Multi-spectral drones in agricultural observation require quantitative and reliable data based on physical quantities such as radiance or reflectance in crop yield analysis. In the case of remote sensing data for crop monitoring, images taken in the same area over time-series are required. In particular, biophysical data such as leaf area index or chlorophyll are analyzed through time-series data under the same reference, it can be directly analyzed. So, comparable reflectance data are required. Orthoimagery using drone images, the entire image pixel values are distorted or there is a difference in pixel values at the junction boundary, which limits accurate physical quantity estimation. In this study, reflectance and vegetation index based on drone images were calculated according to the correction method of drone images for time-series crop monitoring. comparing the drone reflectance and ground measured data for spectral characteristics analysis.
The development and application of a high-resolution soil moisture mapping method using satellite imagery has been considered one of the major research themes in remote sensing. In this study, soil moisture mapping in the test area of Jeju Island was performed. The soil moisture was calculated with optical images using linearly adjusted Synthetic Aperture Radar (SAR) polarization images and incident angle. SAR Backscatter data, Analysis Ready Data (ARD) provided by Google Earth Engine (GEE), was used. In the soil moisture processing process, the optical image was applied to normalized difference vegetation index (NDVI) by surface reflectance of KOMPSAT-3 satellite images and the land cover map of Environmental Systems Research Institute (ESRI). When the SAR image and the optical images are fused, the reliability of the soil moisture product can be improved. To validate the soil moisture mapping product, a comparative analysis was conducted with normalized difference water index (NDWI) products by the KOMPSAT-3 image and those of the Landsat-8 satellite. As a result, it was shown that the soil moisture map and NDWI of the study area were slightly negative correlated, whereas NDWI using the KOMPSAT-3 images and the Landsat-8 satellite showed a highly correlated trend. Finally, it will be possible to produce precise soil moisture using KOMPSAT optical images and KOMPSAT SAR images without other external remotely sensed images, if the soil moisture calculation algorithm used in this study is further developed for the KOMPSAT-5 image.
Drought is one of the major environmental disasters. Weather data, particularity rainfall, are currently the primary source of information widely used for drought monitoring. However, weather data are often from a very sparse meteorological network, incomplete and/or not always available in good time to enable relatively accurate and timely drought detection. Data from remote sensing platforms can be used to complements weather data in drought. Therefore, data obtained from the Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) sensor on board the NOAA polar-orbiting satellites have been studied as a tool for drought monitoring. The normalized difference vegetation index(NDVI)-based vegetation condition index(VCI) were used in this study These indices showed their excellent ability to detect vegetation stress due to drought. The results clearly show that temporal and spatial characteristics of drought in Korea can be detected and mapped by the VCI index.
Kim, Byeongcheol;Lee, Kyungil;Park, Seonyoung;Im, Jungho
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.5_2
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pp.765-779
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2022
This study evaluates the accuracy in identifying the burned area in South Korea using multi-temporal data from Sentinel-2 MSI and Landsat 8/9 OLI. Spectral indices such as the Difference Normalized Burn Ratio (dNBR), Relative Difference Normalized Burn Ratio (RdNBR), and Burned Area Index (BAI) were used to identify the burned area in the March 2022 forest fire in Uljin. Based on the results of six indices, the accuracy to detect the burned area was assessed for four satellites using Sentinel-2 and Landsat 8/9, respectively. Sentinel-2 and Landsat 8/9 produce images every 16 and 10 days, respectively, although it is difficult to acquire clear images due to clouds. Furthermore, using images taken before and after a forest fire to examine the burned area results in a rapid shift because vegetation growth in South Korea began in April, making it difficult to detect. Because Sentinel-2 and Landsat 8/9 images from February to May are based on the same date, this study is able to compare the indices with a relatively high detection accuracy and gets over the temporal resolution limitation. The results of this study are expected to be applied in the development of new indices to detect burned areas and indices that are optimized to detect South Korean forest fires.
Agricultural drought is triggered by a depletion of moisture content in the soil, which hinders photosynthesis and thus increases carbon dioxide (CO2) concentrations in the atmosphere. The aim of this study is to analyze the relationship between soil moisture (SM) and vegetation activity toward quantifying CO2 concentration in the atmosphere. To this end, the MODerate resolution imaging spectroradiometer (MODIS), an optical multispectral sensor, was used to evaluate two regions in South Korea for validation. Vegetation activity was analyzed through MOD13A1 vegetation indices products, and MODIS gross primary productivity (GPP) product was used to calculate the CO2 flux based on its relationship with respiration. In the case of SM, it was calculated through the method of applying apparent thermal inertia (ATI) in combination with land surface temperature and albedo. To validate the SM and CO2 flux, flux tower data was used which are the observed measurement values for the extreme drought period of 2014 and 2015 in South Korea. These two variables were analyzed for temporal variation on flux tower data as daily time scale, and the relationship with vegetation index (VI) was synthesized and analyzed on a monthly scale. The highest correlation between SM and VI (correlation coefficient (r) = 0.82) was observed at a time lag of one month, and that between VI and CO2 (r = 0.81) at half month. This regional study suggests a potential capability of MODIS-based SM, VI, and CO2 flux, which can be applied to an assessment of the global view of the agricultural drought by using available satellite remote sensing products.
