Research and technological advances in the field of remote sensing have greatly enhanced the ability to detect and quantify physical and biological stresses that affect the productivity of agricultural crops. Reflectance in specific visible and near-infrared regions of the electromagnetic spectrum have proved useful in detection of nutrient deficiencies. Especially crop canopy sensors as a ground remote sensing measure the amount of light reflected from nearby surfaces such as leaf tissue or soil and is in contrast to aircraft or satellite platforms that generate photographs or various types of digital images. Multi-spectral vegetation indices derived from crop canopy reflectance in relatively wide wave band can be used to monitor the growth response of plants in relation to environmental factors. The normalized difference vegetation index (NDVI), where NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red), was originally proposed as a means of estimating green biomass. The basis of this relationship is the strong absorption (low reflectance) of red light by chlorophyll and low absorption (high reflectance and transmittance) in the near infrared (NIR) by green leaves. Thereafter many researchers have proposed the other indices for assessing crop vegetation due to confounding soil background effects in the measurement. The green normalized difference vegetation index (GNDVI), where the green band is substituted for the red band in the NDVI equation, was proved to be more useful for assessing canopy variation in green crop biomass related to nitrogen fertility in soils. Consequently ground remote sensing as a non destructive real-time assessment of nitrogen status in plant was thought to be useful tool for site specific crop nitrogen management providing both spatial and temporal information.
기후변화는 바람아래 조간대 지역에서 해수면의 급격한 상승을 야기하며, 여러 가지 사회·경제적 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 바람아래 조간대 지역의 해수면 상승에 따른 취약성을 평가하고자 하였다. 다중시기 위성영상과 GIS기법을 이용하여 먼저 바람아래 조간대 지역의 DEM을 추정하고, 이를 통해 IPCC SERS 시나리오별 조간대 침수지역을 확인하고자 한다. 연구결과, 해수면이 20cm 상승하면 약 68ha의 간석지가 침수되고, 30cm 상승하면 85ha, 40cm가 상승하면 103ha, 50cm 상승 시 121ha, 60cm 상승 시 139ha의 간석지가 침수됨을 분석할 수 있었다. 해수면 상승의 영향을 가장 크게 받는 지역은 태안군 고남면 고남리 가경주 마을 전면에 위치한 간석지로, 상대적으로 간석지의 고도가 낮고 경사가 완만하기 때문이다. 침수 예상지역의 간석지는 현재 주민들이 굴과 바지락 등을 양식하고 있어서, 향후 기후변화에 의한 해수면 상승에 따른 경제적 피해가 점차 커질 것으로 예상된다.
지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.
지구온난화와 함께 홍수와 가뭄 등 기후변화에 대비하기 위해서는 경지현황에 대한 신속하고 정확한 정보를 바탕으로 농업생산량을 효율적으로 관리, 예측, 대비하는 것이 필요하다. 본 연구는 시 도 규모 이상의 넓은 지역을 대상으로 농촌지역 토지피복도 제작을 지원할 수 있는 영상분류 알고리즘 개발을 목표로 객체기반 영상분석기법의 활용가능성과 한계를 검토해 보았다. 추가적인 공간자료의 사용이 최소화된 상태에서 다중시기 RapidEye 위성영상의 분광정보 활용가능성을 테스트해 보고자 하였으며, 사례연구지인 김제지역 일대($1,300km^2$)에 대한 토지피복 분류 정확도는 80.3%로 양호하게 나타났다. 분석에 사용된 RapidEye의 6.5m 공간해상도는 대체로 작은 규모로 경작되는 우리나라 경지의 공간적 특성 추출이 가능하다는 것을 보여주었으며, 객체기반의 영상분석 기법은 분석가의 전문지식을 분류과정에서 다양한 방법으로 구현해냄으로써 영상정보 활용의 최적화를 꾀할 수 있음을 보여주었다. 또한, 기개발된 영상분류 알고리즘을 저장하고, 분석목적에 맞게 세부 변수들을 조정하여 다른 지역 또는 다른 영상에 응용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 객체기반 영상분류의 근간이 되는 영상분할 과정은 정량적으로 명확히 설명되지 않는 경우가 많아 분석자의 경험과 전문지식을 바탕으로 최선의 결과를 도출하는 것이 요구된다.
