• 한국농공학회논문집
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• 제57권4호
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• pp.1-9
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• 2015

The development of drought index that provides detailed-spatial-resolution drought information is essential for improving drought planning and preparedness. The objective of this study was to develop the concept of using satellite-based hybrid drought index called the Vegetation Drought Response Index in South Korea (VegDRI-SKorea) that could improve spatial resolution for monitoring local and regional drought. The VegDRI-SKorea was developed using the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on remote sensing data such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS satellite images, climate drought indices such as Self Calibrating Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) and Standardized Precipitation Index (SPI), and the biophysical data such as land cover, eco region, and soil available water capacity. A case study has been done for the 2012 drought to evaluate the VegDRI-SKorea model for South Korea. The VegDRI-SKorea represented the drought areas from the end of May and to the severe drought at the end of June. Results show that the integration of satellite imageries and various associated data allows us to get improved both spatially and temporally drought information using a data mining technique and get better understanding of drought condition. In addition, VegDRI-SKorea is expected to contribute to monitor the current drought condition for evaluating local and regional drought risk assessment and assisting drought-related decision making.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2D호
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• pp.325-333
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• 2006

현재, 대규모 지역에 대한 환경문제를 감시하는 기술로서 위성원격탐사 기술이 활발히 이용되고 있다. 이는 위성원격탐사 기술이 비교적 넓은 지역을 평가하기에 적절한 기술이기 때문이다. 그러나 최근에 들어서는 도로, 댐, 공항 등과 같은 대규모적인 토목공사 후의 녹화지대나 녹화 법면의 식생감시 등 비교적 좁은 영역을 정밀하게 조사할 수 있는 원격탐사 기법에 대한 수요가 발생되고 있다. 본 연구에서는 시판의 CCD 카메라와 새롭게 개발된 특수한 카메라 장치 등을 사용한 지상형 원격탐사 저고도 원격탐사 기술을 개발하고자 하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다. 네가지 지상형 원격탐사 장비간의 상호비교 실험에 사용된 필터의 투과 특성을 조사할 수 있었고, 식생지수를 추출하는 화상형 분광반사계로서 근적외선 디지털 카메라가 유용함을 알 수 있었다. 그리고, 식생지수의 일중 변화현상을 실험을 통해 조사할 수 있었다. 마지막으로 새롭게 개발된 지상형 원격탐사 장비를 통해 산불 발생지역에서의 식생지수의 변화현상을 조사할 수 있었다.

• 농업과학연구
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• 제50권3호
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• pp.513-525
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• 2023

This study was conducted to compare the level of vegetation recovery based on the forest restoration techniques (natural restoration and artificial restoration) determined using the satellite imagery that targeted forest fire damaged areas in Goseong-gun, Gangwon-do. The study site included the area affected by the Goseong forest fire (1996) and the East Coast forest fire (2000). We conducted a time-series analysis of satellite imagery on the natural restoration sites (19 sites) and artificial restoration sites (12 sites) that were created after the forest fire in 1996. In the analysis of satellite imagery, the difference normalized burn ratio (dNBR) and normalized difference vegetation index (NDVI) were calculated to compare the level of vegetation recovery between the two groups. We discovered that vegetation was restored at all of the study sites (31 locations). The satellite image-based analysis showed that the artificial restoration sites were relatively better than the natural restoration sites, but there was no statistically significant difference between the two groups (p > 0.05). Therefore, it is necessary to select a restoration technique that can achieve the goal of forest restoration, taking the topography and environment of the target site into account. We also believe that in the future, accurate diagnosis and analysis of the vegetation will be necessary through a field survey of the forest fire-damaged sites.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.189-211
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• 2005

This paper makes an effort to compare the recently evolved soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) with the traditional hard classification methods based on Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms in order to achieve appropriate results for mapping, monitoring and preserving valuable coastal wetland ecosystems of southern India using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) 1C/1D LISS-III and Landsat-5 Thematic Mapper image data. ISODATA and MLC methods were attempted on these satellite image data to produce maps of 5, 10, 15 and 20 wetland classes for each of three contrast coastal wetland sites, Pitchavaram, Vedaranniyam and Rameswaram. The accuracy of the derived classes was assessed with the simplest descriptive statistic technique called overall accuracy and a discrete multivariate technique called KAPPA accuracy. ISODATA classification resulted in maps with poor accuracy compared to MLC classification that produced maps with improved accuracy. However, there was a systematic decrease in overall accuracy and KAPPA accuracy, when more number of classes was derived from IRS-1C/1D and Landsat-5 TM imagery by ISODATA and MLC. There were two principal factors for the decreased classification accuracy, namely spectral overlapping/confusion and inadequate spatial resolution of the sensors. Compared to the former, the limited instantaneous field of view (IFOV) of these sensors caused occurrence of number of mixture pixels (mixels) in the image and its effect on the classification process was a major problem to deriving accurate wetland cover types, in spite of the increasing spatial resolution of new generation Earth Observation Sensors (EOS). In order to improve the classification accuracy, a soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) was described to calculate the spectral mixture and classify IRS-1C/1D LISS-III and Landsat-5 TM Imagery. This method considered number of reflectance end-members that form the scene spectra, followed by the determination of their nature and finally the decomposition of the spectra into their endmembers. To evaluate the LSMM areal estimates, resulted fractional end-members were compared with normalized difference vegetation index (NDVI), ground truth data, as well as those estimates derived from the traditional hard classifier (MLC). The findings revealed that NDVI values and vegetation fractions were positively correlated ($r^2$= 0.96, 0.95 and 0.92 for Rameswaram, Vedaranniyam and Pitchavaram respectively) and NDVI and soil fraction values were negatively correlated ($r^2$ =0.53, 0.39 and 0.13), indicating the reliability of the sub-pixel classification. Comparing with ground truth data, the precision of LSMM for deriving moisture fraction was 92% and 96% for soil fraction. The LSMM in general would seem well suited to locating small wetland habitats which occurred as sub-pixel inclusions, and to representing continuous gradations between different habitat types.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.223-232
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• 2023

