본 연구는 NOAA/AVHRR 인공위성 자료를 이용하여 우리 나라 금강유역에 대한 순일차생산량(NPP, Net Primary Production)을 평가하는 것이다. 이것은 순일차생산량과 자연식생과의 사이에 선형관계가 성립한다는 가정에 근거하고 있다. 자연식생의 순일차생산량은 연간 순방사량(Rn)에 비례하여 증가하며 방사건조도(RDI)는 순방사량과 순일차생산량과의 관계를 규정하는 비례상수로 사용된다. 정규화식생지수(NDVI)와 이의 적산치인 iNDVI는 식생의 변화를 모니터링하기 위한 수단으로 사용된다. iNDVI는 순방사량과 순일차생산량과 밀접한 관련이 있는 것으로 알려져 있으며 이로부터 특히 기상자료의 수집이 불가능한 지역에서의 순일차생산량 추정에 유용하게 사용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 이와같은 이론에 근거하여 금강유역에 대한 순일차생산량의 분포를 산정하는 방법을 개발하여 제안하고자 한다.
본 연구에서는 2001년에서 2019년 기간 동안의 우리나라 주요 지점에서 원격으로 탐사된 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)와 지표면온도(Land Surface Temperature, LST)로부터 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 열상태지수(Thermal Condition Index, TCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI)를 추정한 후, 생태학적 가뭄의 영향을 평가할 목적으로 이들 지수들과 다양한 가뭄지수들 사이의 상관성이 분석된다. VCI와 TCI가 식생건강에 미치는 상대적 영향력은 지역에 따라 달라지는 것이 발견되었다. 우리나라 산림지역의 식생에 미치는 가뭄의 영향은 VCI보다는 TCI에서 더 분명하게 식별될 수 있었다. VCI와 TCI의 상대적인 영향력이 반영되어 추정된 VHI는 식생에 미치는 가뭄의 영향을 더 잘 설명할 수 있음이 제시된다.
본 연구는 낙동강유역에 대하여 MODIS 자료로부터 정규화식생지수 NDVI를 계산하여 순일차생산량 NPP를 산정하는 것이다. NPP를 산정함에 있어 기존의 방법을 벗어나 객관적 자료에 의한 자연식생 조건과 NPP 사이에는 선형의 관계가 성립한다는 성질을 이용하고 있다. 자연식생의 NPP는 식물이 흡수하는 가시광선의 양에 비례하며, 또한 이것은 NDVI와 비례하는 것으로 알려져 있다. 따라서 NDVI를 이용한 NPP 산정방법은 대단히 유효하게 이용될 수 있는 하나의 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 직접 자료획득이 불가능한 넓은 지역 및 기상자료가 충분하지 않은 지역에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 MODIS 센서에 의해 얻어진 NDVI에 근거한 NPP 추정 방안을 제안하고 경험적인 방법에 의해 계산된 값과 비교함으로써 본 연구 성과에 대한 검증을 실시하였다.
증발산 현상은 중요한 수문순환과정 중의 하나로서 지상의 수분으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산 과정을 합한 것이다. 증발산량을 산정하는 방법은 토양수분으로부터 간접적으로 추출하는 방법, 증발산량계에 의한 직접 추출방법 및 물수지 혹은 에너지수지를 이용하는 방법 등 매우 다양하다. 그러나 이러한 방법을 이용하여 지형 및 식생 등을 포함하는 지역적 특성을 고려하여 정확한 증발산량을 산정한다는 것은 대단히 어려운 일이다. 따라서 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 증발산량 산정 모형의 개발을 목표로 하고 있다. 증발산현상은 기상조건에 큰 영향을 받으며, 그 기상조건은 그 지역의 식생피복 및 식생 성장에 많은 영향을 주게 된다. 이러한 점에서 식생정보는 그 지역의 복잡한 기상정보의 이력을 포함하고 있다고 볼 수 있으며, 식생지표와 증발산량과의 사이에는 높은 상관관계가 성립한다. 따라서 본 연구에서는 NOAA/AVHRR 자료에서 얻어진 정규화식생지수(NDVI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 증발산량 산정 모형을 개발하였다.
