The objective of this paper is to determine the suitable spectral bands for monitoring growth status change during a long period. The long-term ground-level reflectance spectra as well as LAI and biomass were obtained in xiaotangshan area, Beijing, 2001. The narrow-band NDVI type spectral indices by all possible two bands were calculated their correlation coefficients R$^2$ with biomass and LAI. The best NDVIs must have higher R$^2$ with both biomass and LAI. The reasonable band centers and band widths were determined by a systematically increasing bandwidth centered over a wavelength. In addition, the first 19 bands of MODIS were simulated and investigated. Each developed spectral indices was then validated by the biomass and LAI time series using the generalized vector angle. It turned out that six new NDVI type indices within 750-1400nm were developed. NDVI(811_10,957_10) and NDVI(962_10,802_10) performed best. No satisfactory conventional NDVI formed by red and NIR bands were found effective. MODIS_NDVI(band19, band17) and MODIS_NDVI(band19, band2) were much better than MODIS_NDVI(band2,band1) for growth monitoring.
The GOCI imagery can be an effective alternative to monitor short-term changes over terrestrial environments. This study aimed to assess the radiometric characteristics of the GOCI multispectral imagery for land applications. As an initial approach, we compared GOCI at-sensor radiance with MODIS data obtained simultaneously. Dynamic range of GOCI radiance was larger than MODIS over land area. Further, the at-sensor radiance over various land surface targets were tested by vicarious calibration. Surface reflectance were directly measured in field using a portable spectrometer and indirectly derived from the atmospherically corrected MODIS product over relatively homogeneous sites of desert, tidal flat, bare soil, and fallow crop fields. The GOCI radiance values were then simulated by radiative transfer model (6S). In overall, simulated radiance were very similar to the actual radiance extracted from GOCI data. Normalized difference vegetation index (NDVI) calculated from the GOCI bands 5 and 8 shows very close relationship with MODIS NDVI. In this study, the GOCI imagery has shown appropriate radiometric quality to be used for various land applications. Further works are needed to derive surface reflectance over land area after atmospheric correction.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.84-88
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2009
토양수분은 물순환계통을 이해하기 위한 필수적인 수문학적 변수이나 설치비용과 인력부족으로 실측자료가 매우 부족한 실정이다. 많은 수문모형의 개발로 토양수분 또한 결과물로써 많이 이용되지만, 그 결과의 신뢰성을 판단하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 활용성이 높다고 판단되는 수문모형인 SWAT 모형을 통해 산림지역의 토양수분을 모의하고 MODIS NDVI와의 상관성을 분석하여, 모의된 토양수분의 신뢰성 판단을 위한 MODIS NDVI의 활용성을 파악하고자 하였다. 대상유역은 산림이 전체유역의 약 82%를 차지하고 있는 충주댐 유역으로 하였으며 NDVI 자료는 시간해상도 16일, 공간해상도 250m 인 MODIS 영상의 Product를 이용하였다. 보다 신뢰성 있는 자료를 얻기 위해 유역의 특성이 다른 두 지점을 선정하여 다지점 검보정을 수행하였으며, 2003년부터 2006년까지의 유출 자료를 이용하여 모형을 보정하고, 2000, 2001 그리고 2002년에 대하여 검증하였다. 검보정 결과 모형 효율성 계수는 상류와 하류에 대하여 각각 0.91, 0.87, 결정계수는 각각 0.90, 0.80으로 분석되었다. 본 연구에서는 NDVI 특성에 따라 봄 기간과 가을기간으로 나누어 분석을 수행하였으며, NDVI와 토양수분의 상관관계는 NDVI가 증가하는 봄 기간에 토양수분은 감소하며 역 관계로 나타났고 NDVI가 감소하는 가을 기간에 토양수분은 증가하는 순 관계를 보였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1092-1096
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2008
최근 국내에서 저해상도 위성영상을 이용한 적설 분포의 추출연구가 융설과 관련된 수문학적 연구에 이용되기 시작하였다. 한반도와 같이 넓은 지역을 대상으로 추출하는 과정에서 대기에 의한 방해가 너무 큰 영상은 구름 아래 지표면의 정보를 얻을 방법이 없어 해당 날짜의 영상을 제외 할 수밖에 없는 문제가 생긴다. 본 연구에서는 센서의 특성과 영상의 촬영 시간, 그리고 촬영 각도가 달라 서로 다른 대기의 영향을 받는 Terra MODIS 위성영상과 NOAA AVHRR 위성영상을 이용하여 각각의 적설 분포를 추출하는 방법을 비교 연구함으로써 영상을 분석하는데 있어 구름의 영향을 최소화 하고자 하였다. 2004년부터 2006년까지 겨울철의 적설이 발생한 기간을 대상으로 총 3개년의 영상을 분석한 결과를 바탕으로 두 영상으로부터 추출된 적설분포의 차이를 우리나라의 충주댐 유역을 중심으로 비교하였다. 밴드별 파장대의 반사 특성을 이용한 MODIS snow cover와 임계값을 선정하여 구하는 NOAA AVHRR는 서로 다른 적설분포를 보였다고 판단되며, 이는 해상도와 영상 합성, snow cover 추출 알고리즘의 차이 및 대기 현상의 영향 등으로 인하여 추출면적 값이 차이를 보이는 것이라 생각된다. 두 영상에 의한 추출면적의 비교분석 결과, 적설분포의 추출에 있어서 두 영상을 서로 절충하여 사용할 수 있다고 판단된다.
