• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.99-102
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• 2012

지표면 온도는 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 영향으로 많은 차이를 가지게 되며, 지면-대기의 상호순환의 중요한 인자로써 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되고 있다. 이러한 지표면의 온도를 정확하게 파악하는 것은 수문학적 관점 및 기상적인 관점에서 매우 중요하다. 기존에 LST (Land Surface Temperature, 지표면온도), ET (EvapoTranspiration, 증발산), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, 정규식생지수) 등의 검증이 많이 이루어진 MODIS위성의 Terra/Aqua센서는 한반도를 스캔하고 지나갈 때의 순간적인 데이터를 산출된다. 공간적인 면에서는 많은 이점이 있으나 시간적인 면에서는 시간에 따른 인자들의 변동성을 파악 하는데는 많은 문제가 있다. 그렇기 때문에 시 공간적으로 변화양상을 측정 할 수 있는 정지궤도위성의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 2010년 6월 27일 발사된 정지궤도위성인 천리안의 데이터를 활용하였다. 천리안 위성은 기상 센서와 해양관측 센서 그리고 통신센서를 가진 위성이다. 천리안 위성의 기상 센서는 MTSAT-1 위성과 같은 적외선 센서를 탑재하고 있으며, 평시에는 15분 단위의 데이터를 산출하게 된다. 천리안에서 제공되는 많은 Product(강우강도, 해수면온도, 가강수량, 지구방출복사 등)는 수자원 및 기상에 관련된 데이터가 제공된다. 하지만 아직 검증이 많이 이루어지지 못하였다. 그래서 천리안 위성 데이터인 지표면 온도자료를 이용하여 천리안 위성의 효율성에 대해서 알아보고자 하며, 기존의 검증이 많이 이루어진 MODIS의 데이터와의 상관성을 분석하고 지상과의 관계를 검증 및 비교하여 천리안 위성의 활용성에 대해서 알아보려고 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.325-335
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• 2006

This paper evaluates and maps the quality of life in the Atlanta, Georgia metropolitan area in 2000. Three environmental variables from Landsat TM data, four socioeconomic variables from census data, and a hazard-related variable from toxic release inventory (TRI) database were integrated into a geographic information system (GIS) environment for the quality of life assessment. To solve the incompatibility problem in areal units among different data, the four socioeconomic variables aggregated by zonal units were spatially disaggregated into individual pixels. Principal components analysis (PCA) was employed to integrate and transform environmental, socioeconomic, and hazard-related variables into a resultant quality of life score for each pixel. Results indicate that the highest quality of life score was found around Sandy Springs, Roswell, Alphretta, and the northern parts of Fulton County along Georgia 400 whereas the lowest quality of life score was clustered around Smyma of Cobb County, the inner city of Atlanta, and Hartsfield-Jackson International Airport. The results also reveals that normalized difference vegetation index (NDVI) and relative risk from TRI facilities are two versatile indicators of environmental and socioeconomic quality of an urban area in the United States.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권6호
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• pp.617-627
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• 2010

Although many researches for heat island study have been developed, there is little attempt to link the findings to actual and hypothetical scenarios of urban developments which would help to mitigate the Urban Heat Island (UHI) in cities. The aim of this paper is to analyze the UHI at urban area with different geometries, land use, and environmental factors, and emphasis on the influence of different geometric and environmental parameters on ambient air temperature. In order to evaluate these effects, the parameters of (i) Air pollution (i.e. Aerosol Optical Thickness (AOT)), (ii) Green space Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), (iii) Anthropogenic heat (AH) (iv) Building density (BD), (v) Building height (BH), and (vi) Air temperature (Ta) were mapped. The optimum operational scales between Heat Island Intensity (HII) and above parameters were evaluated by testing the strength of the correlations for every resolution. The best compromised scale for all parameters is 275m resolution. Thus, the measurements of these parameters contributing to heat island formation over the study areas of Hong Kong were established from mathematical relationships between them and in combination at 275m resolution. The mathematical models were then tabulated to show the impact of different percentages of parameters on HII. These tables are useful to predict the probable climatic implications of future planning decisions.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.383-383
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• 2017