Rapid environmental changes result in not only damage to agricultural produce but also the poor growth and death of plants. Remote Sensing (RS) is one of effective methods for collecting, analyzing information and predicting the change of agricultural env
This study extracted Near Infrared (NIR) band using Image Processing Technology (IPT), and calculated Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Aerial photography from Daum portal in combination with high resolution satellite image was employed to improve vegetation sensitivity by extracting NIR band and calculating NDVI with comparison to QuickBird result. The extracted NIR band and NDVI through IPT presented similar distribution pattern. In addition, a regression analysis by land cover character showed high correlation paddy and forest Therefore, this approach could be acceptable to acquire vegetation environment information.
대기의 에너지를 측정하거나 지표면유출을 예측하는 기상 및 수문모델에서 지표면특성(식생피복)을 파악하는 것은 매우 중요한 요소이다. 1978년 Deardorff가 식생피복을 정량적으로 파악하기 위하여 식생피복지수(Vegetation Cover Fraction)를 제안한 후 식생피복지수에 관한 연구가 활발해졌다. 그러나 선행연구에서는 AVHRR, MODIS 그리고 KOMPSAT-2영상과 같은 고 저해상도 위성영상을 이용한 많은 연구가 있었으나, 중해상도 영상인 Landsat에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 Landsat OLI영상을 이용하여 식생피복지수 산정방법을 연구하였다. 정확하고 효율적인 식생피복지수 산정방법을 연구하기 위하여, 본 연구에서 제안된 방법과 선행연구방법을 비교평가 하였다. 실험결과 NDVI와 식생피복지수는 많은 연관성을 지니는 것으로 분석되었으며, 본 연구에서 제안된 방법을 이용한 식생피복지수가 특이점을 제외한 RMSE 7.3%로 전체 방법 중에서 가장 높은 정확도를 보였다.
본 논문의 목적은 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 이용하여 3월 하순 논 지역의 건조상태를 평가함으로써 식생지수의 가뭄표현 가능성을 확인하는데 있다. 2000년부터 2015년까지의 평균 NDVI와 해당연도 NDVI를 활용한 DCI(Dry Condition Index)를 개발하여 논지역의 건조상태를 분석하였다. 전국을 대상으로 3월 16일부터 5월 25일까지의 16일 간격 DCI를 산정하여 시공간적 건조도를 평가하였으며, 특히 4월 7일(3/23-4/7) DCI는 가뭄년에 대하여 논 지역이 건조함을 잘 나타냄을 확인하였다. 4월 7일의 건조상태 DCI 값은 0.04-0.08 으로 나타났고, 정상상태는 -0.04~0.01이었다. 본 연구에서 개발한 DCI는 초봄의 논 건조 상태를 평가에 대한 지표로서의 활용이 가능할 것으로 판단된다.
이 연구에서는 하이퍼스펙트럴 이미지를 활용하여 석조문화재의 훼손상태 모니터링에 대한 활용성을 검토하였다. 이를 위해 하이퍼스펙트럴 데이터의 보정방법, 영상분류 및 정규화 식생지수 산출방법을 석조문화재에 적용하였다. 이 결과 각 물질의 분광정보를 기반으로 한 객관적인 훼손지도 작성, 정밀도 높은 훼손율의 산출 및 식생들의 활력도 모델작성 등 다양한 분석이 가능하였다. 따라서 하이퍼스펙트럴 이미지 분석을 활용하여 석조문화재를 모니터링 한다면 효율적으로 훼손상태 변화를 파악할 수 있을 것이다.
지금까지 증발산량을 산정하기 위한 여러 가지 방법이 개발되어 왔다. 그러나 지표면에서 발생되는 증발산량을 지배하는 복잡한 지형 특성 및 토지 이용 등을 고려하여 정확한 증발산량을 산정한다는 것은 불가능에 가까운 일이다. 원격탐사 기법은 식생과 토지이용과 같은 지형조건과 관련된 증발산량을 산정하기 위한 하나의 수단으로 효과적으로 이용될 수 있다. 증발산량은 기상특성 뿐만 아니라 식생 조건에 의해 지배된다고 볼 수 있다. 그 중 식생조건은 NOAA/AVHRR 자료를 이용하여 얻을 수 있는 정규화 식생지수(NDVI)를 통하여 정량화할 수 있다. 본 연구에서는 금강유역을 대상으로 증발산량을 산정하기 위하여 NDVI와 기온자료를 조합하는 간편법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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