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Estimating Rice Yield Using MODIS NDVI and Meteorological Data in Korea

MODIS NDVI와 기상자료를 이용한 우리나라 벼 수량 추정

  • 홍석영 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업환경부) ;
  • 허지나 (부산대학교 대기환경과학과) ;
  • 안중배 (부산대학교 대기환경과학과) ;
  • 이지민 (비앤티솔루션) ;
  • 민병걸 (비앤티솔루션) ;
  • 이충근 (농촌진흥청 국립식량과학원 답작과) ;
  • 김이현 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업환경부) ;
  • 이경도 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업환경부) ;
  • 김선화 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업환경부) ;
  • 김건엽 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업환경부) ;
  • 심교문 (농촌진흥청 국립농업과학원 농업환경부)
  • Received : 2012.09.10
  • Accepted : 2012.10.24
  • Published : 2012.10.31

Abstract

The objective of this study was to estimate rice yield in Korea using satellite and meteorological data such as sunshine hours or solar radiation, and rainfall. Terra and Aqua MODIS (The MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer) products; MOD13 and MYD13 for NDVI and EVI, MOD15 and MYD15 for LAI, respectively from a NASA web site were used. Relations of NDVI, EVI, and LAI obtained in July and August from 2000 to 2011 with rice yield were investigated to find informative days for rice yield estimation. Weather data of rainfall and sunshine hours (climate data 1) or solar radiation (climate data 2) were selected to correlate rice yield. Aqua NDVI at DOY 233 was chosen to represent maximum vegetative growth of rice canopy. Sunshine hours and solar radiation during rice ripening stage were selected to represent climate condition. Multiple regression based on MODIS NDVI and sunshine hours or solar radiation were conducted to estimate rice yields in Korea. The results showed rice yield of $494.6kg\;10a^{-1}$ and $509.7kg\;10a^{-1}$ in 2011, respectively and the difference from statistics were $1.1kg\;10a^{-1}$ and $14.1kg\;10a^{-1}$, respectively. Rice yield distributions from 2002 to 2011 were presented to show spatial variability in the country.

본 연구에서는 농경지의 면적 산정과 다양한 작물의 생산량 추정을 위해 많이 활용되고 있는 MODIS 영상과 기상자료를 이용하여 우리나라의 벼 수량을 추정해보고자 하였다. Terra와 Aqua 위성으로부터 얻어진 시계열 MODIS NDVI 자료를 구축하고 수량과의 상관성이 높은 시기를 선택하여 기상자료와 함께 다중회귀 모형 기반으로 우리나라 벼 수량을 추정하였다. 2002년부터 2010년까지 MODIS 위성 식생지수 NDVI와 기상자료(일조시간 및 일사량)를 이용하여 우리나라 벼 수량 추정을 위한 다중 회귀모형을 작성하였다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 1을 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $494.6kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과는 $1.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 2를 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $509.7kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과 $14.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. 2002년부터 2011년까지의 우리나라 쌀 수량 분포도를 작성하였다.

