Selective logging is currently a widely adopted management practice throughout the tropics. Monitoring of spatial extent and intensity of such logging is, therefore, becoming an important issue for sustainable management of forest. This study explores the possibility of using vegetation indices and Landsat 7 ETM+ image for this purpose. Two dataset acquired on 2002 and 2000 of Labanan concession area East Kalimantan, Indonesia were used. Three different vegetation indices (MSAVI, SAVI and NDVI) slicing and differentiating methods were tested. The results showed that the MSAVI is superior with overall accuracy of 77% and kappa 0.64.
A new evaluation technique, i.e. multicriterion matrix technique, on the vegetation assessment was proposed and compared with several techniques having been previously used in the environmental impact assessment. Four criterias and 10 subcriterias were selected for two evaluation indices such as vegetation naturalness value and vegetation class. These criterias were characterized by syntaxonomical informations of hemeroby concept and potential vegetation, hierarchical system between criterias, and ordinal scale of vegetation naturalness valuse. Vegetation naturalness values were classified into 11 ordinal levels and condensed to five vegetation classes for facilitating practical use. In the example study two sites were compared by using two indices. This technique could have useful applications for ssessment of regional vegetation. A vegetation map of naturalness described by combination of two indices was proposed in order to illustrate regional vegetation naturalness.
An attempt has been in this study to delineate the characteristics of spectral signatures of the vegetation in terms of various VIs, particularly made the Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Modified Soil Adjusted Vegetation Index2(MSAVI2) and Enhanced Vegetation Index(EVI). Multitemporal SPOT-4 VEGETATION data from 1998 to 2002 have been used for the analysis. They have been compared with each other for their similarities and differences. The correlations between the vegetation indices observed at various degree of vegetation coverage during their different stages of growth were examined. All of the VIs have shown qualitative relationships to variations in vegetation. Apparently, the NDVI and MSAVI2 are highly correlated for all of the temporal changes, representing the different stages of phenology.
본 연구는 드론의 초분광장치를 이용하여 이탈리안 라이그라스 생육기간 중의 파종계절에 따른 식생지수 변화 및 생산성을 조사하였다. 수량성을 조사한 결과, 봄파종구의 건물수량이 가을파종구의 약 52%였으며 초장은 유의적으로 차이가 없었다. 식생지수를 산정하여 연속적인 패턴을 분석한 결과, 가을파종구의 대부분 식생지수가 시간이 지날수록 낮아지며, 봄파종구는 높아지는 유형을 보였으나 RGRI는 반대의 유형을 나타냈다. 재배기간에 따른 가을파종구의 건물수량과 RGRI의 상관성이 높았다.
To evaluate the thermal and water stress of vegetation canopy in Southern Qu$\'{e}$bec, leaf water status was evaluated from vegetation indices derived from SPOT VEGETATION images and surface temperature from NOAA AVHRR images. This study was conducted by investigating vegetation conditions for two different periods, from June to August, 1999 and 2000. The vegetation indices were integrated for the evaluating vegetation conditions as a new index, normalized moisture index (NMI). A trapezoid was defined by the NMI and surface temperature, and the thermal and water status of the vegetation canopy was determined according to separate small sections within the trapezoid.
Studies that relate the structure of tropical regrowth vegetation to soil properties are generally lacking in the literature. This study proposes three indices for assessing the structural regeneration of secondary forests. They are: (1) the tree diameter class, (2) the plant life form and (3) the woody/herbaceous plants ratio indices. They were applied to assess the regeneration status of forest regrowth vegetation (aged 1-10 years), derived savanna regrowth vegetation in south western Nigeria, and to secondary forests in different stages of succession in Columbia and Venezuela, Bolivia, Mexico in South and Central America and semi-arid savanna in Ethiopia and seasonal deciduous forest successional stages in India. In all the cases, the indices increased with increasing age of regrowth vegetation and hence, with increasing structural complexity of regenerating vegetation. The tree diameter class index increased from 32.1% in a 9-year secondary forest to 69.0% in an 80-year-old secondary forest in Columbia and Venezuela and from 0.4% in a 1-year fallow to 20.9% in 10-year regrowth vegetation in southwestern Nigeria. In semi-arid savanna in northern Ethiopia, the woody/herbaceous plants ratio index increased from 18.1% in a 5-year protected grazing enclosure to 75.1% in 15-year protected enclosure, relative to the status of 20-year enclosure. The indices generally had correlations of 0.6-0.90 with species richness and Simpson's/Margalef's species diversity, implying that they are appropriate measures of ecosystem development over time. The proposed indices also had strong and positive correlations with soil organic carbon and nutrients. They are therefore, significant indicators of fertility status.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.80-83
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2008
Diverse researches using vegetation index have been carried out to monitor spring droughts that have frequently occurred since 2000. The strength of the drought monitoring using vegetation index lies in that it can reflect characteristics of satellite images: large area coverage, cyclicity, and promptness. However, vegetation index involve uncertainly caused by diverse factors that affect vegetation stress. In this study, multi-temporal vegetation index is compared with the most representative meteorological drought indices like PSDI, SPI. Based on the results from analyses, usability of vegetation index as a tool of drought analysis is proposed.
