The Republic of Korea reclaimed land to increase its food self-sufficiency rate, but the yield was reduced due to abnormal climate. In this study, it was hypothesized that rapid and continuous monitoring technology could help improve yield. Using the vegetation index (VI) analysis, the drought stress index was calculated and the drought stress for corn grown in Hwaong, Saemangeum, and Yeongsan River reclaimed tidal land was predicted according to drying treatment. The vegetation index of corn did not decrease during the last 20 days of irrigation when soil moisture rapidly decreased, but decreased rapidly during the 20 days after irrigation. The reduction rate of the vegetation index according to the drying treatment was in the order of Saemangeum>Yeongsan River>Hwaong reclaimed tidal land, and normalized difference vegetation index (NDVI) decreased by approximately 50% in all reclaimed tidal lands, confirming that drought stress occurred due to the decrease in moisture content of the leaves. In addition, structure pigment chlorophyll index (SIPI) and photochemical reflectance index (PRI), which are calculated based on changes in light use efficiency and carotenoids, were reduced; drought stress caused a decrease in light use efficiency and an increase in carotenoid content. Therefore, vegetation index analysis was confirmed to be effective in evaluating and predicting drought stress in corn growing on reclaimed tidal land corn.

Forest destruction is an inevitable result of the development processes. According to the environmental impact assessment, over 10% of the destroyed trees need to be recycled and transplanted to minimize the impact of forest destruction. However, the rate of successful transplantation is low, leading to a high rate of tree death. This is attributable to a lack of consideration for environmental factors when choosing a temporary site for transplantation and inadequate management. To monitor transplanted trees, a field survey is essential; however, the spatio-temporal aspect is limited. This study evaluated the applicability of remote sensing for the effective monitoring of transplanted trees. Vegetation indices based on satellite remote sensing were derived to detect time-series changes in the status of the transplanted trees at three temporary transplantation sites. The mortality rate and vitality of transplanted trees before and after the transplant have a similar tendency to the changes in the vegetation indicators. The findings of this study showed that vegetation indices increased after transplantation of trees and decreased as the death rate increased and vitality decreased over time. This study presents a method for assessing newly transplanted trees using satellite images. The approach of utilizing satellite photos and the vegetation index is expected to detect changes in trees that have been transplanted across the country and help to manage tree transplantation for the environmental impact assessment.

가시광선 영역의 스펙트럼과 근적외선 영역의 스펙트럼을 포함하는 다중스펙트럼 기반 정밀 감지 기술은 농작물 품질, 스트레스 및 식물 병 진단 등의 비침습적 분석 및 감지에 성공적으로 적용되고 있고 원격 감지를 위한 센서 기술로 인정받고 있다. 다중스펙트럼 기반 원격 감지는 다양한 작물에서 다양한 병을 감지, 모니터링 및 정량화하는 데 사용되어 왔다. 본 연구의 목적은 양파노균병 감염의 지표로 엽록소 함량 관련된 다중스펙트럼 기반 식생 지수(Vegetation Index) 지표의 사용을 평가하는 것이다. 양파노균병은 주로 2~3월에 발생하고 양파 생산에 가장 큰 손실을 야기하는 양파병 중 하나다. 2021년 3월 중순경 공간적으로 분리된 경상남도 함양과 전라남도 무안 지역에서 노균병이 심하게 걸린 양파 노지 포장을 시험구로 사용하였다. 다중스펙트럼 카메라가 장착된 드론을 사용하여 다중스펙트럼 이미지를 얻었고 농작물 식생 지수 분석에 주로 사용되는 NDVI, NDRE 및 GNDVI 값을 분석하였다. 지상 20 m에서 얻은 다중스펙트럼의 NDVI, NDRE 및 GNDVI 수치의 히스토그램은 0 에 집중되어 있었는데 이는 주로 흙과 암석에서 나타나는 수치에 해당한다. 이는 양파 재배 특성상 물 빠짐을 좋게 하기 위해 조성한 고랑들이 식생 지수 수치를 왜곡한 것을 판단되었다. 양파가 없는 고랑으로 인한 식생 지수 왜곡을 배제하기 위해 지상 2 m에서 다중스펙트럼 이미지를 얻었고 이들의 식생 지수를 분석한 결과, NDVI 수치가 건전 양파와 노균병 감염 양파 간 차이를 뚜렷하게 구분할 수 있었다. GNDV 및 NDRE 값은 완전히 성장한 식물에서 높은 엽록소 민감도를 통해 식물 발달을 분석하기 위한 NDVI에 대한 경쟁적 식생 지수인데, 2~3월경 양파의 불완전한 생육으로 인해 캐노피가 부족하여 GNDVI와 NDRE의 민감도가 떨어진 것으로 추정된다. 노균병에 걸린 양파의 NDVI 수치는 0 값에 집중되어 있는 반면, 건전한 양파는 0.5 값에 걸쳐 있었는데, 이러한 결과는 생육환경이 전혀 다르고 지역적으로 분리된 함양과 무안 지역에서 재배되고 자연적으로 발생한 양파에서도 동일한 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과를 종합하며, NDVI는 양파노균병 발생 감지에 적용할 수 있는 것으로 평가되고 뿐만 아니라 전문가 진단에 따른 변동성과 반복성의 변화를 극복할 수 있는 대안이 될 수 있을 것으로 평가된다.