간척지는 바다와 접하는 하구언, 개벌로 이루어진 해안 등을 농공상업용지로 개간한 토지로서 간척지 이용에 있어 가장 우선적으로 용수공급 방안 수립이 고려되어야 한다. 해안유출지하수(submarine groundwater discharge)는 지하수 담수체가 존재하는 마지막 장소로 염해가 없는 청정수질 용수이다. 해안유출지하수 발생 구간을 탐지하기 위해 실측자료의 시공간적 한계를 극복할 수 있는 인공위성 영상을 활용한 원격탐사 기법을 이용하여 광역규모의 다양한 자료를 이용하고자 한다. MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)는 지구 생물권 활동에 관한 자료를 제공하는 미항공우주국 Terra EOS (Earth Observation system)위성의 주센서로 해양, 육상과 대기 분야에 적용이 가능한 다목적 센서이다. MODIS는 36개의 밴드를 이용하여 대기, 지표, 해양 관련 다양한 정보들을 제공하고 있다. 본 연구에서는 간척지의 효율적인 용수공급을 위한 해안유출지하수의 최적 개발 및 이용을 위해 MODIS MOD11 product 지표면온도(Land Surface Temperature; LST), MODIS MOD13 product 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI), 기상청의 지중온도와 실측자료를 이용하여 새만금 간척지를 대상으로 해안유출지하수 발생 구간을 탐지하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.31-31
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• 2015

토양수분은 일반적으로 시료를 채취하거나 현장에 설치된 다양한 센서를 통해 추정하지만 이는 시간과 비용이 많이 소모되기 ?문에 유역내의 공간적인 토양수분 분포를 추정하는데 상당한 어려움이 따른다. 토양수분뿐만 아니라 공간적인 대기현상, 토양수분, 식생현황 등을 관측하는데 대중적으로 사용되는 것이 위성 관측이며, 기본적으로는 위성에 탑재된 센서가 각 주파수대역에 따라 영상을 생성하면 이를 특정 알고리듬을 적용하여 원하는 값을 도출하게 된다. 토양수분 산정에 사용되는 대표적인 위성영상으로는 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), ARMS-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer - Earth Observing System), ARMS2 (ARMS ver.2) 영상 등이 있으며, 이러한 위성은 해상도가 약 10 km ~ 40 km로 상당이 낮기 때문에 우리나라와 같이 면적이 좁고 지형이 복잡하며 다양한 토지피복이 밀집되어있는 곳에서는 기존 수문 연구에 응용할 수 있는 토양수분 공간지도 산정을 위해 상세화(Downscaling)과정이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 ARMS2 토양수분 영상을 MODIS 영상의 식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index), 알베도 및 온도를 활용하여 공간적으로 상세화된 토양 수분 지도를 작성하였고, 유역 내에서 실제 측정되고 있는 토양수분 관측값을 활용하여 상세화기법의 적용성을 검토하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.83-92
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• 2019

Land cover (LC) is an important factor in socioeconomic and environmental studies. According to various studies, a number of LC maps, including global land cover (GLC) datasets, are made using polar orbit satellite data. Due to the insufficiencies of reference datasets in Northeast Asia, several LC maps display discrepancies in that region. In this paper, we performed a feasibility assessment of LC mapping using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data over Northeast Asia. To produce the LC map, the GOCI normalized difference vegetation index (NDVI) was used as an input dataset and a level-2 LC map of South Korea was used as a reference dataset to evaluate the LC map. In this paper, 7 LC types(urban, croplands, forest, grasslands, wetlands, barren, and water) were defined to reflect Northeast Asian LC. The LC map was produced via principal component analysis (PCA) with K-means clustering, and a sensitivity analysis was performed. The overall accuracy was calculated to be 77.94%. Furthermore, to assess the accuracy of the LC map not only in South Korea but also in Northeast Asia, 6 GLC datasets (IGBP, UMD, GLC2000, GlobCover2009, MCD12Q1, GlobeLand30) were used as comparison datasets. The accuracy scores for the 6 GLC datasets were calculated to be 59.41%, 56.82%, 60.97%, 51.71%, 70.24%, and 72.80%, respectively. Therefore, the first attempt to produce the LC map using geostationary satellite data is considered to be acceptable.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권4호
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• pp.517-534
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• 2019

In abrupt fire disturbances, high quality images suitable for wildfire damage assessment can be difficult to acquire. Quantifying wildfire burn area and severity are essential measures for quick short-term disaster response and efficient long-term disaster restoration. Planetscope (PS) imagery offers 3 m spatial and daily temporal resolution, which can overcome the spatio-temporal resolution tradeoff of conventional satellites, albeit at the cost of spectral resolution. This study investigated the potential of augmenting PS imagery by integrating the spectral information from Sentinel-2 (S2) differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) to PS differenced Normalized Difference Vegetation Index (dNDVI) using histogram matching,specifically for wildfire burn area and severity assessment of the Okgye wildfire which occurred on April 4th, 2019. Due to the difficulty in acquiring reference data, the results of the study were compared to the wildfire burn area reported by Ministry of the Interior and Safety. The burn area estimates from this study demonstrated that the histogram-matched (HM) PS dNDVI image produced more accurate burn area estimates and more descriptive burn severity intervals in contrast to conventional methods using S2. The HM PS dNDVI image returned an error of only 0.691% whereas the S2 dNDVI and dNBR images overestimated the wildfire burn area by 5.32% and 106%, respectively. These improvements using PS were largely due to the higher spatial resolution, allowing for the detection of sparsely distributed patches of land and narrow roads, which were indistinguishable using S2 dNBR. In addition, the integration of spectral information from S2 in the PS image resolved saturation effects in areas of low and high burn severity.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.105-114
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• 2013

