Korean Journal of Remote Sensing (대한원격탐사학회지)

Korean Society of Remote Sensing (대한원격탐사학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Extraction of Agricultural Land Use and Crop Growth Information using KOMPSAT-3 Resolution Satellite Image

KOMPSAT-3급 위성영상을 이용한 농업 토지이용 및 작물 생육정보 추출

  • Lee, Mi-Seon (Department of Rural Engineering, Konkuk University) ;
  • Kim, Seong-Joon (Department of Civil & Environmental Systems Engineering, Konkuk University) ;
  • Shin, Hyoung-Sub (Department of Agricultural & Rural Eng., Chungbuk National University) ;
  • Park, Jin-Ki (Department of Agricultural & Rural Eng., Chungbuk National University) ;
  • Park, Jong-Hwa (Department of Agricultural & Rural Eng., Chungbuk National University)
  • 이미선 (건국대학교 일반대학원 지역건설환경공학과) ;
  • 김성준 (건국대학교 환경시스템학부 사회환경시스템공학과) ;
  • 신형섭 (충북대학교 농업생명환경대학 지역건설공학과) ;
  • 박진기 (충북대학교 농업생명환경대학 지역건설공학과) ;
  • 박종화 (충북대학교 농업생명환경대학 지역건설공학과)
  • Published : 2009.10.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This study refers to develop a semi-automatic extraction of agricultural land use and vegetation information using high resolution satellite images. Data of IKONOS-2 satellite images (May 25 of 2001, December 25 of 2001, and October 23 of 2003), QuickBird-2 satellite images (May 1 of 2006 and November 17 of 2004) and KOMPSAT-2 satellite image (September 17 of 2007) which resemble with the spatial resolution and spectral characteristics of KOMPSAT-3 were used. The precise agricultural land use classification was tried using ISODATA unsupervised classification technique, and the result was compared with on-screen digitizing land use accompanying with field investigation. For the extraction of crop growth information, three crops of paddy, com and red pepper were selected, and the spectral characteristics were collected during each growing period using ground spectroradiometer. The vegetation indices viz. RVI, NDVI, ARVI, and SAVI for the crops were evaluated. The evaluation process was developed using the ERDAS IMAGINE Spatial Modeler Tool.

본 연구에서는 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상을 이용하여 정밀농업 토지이용도와 식생정보를 추출하는 반자동 기법을 개발하여 제시하고자 한다. 분석에 사용한 자료는 KOMPSAT-3급의 공간 해상도와 분광 해상도가 동일한 IKONOS-2 영상(2001/5/25, 2001/12/25, 2003/10/23), QuickBird-2 영상(2006/5/1, 2004/11/17) 그리고 KOMPSAT-2 영상(2007/9/17)을 사용하였다. KOMFSAT-3급 영상자료로부터 정밀농업 재배지도를 작성하기 위해 ISODATA방법을 이용한 정밀농업 토지이용도를 작성하여 현장자료를 기존 스크린 디지타이징 기법으로 작성한 정밀 토지이용도와 비교하였다. 다양한 작물의 생육정보를 추출하기 위하여 식생지수인 RVI, NDVI, ARVI, SAVI를 이용하여 각 작물별로 분석하였으며, 이 과정을 ERDAS IMAGINE Spatial Modeler Tool로 개발하였다.

Keywords

References

  1. 국가 GIS 교육센터 홈페이지
  2. 과학기술부, 2003. 원격탐사 기술개발사업 활용분야 1차년도 요약보고서, 한국항공우주연구원, 260
  3. 신용희, 박종화, 박민서, 2002. 밭작물의 분광반사 특성과 식생지수, 한국관개배수학회지, 10(2): 43-54
  4. 이미선, 박근애, 김성준, 2006. RADARSAT SAR 영상을 이용한 농촌지역 소하천주변의 침수피해지역 추정 연구, 한국수자원학회논문집, 39(11): 969- 976 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2006.39.11.969
  5. 정인균, 김성준, 2003. 효과적인 유역 및 하도망 추출을 위한 DEM 전처리방법의 비교, 대한토목학회논문집, 23(3D): 393-400
  6. 한국농촌경제연구원, 2007. 위성정보의 농업관측 활용 타당성
  7. Gonzalez, R. C. and P. Wintz, 1977. Digital Image Processing, Reading, Mass., Assison-Wesley, 431
  8. Huete, A. R., 1988. A soil adjusted vegetation index (SAVI), Remote Sensing of Environment, 25: 295-309 https://doi.org/10.1016/0034-4257(88)90106-X
  9. Kaufman Y. J. and D. Tanre, 1992. Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI) for EOSMODIS, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 30(2): 261-270 https://doi.org/10.1109/36.134076
  10. Lillesand, T. M. and R. W. Kiefer, 2000. Remote Sensing and Image Interpretation. New York; John Wiley & Sons
  11. Rouse, J. W., R. H. Haas, J. A. Schell, and D. W. Deering, 1974. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS, Proceedings. Third Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium, Greenbelt, NASASP-351, 1974. 301-317
  12. Ryherd, S. and C. Woodcock, 1996. Combining spectral and texture data in the segmentation of remotely sensed images. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 62(2): 181-194
  13. 日本リモㅡトセンシング硏究會編, 1995. 圖解リモㅡト センシング, 社團法人日本測量協會, 19-23.