대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.218-224
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1998
The coefficients of variation obtained from three typical vegetation indices of eight levels of multi-spatial resolution images in urban areas were employed to identify the optimum spatial resolution in terms of maintaining information quality. These multi-spatial resolution images were prepared by degrading 1 meter simulated, 16 meter ADEOS/AVNIR, and 30 meter Landsat-TM images. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Perpendicular Vegetation Index (PVI) and Soil Adjusted Ratio Vegetation Index (SARVI) were applied to reduce data redundancy and compare the characteristics of multi-spatial resolution image of vegetation indices. The threshold point on the curve of the coefficient of variation was defined as the optimum resolution level for the analysis with multi-spatial resolution image sets. Also, the results from the image segmentation approach of region growing to extract man-made features were compared with these multi-spatial resolution image sets.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.256-261
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1999
Global vegetation change is one of major global concerns. Remote sensing images provide an efficient and useful data source to estimate global vegetation covers, and a number of methods have been proposed to estimate them. Among them, the NDVI is one of the most popular indices, and it is_easy to calculate with simple image computing. However, this index is very much affected by the radiometric environment of sensing such as atmospheric conditions and the sun illumination angle. Therefore, it is not appropriate to apply the NDVI to investigate seasonal changes. This paper discusses these problems and proposes an alternative index, MODVI(Modified Vegetation Index), that is less affected by radiometric environment changes. An experiment was conducted to compare these two indices using temporal Landsat TM sub-scenes.
The development of drought index that provides detailed-spatial-resolution drought information is essential for improving drought planning and preparedness. The objective of this study was to develop the concept of using satellite-based hybrid drought index called the Vegetation Drought Response Index in South Korea (VegDRI-SKorea) that could improve spatial resolution for monitoring local and regional drought. The VegDRI-SKorea was developed using the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on remote sensing data such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS satellite images, climate drought indices such as Self Calibrating Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) and Standardized Precipitation Index (SPI), and the biophysical data such as land cover, eco region, and soil available water capacity. A case study has been done for the 2012 drought to evaluate the VegDRI-SKorea model for South Korea. The VegDRI-SKorea represented the drought areas from the end of May and to the severe drought at the end of June. Results show that the integration of satellite imageries and various associated data allows us to get improved both spatially and temporally drought information using a data mining technique and get better understanding of drought condition. In addition, VegDRI-SKorea is expected to contribute to monitor the current drought condition for evaluating local and regional drought risk assessment and assisting drought-related decision making.
본 연구에서는 원격탐사자료를 이용하여 현장관측이 불가능한 북한 지역에 대한 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 산출을 통하여 1999년부터 2005년까지 7년간의 지표 상태 모니터링 하였다. 북한의 산림 지역은 소위 한반도의 폐라고 불리며, 한반도 내에서 가장 풍부한 산림지역이 위치하고 있다. NDVI는 식생의 활력 지수를 나타내며, 유사한 많은 연구에서 사용되었다. 본 연구에서는 북한 지역 식생의 변화를 탐지하고 그 원인을 분석하였다. NDVI의 변동은 북한 지역에서 가뭄이나 태풍의 영향을 잘 반영하고 있으며, 북한 지역이 태풍이나 가뭄을 겪고 있을 때 평년보다 낮은 NDVI 수치가 나타났다. 특히, 최근 정치적, 경제적으로 큰 이슈가 되고 있는 북한 지역 식량 생산 정보이 간접적인 파악을 위해 본 연구에서 분석한 결과를 토대로 식량 생산 동향을 유추하였다.