Vegetation segmentation in a field color image is a process of distinguishing vegetation objects of interests like crops and weeds from a background of soil and/or other residues. The performance of the process is crucial in automatic precision agriculture which includes weed control and crop status monitoring. To facilitate the segmentation, color indices have predominantly been used to transform the color image into its gray-scale image. A thresholding technique like the Otsu method is then applied to distinguish vegetation parts from the background. An obvious demerit of the thresholding based segmentation will be that classification of each pixel into vegetation or background is carried out solely by using the color feature of the pixel itself without taking into account color features of its neighboring pixels. This paper presents a new pixel-based segmentation method which employs a multi-layer perceptron neural network to classify the gray-scale image into vegetation and nonvegetation pixels. The input data of the neural network for each pixel are 2-dimensional gray-level values surrounding the pixel. To generate a gray-scale image from a raw RGB color image, a well-known color index called Excess Green minus Excess Red Index was used. Experimental results using 80 field images of 4 vegetation species demonstrate the superiority of the neural network to existing threshold-based segmentation methods in terms of accuracy, precision, recall, and harmonic mean.

금강의 하천관리의 실질적인 자료를 얻고자 본류와 미호천의 30지소에서 수변식생지수를 이용하여 건강성평가와 다변량식생분석을 하였다. 그 결과 금강본류와 미호천에서 출현한 식물군락은 54개이었고, 식물상은 75과 185속 243종 2아종 21변종 2품종 268분류군이었다. 수변식생지수는 평균 38.3(3.3;G-D1 ~ 66.7;G-U2, G-U4, G-M3)으로 이 지역의 하천의 건강성은 보통(C등급)으로 평가되었다. 하천의 건강성은 금강본류의 상류가 가장 높았고, 금강본류의 하류에서 가장 낮았다. 수변식생지수와 수질의 클로로필-a의 함량과의 관계는 관련성이 낮게 나타났다. 집락분석결과, 식생은 바랭이군락 그룹, 갯버들군락 그룹, 개망초군락 그룹, 환삼덩굴, 버드나무, 물억새 그리고 달뿌리풀 군락이 우점하는 그룹, 망초와 물피 군락이 우점하는 그룹 등의 5개 집단으로 나누어졌고, 지소들은 비슷한 건강상태를 갖는 것들끼리 가까이 나타났다. CCA분석결과, 식생의 분포에 영향을 주는 환경요인은 식생면적, 인공구조물 면적, 수로면적, 지점폭, 수로폭, 제방높이 등의 물리적인 조건과 생물학적 요인의 출현종수였다. 이상과 같이 하천의 건강성이 높은 지역은 모니터링을 통하여 하천 식생의 지속적인 유지관리가 필요하고 건강성이 낮은 지역은 생태복원과 같은 적극적인 시행이 필요하다고 판단된다.

위성 영상을 이용하여 지역을 분류하는 것은 토지피복(이용)을 파악할 수 있는 효율적인 방법 중 하나이다. 하지만 위성 영상 분류 방법 중 가장 널리 사용되는 감독분류방법은 훈련지역의 선정 및 분류자(classifier)에 따라 그 결과가 상이하고 통계적인 전제조건 또한 고려하여야 한다. 한편, 식생의 활력도 등을 파악하기 위해 사용되는 식생 지수는 20여 종에 이르는 다양한 식이 존재하며 이 중에는 도시화지역, 식생지역, 수계지역을 추출하기 적합한 NDBI(Normalized Difference Built-up Index), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index) 등이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이런 식생지수를 이용하여 Landsat TM 위성영상을 도시화지역, 식생지역, 수계지역이 잘 나타나는 3개의 지수 영상으로 재구성하고 이에 대한 무감독 분류를 실시하여 위성영상을 3가지 지역으로 구분하였다. 연구결과 식생지수 결합방법은 감독분류 방법에 비해 훈련지역의 선정과정이 없으므로 훨씬 수월하게 지역을 부분할 수 있었다. 또한 기준 데이터를 사용한 정확도 평가에 있어서도 두 방법 간 정확도 차가 ±2% 내에 지나지 않았다. 본 연구에서 제시한 방법은 분류에 비해 훈련지역의 표본 분포나 분류항목 간 분리도 등에 대한 통계적인 지식을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 방법적으로도 간편하여 효과적으로 도시지역 추출에 사용될 수 있으리라 생각된다.

