• Spatial Information Research
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• 제3권2호
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• pp.91-102
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• 1995

본 연구의 목적은 북한산 국립공원 경계선 일대의 추이대를 탐지하는 기법을 개발하여 추이대의 폭을 조사하고, 추이대의 폭과 환경요인과의 관계를 규명하는 것이다. 이를 위해서 1985, 1987, 1993년 5월 중순에 수신된 TM영상을 이용하여 계산한 정규식생지수(NDVI)를 도출하고, 버퍼링작업에 의하여 경계선으로 부터으 거리별 NDVI를 산출하여 추이대를 조사하는 방법을 제시하였다. 연구 결과 본 연구대상지의 추이대의 식생은 생물계절(phenology), 인접지역의 토지이용의 영향을 받는 것이 확인되었으며, 1993년에는 1985년에 비해서 추이대의 폭이 약 2배로 증대되어 탐방객의 과도한 이용 등으로 인하여 식생 피해지역의 범위가 확대되고 있는 것으로 판명되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.78-84
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• 2003

본 연구에서는 경북 봉화군을 대상으로 하여 지속가능한 토지이용을 위한 생태계정보를 추출하기 위하여 경관생태학적 방법에 의한 생태계의 종합적 건강성을 평가하였다. Landsat TM 위성영상을 가지고 봉화군에 대한 토지피복분류를 실시한 후, 산림지역에 대하여 경관지수를 적용하여 생태계 건강성에 대한 면별 비교평가를 실시하였으며, 그 결과를 정규식생지수(NDVI)와 비교하였다. 경관지수를 이용한 생태계 건강성 종합평가에서는 석포면, 재산면, 소천면이 가장 양호한 것으로 평가되어 지역의 생물종의 풍부도와 다양성이 높을 것으로 보여진다. 봉화읍은 10개 면 중에서 생태계 건강성이 가장 낮은 상태로 나타났다. 정규식생지수(NDVI)와 비교하였을 때, 재산면, 춘양면, 소천면의 수치가 가장 높고, 봉화읍의 수치가 가장 낮은 것으로 나와 춘양면을 제외한 결과는 생태계 건강성 종합평가와 비슷한 결과를 보여주었다. 앞으로 보다 많은 보완적인 연구가 필요하지만, 경관지수를 이용한 경관규모 생태계 평가기법은 지속가능한 토이지용과 관련한 생태계 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제4권4호
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• pp.237-244
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• 2017

자연침해조정제도는 개발사업에 따른 자연생태와 경관 침해를 가능한 피하거나 저감하고, 발생할 훼손 정도를 평가하여 구체적인 복원 또는 대체 방법을 강구하도록 하는 취지로 독일에서 처음 소개된 것으로 국토의 과도한 개발을 막고 지속가능한 국토관리를 위한 국토-환경계획 연동제를 효율적으로 운영할 수 있는 장점이 있다. 이에 본 연구는 과천시 주암동을 사례지역으로 도시생태현황지도를 활용하여 독일 자연침해조정 (Eingriffsregelung) 제도를 국내 실정에 맞게 수정, 보완하여 적용했다. 비오톱지도, 경관지도, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 지도를 중첩 분석하여 개발사업으로 인해 훼손이 가능한 지역 중에서 비교적 생태환경적 가치가 뛰어난 지역을 도출하고 보존할 수 있는 방안을 제시했다. 도시생태현황지도의 활용을 통한 자연침해조정 제도는 국토개발에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 훼손의 정도를 최소화하고, 계획단계에서부터 관리할 수 있는 국토-환경정책의 정책적 연결고리로의 활용 가능함을 확인했다.

• 대기
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• 제19권2호
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• pp.169-182
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• 2009