Background: Monitoring terrestrial vegetation cover condition is important to evaluate its current condition and to identify potential vulnerabilities. Due to simplicity and low cost, point intercept method has been widely used in evaluating grassland surface and quantifying cover conditions. Field-based digital photography method is gaining popularity for the purpose of cover estimate, as it can reduce field time and enable additional analysis in the future. However, the caveats and uncertainty among field-based vegetation cover estimation methods is not well known, especially across a wide range of cover conditions. We compared cover estimates from point intercept and digital photography methods with varying sampling intensities (25, 49, and 100 points within an image), across 61 transects in typical steppe, forest steppe, and desert steppe in central Mongolia. We classified three photosynthetic groups of cover important to grassland ecosystem functioning: photosynthetic vegetation, non-photosynthetic vegetation, and bare soil. We also acquired normalized difference vegetation index from satellite image comparison with the field-based cover. Results: Photosynthetic vegetation estimates by point intercept method were correlated with normalized difference vegetation index, with improvement when non-photosynthetic vegetation was combined. For digital photography method, photosynthetic and non-photosynthetic vegetation estimates showed no correlation with normalized difference vegetation index, but combining of both showed moderate and significant correlation, which slightly increased with greater sampling intensity. Conclusions: Results imply that varying greenness is playing an important role in classification accuracy confusion. We suggest adopting measures to reduce observer bias and better distinguishing greenness levels in combination with multispectral indices to improve estimates on dry matter.
기후변동에 따른 식생반응 및 그에 따른 물수지 동역학의 변화를 살펴볼 목적으로 본 연구에서는 식생의 물 이용가능성과 식생 생산량의 지역별 연별 변동성을 분석하였다. 유역의 식생 물이용의 대리변수로서 습윤량에 대한 기화량의 비로 표현되는 Horton 지수의 계산을 통하여 유역에서의 수문 분할과 그에 따른 식생의 물 이용 가능성에 대한 정량화를 시도하였다. 연별 Horton 지수의 추정결과 기후의 변동성과 비교하여 볼 때 상대적으로 일정한 값을 유지하고 있는 것을 살펴볼 수 있다. 이와 더불어 Horton 지수와 식생의 강우이용효율을 비교한 결과, 물 이용가능성에 따른 식생의 물 이용에 대한 흥미로운 패턴이 있음을 살펴볼 수 있었다. 물이 식생 성장에 제한요소가 될 경우 식생의 강우이용효율은 공통적인 최대값으로 수렴한다는 선행연구들의 결과를 본 연구를 통해서도 확인할 수 있다.
Recently, the heat island phenomenon in which the temperature of a city part rises from the circumference ground has developed into a big problem. In this study, we aimed at examining the impact of increasing vegetation in urban areas to reduce the heat island phenomenon by taking the Fukuoka City of Japan as a case. In order to discuss the relation between vegetation environment and the heat island phenomenon, we have calculated Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and mapped the spatial vegetation distribution. These are then compared with the heat island phenomenon investigations in Fukuoka City. The results of the study revealed that the areas showing comparatively lesser heat island phenomenon are those having increased vegetation.
본 연구는 사고현장에서 화학물질로 인해 발생한 사고지점의 피해면적을 식생지수로 산출하는 방안을 연구하였다. 자료수집은 두 종류의 드론을 활용하였으며, 사진측량기법을 적용한 3차원 점군자료에서 피해면적을 산출하였다. 다중분광센서의 분광대역 정보를 활용하여 제작한 정사영상을 토대로 식생지수 영상을 제작하였고, 임계값에 따른 피해면적의 결과로 사고현장에 대한 통계를 분석하였다. 근적외선 밴드 기반의 식생지수 Kappa 값은 0.79, 녹색 밴드 기반의 식생지수는 0.76으로 화학물질사고 조사현장에서 식생지수를 활용한 피해면적 분석 방법을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
기상학적 요인에 의해 발생하는 가뭄은 육상 생태계의 식생에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄이 식생에 영향을 미치는 상태를 식생의 생태가뭄으로 정의하고, 영향 정도를 정량적으로 감시하기 위한 식생의 생태가뭄 상태지수(ecological drought condition index of vegetation, EDCI-veg)를 제안하였다. EDCI-veg는 식생과 기상학적 가뭄 정보 사이의 copula 기반의 이변량 결합확률모델로부터 도출되며, 가뭄이 발생했을 때 현재의 식생 상태가 가뭄으로 인해 얼마나 영향을 받았는지를 수치로 표현할 수 있다. 과거의 기상학적 가뭄 사상과 그에 대응하는 식생 상태를 비교하여 제안된 지수를 살펴본 결과, EDCI-veg는 식생의 생태가뭄을 적절하게 모니터링할 수 있음이 확인되었다. 또한, 원격탐사자료를 활용하여 고해상도의 가뭄 지도를 작성함으로써 생태가뭄 상태를 공간적으로 식별할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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