Keywords

References

  1. 김이현, 홍석영, 김명숙, 곽한강, 임상규, 2007. 농촌진흥청 국립농업과학원 농업환경부 시험연구보고서. 광학센서를 이용한 단백질함량 추정법 개발. pp.376-393.
  2. 미국 농무성 외국농업청(USDA FAS), http://www.pecad.fas.usda.gov/cropexplorer/.
  3. 안중배, 허지나, 심교문, 2010. 수치예보 모형을 이용한 역학적 규모축소 기법을 통한 농업기후지수 모사, 한국농림기상학회지, 12(1): 1-10. https://doi.org/10.5532/KJAFM.2010.12.1.001
  4. 홍석영, 최은영, 김건엽, 강신규, 김이현, 장용선, 2009. MODIS NDVI를 이용한 북한의 벼 수량 추정 연구, 2009 대한원격탐사학회 춘계학술대회 논문집, pp. 116-120.
  5. Ahn, J.B., C.K. Park, and E.S. Im, 2002. Reproduction of regional scale surface air temperature by estimating systematic bias of mesoscale numerical model, Journal of Korean Meteorological Society, 38(1): 69-80.
  6. Becker-Reshef, I., E. Vermote, M. Lineman, and C. Justice, 2010. A generalized regression-based model for forecasting winter wheat yields in Kansas and Ukraine using MODIS data, Remote Sensing of Environment, 114: 1312-1323. https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.01.010
  7. Chang, J., M.C. Hansen, K. Pittman, M. Carroll, and C. DiMiceli, 2007. Corn and soybean mapping in the United States using MODIS time-series data sets, Agronomy Journal, 99: 1654-1664. https://doi.org/10.2134/agronj2007.0170
  8. Cock, J.H. and S. Yoshida, 1972. Accumulation of $^{14}C$-labelled carbohydrate before flowering and its subsequent redistribution and respiration in the rice plant, Proceedings of the Crop Science Society of Japan, 41: 226-234. https://doi.org/10.1626/jcs.41.226
  9. Cressman, G.P., 1959: An operational objective analysis system. Mon. Wea. Rev., 87, 367-374. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1959)087<0367:AOOAS>2.0.CO;2
  10. Doraiswamy, P.C, T.R. Sinclair, S. Hollinger, B. Akhmedov, A. Stern. and J. Prueger, 2005. Application of MODIS derived parameters for regional crop yield assessment, Remote Sensing of Environment, 97: 192-202. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.03.015
  11. FAO 작황 조기예보시스템 (GIEW), http://www.fao.org/giews/english/index.htm
  12. Hong, S.Y., J.T. Lee, S.K. Rim, and J.S. Shin, 1997. Radiometric estimates of grain yields related to crop aboveground net production (ANP) in paddy rice. Proc. of 1997 International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Singapore, Aug. 3-8, pp. 1793-1795.
  13. Jordan, C.F., 1969. Derivation of leaf area index from quality of light on the forest floor, Ecology, 50: 663-666. https://doi.org/10.2307/1936256
  14. Myneni, R.B., G. Asrar, and F.G. Hall, 1992. A three dimensional radiative transfer modelsalgorithms- experiments. Remote Sensing of Environment, 51: 3-26.
  15. Narongrit, C. and K. Chankao, 2009. Development and validation of rice evapotranspiration model based on Terra/MODIS remotely sensed data, Journal of Food, Agriculture & Environment, 7: 684-689.
  16. Rasmussen M.S., 1997. Operational yield forecast using AVHRR NDVI data: reduction of environmental and inter-annual variability, International Journal of Remote Sensing, 18(5): 1059-1077. https://doi.org/10.1080/014311697218575
  17. Rouse, J.W, R.H. Haas, J.A. Schell, and D.W. Deering, 1973. Monitoring vegetation systems in the great plains with ETRA. In third ETRS Symposium, NASA SP-353. U.S. Govt. Printing Office, Washington D.C., 1: 309-317.
  18. Ren, J., Z. Chen, Q. Zhou, and H. Tang, 2008. Regional yield estimation for winter wheat with MODIS-NDVI data in Shandong, China, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 10: 403-413. https://doi.org/10.1016/j.jag.2007.11.003
  19. Sun, J., 2000. Dynamic monitoring and yield estimation of crops by mainly using the remote sensing technique in China, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 66(5): 645-650.

