• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.418-418
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• 2023

가뭄은 농업, 환경 및 사회경제적인 조건에 영향을 미치는 주요 자연 재해로 우리나라는 2015년부터 지속적인 가뭄 상황을 겪고 있다. 지속된 가뭄으로 인해 토양의 수분함량이 변화하여 농작물의 생장 활동 등에 영향을 미쳐 수확량이 낮아질 수 있다. 토양수분은 경사나 토질 등 지형학적인 특성에 따라 민감하게 반응하는 수문인자로, 특성을 광역적으로 정확하게 판단하기 어렵기 때문에 고해상도 원격탐사 자료를 활용하여 토양수분의 거동을 파악하는 연구들이 진행되고 있다. 특히, Synthetic Aperture Radar (SAR) 관측은 작물과 기본적인 토양의 유전체 및 기하학적 특성에 민감하게 반응하기 때문에, 토양수분 및 농업적 가뭄 분석 연구에 활용되고 있다. 본 연구는 2025년 발사될 예정인 C-band SAR 수자원 위성 산출물인 토양수분을 적용한 농업적 가뭄지수산정 알고리즘 기법 개발 연구를 위하여, 수자원 위성과 제원이 비슷한 Sentinel-1 자료를 통해 산정된 토양수분을 활용하여 농업적 가뭄지수인 Soil Moisture Drought Index (SMDI)를 산정하고자 한다. 산정된 SMDI의 검증을 위해 지점 관측된 토양수분 자료와 비교하여 Receiver Operating Characteristic (ROC) 분석 및 error matrix 기법 등을 활용하여 산정된 농업적 가뭄지수의 지역적 적용성을 파악하고자 한다. SAR 자료 기반의 농업적 가뭄지수 산정 알고리즘을 개발함으로써, 향후 제공될 수자원 위성의 자료를 활용한 가뭄 분석 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.22-22
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• 2018

본 연구에서는 수문학적 가뭄을 분석하기 위해 두가지 지수를 개발하여 소개하고자 한다. 첫번째는, 물수지식을 기반으로 산정된 Water Budget-based Drought Index(WBDI)로 강우와 증발산의 차이를 이용하여 산정한다. 두 번째는 에너지 수지식을 기반으로 산정된 Energy-based Water Deficit Index(EWDI)로 에너지 수지 기반의 증발산, 태양복사에너지와 토양수분 등을 이용하여 산정한다. 두가지 지수 모두 인공위성 영상 자료를 활용하였다. WBDI 산정을 위한 강수량 자료는 Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM)과 Global Precipitation Mission(GPM)를 활용하였으며, 증발산 자료는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 활용하였다. EWDI 산정에 필요한 입력자료는 모두 MODIS 자료를 활용하였다. 산정된 두 가뭄지수의 수문학적 가뭄 분석을 위해 자연유출지점인 6개 지점을 선정하여 유출량 자료와 비교하였다. 유출량 자료를 활용하여 Error matrix 기법을 적용하여 두 수문학적 가뭄지수의 우리나라에서의 적용성을 파악하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.331-331
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• 2023

일반적으로 가뭄을 해석하기 위하여 가뭄심도, 빈도, 피해면적 및 기간의 영향 등을 고려한 가뭄지수를 이용하며, 이러한 가뭄지수는 주로 지점자료 기반 지상관측자료를 활용하여 산정한다. 하지만 지점자료 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어렵기 때문에 미계측 지역에 대한 가뭄 분석의 한계가 발생한다. 다양한 계측기반의 지상센서들이 확충되면서 통계학적 기법기반 공간분포 개선방안을 제시하고 있지만, 정확한 가뭄평가 자료가 추가 및 개선되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 원격탐사기술을 활용하여 지점자료의 한계를 극복한 격자기반의 공간정보를 표출함으로써 새로운 가뭄모니터링 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 지상관측자료로 가뭄을 판단하기 어려운 미계측 지역에 대한 가뭄 판단 및 예측 정확도 향상을 위하여 원격탐사기술을 활용한 공간정보 빅데이터를 구축하고자 한다. 미국 국립가뭄경감센터에서 제시한 식생가뭄반응지수 (VegDRI, Vegetation Drought Response Index)는 식생지수, 기상학적 가뭄지수, 지역적 특성을 반영한 생물물리학적 정보를 통합한 하이브리드 가뭄지수로 가뭄과 관련된 공간정보를 활용하여 가뭄을 판단하는 지표이다. VegDRI 산정을 위하여 ERA5의 격자기반 강수자료, MODIS 센서 기반 식생지수 등 격자기반의 공간정보를 수집하였으며, 전처리 모듈을 구축하였다. 또한, 기존 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (SPI, Standardized Precipitation Index)와 비교를 통해 VegDRI의 국내 적용성을 평가하였으며, 국내 가뭄사례에 적용하여 적절한 가뭄 판단지표로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.2
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• pp.193-203
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• 2009

