• 농촌계획
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• 제30권1호
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• pp.57-66
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• 2024

This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.

• 환경영향평가
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• 제31권4호
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• pp.241-249
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• 2022

도시에서 사람과 야생조류는 함께 살아가고 있으나, 도시화가 가져온 생태계 파편화로 조류의 서식과 이동에 위협 영향을 미친다. 본 연구에서는 수원시의 야생조류 사체 위치 데이터를 토대로 조류에게 취약한 공간, 위협요인을 확인하고자, 사체 확인 지점과 반경 500m 이내의 공간적 분포 특성을 살펴보았다. 연구결과, 사체 확인 지점은 NDVI 0.3, NDBI -0.05, NDWI -0.16의 특성을 보였다. 반경 500m 이내에는 NDVI 0.34, NDBI -0.01, NDWI -0.18, 건물 높이 13.8m, 방음벽 길이 227.3m로 확인되었다. 토지피복유형은 초지, 시가화건조지역, 나지가 높은 비율로 나타났다. 특히, 산림, 저수지 등과 인접한 아파트의 녹지, 골프장 등이 섞여있는 시가화지역의 가장자리가 위협적인 공간으로 도출되었다. 도시에서 조류와 함께 살아가기 위해서는 환경영향평가 단계에서부터 수직적 공간 변화에 따른 영향이 검토되어야 하며, 이에 앞서 도시의 수직 구조물에 대한 공간 자료 구축과 현실화가 필요하다. 또한, 자연에서 도시로 변화될 수밖에 없는 공간은 야생동물이 안전하게 회피, 적응할 수 있는 시공간적 측면이 고려된 사전예방적 관리방안이 함께 마련되어야 할 것이다.

• 한국관개배수논문집
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• 제21권1호
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• pp.78-88
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• 2014

This study is to analyze the 2012 spring drought of Korea using drought index and satellite image. The severe spring drought recorded in May of 2012 showed 36.4% of normal rainfall(99.5mm). The areas of west part of Gyeonggi-do and Chungcheong-do were particularly serious. The drought indices both the SPI(Standardized Precipitation Index) and WADI(WAter supply Drought Index) represented the drought areas from the end of May and to the severe drought at the end of June. The drought by SPI completely ended at the middle of July, but the drought by WADI continued severe drought in the agricultural reservoir watersheds of whole country even to the end of the July. On the other hand, the results by spatial NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and EVI(Enhanced Vegetation Index) data from Terra MODIS, both indices showed relatively low values around the areas of Sinuiju, Pyongyang, and west coast of North Korea and Gyeonggi-do and Chungcheong-do of South Korea indicating drought condition. Especially, the values of NDVI and EVI at Chungcheong-do were critically low in June compared to the normal year value.

• 한국습지학회지
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• 제8권1호
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• pp.49-58
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• 2006

가뭄은 인간이 극복하기 힘든 자연재해로 시간규모가 다양하고 누적된 효과가 천천히 나타나기 때문에 인지가 어려우며 이로 인해 피해가 커지는 경향이 있다(최영진, 1995). 가뭄에 적절히 대처하기 위해서는 가뭄의 감시(Monitoring) 체계가 필요하고, 객관적이고 널리 적용될 수 있는 가뭄의 정의와 가뭄의 정도를 정량적으로 나타낼 수 있는 지표가 필요하다. 기상학 및 수자원에서는 가뭄 감시를 위해 현 상태에 대한 정량적인 가뭄심도를 나타내는 가뭄지수를 사용하고 있으며 원격탐사 분야에서는 다중시기의 식생지수 및 지표면 열지수 등을 활용하여 가뭄여부를 판단하는 노력을 수행하고 있다. 본 연구에서는 과거 10년간 남한의 가뭄시점에 대한 가뭄지수 분석을 통하여 가뭄의 심도를 파악하였고, 정규식생지수(NDVI)와 식생상태지수(VCI)를 활용하여 가뭄현황을 판별하였다. 또한, 식생지수와 가뭄지수의 상관성분석을 통하여 식생지수를 이용한 정량적인 가뭄분석의 가능성을 모색하였다.

