• 한국수자원학회논문집
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• 제56권3호
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• pp.211-224
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• 2023

본 연구에서는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 기반의 식생을 고려하는 후방산란모델 Water Cloud Model (WCM)을 활용한 토양수분 산정 연구를 수행하였다. 금강 상류의 용담댐유역을 포함한 40 × 50 km² 영역의 Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 MSI (Multi-Spectral Instrument) 영상을 수집하여 연구에 활용하였다. WCM의 식생변수로는 Sentinel-1 기반의 식생지수 RVI (Radar Vegetation Index), 탈분극비(Depolarization Rario, DR)와 Sentinel-2 기반의 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. WCM의 정모델링(forward modeling)은 토양수분과 후방산란계수의 특성이 유사한 3개 Group으로 나누어 수행하였다. 토양수분과 후방산란계수의 선형적인 관계가 명확할수록 Group의 모의 성능이 더 높게 나타났으며, 식생지수 별로는 NDVI, RVI, DR 순으로 정확도가 높았다. 토양수분을 모의하기 위해 모의된 후방산란계수를 반전(inversion)하였으며, 모의 성능은 정모델링 결과와 비례하였다. WCM 모의의 오류는 실측 후방산란계수 기준 약 -12dB를 기점으로 증가하는 양상을 보였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제50권5호
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• pp.409-421
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• 2017

Recently Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology offers new opportunities for assessing crop growth condition using UAV imagery. The objective of this study was to select optimal vegetation indices and regression model for estimating of rice growth using UAV images. This study was conducted using a fixed-wing UAV (Model : Ebee) with Cannon S110 and Cannon IXUS camera during farming season in 2016 on the experiment field of National Institute of Crop Science. Before heading stage of rice, there were strong relationships between rice growth parameters (plant height, dry weight and LAI (Leaf Area Index)) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) using natural exponential function ($R{\geq}0.97$). After heading stage, there were strong relationships between rice dry weight and NDVI, gNDVI (green NDVI), RVI (Ratio Vegetation Index), CI-G (Chlorophyll Index-Green) using quadratic function ($R{\leq}-0.98$). There were no apparent relationships between rice growth parameters and vegetation indices using only Red-Green-Blue band images.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제4권2호
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• pp.36-44
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• 2001

The main purpose of this study was to classify forest vegetation effectively using Landsat Thematic Mapper data(June, 1994) in mountainous region. The research area was the Mt. Wolak Experimental Forest of Chungbuk National University, near Chungju and Jecheon city, Chungcheongbuk-do. To classify forest vegetation effectively, Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) was used to reduce topographic effects. This NDVI was modified and transformed to the value of 0 to 255, and then the modified values were combined with other Landsat Thematic Mapper bands. To classify forest and land cover types, unsupervised classification method was used. The results of this study are summarized as follows. 1. Combinations of band "3, 5, NDVI" in Landsat Thematic Mapper data showed a good separation with high accuracy. The expected classification accuracy was 95.1% in Landsat Thematic Mapper data. 2. The Land Cover types were classified into six groups : coniferous forest, deciduous forest, mixed forest, paddy and grass, non-forest, and other undetectable areas. As these classified results were compared with the reconnaissance survey and aerial black and white infrared photographs, the overall classification accuracy was 76.5% in Landsat Thematic Mapper data. 3. The portion of non-forest in Mt. Wolak area was 1.9%. The percentages of coniferous, deciduous and mixed forests were 30.9%, 35.7% and 26.4%, respectively. 4. As these classified results were compared with other reference data, the percentages of coniferous, deciduous and mixed forests increased, but the portion of non-forest was exceedingly diminished. These differences are thought to be from the different research method and the different season of received Landsat Thematic Mapper data.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_3호
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• pp.1197-1208
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• 2019

산림지역에서의 관측은 평지에서의 관측에 비해 지상관측에 있어서 어려움을 가지고, 위성 관측자료는 지상의 지점기반 관측자료에 비해 높은 공간 해상도를 가진다. 이러한 이점을 이용하여 위성 관측자료는 산불발생 위험도를 추정하는 연구에 활용되어왔다. 위성 관측자료를 사용하는 여러 산불 관련 지수 중 TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI)와 지표면 온도(Land Surface Temperature; LST)를 기반으로 산불발생 위험도를 평가한다. TVDI가 기상과 식생의 건조도를 모두 고려하는 장점을 가지고 있지만 선행 연구에 따르면 TVDI는 여러 산불 관련 지수들에 비하여 한반도에서의 산불발생에 민감하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 한반도에서 TVDI의 산불발생 위험도 표현능력을 향상시키기위해 여러가지 개선방법을 적용하였다. 지상에서 측정한 기온을 적용하여 TVDI의 정확도를 향상시키고, 월별로 최대, 최소 온도 회귀선을 구하여 TVDI에 계절효과를 적용하고자 했으며, 각 지역별로 TVDI를 계산하여 식생 유형 및 지역 기후를 고려하였다. 개선된 TVDI는 선정된 산불사례들을 통해 평가되었으며 산불발생 위험도 측면에서 향상된 성능을 보여주었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.16-28
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• 2013