자연생태계의 보전을 위한 지역구분을 위하여 백두대간(남덕유산-소사고개) 구간을 조사한 식생조사 자료를 바탕으로 식생의 보전가치를 식생지수라는 것으로 수치화 하는 방법을 제시해 보고자 한다. 식생지수는 생물다양성, 임분의 보전가치, 환경의 청정성, 임분의 역사성, 입지의 생산성 등을 바탕으로 수치화 하였다. 식생지수는 백두대간 관리범위 설정에 이용될 수 있을 것이라 사료된다. 식생지수 I의 경우 총 66개의 조사지 중에서 8개 지역 12.1%가 핵심지역에 속하고, 21개 지역 31.8%, 37개 지역 56.1%가 각각 완충지역과 전이지역에 속하는 것으로 나타났다. 식생지수II의 경우 28개 지역 41.9%가 핵심지역에 속하고, 19개 지역 28.8%, 19개 지역 28.8%가 각각 완충지역과 전이지역에 속하는 것으로 나타났다.

자연생태계의 보전을 위한 지역구분을 위하여 백두대간(피재-도래기재) 구간을 조사한 식생조사 자료를 바탕으로 식생의 보전가치를 식생지수라는 것으로 수치화하는 방법을 제시해 보고자 한다. 식생지수는 생물다양성, 임분의 보전가치, 환경의 청정성, 임분의 역사성 입지의 생산성 등을 바탕으로 수치화하였다. 식생지수는 백두대간 관리범위 설정에 이용될 수 있을 것이라 사료된다. 식생지수 I의 경우 총 113개의 조사지 중에서 59개 지역 52.2%가 핵심지역에 속하고, 34개 지역 30.1%, 20개 지역 17.7%가 각각 완충지역과 전이지역에 속하는 것으로 나타났다. 식생지수II의 경우 49개 지역 43.4%가 핵심지역에 속하고, 38개 지역 33.6%, 26개 지역 23.0%가 각각 완충지역과 전이지역에 속하는 것으로 나타났다.

The real-time monitoring of surface vegetation is essential for the management of droughts, vegetation growth, and water resources. The availability of land cover maps based on remotely collected data makes the monitoring of surface vegetation easier. The vegetation index in an area is likely to be proportional to meteorological elements there such as air temperature and precipitation. This study investigated relationship between vegetation index based on Moderate Resolution Image Spectroradiometer (MODIS) and ground-measured meteorological elements at the Yongdam catchment station. To do this, 16-day averaged data were used. It was found that the vegetation index is well correlated to air temperature but poorly correlated to precipitation. The study provides some intuition and guidelines for the study of the droughts and ecologies in the future.

Background : It is necessary to develop a diagnostic tool for the precision agriculture according to the change of agriculture environment. In particular, medicinal crops are often cultivated in poor areas such as mountains and valleys, and are susceptible to abnormal climates. Therefore, there is a need for a method that can diagnose the growth easily and with time. We conducted a study to investigate the possibility of remote sensing for 10 species of medicinal crops using unmanned aerial vehicles and multispectral images. Methods and Results : This study was conducted in 0 - 4 times continuously cultivated field with 10 species of medicinal crops (Angelica gigas, A. koreana, A. tenuissiman, A. dahurica, A. acutiloba, A. polymorpha, Ledebouriella seseloides, Lithospermum erythrorhizon, Rhemannia glutinosa). Growth characteristics such as plant height, number of leaves, leaf length, leaf width, stem diamanter and number of stems were investigated between July 10 and July 16. The reflectance map of red (660 ㎚) and NIR (790 ㎚) was obtained using a UAV equipped with a multi-spectral sensor and NDVI [Normalized Difference Vegetation Index] was obtained with a Pix4D mapper. As the number of times of continuos cultivation increased, the growth and NDVI tend to decreased. 6 species of Angelica genus were positively correlated with growth characteristics such as plant height, leaf length, leaf width, and stem diameter and NDVI. Otherwise, there was no significant relationship between growth characteristics and NDVI in Ledebouriella seseloides, Lithospermum erythrorhizon, and Rhemannia glutinosa. This is because the difference in the growth according to time of continuos cultivation was not significant and the canopy structure tended to overlap with the upper and lower leaves. Conclusion : NDVI is widely used as a useful tool for evaluating the canopy productivity and is highly correlated with the above-ground growth characteristics of 6 species of Angelica spp. It is necessary to develop the growth index suitable for the each species and to enhance the validity of growth index by examining the correlation under various cultivation conditions.