고해상도의 위성 영상을 이용하여 지표를 모니터링하기 위한 방법으로 분석 대상 객체의 색상을 이용하여 영상을 분류하는 방법이 널리 사용된다. 고해상도 위성영상에서는 도심 지역의 경우 건물, 도로 등과 같은 주요 객체들 이외에도 수목 등과 같은 식생 객체들도 빈번하게 나타난다. 도심 지역에 나타나는 식생 객체들의 색상은 건물, 도로, 그림자 등의 객체와 유사한 경우가 많으며, 이는 색상 정보에 기초하여 객체를 분류할 경우에 분류 성능이 저하되는 요인이 된다. 본 연구에서는 건물 등과 같은 다양한 색상을 가지는 객체뿐만 아니라 식생 객체도 정확하게 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 식생 객체 검출에 유용한 정규식생지수 영상을 RGB 영상과 함께 사용하고 객체 클래스를 서브 클래스로 세분화하여 분류한다. 서브 클래스 분류 결과를 융합한 후에 영상 분할 결과와 결합하여 최종 분류 결과를 생성한다. 차세대중형위성1호 영상을 이용한 실험에서 정규식생지수를 사용하지 않은 서브채널 분류 기법과 서브클래스 분류 기법의 overall accuracy가 각각 73.18%, 81.79%의 결과를 보인 반면, 정규식생지수와 서브클래스 분류를 함께 적용하여 제안한 방법은 overall accuracy가 87.42%의 우수한 성능을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.215-224
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• 2008

SLURP 준 분포형 수문모형을 이용하여 예측된 토지이용 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의한 기상자료 및 식생지수 정보를 고려한 상태에서 하천유역의 유출에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 경안수위관측소 상류유역($260.4km^2$)을 대상으로 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 토지이용 예측은 1996년, 2000년, 2004년의 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상을 이용하여 CA-Markov 기법으로 검증(2004)을 실시한 후, 미래의 토지이용(2030, 2060, 2090)을 예측하였다. 예측된 토지이용은 시간이 경과할수록 산림과 논은 지속적으로 감소하고 도시, 초지, 나지 등은 증가하는 경향을 보였다. 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보(2030, 2060, 2090)를 추정하였다. IPCC SRES A2, B2 기후변화 시나리오에 대한 CCCma CGCM2 모의결과 값(2030s, 2060s, 2090s)을 Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model(SST-RCM) 기법을 이용하여 downscaling 한 뒤 하천유출의 변화를 분석한 결과, 기후변화에 따른 하천유출율은 1999-2002년의 59%에 비해 미래에는 13%~34%로 감소하는 것으로 모의되었고, 반면에 토지이용의 변화에 대한 유출율은 0.1%~1% 증가하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권1호
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• pp.163-174
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• 2012