Cited by

  1. Prediction of Rice Yield in Korea using Paddy Rice NPP index - Application of MODIS data and CASA Model - vol.29, pp.5, 2013, https://doi.org/10.7780/kjrs.2013.29.5.2
  2. A Study on Estimating Rice Yield in DPRK Using MODIS NDVI and Rainfall Data vol.31, pp.5, 2015, https://doi.org/10.7780/kjrs.2015.31.5.8
  3. Status of Rice Paddy Field and Weather Anomaly in the Spring of 2015 in DPRK vol.48, pp.5, 2015, https://doi.org/10.7745/KJSSF.2015.48.5.361
  4. Satellite-based Hybrid Drought Assessment using Vegetation Drought Response Index in South Korea (VegDRI-SKorea) vol.57, pp.4, 2015, https://doi.org/10.5389/KSAE.2015.57.4.001
  5. Selection of Optimal Vegetation Indices for Estimation of Barley & Wheat Growth based on Remote Sensing - An Application of Unmanned Aerial Vehicle and Field Investigation Data - vol.32, pp.5, 2016, https://doi.org/10.7780/kjrs.2016.32.5.7
  6. Assessment of Multimodel Ensemble Seasonal Hindcasts for Satellite-Based Rice Yield Prediction vol.72, pp.3-4, 2016, https://doi.org/10.2480/agrmet.D-15-00019
  7. Exploring NDVI Gradient Varying Across Landform and Solar Intensity using GWR: a Case Study of Mt. Geumgang in North Korea vol.21, pp.4, 2013, https://doi.org/10.7319/kogsis.2013.21.4.073
  8. Regional-scale rice-yield estimation using stacked auto-encoder with climatic and MODIS data: a case study of South Korea pp.1366-5901, 2018, https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1488291
  9. RapidEye 영상을 이용한 북한의 논 면적 산정 vol.45, pp.6, 2012, https://doi.org/10.7745/kjssf.2012.45.6.1194
  10. An Approach for Improvement of Goodness of Fit on the Estimation of Paddy Rice Yield Using Satellite(MODIS) Images vol.14, pp.11, 2012, https://doi.org/10.5762/kais.2013.14.11.5417
  11. 고해상도 위성영상과 LiDAR 자료를 활용한 해안지역에 인접한 농경지 추출에 관한 연구 vol.18, pp.1, 2012, https://doi.org/10.11108/kagis.2015.18.1.170
  12. Landsat 영상을 활용한 북한 주요도시의 도시화 지수 분석 vol.33, pp.4, 2015, https://doi.org/10.7848/ksgpc.2015.33.4.277
  13. MODIS와 기상자료 기반 회선신경망 알고리즘을 이용한 남한 전역 쌀 생산량 추정 vol.34, pp.5, 2016, https://doi.org/10.7848/ksgpc.2016.34.5.525
  14. 울폐산림의 엽면적지수 추정을 위한 적색경계 밴드의 효과 vol.33, pp.5, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.5.1.10
  15. 중국 동북3성에서의 옥수수 수확량과 위성기반의 식생 지수 및 농업기후요소와의 상관성 연구 vol.33, pp.5, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.5.2.10
  16. MODIS 전천후 기상자료 기반의 생물리학적 벼 수량 모형 개발 vol.33, pp.5, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.5.2.11
  17. 경험적 벼 작황예측 방법에 대한 소개와 원격탐사를 이용한 예측과의 비교 vol.33, pp.5, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.5.2.12
  18. MODIS NDVI와 기상자료를 이용한 미국 일리노이, 아이오와주 옥수수, 콩 수량 추정 vol.33, pp.5, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.5.2.13
  19. SSAE 알고리즘을 통한 2003-2016년 남한 전역 쌀 생산량 추정 vol.33, pp.5, 2017, https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.5.2.3
  20. MODIS NDVI와 기상요인을 고려한 마늘·양파 주산단지 단수예측 모형 개발 vol.33, pp.5, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.5.2.5
  21. Selection of Optimal Vegetation Indices and Regression Model for Estimation of Rice Growth Using UAV Aerial Images vol.50, pp.5, 2012, https://doi.org/10.7745/kjssf.2017.50.5.409
  22. 작물모형의 생물계절 및 잠재수량 예측력 개선 방법 탐색: I. 유전 모수 정보 향상으로 콩의 개화시기 및 잠재수량 예측력 향상이 가능한가? vol.19, pp.4, 2012, https://doi.org/10.5532/kjafm.2017.19.4.203
  23. MODIS NDVI 및 기후정보 활용 산림생태계의 기후변화 민감성 분석 vol.21, pp.3, 2012, https://doi.org/10.11108/kagis.2018.21.3.001
  24. 농업관측을 위한 KOMPSAT-3 위성의 Spectral Band Adjustment Factor 적용성 평가 vol.34, pp.6, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2018.34.6.3.5
  25. UAV를 이용한 농경지 분광특성 및 식생지수 분석 vol.22, pp.4, 2019, https://doi.org/10.11108/kagis.2019.22.4.086
  26. 시계열 마스크 맵이 논벼 NDVI와 단수와의 관계에 미치는 영향 vol.36, pp.5, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.5.1.6
  27. KOMPSAT-3와 Landsat-8의 시계열 융합활용을 위한 교차검보정 vol.36, pp.6, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.6.2.4
  28. Rice-Yield Prediction with Multi-Temporal Sentinel-2 Data and 3D CNN: A Case Study in Nepal vol.13, pp.7, 2012, https://doi.org/10.3390/rs13071391
  29. 우리나라 시군단위 벼 수확량 예측을 위한 다종 기상자료의 비교평가 vol.37, pp.2, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2021.37.2.12
  30. 벼 수량 자료의 추세분석을 통한 MODIS NDVI 및 기상자료 기반의 벼 수량 추정 모형 개선 vol.37, pp.2, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2021.37.2.2
  31. Growth Analysis of Rehmannia glutinosa using Destructive and Non-Destructive Methods vol.29, pp.4, 2021, https://doi.org/10.7783/kjmcs.2021.29.4.233