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) has played an important role in assessing green plant biomass through remote sensing on global scale since the early 1970s. The concept of NDVI is based on the fact that green plants show higher reflection in near-infrared region than in visible region of the electromagnetic spectrum. However, it is well known that the relocation of chloroplasts in plant leaf cells may dramatically change the optical properties of plant leaves. In this study I traced the changes in the reflectance and transmittance properties of Tobacco leaves at the wavelengths of 660 and 800 nm after a sudden increase in light intensity. The results showed that NDVI of leaves gradually decreased from 72.7% to 69.9% when exposed to a sudden increase in light intensity from 30 to 1,200 μmol/m2 · s. This means that the error resulting from the physiological status of the plant should be accounted for a more precise understanding of ground truth corresponding to the data from the remotely acquired images.

정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index)는 각종 수문모델, 지표-대기 모델에 입력 자료로 사용되는 인자로대기와지표사이의에너지교환및수문기상학적인자의변동성을파악하는데매우중요하다. 이에따라, 식생고유의 분광반사 특성을 이용하여 인공위성으로 관측하는 NDVI 값의 정확한 모의를 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내 최초의 정지궤도위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS)에서 산출된 정규식생지수의 적용성을판단하기위해Maximum Value Composite (MVC) 방법을활용하여산정한16일단위, 8일단위의정규식생지수와 MODerate-resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) 센서에서 관측된 정규식생지수와 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 16일 단위와 8일 단위 NDVI 모두 좋은 결과를 나타내었다. 이러한 결과를 토대로 COMS의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며 추후 수문 생태학적 연구에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것이다.

In this study, the yearly mean normalized difference vegetation index(YMNDVI) in Chungcheongnam-do was calculated using S10 NDVI data of the vegetation sensor for SPOT 4 and 5. Based on this calculation, statistical values such as mean value, standard deviation and coefficient of variation were determined. In addition, a comparative analysis was performed by calculating YMNDVI for cities and counties of Chungcheongnam-do. The YMNDVI of Chungcheongnam-do revealed a slight increase during 14 years between 1999 to 2012. However, it showed only a slight change within the range of 0.476 to 0.553, and no significant increase or decrease was noted. As a result, the highest YMNDVI was 0.553 at 2009, the lowest YMNDVI was 0.476 at 2001 and 2006. The mean value of YMNDVI in Chungcheongnam-do for 14 years turned out to be 0.502. As a result of the regional YMNDVI analysis, the highest YMNDVI region was Geumsan-gun, followed by Geryong-si, Cheongyang-gun and Gongjusi. The lowest YMNDVI region was Taean-gun, followed by Dangjin-si, Seosan-si and Seocheon-gun. An analysis of coefficient of variation in the research area showed that the mean value of Chungcheongnamdo was 4.2%, while the overall value was also not that high.

이 연구는 남부 아시아 지역에서의 식생활동과 엘니뇨-남방진동(ENSO)현상과 관련된 적도 기후 간의 관련성을 상관 및 회귀 분석을 통하여 규명하였다. 남부 아시아의 표준화된 식생 지수(NDVI)는 적도 동태평양 NINO 3.4 지역의 상층대기 장파복사플럭스 그리고 해수면 기압과 유의한 양의 상관성을 보였고, 해수면 온도 그리고 850hPa 동서 바람장과는 유의한 음의 상관성을 나타냈다. 이러한 ENSO 기후와 남부 아시아 지역의 식생활동 간의 부적인 관련성은 El Niño해에 보여지는 남부 아시아 지역에서의 건조 기후와 관련이 있다. 남부아시아 계절별 NDVI의 총 변동성의 58%가 회귀모델에서 선택된 2개의 변수들에 의해 설명 되었다.회귀모델 결과들은 모델 잔차들의 정규성 및 독립성을 보여 주었고, 또한 관측 NDVI와 모델에 의한 예측NDVI 간의 일치성이 통계적으로 검증 되었다.

