북한 농업용수 수요량의 파악은 앞으로 다가올 농업 수자원 분야의 과제에 대처하고 통일 후의 수자원 개발 계획을 수립하기 위한 가장 기본적인 요소이다. 그러나 농업용수 수요량 파악을 위한 북한에의 접근은 불가능한 것이 사실이며, 위성영상을 이용한 원격탐사 기법의 활용은 이러한 문제를 해결할 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 이에 본 연구에서는 먼저 시계열 MODIS 영상을 이용하여 북한 전 지역을 대상으로 논의 분포를 추출한 후, MODIS 영상의 해상도에 의해 발생하게 되는 논 추출의 불확실성이 지형학적 인자에 따라 어떻게 나타나는지 살펴보고 이를 적용하여 논 추출 결과를 보완하였다. 또한 북한 지역에 적용 가능한 농업용수 수요량 산정 방법을 선정하고 시계열 MODIS 영상을 이용하여 추출된 논 지역을 대상으로 북한 전역의 연간 농업용수 수요량을 추정하였다. 본 연구에서 정립된 시계열 MODIS 영상을 이용한 논 추출 방법 및 북한의 농업용수 수요량 산정 방법은 향후 북한의 농업용수 관련 연구에 대한 중요한 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 전 세계적으로 많이 활용되는 MODIS영상은 250m 밴드 2개, 500m 밴드 5개, 1km 해상도의 밴드 29개로 제공된다. 그러나, 국내의 경우 상대적으로 국토 면적이 작고, 그 구조가 복잡하여 MODIS영상의 1km, 500m의 낮은 공간해 상도는 제약점으로 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 공간해상도의 제약점을 해결하기 위해, MODIS 250m 2개 밴드와 500m 5개 밴드 영상을 합성하여 250m 공간해상도의 7개 밴드를 제작하였다. 이를 위해 Wavelet 합성방법을 비롯한 7개 합성방법을 적용하였으며, 6개의 통계적 합성 평가 척도를 적용하여 MODIS 합성 결과를 분석하였다. 연구 결과, 육안평가로는 LMVM 합성기법이 가장 선명한 합성영상을 제시하였으며, 합성평가 척도에서는 각 밴드별로 적합한 합성기법이 다르게 나왔으나, 전체적으로 PCA, LST, LMVM합성방법이 상대적으로 우수한 합성결과를 나타냈었다.
Relatively simplified method for determination of surface reflectance has been used by using the ratio between SWIR and VIS band reflectance over land surface. The surface reflectance ratios (SWIR/VIS) were estimated over land in Korea from Terra Moderate Resolution Imaging Spectre-radiometer (MODIS) L1 data. The ratios by using the minimum reflectance technique were lower than those by MODIS operational aerosol retrieval algorithm. Although the comparison between MODIS and sunphotometer Aerosol Optical Thickness (AOT) has a good correlation coefficient (R=0.84), slightly overestimated MODIS AOTs were shown with a slope of linear regression line of 0.89. The comparison between the ratio and AOT dearly exhibit that the error of MODIS AOT could be originated from the underestimated surface reflectances by MODIS operational algorithm.
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.
Spatial heterogeneous characteristics of solar radiation energy from Climate Change gives rise to energy imbalance in the general ecological system including water resources. This study is to estimate the $CO_2$ flux of South Korea using Terra MODIS image and to assess the reliability of MODIS data from the ground measured $CO_2$ flux by eddy covariance flux tower data at 3 locations (two at mixed forest area and one at rice paddy area). The MODIS Gross Primary Productivity (GPP) product (MOD17A2), 8-day composite at 1-km spatial resolution was adopted for the spatial $CO_2$ flux generation. The MOD17A2 data by noise like cloud and snow in a day were tried to fill by Inverse Distance Weighted (IDW) method from valid pixels and the damping effect of MOD17A2 data were corrected by Quality Control (QC) flag. The MODIS $CO_2$ flux was estimated as the sum of GPP and Re (ecosystem respiration) by Lloyd and Taylor method (1994). The determination coefficient ($R^2$) between MODIS $CO_2$ and flux tower $CO_2$ for 3 years (2011~2013) showed 0.55 and 0.60 in 2 mixed forests and 0.56 in rice paddy respectively. The $CO_2$ flux generally fluctuated showing minus values during summer rainy season (from July to August) and maintaining plus values for other periods. The MODIS $CO_2$ flux can be a useful information for extensive area, for example, as a reliable indicator on ecological circulation system.
