Analysis of the Possibility for Practical Use of MSI/ MidIR/ II Vegetation Indices for Drought Detection of Spring Season

MSI/ MidIR/ II 식생지수를 이용한 봄 가뭄탐지 활용 가능성 분석

  • 김성재 ((주)지오씨앤아이 연구소) ;
  • 최경숙 (경북대학교 농업토목공학과) ;
  • 장은미 ((주)지인컨설팅, 이화여대) ;
  • 홍성욱 (국가기상위성센타 위성분석팀)
  • Received : 2011.08.19
  • Accepted : 2011.10.24
  • Published : 2011.10.31

Abstract

In recent years, utilizations of satellite imagery have been extensively conducted in order to obtain accurate information on drought detection in spring season. This research also carried out utilization of satellite imagery through the various vegetation indices such as NDVI(Normalized Difference Vegeation Index), MSI(Moisture Stress Index), MidIR Index, II(Infrared Index) to find better methodology to detect drought phenomena, especially occurring in spring season. For this purpose, Landsat TM(Thematic Mapper) images were used and applied on the Yeong-cheon city. In this study, the characteristics of DN(Digital Number) for each vegetation index is analyzed, and the correlation analysis between indices and DN according to the number of days with no rain is performed. The results shows high correlation between NDVI and MSI and II with positive correlation on MSI, and negative correlation on II. This indicates the possibility for practical use of MSI, II indices with NDVI to obtain better credibility for detecting spring droughts.

봄 가뭄탐지를 위한 위성영상 활용을 위해 중 저해상 위성영상인 Landsat TM(Thematic Mapper) 영상을 이용하여 기존의 봄철 가뭄 해석에 많이 사용되어온 정규식생지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index)이외에 MSI(Moisture Stress Index), MidIR Index, II (Infrared Index) 지수들의 가뭄분석 활용가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 경상북도 영천시를 대상으로 무강수일수에 따른 영상을 선정하여 DN(Digital Number)값의 특성 및 상관성을 분석하고 이와 더불어 가뭄지수와의 비교 분석을 실시하였다. 그 결과 NDVI와 MSI 및 II 지수는 높은 상관관계를 보였으나, MidIR은 낮은 상관관계를 보였으며, 가뭄지수와의 분석에서도 MSI 및 II 지수는 강한 상관관계를 보여주었다. 따라서 MSI와 II 지수를 이용한 가뭄연구를 통해 정보의 다양성 및 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. Y. Bayarjargal, T. Adyasuren and S. Munkhtuya, 2000, "Drought & Vegetation Monitoring in the Arid and Semi-Arid Regions of the Mongolia using Remote Sensing and Ground Data", In Proceedings of The 21st Asian Conferenceon Remote Sensing.
  2. W. B. Cohen, 1991, "Response of Vegetation Indices to Changes in Three Measures of Leaf Water Stress," Photogrammetric Engineering and Remote Seneing, vol. 57. no. 2. pp. 195-202.
  3. M. A. Hardisky, V. Klemas and M. Smart, 1983, "he Influence of Soil Salinity, Growth Form, and Leaf Moisture on the Spectral Radiance of Spartina Alterniflora Canopies," Photogrammetric Engineering and Remote Seneing, vol. 49. pp. 77-83.
  4. J. R. Jensen, 2000, Introductory digital image processing-second edition, Prentice Hall.
  5. H. B. Musick and R. E. Pelletier, 1988, "Response to soil moisture of spectral indexs dericed from bidirectional reflectance in thematic mapper wavebands, Remote Sens. Environ. vol. 25. pp. 167-184. https://doi.org/10.1016/0034-4257(88)90099-5
  6. B. N. Rock., J. E. Vogelmann, D. L. Williams, A. F. Voglemann and T. Hoshizaki, 1986, "Remote Detection of Forest Damage," BioScience, vol.36. pp. 439. https://doi.org/10.2307/1310339
  7. S. W. Running, C. O. Justice, V. Solomonson, D. Hall, J.Barker, Y. J. Kaufmann, A. H. Strahler, A. R. Huete, J. P. Muller, V. Vanderbilt, Z. M. Wan, P. Teillet and D. Carneggie, 1994 "Terrestrial Remote Sensing Science and Algorithms Planned for EOS/ MODIS," Intl. Journal or Remote Sensing, vol. 15. no. 17. pp. 587-3620.
  8. L. Ji, A. J. Peters, 2003. Assessing vegetation response to drought in the northern Great Plains using vegetation and drought indices, Remote Sensing of Environment, vol. 87. pp. 85-98. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00174-3
  9. F. N. Kogan, 1995. "Application of Vegetation Index and Brightness Temperature for Drought Detection", Adv. in Space Res., vol. 15. pp. 91-100.
  10. 기상청 홈페이지(www.kma.kr/HELP/basic/help_04_05.jsp)
  11. 김성재, 2005, "GIS 공간분석을 이용한 3차원 임분 배치기법 개발", 경일대학교 석사학위 논문, pp. 41-43.
  12. 김영섭, 서애숙, 조명희, 김응남, 신계종, 장영률, 2004, 원격탐사개론, 동화출판사, pp. 217-218.
  13. 박은주, 성정창, 황철수, 2003, "Landsat ETM+영상을 활용한 경작지역내 가뭄민감도의 연구", 대한원격탐사학회지, 제19권, 2호, pp. 107-115. https://doi.org/10.7780/kjrs.2003.19.2.107
  14. 박정술, 김경탁, 2009, "가뭄모니터링을 위한 MODIS NDVI의 활용성 평가: 가뭄지수와의 비교를 중심으로", 한국GIS학회지, 17권, 1호, pp. 117-129.
  15. 신사철, 김경탁, 김주훈, 박정술, 2006, "NDVI를 이용한 가뭄발생지역 검출 및 부족수분량 산정", 한국수자원학회 학술발표회 논문집, pp. 1201-1205.
  16. 신수현, 국민정, 이규성, 2004, "한반도의 다중시기 NDVI를 이용한 가뭄지수 적용성 분석," 한국GIS학회 춘계학술대회 논문집, pp. 203-208.
  17. 염종민, 한경수, 이창석, 박윤영, 김영섭, 2008, "SPOT/VEGETATION NDVI 자료를 이용한 북한지역 식생 변화 탐지," 한국지리정보학회지, 11권, 2호, pp. 28-37.
  18. 이창희, 2006, 서울시 지역안전도 평가모형 개발연구 : 홍수재해를 중심으로, 서울시정개발연구원보고서, pp. 87-89.
  19. 장은미, 박은주, 2004, "위성영상을 활용한 가뭄지수 지도제작", 한국지형공간정보학회 논문지, 12권, 4호, pp. 1-10.
  20. 홍우용, 박민지, 박종윤, 하림, 박근애, 김성준, 2009, 봄철 SWAT 모형의 산림 토양수분과 Terra MODIS 위성영상 NDVI와의 상관성 분석, 한국농공학회논문집, 51권, 2호, pp. 7-14.