목표 수량과 단백질함량을 얻기 위한 질소 수비처방을 위해서는 유수형성기 전후 생체정보의 정확한 진단뿐만 아니라 유수형성기 이후 작물의 질소 축적 및 이에 따른 수량 및 미립 단백질 함량 반응이 정량화 되어야 한다. 본 연구에서는 유수분화기 생육 및 질소영양상태를 잘 대표하는 RVI green과 현재 널리 이용되고 있는 SPAD값의 유수분화기와 유수분화기 1주일전의 측정치 및 유수분화기부터 수확기까지 즉 생식생장기 지상부 질소 축적량(PNup)을 변수로 하는 수량 및 단백질함량 예측 중회귀 모델과 PNup 예측 회귀모델을 작성하여 이들의 수비 처방에의 이용 가능성을 검토하였다. 1. 유수분화기 및 유수분화기 1주일전의 RVIgreen과 SPAD값, 그리고 PNup을 이용하여 얻은 수량과 단백질함량의 중회귀모형은 어느 경우에나 모델의 결정계수(R2)가 0.9 이상으로 매우 높았다 2. 수량을 최대로 하는 생식생장기 질소흡수량(PNup)은 유수형성기 전후 RVIgreen이 증가할수록 감소하는 경향을 보였는데 본 연구의 유수형성기 전후 RVIgreen 범위로 보면 9~13.5kg/10a 으로 추정되었다. 또한 PNup은 유수형 성기 전후 SPAD값과는 무관하게 10~11kg/10a 범위로 나타났다. 3. 미립의 단백질함량을 7% 이하로 하는 유수형성기 질소흡수량은 유수형성기 전후 RVIgreen과 SPAD값이 증가할수록 감소하는 경향으로 어느 경우에나 6~8kg/10a 로 추정되어 최대수량을 위한 생식생장기 질소흡수량 9~13.5kg/10a 보다 크게 낮았다. 따라서 고품질 쌀 생산을 위한 수비 처방을 위해서는 수량보다도 단백질함량을 기준으로 하여 처방하여야 할 것으로 판단되었다. 4. 본 실험결과 수비질소의 회수율은 53~83% 의 변이를 보였는데, 생식생장기 생육량이 많을 수록 회수율이 증가하는 경향이었으며, 수비 시용량이 증가함에 따라서 감소하였다. 생식생장기 천연질소공급량은 3~4kg/10a 범위였으며 유수분화기 생육량이 많을 경우 증가하는 경향이었다 수비 질소시비량 및 유수분화기 생육 및 질소 영양 지표들을 예측변수로하는 PNup 예측모델을 작성하였으며 이 모델들은 적합도가 매우 높았다. 5. 영양생장기 생육 및 질소영양 상태의 비파괴적 측정치를 이용하여 목표 수량과 단백질함량에 달할 수 있도록 수비질소 시용량을 결정할 수 있을 것으로 판단되었다. 그러나 여기서 제시한 모델들이 광범위한 조건에서 이용될 수 있기 위해서는 보다 다양한 품종, 토양, 기상 조건에서 모델의 검증과 보완이 되어야 할 것으로 판단된다.

A split-plot designed experiment including four rice varieties and 10 nitrogen levels was conducted in 2003 at the Experimental Farm of Seoul National University, Suwon, Korea. Before heading, hyperspectral canopy reflectance (300-1100nm with 1.55nm step) and nine crop variables such as shoot fresh weight (SFW), leaf area index, leaf dry weight, shoot dry weight, leaf N concentration, shoot N concentration, leaf N density, shoot N density and N nutrition index were measured at 54 and 72 days after transplanting. Grain yield, total number of spikelets, number of filled spikelets and 1000-grain weight were measured at harvest. 14,635 narrow-band NDVIs as combinations of reflectances at wavelength ~lambdal~;and~;~lambda2 were correlated to the nine crop variables. One NDVI with the highest correlation coefficient with a given crop variable was selected as the NDVI of the best fit for this crop variable. As expected, models to predict crop variables before heading using the NDVI of the best fit had higher r2 (>10~%) than those using common broad- band NDVI red or NDVI green. The models with the narrow-band NDVI of the best fit overcame broad- band NDVI saturation at high LAI values as frequently reported. Models using NDVIs of the best fit at booting showed higher predictive capacity for yield and yield component than models using crop variables.

가뭄은 주요 자연 재해 중의 하나이다. 가뭄 파악을 위하여 주로 강우량과 같은 기상자료를 주요 입력 자료로 활용하여 분석하고 있으나 이러한 기상 자료는 한정된 기상 관측소로부터 얻어진 점자료에 해당된다. 따라서, 기상자료를 이용한 분석에서는 시간적 혹은 공간적으로 원하는 자료의 제공이 원활하게 이루어지지 않을 수 있다. 원격탐사 자료는 가뭄분석을 위하여 기상자료에서 포착할 수 없는 이러한 문제점을 보완하기 위한 자료로 활용될 수 있다. 따라서, 본 연구