) growth so as to determine their relationships and the optimum time period to use these parameters for yield prediction. Field experiments were conducted at the experimental farm of TARI to obtain various scales of grain yield and values of LAI and NDVI in the first and the second cropping seasons of 2001-2002. It was found that LAI and NDVI can be mutually estimated through an exponential relationship, and hence plant growth information and spectral remote sensing data become complementary counterparts through this linkage. Correlation between yield and LAI was best fitted to a nonlinear function since about 7 weeks after transplanting (WAT). The accumulated and the mean values of LAI from 15 days before heading (DBH) to 15 days after heading (DAH) were the optimum time period to predict rice yield for First Crops, while values calculated from 15 DBH to 10 DAH were the optimal timing for Second Crops.
하천은 육지 표면에서 일정한 물길을 따라 흐르는 물줄기를 의미하며, 하천 매핑 작업은 하천유역의 지형 변화 연구 및 하천 유역의 홍수 모니터링 연구 등에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 하천의 수위변화로 인한 유역 내 지표면의 수위 및 유량의 불균일성 등으로 인하여, 기존의 지반조사 기술은 하천 매핑 작업에 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 각각의 다른 파라미터를 사용하여 영상분류 기법 중의 하나인 ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) 분류기법을 적용하여 RapidEye 영상으로부터 하천을 추출하는 방법을 제시하였다. 우선, RapidEye 영상으로부터 NIR(Near InfraRed) 밴드 영상과 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 영상을 생성한 뒤, 이를 각각의 파라미터로 설정한다. 생성된 각각의 영상에 ISODATA 기법을 적용한 뒤, 후처리 과정을 통하여 각각의 영상으로부터 하천을 추출하도록 한다. 각각의 영상에서 추출한 하천의 경계선 또한 Sobel 에지 추출 기법을 통하여 추출된다. 점검 점들을 이용하여 정확도 검증을 수행한 결과, NIR 밴드로부터 추출한 하천의 정확도가 NDVI 영상으로부터 추출한 하천의 정확도보다 더 높다는 것을 알 수 있다.
초분광 영상(hyperspectral imagery)은 주성분분석이나 최소잡음비율 등을 이용하여 자료의 차원과 잡음을 감소시켜 토지피복분류에 사용되는 것이 일반적이다. 최근에는 분광정보와 공간적 특성을 가진 다양한 입력 자료를 이용한 감독분류에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 초분광 영상을 이용한 토지피복분류를 위해 principle component(PC) 밴드와 normalized difference vegetation index(NDVI) 자료를 감독분류의 입력자료로 활용하였다. NDVI 자료는 초분광 영상에서 추출된 PC 밴드가 포함하고 있지 않는 추가적인 정보를 활용하여 식생지역에 대한 토지피복분류 정확도를 높이고자 사용하였으며, morphological filter를 통해 각 밴드의 extended attribute profiles(EAP)를 제작하여 분류를 위한 입력 자료로 사용하였다. 감독분류기법은 random forest 알고리즘을 이용하였으며, EAP를 기반으로 다양한 입력 자료의 적용에 따른 분류정확도를 비교하고자 하였다. 연구지역으로는 두 대상지를 선정하였으며, 영상 내에서 취득한 참조자료를 이용하여 정량적인 평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 분류정확도는 85.72%와 91.14%로 다른 입력 자료들을 이용한 경우와 비교하여 가장 높은 분류정확도를 나타냈다. 