가뭄재해는 다른 재해와 다르게 광범위한 공간에 걸쳐서 충분한 강우가 발생하기 전까지 오랜 기간 동안 발생되는 특성이 있다. 위성 영상은 시공간적으로 지속적인 강수량 관측을 제공할 수 있다. 본 연구는 위성 영상 기반의 강수자료를 활용하여 기상학적 가뭄 전망 모형을 개발하였다. PERSIANN_CDR, TRMM 3B42와 GPM IMERG 영상을 활용하여 강수 자료를 구축한 뒤, 표준강수지수(SPI)를 기반으로 기상학적 가뭄을 정의하였다. 과거의 가뭄 정보와 물리적 예측 모형 기반의 가뭄 예측 결과를 결합할 수 있는 베이지안 네트워크 기반 가뭄 예측 기법을 이용하여 확률론적 가뭄 예측 결과를 생산하였으며, 가뭄 예측결과를 가뭄 전망 의사결정 모형에 적용하여 가뭄 전망 결과를 도출하였다. 가뭄 전망 정보는 가뭄 발생, 지속, 종결, 가뭄 없음의 4단계로 구분하였다. 본 연구의 가뭄 전망 결과는 ROC 분석을 통하여 물리적 예측 모형인 다중모형 앙상블(MME)을 활용한 가뭄 전망 결과와 전망 성능을 비교하였다. 그 결과, 2~3개월 가뭄 전망에 대한 가뭄 발생 및 지속의 단계에서는 MME 모형보다 높은 전망성능을 보여주었다.
산불 피해와 관련하여 위성영상을 활용한 분석은 넓은 면적을 빠르게 분석하는 장점이 있다. 본 연구에서는 2019년 4월 4일 속초에서 발생한 산불 피해에 따른 산림의 변화 탐지를 위해 7장의 Sentinel-2A영상을 활용하였다. 산불피해지역 분류 과정은 NBR(normalized burn ratio) 값의 전후 시기 차이를 나타낸 dNBR(difference normalized burn ratio)을 통해 산불피해 정도를 7가지 단계로 분류하였다. 분류과정에서 본 연구는 식생의 재성장지수가 높은 3지역을 선정하여 해당 지역에 대한 세밀한 공간 분석을 실시하였다. dNBR 분석 결과는 활엽수림보다 침엽수림의 식생 재성장 분류가 큰 폭으로 나타났으나, NDVI를 통한 결과에서 가장 낮은 평균값을 보여주었다. 이는 침엽수림의 dNBR 오차범위로 나타난다. 시계열 결과로는 4월 20일과 5월 3일 사이를 기준으로 산불피해 면적이 큰 폭으로 감소하였다. 이는 경과한 시기의 활엽수림에서 하층 식생의 발달 및 식생 증가에 따른 피해 완화로 예를 들 수 있다. 본 연구 결과는 발생하는 산불 피해에 대하여 산림 분류 별 면적 변화를 통해 변화 탐지를 실시하였으며, NDVI와 dNBR 비교를 통해 침엽수림이 가장 높은 분류 오차가 발생한다는 결론을 도출하였다. 따라서 dNBR을 통한 영상분류과정에서 현장조사를 동반한 정밀한 국내 산불피해 등급표를 개선해야 할 필요성을 제시하였다.
토지이용 및 토지피복변화에 대한 신뢰성 높은 평가는 수로학 및 지리학적 연구에서 침식 및 퇴적, 해안 모니터링, 생태영향평가와 같은 다양한 실질적인 사안들을 발전시켰다. 원격탐사 이미지는 시간 변화에 따른 자연 및 토지변화를 살펴보는데 있어 뛰어난 잠재력을 지니고 있다. 따라서 최근에서는 환경 모니터링을 위해 고해상도의 원격탐사 영상 이미지를 활용한 보다 정확한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 갯벌보호지역이 위치한 한반도의 전라남도, 전라북도 일부지역의 토지이용 및 토지피복 변화에 대한 맵핑 및 변화탐지 방법을 실시하였다. 이를 위하여 2008년부터 2015년에 촬영된 KOMPSAT-2 위성의 다중분광 이미지를 사용하였다. 토지이용 및 토지피복변화 맵핑은 무감독 토지분류방법으로 분석하였으며, postclassification 변화탐지 방법으로 평가하였다. 전라북도와 전라남도의 연안지역에 대한 토지이이용 및 토지 피복변화에 대한 평가결과는 시간변화에 따라 큰 차이가 나타나지는 않았으나 각각 약 1.97%, 4.34% 정도의 변화를 보였다. 본 연구결과는 연구지역의 토지피복 변화 양상을 정량화 하였으며, 특히, 화소기반 분석을 통해 연안지역에 대한 KOMPSAT-2 다중분광 이미지의 효율적이고 경제적인 활용 가능성을 확인하였다. 이러한 토지이용 및 토지피복변화 정보는 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 환경 및 정책관리자들에게 유용할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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