Snow cover is one of the important parameters since it determines surface energy balance and its variation. To classify snow and cloud from satellite data is very important process when inferring land surface information. Generally, misclassified cloud and snow pixel can lead directly to error factor for retrieval of surface products from satellite data. Therefore, in this study, we perform algorithm for detecting snow cover area with remote sensing data. We just utilize visible reflectance, and infrared channels rather than using NDSI (Normalized Difference Snow Index) which is one of optimized methods to detect snow cover. Because COMS MI (Meteorological Imager) channels doesn't include near infra-red, which is used to produce NDSI. Detecting snow cover with visible channel is well performed over clear sky area, but it is difficult to discriminate snow cover from mixed cloudy pixels. To improve those detecting abilities, brightness temperature difference (BTD) between 11 and 3.7 is used for snow detection. BTD method shows improved results than using only visible channel.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_1
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• pp.1321-1330
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• 2023

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is the most widely used remote sensing data in the agricultural field and is currently provided by most optical satellites. In particular, as high-resolution optical satellite images become available, the selection of optimal optical satellite images according to agricultural applications has become a very important issue. In this study, we aim to define the most optimal optical satellite image when monitoring NDVI in rice fields in Korea and derive the resolution-related requirements necessary for this. For this purpose, we compared and analyzed the spatial distribution and time series patterns of the Dangjin rice paddy in Korea from 2019 to 2022 using NDVI images from MOD13, Landsat-8, Sentinel-2A/B, and PlanetScope satellites, which are widely used around the world. Each data is provided with a spatial resolution of 3 m to 250 m and various periods, and the area of the spectral band used to calculate NDVI also has slight differences. As a result of the analysis, Landsat-8 showed the lowest NDVI value and had very low spatial variation. In comparison, the MOD13 NDVI image showed similar spatial distribution and time series patterns as the PlanetScope data but was affected by the area surrounding the rice field due to low spatial resolution. Sentinel-2A/B showed relatively low NDVI values due to the wide near-infrared band area, and this feature was especially noticeable in the early stages of growth. PlanetScope's NDVI provides detailed spatial variation and stable time series patterns, but considering its high purchase price, it is considered to be more useful in small field areas than in spatially uniform rice paddy. Accordingly, for rice field areas, 250 m MOD13 NDVI or 10 m Sentinel-2A/B are considered to be the most efficient, but high-resolution satellite images can be used to estimate detailed physical quantities of individual crops.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_2
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• pp.837-847
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• 2023

In this study, we explored a method for assessing the extent of damage caused by chemical substances at an accident site through the use of a vegetation index. Data collection involved the deployment of two different drone types, and the damaged area was determined using photogrammetry technology from the 3D point cloud data. To create a vegetation index image, we utilized spectral band data from a multi-spectral sensor to generate an orthoimage. Subsequently, we conducted statistical analyses of the accident site with respect to the damaged area using a predefined threshold value. The Kappa values for the vegetation index, based on the near-infrared band and the green band, were found to be 0.79 and 0.76, respectively. These results suggest that the vegetation index-based approach for analyzing damage areas can be effectively applied in investigations of chemical accidents.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.3
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• pp.325-338
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• 2023

Korean fir (Abies koreana Wilson) is one of the most important environmental indicator tree species for assessing climate change impacts on coniferous forests in the Korean Peninsula. However, due to the nature of alpine and subalpine regions, it is difficult to conduct regular field surveys of Korean fir, which is mainly distributed in regions with altitudes greater than 1,000 m. Therefore, this study analyzed the vegetation change trend of Korean fir using regularly observed remote sensing data. Specifically, normalized difference vegetation index (NDVI) from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), land surface temperature (LST), and precipitation data from Global Precipitation Measurement (GPM) Integrated Multi-satellitE Retrievalsfor GPM from September 2003 to 2020 for Hallasan and Jirisan were used to analyze vegetation changes and their association with environmental variables. We identified a decrease in NDVI in 2020 compared to 2003 for both sites. Based on the NDVI difference maps, areas for healthy vegetation and high mortality of Korean fir were selected. Long-term NDVI time-series analysis demonstrated that both Hallasan and Jirisan had a decrease in NDVI at the high mortality areas (Hallasan: -0.46, Jirisan: -0.43). Furthermore, when analyzing the long-term fluctuations of Korean fir vegetation through the Hodrick-Prescott filter-applied NDVI, LST, and precipitation, the NDVI difference between the Korean fir healthy vegetation and high mortality sitesincreased with the increasing LST and decreasing precipitation in Hallasan. Thissuggests that the increase in LST and the decrease in precipitation contribute to the decline of Korean fir in Hallasan. In contrast, Jirisan confirmed a long-term trend of declining NDVI in the areas of Korean fir mortality but did not find a significant correlation between the changes in NDVI and environmental variables (LST and precipitation). Further analyses of environmental factors, such as soil moisture, insolation, and wind that have been identified to be related to Korean fir habitats in previous studies should be conducted. This study demonstrated the feasibility of using satellite data for long-term monitoring of Korean fir ecosystems and investigating their changes in conjunction with environmental conditions. Thisstudy provided the potential forsatellite-based monitoring to improve our understanding of the ecology of Korean fir.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.15 no.3
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• pp.52-65
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• 2012