• 물과 미래
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• 제29권5호
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• pp.203-214
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• 1996

물수지향의 정량적 평가는 수문학의 기본이 되는 중요한 개념이다. 물수지는 수자원의 실태 파악과 기후 변화를 포함한 환경 변화를 이해하기 위하여 그 중요성이 인식되고 있다. 본 논문은 인공위성 자료로부터 얻을 수 있는 식생자료를 근거로 하여 물수지향을 평가하기 위한 방법을 제안한다. 본 연구에서는 NOAA/AVHRR 자료로부터 얻어지는 식생지표 NDVI를 이용하여 직접 실제증발산량을 구하는 방법을 개발하여 그 결과로서 한반도 전역에 대한 물수지해석을 수행한다. 증발산량, 유출률, 과잉수분량과 부족수분량의 공간적 분포를 NDVI와 간략한 물수지모형으로 이용하여 얻고 있다. 이 방법을 이용함으로서 충분한 지상자료를 얻을 수 없는 북한지역을 포함한 한반도 전역에 대한 수문학적 문제의 논의가 가능하게 된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권7호
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• pp.735-744
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• 2013

본 연구에서는 기후와 지형특성에 따라 유역의 수문학적 분할과 식생이 어떠한 영향을 받는지가 분석된다. 수문학적 분할은 Horton 지수를 이용하여 정량화되며, 지역의 기후특성과 Horton 지수 사이의 관계가 탐색된다. 또한 지역 기후특성을 이용한 Horton 지수의 예측력과 지역 기후특성뿐만 아니라 지형특성을 이용한 Horton 지수의 예측력을 비교함으로써 지형특성이 수문학적 분할에 미치는 상대적인 공헌도가 분석된다. 마지막으로 정규화 식생지수에 대한 건조지수와 Horton 지수의 예측력을 살펴봄으로써, 식생반응에 대한 기후 및 지형특성의 영향이 추정된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.405-409
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• 2018

최근 기후변화로 인해 기온, 강수량 등 농업에 직접적인 영향을 주는 환경요인의 변화가 급격하게 진행되고 있으며, 식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)는 기후변화로 인해 전 세계적인 식량위기가 발생할 가능성이 크다고 경고하고 있다. 농업 시스템의 생산 능력을 확보하기 위해 수자원의 효율적인 공급 및 분배, 수확량 예측, 토지 특성 파악 등 농업 생산 제한요소에 대한 빠른 정보수집이 요구되고 있다. 재해관리 분야에서 원격탐사 기술은 재해 발생을 인지하고 발생지역의 재해 진행과 피해 정도를 신속하게 제공할 수 있다는 점에서 효용성이 높다. 또한 위성 영상을 이용할 경우 접근이 용이하지 못한 지역의 조사가 수월하며, 장기적인 변화관측이나 환경감시 등 광역적 접근이 가능하다. 최근 위성영상을 통한 다양한 신호의 데이터 취득 및 가공이 가능하게 됨에 따라 주기적이고 동일한 정확도로 지상자료의 획득이 가능하다는 측면에서 인공위성을 활용한 농업 분야에서의 가뭄 분석 연구의 필요성이 대두되었다. 위성영상 신호를 통해 농업 가뭄에 활용되고 있는 지표로는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 및 식생상태지수 (Vegetation Condition Index, VCI), 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index, VegDRI) 등이 있다. 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용한 위성영상기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)는 일반적으로 사용되는 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI) 등과 비교하였을 때, 가뭄에 더 민감하고 빠른 반응을 보인다는 연구 결과로부터 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 가뭄판단지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 과거 우리나라에 발생했던 극심한 가뭄 사상을 대상으로 ESI의 가뭄분석을 통해 타 지표와의 차별성을 확인하고 농업 가뭄 모니터링의 새로운 지표로써 적용성을 검토하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.119-119
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• 2023