It may be an important issue to estimate population of a concerned country. In this study, an appropriate variable was selected to establish a model which fits best the relationship between the night time imagery of DMSP-OLS and population data. Exponential model was selected which was proposed by previous study. Accuracy validation was also performed for each variable extracted from the night time imagery of DMSP-OLS. Consequently, the model showed high accuracy when applied to the area of a certain amount of light was existed. However, further consideration should be necessary when to applied other country or other part of regions.
고분해능복사계(AVHRR) 자료로부터 산출한 아시아지역 지면피복 분류자료들 (United States Geological Survey: USGS, International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, University of Maryland: UMd)의 분류특성을 분석하였으며 이를 근거로 하여 이 지역에 대한 지면피복의 분류를 시도하였다. 서로 다른 지면피복 분류 자료들의 비교를 위하여 지도 투영법을 일치시켰으며 지면피복 정의가 유사한 유형들만 비교하였다. 세 지면피복 자료에서 분류가 모두 일치하는 비율은 33.57%이고 3 자료 중 두 자료에서 분류가 일치하는 비율은 49.69%로 나타났다. 전체적으로 나대지(사막), 도시 및 혼합림과 같이 식생의 생물리적 특성이 뚜렷한 유형들에서는 분류의 일치율이 높게 나타났다. 반면에 농지, 낙엽활엽수림, 및 낙엽침엽수렴과 같이 식생의 생물리적 특성이 유사한 유형에서는 일치율이 낮게 나타났다. 분류에 사용된 기본 입력자료수, 지면피복 유형수,분류기법 및 입력 자료의 전처리 수준 등이 지면피복 분류 결과에 차이를 유발한 것으로 판단된다. 지면피복 자료들의 비교결과와 각 유형별 식생지수의 평균 계절변동 특성을 이용하여 이 지역에 대한 지면피복 분류자료를 보완하였다.
Kim, Yi-Hyun;Hong, S.Young;Choe, Eun-Young;Lee, Hoon-Yol
Proceedings of the KSRS Conference
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2009.03a
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pp.40-45
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2009
본 연구에서는 기후 등의 영향을 받지 않고 레이더 산란 측정을 할 수 있는 X-band antenna 기반의 자동관측 시스템을 이용하여 벼 생육시기에 따른 후방산란계수와 벼 생육인자와의 관계를 분석하여 후방산란계수를 이용한 벼 생육인자를 추정한 것을 목적으로 하였다. 2008년도 국립농업과학원 시험포장 ($37^{\circ}$15'28.0"N, $126^{\circ}$59'21.5"E)에서 추청벼를 대상으로 생육시기별 후방산란계수를 관측하였는데 모든 편파별 후방산란계수가 벼 유수형성기 (7월 말경)까지 증가하다가 그 후 감소하다가 수확기가 가까워지는 9월 중순이후 다시 증가하는 dual-peak 현상을 보였고 특히 W-편파의 경우 9월 초순부터 후방산란계수 증가가 다른 polarization에 비해 크게 나타났다. 후방산란계수와 작물생육인자와의 관계를 분석한 결과 고주파수인 X-band는 상대적으로 바이오메스, 엽 면적지수와의 상관이 낮게 나타났지만 이삭 건물중은 VV-편파 후방산란계수와 상관관계를 보였다. 이삭 건물중과 상관관계가 높게 나타난 X-band의 W-편파 후방산란계수를 이용하여 수확기 이삭 건물중을 추정하였는데 VV-편파 후방산란계수와 이삭 건물중과는 결정계수 $(R^2)$가 0.85이었고, 이삭 건물중 실측값과 추정값을 비교해 본 결과 1:1 line에 근접하게 분포하였다 ($R^2$=0.85).
There has been an increasing trend in damaging by the Asian dust in spring. The continuous monitoring of the dust event with IR channels in geostationary satellite is very useful for forecasting and preventing the event. However, the monitoring with the IR channels revealed various problems associated with sensitivity. To eliminate these problems, we introduced a new concept of monitoring by constructing the background threshold values (BTV) and aerosol index (AI). This paper is about to test the reliability of this concept by applying to geostationary satellite, MTSAT-1R.
Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars(CRISM) is 489-band hyperspectral camera of Mars Reconnaissance Orbiter(MRO) that provided data used on many mineral researches over Martian surface. For the detection of minerals in planet, mineral index using a few spectral bands have been used. In this study, we applied Matched Filter and Adaptive Cosine Estimator(ACE) target detection algorithm on CRISM data over Gusev Crater: landing site of Spirit(Mars Exploration Rover A) to investigate its mineral distribution. As a result, olivine, pyroxene, magnetite, etc. is detected at Gusev Crater's Columbia Hills. These results are corresponding to the Spirit rover's field survey result. It is expected that hyperspectral target detection algorithms can be used as effective and easy to use method for the detection and mapping of surface minerals in planet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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