The net biomass accumulation (or net primary production, NPP) and gross primary production (GPP) have closely related with carbon accumulations(or carbon exchange) in vegetation. There are many approaches to estimate biomass using remote sensing techniques. The vegetation indices (VIs) can be a methodology to estimate biomass which assumes total chlorophyll contents. Various VIs were characterized with difference development conditions as vegetation species, input datasets. The hyperspectral data have also different spatial/spectral resolutions for aerial surveying. Additionally they need particular spectral bands selection difficulty to calculate the VIs. The objective of this study is to evaluate the correlations with airborne hyperspectral data (compact airborne spectrographic imager, CASI) and spectral unmixing model (or spectral mixture analysis, SMA) to characterize vegetation indices in forest area. The spectral mixture analysis was used to model the spectral purity of each pixel as an endmember. The endmembers are the fraction components derived from hyperspectral data through the SMA. In this study, we choose three endmembers represented vegetation pixels in the hyperspectral data. These endmembers were compared with 9 VIs by the Pearson's correlation coefficient. The results show MTVI1 and TVI have same correlation coefficient with 0.877. The MCARI, especially has very high relationship with vegetation endmembers as 0.9061 at less vegetation and soil distributed site. The MTVI1 and TVI have high correlations with the vegetation endmembers as 0.757 in whole test sites.

• Water for future
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• v.24 no.3
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• pp.36-41
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• 1991

1960년대 초부터 미 국립항공우주국(NASA)에서 기상위성을 지구궤도에 올리면서 시작되고 우주개발 선도국들에 의해 수 없이 발사되어 지구상공을 선회하고 있는 각종 실험위성, 자원탐사위성들로부터 이전까지만해도 지엽적이고 단편적인으로 알려지던 지구환경현황들이 이제는 지구전체에 대한 시시각각의 정보로 확대되고 있다. 기상위성들에 장착된 Sensor들로는 구름과 기상현상의 분포는 물론이고 각 대양의 해수면 온도 분포들이 파악되고 있으며 식물지수에 의한 지상의 식물분포의 계절적 변화양상에서 열대림의 사막화 추세들까지도 분석된다. 특히 위성탐사에 의한 남극 오존홀 (Ozone Hole)의 확인은 최근악화 되고 있느 swlrnchs 환경문제에 대한 커다란 주의를 환기시켜 주었다. 대양의 Phytoplankton 분포가 계절에 따라 위성자료에 의해 분석되므로서 해양의 생산능력(Productivity)의 변화도 알게되고 있다. 해양수면의 높이를 측정했던 초단파(microwave)영역의 SAR 자료는 구름을 투과하여 지구표면을 전천후 Monitoring할 수 있는 다음 세대의 Sensor로 각광을 받고 있으며 앞으로 유럽과 일본, 카나다, 소련 등에서 이들 새로운 Sensor들이 탑재 될 자원탐사 위성(ERS)과 RADASAT 등의 위성이 계속해서 개발되고 있어 이들에 의한 지구환경상태 진단은 크게 각광받게 될 것이다. 그외에도 해면풍 운량, 총강우량 분포, 대기 투명도, 대기의 열수지등의 계절적 변화에 대한 인공위성자료 해석을 통하여 지구의 온난화nas제가 본격적으로 ud가되고 있다. 또한 자원탐사위성인 Landsat 과 SPOT 등의 위성에 의해서는 각대륙의 토지 이용도 변화, 토사의 이도, 지질도 작성, 입체도 제착등과 농산물수확량의 예측있어서 괄목할 만한 발전이 계속되고 있다. 더욱이 NASA와 일본, 유럽등에서 지구관측을 위해서 준비하고 있는 각종 지구관측위성(EOS)들이 실용화 될 2000년 대에는 일반 지구환경감시는 물론 수계환경 감시 체계구축에 획기적인 진전이 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.11
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• pp.941-946
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• 2019

A wildfire could significantly alter the local hydrological regime, depending on the area and severity, and thus it is critical to understand its effect and feedback using data and simulation. For the wildfire in Gangwon-do on April 4-5, 2019, South Korea, we retrieved the Normalized-Burned Ratio (NBR) index using remote-sensing data (500-m 8-day MODIS surface reflectance data), and detect the damaged-area based on the difference in the NBR (dNBR) before and after the fire. The damaged area was $29.50km^2$ in total, taking up 1.00-6.19% of five catchments. We then used remote-sensing data (500-m 8-day MODIS evapotranspiration data) and estimated that annual evapotranspiration (AET) would decrease as 0.05-1.56% over the five catchments, as compared to the pre-fire AET (2004-2018). This study highlights the importance of improving our understanding about the impact of wildfire on the local hydrological cycle.