최근 초분광영상의 활용 연구사례와 다양한 분광지수들의 개발과 평가가 지속적으로 증가하고 있다. 특히 식생원격탐사 분야에서는 식생의 스트레스와 활력에 대한 지표로 식생지수가 사용되며 일반적으로 NIR과 red 파장대의 두 개 혹은 이상의 분광밴드를 선택적으로 사용하고 있다. 항공 초분광영상은 좁고 연속적인 수많은 밴드를 가지기 때문에 식생지수를 위한 밴드선택에 혼돈을 야기할 수 있다. 만약 식생지수를 개발하는 과정에서 사용된 밴드와 항공기를 이용해 취득한 센서의 밴드정보와 동일하지 않다면, 탐지 대상의 광학특성에 대한 설명력이 높은 적절한 밴드를 선택하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 NIR과 red 파장영역에 속하는 4개의 후보밴드를 선택하고 이들의 조합으로 계산된 NDVI(normalized difference vegetation index)와 MSRI(modified simple ratio index)를 산출하였다. 산출된 식생지수들에 대해서 각 지수들의 변이를 살펴보기 위해 변화탐지 기법의 차연산(image differencing)을 이용하였다. 또한 보다 직접적인 분석을 위해서 분광미분(spectral derivative)을 통하여 임상도로 구분되는 식생의 종류별 분광특성을 가장 잘 설명할 수 있는 밴드를 확인하였다. 연구 결과로 후보밴드들 중에서 red #3(680.2nm)와 NIR #2(801.7nm)가 수림에 영향을 적게 받고 밴드의 변동이 적은 적절한 밴드로 선택할 수 있었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제8권2호
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• pp.33-40
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• 2005

The objective of this research was to find an indirect method to estimate spectral reflectance and NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) efficiently, using the spectroradiometer and NOAA AVHRR satellite data. For collecting RS base data, used spectro-radiometer that measures reflection characteristics between 300~1,100nm was used and measured the reflection of vegetation from paddy rice during the growing season at Chungbuk national university's farm in 2002. The feasibility of detecting the temporal variation in the spectral reflectance and NDVI in paddy rice were conducted on eight growth stages. AVHRR data were collected in eight different months over a one year period in 2002. The results were compared with those obtained by analyzing NDVI characteristics. The spectral reflectance and NDVI of paddy rice have a great effect on the growth condition. Considerably, NDVI was increased by developing muscle fiber tissue at the near infrared wavelength until the Booting stage. Then the NDVI increased until the Maturity stage and then decreased until harvest. The highest month was at July and the lower month was at March. The difference NDVI analysis using March and another months data was conducted, the results were provided information on the growth condition of crops.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.507-519
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• 2017

정규식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index)는 생물량 및 $CO_2$ 흡수량 추정과 병충해 탐지 등 다양한 식생 모니터링 영역에서 활용되고 있다. 그러나, 생물량 탐지에 비해 상대적으로 식생의 생리적 상태 변화에 대한 민감도가 낮아 식생의 생리적 활성 및 스트레스를 파악에 한계가 있다. 최근 개발된 광학반사지수(PRI, Photochemical Reflectance Index)는 식생의 생리적 상태 탐지에 용이한 것으로 알려지고 있으며, 식생의 탄소 흡수량 조사를 위해 향후 발사될 해외의 지구관측위성들의 주요 산출물로 선정되는 등 활용도가 높아질 것으로 전망된다. 이에 다양한 이용에 앞서 광 스트레스에 민감한 PRI 특성을 고려하여 그림자 영향의 해석 방향을 제시하고, 현재 가용한 위성으로 PRI 산출이 가능한지 알아보기 위해 대체 밴드를 평가하였다. 항공 초분광 영상을 이용한 본 연구에서는 PRI값이 그림자 부분에서 광 스트레스의 감소로 인해 증가하였다. 그러나 그림자의 정도가 임계값(Shadow Index<25)을 넘어서면 PRI와 NDVI 모두의 자료 품질이 매우 낮아졌다. 또한, 문헌의 570.0 nm 대신 553.6 nm를 사용하여 산출한 PRI가 오리지널 PRI와 높은 상관관계를 보였으며, RED와 NIR 반사도를 이용하여 다중회귀분석을 수행하였을 때 더욱 향상된 결과를 보였다. 이러한 결과는 향후 식생탐지에서 활용도가 높아질 것으로 기대되는 PRI의 생리적인 의미를 이해하는데 도움이 될 것이다.

• 한국환경과학회지
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• 제6권6호
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• pp.605-612
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• 1997

This study is to evaluate the overall NPP(Net Primary Productions distribution in the Korean Peninsula from the satellite data(NOAA/AVHRR). This has been done using the linear relationship between the natural vegetation condition and the NPP. The NPP of natural vegetation increases proportional to the annual net radiation(Rn), where radiative dorless Index(RDI) is a proportional constant connecting Rn to NPP. Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) Is used for monitoring vegetation change, and INDVI (Integrated NDVI) for annual analysis. The INDVI has a close relation to .Rn and NPP. which can be used effectively for estimating NPP distribution of where the meteorological data Is unavailable such as North Korea. The NPP distribution of the Korean Peninsula was estimated based on the model.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2004년도 춘계 학술대회지
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• pp.288-289
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• 2004

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2019년도 하계 학술발표초록집
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• pp.120-121
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• 2019