산불피해강도지수(CBI, Composite Burn Index)는 미국 산림청(USDA Forest Service)에서 위성영상을 이용하여 산불 피해강도 측정을 위해 개발한 산불피해 현장 조사 지수이다. 국내의 경우 별도의 산불피해 지수가 없어, 미국 CBI를 산불 피해지 조사에 준용하여 왔으나, CBI는 국내 여건에 맞지 않다는 지적이 제기되어 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)를 개발하게 되었다. 따라서 본 연구는 미국 CBI에 기초하여 한국형 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)의 개발과 검증에 목표를 두고 수행되었다. KCBI는 CBI에 기초하여 국내 현장적용 후 문제점을 파악 후 정교화 하였으며, 위성영상 결과와의 적합성 검토를 위하여 2011년도 산불 피해지중 상대적으로 피해 규모가 큰 울진과 영덕 산불피해지를 연구 대상지로 선정 후 각 44개 지점에서 산불피해 강도를 평가하였다. 산불피해강도(BS, Burn Severity)는 산불발생 후 1개월 후에 촬영된 SPOT 영상을 이용하여 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 값으로 계산하였으며, 상관분석과 오류메트릭스(Confusion Matrix)를 이용하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 울진피해지는 (r = -0.544, P<0.01), 영덕피해지 (r = -0.616, P<0.01)로 나타났다. 부의 상관관계를 나타난 이유는 NDVI의 DN 값은 낮을 수 록 높은 피해강도를로 나타내며, 높을수록 낮은 피해강도를 나타내기 때문이다. 본 결과로 제시된 KCBI는 국내 산불 피해 현장에서 적용 가능한 것으로 판단되었다. 하지만 등급분류 방법과 기대치 보다 낮은 상관도 등의 문제점도 나타났다. 또한 오류메트릭스 분석결과 KCBI가 일부 높은 산불 강도 등급에 치우쳐 분포하는 현상 등이 나타났다. 제기된 문제점들을 바탕으로 향후 KCBI를 더 많은 한국 산불피해지에 적용함으로써, 추후 연구를 진행해야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.337-340
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• 2007

Many researches conducted to investigate the relationship between surface emissivity and surface temperature in the past two decades and pointed out that the emissivity play a key role in applying remote sensing data to retrieve surface temperature. The task of surface temperature estimation is so important in many research fields, such as earth energy budgets, evapotranspiration, drought, global change and heat island effect. Therefore, it is indispensable to develop an effective and accurate technique to estimate the emissivity for accurate surface temperature estimations. This study developed an improved emissivity estimation technique for the use of surface temperature retrievals with MODIS data. The result of applying this improved technique using Band 31 of MODIS shows that the accuracy of estimated surface temperatures will be improved. This study also uses MODIS data observed in 2005 to establish the relationship between the surface emissivity correction factor and NDVI. Through the use of these correction factors, the land surface temperature can be retrieved more accurate with MODIS data.

• 대기
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• 제17권2호
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• pp.159-169
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• 2007

A comparison of the three land cover data sets (United States Geological Survey: USGS, International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, and University of Maryland: UMd), derived from 1992-1993 Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) data sets, was performed over the Asian continent. Preprocesses such as the unification of map projection and land cover definition, were applied for the comparison of the three different land cover data sets. Overall, the agreement among the three land cover data sets was relatively high for the land covers which have a distinct phenology, such as urban, open shrubland, mixed forest, and bare ground (>45%). The ratios of triple agreement (TA), couple agreement (CA) and total disagreement (TD) among the three land cover data sets are 30.99%, 57.89% and 8.91%, respectively. The agreement ratio between USGS and IGBP is much greater (about 80%) than that (about 32%) between USGS and UMd (or IGBP and UMd). The main reasons for the relatively low agreement among the three land cover data sets are differences in 1) the number of land cover categories, 2) the basic input data sets used for the classification, 3) classification (or clustering) methodologies, and 4) level of preprocessing. The number of categories for the USGS, IGBP and UMd are 24, 17 and 14, respectively. USGS and IGBP used only the 12 monthly normalized difference vegetation index (NDVI), whereas UMd used the 12 monthly NDVI and other 29 auxiliary data derived from AVHRR 5 channels. USGS and IGBP used unsupervised clustering method, whereas UMd used the supervised technique, decision tree using the ground truth data derived from the high resolution Landsat data. The insufficient preprocessing in USGS and IGBP compared to the UMd resulted in the spatial discontinuity and misclassification.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1111-1124
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• 2021

갯벌 표면에는 저서성 미세조류의 생체량이 높고, 그에 따라 높은 일차생산을 나타낸다. 갯벌의 탄소순환 및 유기탄소 부존량을 추산하기 위한 일차생산력 측정 연구가 기존에 진행되어 왔지만, 최근에는 광학 원격탐사, 특히 초분광센서를 이용하는 연구는 비교적 최근에 시도되기 시작하였다. 본 연구에서는 지상에서 관측된 초분광자료를 통하여 생산성 추정의 기초자료가 되는 갯벌 표면의 엽록소 농도를 추정하는 연구를 수행하였다. 연구 대상지는 충청남도 태안군에 위치한 근소만이며, 현장조사는 2021년 4월과 6월 간조시에 수행하였다. 갯벌 표면의 초분광반사도를 얻기 위하여 지향형 센서인 TriOS RAMSES와 카메라 형태의 Specim-IQ, 두 종류의 초분광센서를 사용하였고, 광학관측자료를 통해 갯벌 표면의 엽록소-a 농도를 추정하기 위해 정규식생지수(NDVI)와 Continuum Removal Depth(CRD)기법을 사용하였다. 현장조사시 시료분석을 통해 측정한 엽록소-a 농도와의 비교 결과, 두 기법 모두 엽록소-a 농도 약 0~150 mg/m²의 범위에 대해 추정 결정계수 약 0.7을 달성할 수 있는 것으로 나타났다.