지구온난화와 인간의 무분별한 활동과 같은 인위적인 요인과 아열대고압대라는 자연적인 요인으로 인해 동아시아 지역의 사막화가 확산되고 있다. 사막화의 확산으로 인하여 우리나라에 영향을 주는 황사의 발원지가 변화하고 있다. 본 연구에서는 황폐한 지역의 토지 피복을 연구하기 위한 유용한 식생지수로 알려진 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 이용하여 동아시아 사막 주변의 토지 피복 변화를 관측하여 사막화의 시계열 변화와 패턴을 알아보고자 한다. SPOT위성의 VEGETATION 센서를 통해 동아시아 S10-DAY NDVI 데이터를 1999년부터 2011년까지 취득하였다. 데이터에 포함되어 있는 노이즈값을 제거하기 위해 NDVI Correction, WaterMask를 수행한 후 ISODATA 방법으로 무감독분류를 하였다. 무감독분류 된 클러스터에 대한 분석을 수행한 결과 사막 경계 부분에서 식생의 밀도가 활발하게 변화하고 있는 것을 확인하였으며 특히 고비 사막과 내몽골 고원 그리고 만주 지역을 중심으로 변화가 큰 것을 확인하였다. 2000년대 후반에 들어서 사막의 전체적인 크기는 감소하는 것으로 나타났지만 동쪽으로 사막화가 진행되는 것을 확인하였다.

• 대기
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• 제21권4호
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• pp.337-347
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• 2011

In this paper, we developed a detection and correction method of noisy pixels embedded in the time series of normalized difference vegetation index (NDVI) data based on the spatio-temporal continuity of vegetation conditions. For the application of the method, 25-year (1982-2006) GIMMS (Global Inventory Modeling and Mapping Study) NDVI dataset over the Korean peninsula were used. The spatial resolution and temporal frequency of this dataset are $8{\times}8km^2$ and 15-day, respectively. Also the land cover map over East Asia is used. The noisy pixels are detected by the temporal continuity check with the reference values and dynamic threshold values according to season and location. In general, the number of noisy pixels are especially larger during summer than other seasons. And the detected noisy pixels are corrected by the iterative method until the noisy pixels are completely corrected. At first, the noisy pixels are replaced by the arithmetic weighted mean of two adjacent NDVIs when the two NDVI are normal. After that the remnant noisy pixels are corrected by the weighted average of NDVI of the same land cover according to the distance. After correction, the NDVI values and their variances are increased and decreased by 5% and 50%, respectively. Comparing to the other correction method, this correction method shows a better result especially when the noisy pixels are occurred more than 2 times consistently and the temporal change rates of NDVI are very high. It means that the correction method developed in this study is superior in the reconstruction of maximum NDVI and NDVI at the starting and falling season.

• 한국토양비료학회지
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• 제50권4호
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• pp.306-317
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• 2017

Unmanned aerial vehicles (UAVs) became popular platforms for the collection of remotely sensed data in the last years. This study deals with the monitoring of multi-temporal onion growth with very high resolution by means of low-cost equipment. The concept of the monitoring was estimation of multi-temporal onion growth using normalized difference vegetation index (NDVI) and meteorological factors. For this study, UAV imagery was taken on the Changnyeong, Hapcheon and Muan regions eight times from early February to late June during the onion growing season. In precision agriculture frequent remote sensing on such scales during the vegetation period provided important spatial information on the crop status. Meanwhile, four plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf number (L.N.), plant diameter (P.D.) and fresh weight (F.W.) were measured for about three hundred plants (twenty plants per plot) for each field campaign. Three meteorological factors included average temperature, rainfall and irradiation over an entire onion growth period. The multiple linear regression models were suggested by using stepwise regression in the extraction of independent variables. As a result, $NDVI_{UAV}$ and rainfall in the model explain 88% and 68% of the P.H. and F.W. with a root mean square error (RMSE) of 7.29 cm and 59.47 g, respectively. And $NDVI_{UAV}$ in the model explain 43% of the L.N. with a RMSE of 0.96. These lead to the result that the characteristics of variations in onion growth according to $NDVI_{UAV}$ and other meteorological factors were well reflected in the model.