To improve the performance of climate and numerical models, concerns on the land-atmosphere schemes are steadily increased in recent years. For the realistic calculation of land-atmosphere interaction, a land surface information of high quality is strongly required. In this study, a new land cover map over the Korean peninsula was developed using MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data. The seven phenological data set (maximum, minimum, amplitude, average, growing period, growing and shedding rate) derived from 15-day normalized difference vegetation index (NDVI) were used as a basic input data. The ISOData (Iterative Self-Organizing Data Analysis), a kind of unsupervised non-hierarchical clustering method, was applied to the seven phenological data set. After the clustering, assignment of land cover type to the each cluster was performed according to the phenological characteristics of each land cover defined by USGS (US. Geological Survey). Most of the Korean peninsula are occupied by deciduous broadleaf forest (46.5%), mixed forest (15.6%), and dryland crop (13%). Whereas, the dominant land cover types are very diverse in South-Korea: evergreen needleleaf forest (29.9%), mixed forest (26.6%), deciduous broadleaf forest (16.2%), irrigated crop (12.6%), and dryland crop (10.7%). The 38 in-situ observation data-base over South-Korea, Environment Geographic Information System and Google-earth are used in the validation of the new land cover map. In general, the new land cover map over the Korean peninsula seems to be better classified compared to the USGS land cover map, especially for the Savanna in the USGS land cover map.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권3호
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• pp.315-328
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• 2011

Landsat data incorporated with additional bands-normalized difference vegetation index (NDVI) and band ratios were used to assess the extent and rate of deforestation in the Gunung Mutis Nature Reserve (GMNR), a mountainous tropical forest in Eastern of Indonesia. Hybrid classification was chosen as the classification approach. In this approach, the unsupervised classification-iterative self-organizing data analysis (ISODATA) was used to create signature files and training data set. A statistical separability measurement-transformed divergence (TD) was used to identify the combination of bands that showed the highest distinction between the land cover classes in training data set. Supervised classification-maximum likelihood classification (MLC) was performed using selected bands and the training data set. Post-classification smoothing and accuracy assessment were applied to classified image. Post-classification comparison was used to assess the extent of deforestation, of which the rate of deforestation was calculated by the formula suggested by Food Agriculture Organization (FAO). The results of two periods of deforestation assessment showed that the extent of deforestation during 1989-1999 was 720.72 ha, 0.80% of annual rate of deforestation, and its extent of deforestation during 1999-2009 was 1,059.12 ha, 1.31% of annual rate of deforestation. Such results are important for the GMNR authority to establish strategies, plans and actions for combating deforestation.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.55-61
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• 2011

토지이용이 인위적으로 이뤄져오면서 시외지역이나 공원지역에 비하여 도시지역의 온도가 상승하는 원인이 되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 진주시를 대상으로 도시지역의 용도지역에 따른 온도변화를 Landsat TM/$ETM^+$ 영상을 이용하여 분석하였고, 정규식생지수와 온도변화와의 상관관계를 분석하는데 연구목적을 두었다. 그 결과 도시 표면온도의 분포가 용도지역별 정규식생지수(NDVI)값의 변화에 연계되어 있음을 알 수 있었다. 용도지역별 평균 온도를 고려하면 용도지역 중 공업지역이 가장 높은 반면 녹지지역은 가장 낮게 나타났다. 또한 도시온도와 정규식생지수와의 상관관계를 비교분석한 결과 녹지지역과 주거지역이 상업지역과 공업지역에 비해 높게 나타났으며, 이러한 연구결과는 도시열섬효과문제를 고려한 지속 가능한 도시계획을 수립하는데 중요한 요소로 활용될 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.39-44
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• 2009

지표면 온도분포특성을 분석함에 있어서 많은 방법이 이용되지만 그 중에서 위성영상을 이용한 원격탐사기법을 가장 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 제주도의 도심지역인 제주시와 서귀포시를 연구대상으로 하였고 Landsat 영상에서 열적외선영상인 밴드 6 영상을 이용하여 NASA에서 제시한 방법으로 온도분포도를 작성하였다. 또한 밴드 3과 4를 이용하여 식생지수 분포도를 작성하고 식생지수와 온도분포사이의 상관성을 분석하였다. 그 결과 온도와 식생지수 사이의 상관계수는 제주시에서 -0.77, 서귀포시에서 -0.74의 매우 높은 반비례 상관계수 값을 나타내었다. 또한, 토지피복도를 이용한 지표면 온도분포특성을 분석한 결과 도심지역과 경작지, 초지와 과수원, 삼림세 지역사이에는 뚜렷한 온도차가 있는 것을 알 수 있었다. 이는 식생지수와 온도분포가 반비례관계에 있음을 나타내고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권1호
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• pp.25-43
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• 2018