본 연구에서는 Terra MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상과 토양수분 부족지수(Soil Water Deficit Index, SWDI)를 이용하여 2012년부터 2022년까지 한반도 전국의 1km 공간 증발산량을 산정하였다. 공간 증발산량을 산정하기 위한 과정은 크게 두 가지로 구분된다. 첫 번째로 MODIS의 LST(Land Surface Temperature), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), 선행강우 및 무강우 누적일수를 이용해 1 km 공간 토양수분을 산정하였다. 농촌진흥청 토양수분관측망 자료 중 토지피복, 토양 속성을 고려하여 선정된 70개소 토양수분 실측데이터와 비교한 결과 지점별 평균 R² 0.63~0.90으로 유의미한 상관성을 나타내었다. 산정된 공간 토양수분은 생장저해수분점과 초기위조점의 관계를 이용한 SWDI로 변환하였다. 두 번째로 순 복사량, 기온 및 NDVI의 적은 수문인자를 통해 증발산량 산정이 가능한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모형을 기반으로 계절별 식생과 토양수분 상태를 고려하여 1 km 공간 증발산량을 산정하였다. MS-PT 모형에서 가정한 대기 증발 변수 Diurnal temperature (DT)와 지표 수분의 상관성 문제를 해결하기 위해 DT를 SWDI로 적용하였다. 모형 결과의 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측자료와의 결정계수(Coefficient of determination, R²), RMSE(Root Mean Square Error) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하였다. 본 연구의 결과로 생산되는 국내 증발산량의 시, 공간적 변동성은 증발산량을 통한 수문학적 가뭄지수 및 급성 가뭄을 파악하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권4호
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• pp.353-364
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• 2016

Yangon city is experienced a rapid urban expansion over the last two decades due to accelerate with the socioeconomic development. This research work studied an investigation into the application of the integration of the Remote Sensing (RS) and Geographic Information System (GIS) for observing Land Use and Land Cover (LULC) patterns and evaluate its impact on Land Surface Temperature (LST) of the downtown, suburban 1 and suburban 2 of Yangon city. The main purpose of this paper was to examine and analyze the variation of the spatial distribution property of the LULC of urban spatial information related with the LST and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) using RS and GIS. This paper was observed on image processing of LULC classification, LST and NDVI were extracted from Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) image data. Then, LULC pattern was linked with the variation of LST data of the Yangon area for the further connection of the correlation between surface temperature and urban structure. As a result, NDVI values were used to examine the relation between thermal behavior and condition of land cover categories. The spatial distribution of LST has been found mixed pattern and higher LST was located with the scatter pattern, which was related to certain LULC types within downtown, suburban 1 and 2. The result of this paper, LST and NDVI analysis exhibited a strong negative correlation without water bodies for all three portions of Yangon area. The strongest coefficient correlation was found downtown area (-0.8707) and followed suburban 1 (-0.7526) and suburban 2(-0.6923).

• 한국토양비료학회지
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• 제48권6호
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• pp.593-601
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• 2015

The NDVI (Normalized difference vegetation index) is used as indicators of crop growth situation in remote sensing. To measure or validate the NDVI, reliable NDVI sensors have been needed. We tested new fixed-field NDVI sensor, "SRS (Spectral Reflectance Sensor)" developed by Decagon Devices, during Kimchi cabbage growing season at the cultivation area located in Gochang, Gangneung and Taebaek in Korea from 2014 to 2015. The diurnal variation of NDVI measured by SRS (SRS NDVI) showed a slight ${\cap}$-profile shape and was affected by water on the sensor surface. This means that SRS NDVI around noontime is resonable, except rainy day. Comparisons were made between the SRS NDVI and NDVI of used widely mobile sensor (Cropcircle NDVI). The comparisons indicate that SRS NDVI are close to Cropcircle NDVI (R=0.99). SRS NDVI time series displayed change of the plant height and leaf width of Kimchi cabbage. An obvious exponential relationship is found between SRS NDVI and the plant height ($R^2{\geq}0.92$) and leaf width ($R^2{\geq}0.92$) of Kimchi cabbage. Thus, SRS NDVI will be used as indicator of crop growth situation and a very powerful tool for evaluation of remote sensing NDVI estimates and associated corrections.