지표면으로 입사하는 태양 복사 에너지를 정확하게 산출하는 것은 에너지 수지 방법을 이용한 유역 분석의 신뢰도를 높이는데 기여할 수 있다. 태양 복사 에너지는 지형 인자와 대기 인자를 이용하여 산정할 수 있으나 기상관측장비 특성상 지점값 위주의 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 공간적 제약을 완화하기 위해 원격탐사 기법을 이용하여 지표면에 들어오는 태양 복사 에너지를 산출하고자 하였다. 시간, 공간적으로 중규모 해상도를 가지고 있는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 관측 이미지를 이용하여 태양 복사 에너지의 시공간 분포를 산정하고 그 결과를 연구 지역인 광릉/해남 KoFlux site의 지상 관측값을 이용하여 검증함으로써 산정 모형의 국내 적용성을 확인하였다. 비교적 적은 수의 인자를 필요로 하는 Allen et al.(2007) 태양 복사 에너지 산정 모형과 36가지의 서로 다른 파장 이미지를 이용하여 산출된 MODIS 대기 자료를 이용하여 결과를 산정함으로써 모형의 간편성 및 효율성을 확인할 수 있었다. 특히 광릉/해남 KoFlux site 관측치와 모형 산정값과의 상관계수가 각각 0.95, 0.96으로 매우 높은 값을 가짐으로써 모형의 높은 신뢰성을 검토하였다. 향후 연구의 결과로써 얻어진 태양 복사 에너지의 시공간 분포특성 분석을 통해 에너지 수지 방법의 정확성을 향상시키고자 한다.
MODIS images have a great advantage of high temporal resolution to monitor land cover changes in a large area. The moderate and low spatial resolution satellite images are incomparably economic than high resolution satellite images. As diverse satellite images are provided recently, strategies using satellite images are necessary for continuous, effective and long-term land monitoring. This research purposed to use MODIS images to monitor land cover in Korean peninsula for long-term and continuous change detection. To maximize the advantages of high temporal resolution, the change detection was based on the MODIS temporal profiles of the surface reflectance for one year. In this study as the reflectance patterns of year 2005 were compared with the reflectance patterns of year 2007, the changed pixels could be detected during two years. To set up the threshold value for the decision of change, ASTER images with the higher spatial resolution, 15m, were used for this study. The test area covered the suburban area of metropolitan city, Seoul, where the landcover changes have been frequently happened.
Space-borne remote sensing is an effective and inexpensive way to identify crop fields and detect the crop condition. We examined the multi-temporal spectral characteristics of rice fields in South Korea to detect their phenological development and condition. These rice fields are compact, small-scale parcels of land. For the analysis, moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) and RapidEye images acquired in 2011 were used. The annual spectral tendencies of different crop types could be detected using MODIS data because of its high temporal resolution, despite its relatively low spatial resolution. A comparison between MODIS and RapidEye showed that the spectral characteristics changed with the spatial resolution. The vegetation index (VI) derived from MODIS revealed more moderate values among different land-cover types than the index derived from RapidEye. Additionally, an analysis of various VIs using RapidEye satellite data showed that the VI adopting the red edge band reflected crop conditions better than the traditionally used normalized difference VI.
중저해상도 영상으로서 공급되고 있는 MODIS영상은 높은 temporal resolution 특성을 가짐으로써 넓은 면적에 대한 토지 이용이나 토지 피복의 변화 탐지에 대한 장점을 제공한다. 또한, 고해상도 영상 자료 또는 관측 자료는 중저해상도 영상과는 비교할 수 없는 경제적인 비용이 필요하게 됨으로써 중저해상도에서 변화를 탐지하여 고해상도 관측 자료를 이용하여 갱신이나 변화의 속성에 대한 구체적인 정보를 추출하는 전략적인 토지 피복에 대한 모니터링 방법이 요구된다. 그러므로 중저해상도 영상 자료는 고해상도 관측 자료를 획득 할 수 있는 일종의 alarm system으로써의 역할을 수행 할 수 있다. 이 연구는 주기적으로 촬영된 MODIS의 영상 자료를 이용하여 한반도에서 일어나는 토지 피복의 변화에 대한 패턴을 알아보고자 한다. 즉, 한반도에서 일어나는 일 년 간의 토지 피복의 변화로 생각할 수 있는 예로는 계절이나 경작에 의한 식생의 변화가 영상에 나타나는 주기적인 패턴을 살펴봄으로써 인간의 개발이나 재해와 같은 영향으로 일어나는 지표면의 이상적인 변화를 탐지하고자 한다. 사용된 영상은 MODIS Lnad product 중 Surface reflectance 8day composite 영상이며, NIR과 RED 밴드에서 나타나는 광학적 특성을 살펴보았다.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.04a
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pp.171-180
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2003
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.
Kim, Sun-Hwa;Eun, Jeong;Kang, Sung-Jin;Lee, Kyu-Sung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.27
no.3
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pp.259-276
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2011
Short-term land cover changes, such as forest fire scar and crop harvesting, can be detected by high temporal resolution satellite imagery like MODIS and AVHRR. Because these optical satellite images are often obscured by clouds, the static cloud-free composite methods (maximum NDVI, minblue, minVZA, etc.) has been used based on non-overlapping composite period (8-day, 16-day, or a month). Due to relatively long time lag between successive images, these methods are not suitable for observing short-term land cover changes in near-real time. In this study, we suggested a new dynamic cloud-free composite algorithm that uses cut-and-patch method of cloud-masked daily MODIS data using MOD35 products. Because this dynamic composite algorithm generates daily cloud-free MODIS images with the most recent information, it can be used to monitor short-term land cover changes in near-real time. The dynamic composite algorithm also provides information on the date of each pixel used in compositing, thereby makes accurately identify the date of short-term event.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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