The merging of different scales or multi-sensor image data is becoming a widely used procedure of the complementary nature of various data sets. Ideally, the merging method should not distort the characteristics of the high-spatial and high-spectral resolution data used. To present an effective merging method for survey of reclaimed land, this paper compares the results of Intensity Hue Saturation (IHS), Principal Component Analysis (PCA), Color Normalized(CN) and High Pass Filter(HPF) methods used to merge the information contents of the high-resolution (6.6 m) Electro-Optical Camera (EOC) panchromatic image of the first Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSAT-1) and the multi-spectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data. The comparison is made by visual evaluation of three-color combination images of IHS, PCA, CN and HPF results based on spatial and spectral characteristics. The use of a contrasted EOC panchromatic image as a substitute for intensity in merged images with MODIS bands 1, 2 and 3 was found to be particularly effective in this study.
Global warming also has effects on the phenology. The limitation of phenology study is an acquisition of phenology data. Satellite images analysis can make up limitation of monitering data. This study is to analyze spatial distribution and characteristics of phenology changes using MODIS images. Research data collected images of 16 day intervals of 11 years from year 2001 to 2010. The data analyzed 228 images of 11 years. It can figure out changes of phenology by analyzing enhanced vegetation index of MODIS image. We made a comparison between changes of phenology and flowering of cherry blossoms. As a results, Startup of season spatially was getting late from southern area to north area. Startup of Phenology was foreshortened 13 days during 11 years, and change ratios of cherry blooming was getting more faster from 0.18 dat to 0.22 day per year during that same period.
1999년과 2002년 각각 Terra와 Aqua센서를 탑재하여 발사된 MODIS 위성은 36개의 분광밴드, 250m, 500m, 1km에 이르는 다양한 공간해상력 및 주.야간 각 2회의 촬영을 통하여 전 세계에서 발생되고 있는 다양한 지구환경 및 변화를 연구하는데 사용되고 있다. NASA MODIS Science Team에서는 이를 위해 44개에 이르는 표준 product를 정의하여 알고리즘 처리 결과를 웹사이트를 통해 제공하고 있다. 또한 우리나라의 경우에도 한국항공우주연구원, 기상청, 국립수산과학원등에서 MODIS자료를 직수신하여 분석 및 활용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 MODIS 자료를 활용하여 한반도 국토모니터링을 위한 자료 획득 및 처리 시스템 설계에 대한 연구를 하고자 한다. 이를 위해 한반도 일대의 MODIS 자료를 직수신하고 있는 기관으로부터 KREONet을 이용하여 준 실시간으로 영상자료를 획득 및 저장하도록 설계하였다. 또한 자료의 분석 및 처리를 위한 관련된 MODIS 표준 product를 살펴보고 이를 분석처리 할 수 있는 시스템 구성에 대해 제시하고자 한다.
This study is a comparative analysis of chlorophyll a retrievals in the JES from SeaWiFS and MODIS/Terra. SeaWiFS and MODIS/Terra data over period from 2000 through 2003 were compared. The chlorophyll concentration from the SeaWiFS was generally higher than that from MODIS during the period. There are some possible causes for such discrepancy: differences in the sensor sensitivity, chlorophyll algorithms, and atmospheric correction algorithms. We checked some of these possibilities. We also compared the data from other regions. The deviation between the two data sets was highly correlated with chlorophyll concentrations Atmospheric corrections seem the major cause of the discrepancy.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.563-566
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2006
In order for the evaluation and analysis of the spring drought which has been periodically occurring in Korean peninsula since 2000, the use of satellite image data is increasing to investigate temporal and spatial characteristics of the drought areas. The recent spring droughts in south Korea have some characteristics. It last for short period in spring when the activity of vegetation is not lively and it have large areal deviation in the severity of drought. In this study, considering the characteristics of the spring drought in Korean peninsular, the MODIS satellite image data which has superior spatial and radiometric resolutions was used for the analysis of the spring drought. In two basins having different spatial characteristics, the drought events were selected and their severities were analyzed using the MODIS NDVI, LSWI, and daily rainfall data since 2000, and the spatial characteristics of the drought area were analyzed using the DEM, land cover, and digital forest map of the study areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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