향후, 초분광 영상을 이용한 토지피복분류의 정확도를 높이기 위한 분류 알고리즘 개발과 대상지역 특성에 맞는 추가 입력자료 개발에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 모형을 이용해 국내의 혼효림(설마천)과 논(청미천) 유역에 대해 일 증발산량을 산정하고 각 유역의 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교하였다. SEBAL 모형의 입력 자료로 위성자료는 2개년(2012-2013)의 Terra MODIS product 중 Albedo, Land Surface Temperature (LST), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 활용하였으며, 기상자료는 유역 인근에 위치한 기상청 기상관측소로부터 풍속, 일사량 자료를 제공받아 공간 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모의결과 플럭스 타워의 연평균 증발산량은 설마천에서 302.8 mm, 청미천에서 482.0 mm, SEBAL 모의 증발산량은 각각 183.3 mm, 371.5 mm로 산정되었다. 전체 모의기간에 대한 SEBAL 모의 증발산량의 실측 증발산량과의 결정계수는 설마천 플럭스 타워에서 0.54, 청미천 플럭스 타워에서 0.79로 나타났다. 두지점에서 SEBAL 모의 증발산량이 과소 추정된 주된 이유로는 일별 hot pixel과 cold pixel로부터 산정한 현열 플럭스의 과대추정으로 인한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 지면피복 분류자료(MCD12Q1)에서 분류오류로 판단되는 화소들을 재분류함으로써 분류 정확도를 개선하였다. 최근 12년(2001-2012)간의 MODIS 지면피복 분류자료에서 지면피복 유형이 3개 이상으로 분류된 화소는 분류상에 오류가 있다고 판단하여 지면피복 재분류 화소로 선정하였다. 지면피복 재분류를 위해 공간해상도는 1 km이고 시간주기는 8일인 MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 자료를 이용하였다. NDVI 자료 중 구름 등으로 오염된 화소를 보정하기 위해 시 공간 연속성을 이용한 보정기법인 Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) 기법을 이용하였다. 보정된 NDVI 자료를 1개월 주기로 합성한 후 분류 오류로 판단된 화소들에 대해 Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) 기법으로 군집화를 수행하였다. 각 군집별 식생 계절변동 특성을 고려하여 지면피복을 분류한 후 정상으로 판정된 MODIS 지면피복과 합성하여 최종 지면피복 재분류 자료를 산출하였다. 분류 정확도는 GPS를 이용한 현장관측 자료와 유럽우주국의 지상검증참조자료 등 총 138개 지상 관측자료를 이용하여 검증을 수행하였다. 2012년 MODIS 지면피복 분류자료의 정확도는 약 68%이었으나 본 연구에서 재분류한 지면피복자료의 정확도는 약 74%로 나타나 일부 화소들에서 분류 정확도가 개선되었다.
본 연구에서는 Landsat TM 자료와 GIS 기법을 이용하여 지표면 에너지 수지 요소를 공간적으로 추출하고, 추출된 에너지 수지 요소의 적용성을 검토하기 위해서 광역 증발산량을 추정하였다. 추정결과에 대한 정확도 및 열수지 요소가 증발산량에 미치는 영향을 분석하기 위해서 민감도분석과 오차분석을 실시하였다. 연구 대상지역은 금강 상류의 보정천이며, 1995년도 1월 11일, 4월 1일, 5월 3일, 10월 10일 및 11월 27일에 획득된 5개의 Landsat TM자료를 이용하였다. 연구결과 지표면의 경사 방향과 토지피복 형태에 따라 증발산량의 변화가 크게 나타났으며, 경사 방향이 북동이나 남동방향일 경우 식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index) 값이 증가함으로써 지중열 전도량이 증가하게 되어 상대적으로 증발산랴이 감소하는 것으로 나타났다. 민감도 및 오차분석 결과, 순방사량이 12.5% 내지 23.6%의 민감도로서 지표면 온도와 대기온도 및 풍속 등도 다른 인자에 비해 가장 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
고해상도(Very High Resolution; VHR) 위성영상을 이용한 재난 피해 평가는 신속한 피해 정보 추출과 함께 세부적인 피해 정보 획득이 가능하다. 하지만 일반적으로 VHR 위성의 낮은 영상 취득 주기로 인해 재난 발생 전 VHR 영상의 수급은 제한적이며, 재난 발생 후 영상만으로는 피해 지역과 미피해 지역의 정확한 식별에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 산불 발생 후 VHR 위성영상과 GIS (Geographic Information System) 데이터를 이용하여 국내 산불 피해 지역에 대한 변화 탐지를 수행하였다. 산불 발생 전 VHR 영상을 대체하기 위한 GIS 데이터로는 토지피복도가 사용되었으며, 산불 발생 전 토지피복 현황에 대한 공간정보를 이용하여 산불발생 전 NIR (near-infrared) 영상을 시뮬레이션하였다. 변화 탐지 과정에서는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 상관도 기반의 변화 탐지 기법을 적용하였으며, superpixel 기반의 영상 분석을 통해 영상 분석의 복잡도를 감소시키는 동시에 VHR 영상의 디테일을 보존하고자 하였다. 제안 기법은 2019년 발생한 강원도 산불 지역에 대해 검증되었으며, 두 연구 지역에 대해 모두 98% 이상의 높은 전체 정확도와 0.97 이상의 높은 F1-score 값을 제시하였다.