본 연구는 콩의 한발 스트레스 판별에 대하여 RGB 영상에 기반한 작물 생육 지수의 적용 가능성과 한계점을 구명하기 위해 수행되었다. RGB 영상에서 추출한 생육 지수들과 한발 스트레스에 반응하는 대표적인 표현형 지표들(군락 피복도, 엽면적, 엽록소 함량 등)과의 높은 상관관계를 통해 영상 기반 생육 진단 모델개발의 가능성을 확인할 수 있었다. 다만 판별의 정확도와 해상도를 개선시키기 위해서는 향후 다양한 재배조건에서 지속적인 성능 평가가 이루어져야 할 것이다. 본 연구의 결과는 향후 RGB 영상을 활용한 콩환경 스트레스 판별에 있어서 영상 전처리, 영상 분석방법, 생육 지수 정량화 기술 개발에 도움을 줄 수 있을 것이며, 개발된 생육 인자 예측 모델은 환경 스트레스 조기 진단을 통한 영농 의사결정 지원 모델의 개발에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
동해안 산불피해지역 중 시급한 복구계획을 요하는 사면지역에 대한 산불 후 경과 년 수에 따른 일반적인 식생발달 모형을 개발하였다. 또한 산불피해지역을 관리하기 위한 기법 개발에 사용될 매개변수로서 식생지수들의 발달모형을 제시하였다. 산불 피해지역에서 맹아로 재생하는 목본 식물량을 추정하기 위하여 총 17종의 상대 생장식을 구하였다. 산불 경과 후 교목층, 아교목층, 관목층 및 초본층의 4층 구조를 갖춘 완전한 형태의 숲으로 회복되는데 약 20년이 경과해야 하는 것으로 추정되었다. 산불 후 경과 년 수에 따라 최상층부 식생의 키, 목본의 기저면적 및 지상부 목본 식물량은 직선적인 증가 경향을 나타내었고, 전체 지상부 식피율과 낙엽층은 대수적인 증가 경향을 나타내었다. 식생지수 중 Ivc와 Ivcd는 산불 후 경과 년 수에 따라 대수적인 증가 경향을 그리고 Hcl과 Hcdl은 직선적인 증가경향을 나타내었다. 특히 산불 피해 후 2차 재해가 예측되는 초기 5년차 이내에서는 모든 식생 요인들이 입지요인이나 지력에 따라 공간적 이질성이 큰 것이 확인되었다. 식생 지수 중 Ivc와Ivcd는 산불 초기의 공간적 이질성을 표현하기에 적당한 지수이었고, Hcl과 Hcdl은 장기적인 식생구조의 발달을 예측하는데 유용한 지수로 판단되었다.
Jang Gab-Sue;Sudduth Kenneth A.;Hong Suk-Young;Kitchen Newell R.;Palm Harlan L.
대한원격탐사학회지
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제22권3호
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pp.183-197
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2006
Combinations of visible and near-infrared (NIR) bands in an image are widely used for estimating vegetation vigor and productivity. Using this approach to understand within-field grain crop variability could allow pre-harvest estimates of yield, and might enable mapping of yield variations without use of a combine yield monitor. The objective of this study was to estimate within-field variations in crop yield using vegetation indices derived from hyperspectral images. Hyperspectral images were acquired using an aerial sensor on multiple dates during the 2003 and 2004 cropping seasons for corn and soybean fields in central Missouri. Vegetation indices, including intensity normalized red (NR), intensity normalized green (NG), normalized difference vegetation index (NDVI), green NDVI (gNDVI), and soil-adjusted vegetation index (SAVI), were derived from the images using wavelengths from 440 nm to 850 nm, with bands selected using an iterative procedure. Accuracy of yield estimation models based on these vegetation indices was assessed by comparison with combine yield monitor data. In 2003, late-season NG provided the best estimation of both corn $(r^2\;=\;0.632)$ and soybean $(r^2\;=\;0.467)$ yields. Stepwise multiple linear regression using multiple hyperspectral bands was also used to estimate yield, and explained similar amounts of yield variation. Corn yield variability was better modeled than was soybean yield variability. Remote sensing was better able to estimate yields in the 2003 season when crop growth was limited by water availability, especially on drought-prone portions of the fields. In 2004, when timely rains during the growing season provided adequate moisture across entire fields and yield variability was less, remote sensing estimates of yield were much poorer $(r^2<0.3)$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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