The effects of hydro-meteorological and surface variables on the frequency of Asian dust events (FAE) were investigated using ground station and satellite-based data. Present weather codes 7, 8, and 9 derived from surface synoptic observations (SYNOP)were used for counting FAE. Surface wind speed (SWS), air temperature (Ta), relative humidity (RH), and precipitation were analyzed as hydro-meteorological variables for FAE. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), land surface temperature (LST), and snow cover fraction (SCF) were used to consider the effects of surface variables on FAE. The relationships between FAE and hydro-meteorological variables were analyzed using Z-score and empirical orthogonal function (EOF) analysis. Although all variables expressed the change of FAE, the degrees of expression were different. SWS, LST, and Ta (indices applicable when Z-score was < 0) explained about 63.01, 58.00, and 56.17% of the FAE,respectively. For NDVI, precipitation, and RH, Asian dust events occurred with a frequency of about 55.38, 67.37, and 62.87% when the Z-scores were > 0. EOF analysis for the FAE showed the seasonal cycle, change pattern, and surface influences related to dryness condition for the FAE. The intensity of SWS was the main cause for change of FAE, but surface variables such as LST, SCF, and NDVI also were expressed because wet surface conditions suppress FAE. These results demonstrate that not only SWS and precipitation, but also surface variables, are important and useful precursors for monitoring Asian dust events.

• 한국토양비료학회지
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• 제49권5호
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• pp.495-502
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• 2016

Italian Ryegrass (IRG), which is known as high yielding and the highest quality winter annual forage crop, is grown in mid-south area in Korea. The objective of this study was to evaluate the use of unmanned aerial vehicle (UAV) for the monitoring IRG growth. Unmanned aerial vehicle imagery obtained from middle March to late May in Nonsan, Chungcheongnam-do. Unmanned aerial vehicle imagery corrected geometrically and atmospherically to calculate normalized difference vegetation index (NDVI). We analyzed the relationships between $NDVI_{UAV}$ of IRG and biophysical measurements such as plant height, fresh weight, and dry weight over an entire IRG growth period. The similar trend between $NDVI_{UAV}$ and growth parameters was shown. Correlation analysis between $NDVI_{UAV}$ and IRG growth parameters revealed that $NDVI_{UAV}$ was highly correlated with fresh weight (r=0.988), plant height (r=0.925), and dry weight (r=0.853). According to the relationship among growth parameters and $NDVI_{UAV}$, the temporal variation of $NDVI_{UAV}$ was significant to interpret IRG growth. Four different regression models, such as (1) Linear regression function, (2) Linear regression through the origin, (3) Power function, and (4) Logistic function were developed to evaluate the relationship between temporal $NDVI_{UAV}$ and measured IRG growth parameters. The power function provided higher accurate results to predict growth parameters than linear or logistic functions using coefficient of determination. The spatial distribution map of IRG growth was in strong agreement with the field measurements in terms of geographical variation and relative numerical values when $NDVI_{UAV}$ was applied to power function. From these results, $NDVI_{UAV}$ can be used as a new tool for monitoring IRG growth.

• 한국토양비료학회지
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• 제49권5호
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• pp.420-428
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• 2016

For more than 50 years, satellite images have been used to monitor crop growth. Currently, unmanned aerial vehicle (UAV) imagery is being assessed for analyzing within field spatial variability for agricultural precision management, because UAV imagery may be acquired quickly during critical periods of rapid crop growth. This study refers to the derivation of growth estimating equation for highland Kimchi cabbage using UAV derived normalized difference vegetation index (NDVI) and agro-meteorological factors. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of main districts producing highland Kimchi cabbage. UAV imagery was taken in the Anbandeok ten times from early June to early September. Meanwhile, three plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf length (L.L.) and outer leaf number (L.N.), were measured for about 40 plants (ten plants per plot) for each ground survey. Six agro-meteorological factors include average temperature; maximum temperature; minimum temperature; accumulated temperature; rainfall and irradiation during 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 93% of the P.H. and L.L. with a root mean square error (RMSE) of 2.22, 1.90 cm. And $NDVI_{UAV}$ and accumulated temperature in the model explain 86% of the L.N. with a RMSE of 4.29. These lead to the result that the characteristics of variations in highland Kimchi cabbage growth according to $NDVI_{UAV}$ and other agro-meteorological factors were well reflected in the model.