본 연구의 목적은 위성영상 자료를 활용한 정규식생지수 및 지표면온도 변화분석과 현장조사를 통해 대구 신서혁신도시가 환경친화적 개발이 이루어졌는가를 검토하는데 목적이 있다. 분석방법으로는 Landsat 위성영상을 활용하여 개발이전(2008년)과 개발이후(2018년)의 정규식생지수와 지표면온도의 변화 값을 도출하였다. 이와 함께 정규식생지수와 지표면온도의 변화가 두드러진 지역을 추출하여 현장조사를 실시함으로써 해당지역의 도시계획적 특징이 어떠한지를 확인하고자 하였다. 연구의 분석결과는 다음과 같다. 우선, 신서혁신도시의 개발로 인해 평균적으로 정규식생지수는 0.07 감소하였고, 지표면온도는 $0.85^{\circ}C$ 증가하였다. 둘째, 정규식생지수가 감소하고 지표면온도가 증가한 구역은 불투성의 재료를 활용한 기반시설이 집중적으로 건설된 곳이었다. 반대로 정규식생지수는 증가하고 지표면온도가 감소한 구역은 생태블럭 주차장, 옥상녹화, 투수성이 높은 보도 포장 등의 설계적 기법을 활용한 곳이었다. 셋째, 지구단위계획 시행지침의 적용 수준을 검토한 결과, 정규식생지수가 증가하고 표준화된 지표면온도가 감소한 구역에서 해당 지침에서 제시한 친환경계획 사항들이 비교적 잘 적용된 것을 확인할 수 있었다. 이 연구를 통해 향후 도시개발사업을 시행할 시에 친환경 도시계획에 대한 방안을 제시할 수 있을 것이다.
지구환경 변화를 파악하는 데 있어서는 장기 시계열의 격자자료가 필수적이며, 기후 재분석장과 위성자료는 대기 및 지표면 변수에 대하여 전 지구 규모에서 주기적이고 정량적인 정보로 활용되고 있다. 본 연구에서는 위성자료의 결측 문제를 해결하기 위한 방안으로 DCT-PLS (penalized least square regression based on discrete cosine transform) 기반의 결측복원 기법을 서로 다른 특성을 가진 복수의 격자자료에 적용하고, 정량적인 검증을 통하여 그 활용성을 평가하였다. 원본 자료와의 객관적인 비교를 위하여 결측이 없는 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 모델로부터 상대습도, 풍속 일자료를 추출하고, MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 월간 합성 LST (land surface temperature), NDVI (normalized difference vegetation index) 영상을 사용하여, 임의로 생성된 결측 블록이 원본에 매우 가깝게 복원됨을 확인하였고, 4가지 변수 모두에서 상관계수 0.95 이상의 일치도를 나타내었다. DCT-PLS 기반 결측복원 기법은 별도의 보조자료를 필요로 하지 않고, 필요시 시간 및 공간 정보를 모두 활용할 수 있으며, 처리속도가 비교적 빠르기 때문에 현업시스템에 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
이 단보에서는 농림위성(차세대 중형위성 4호)에 적합한 대기보정 기법 개발을 위하여, 농림위성과 공간 및 분광 해상도가 유사한 Sentinel-2 영상을 이용한 대기보정 결과를 소개하고자 한다. 대부분의 연구에서 동일한 조건에 대하여 상이한 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료를 사용한 결과를 비교한 사례는 찾아보기 힘들다. 따라서 향후 농림위성의 대기보정에 사용될 Geo-Kompsat 2A (GK2A) Advanced Meteorological Imager (AMI)와 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD 입력자료를 기반으로 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), Sen2Cor, Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV) 버전 1.1과 2.1 모델의 대기보정 결과를 비교하였다. 모델 간 반사도 상관행렬이나 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 결과를 고려해 볼 때, 6SV2.1이 보다 안정적인 모델로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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