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.

Due to the recent impact of global warming, heavy rainfall and droughts have been occurring regardless of the season, affecting the growth of Italian ryegrass (IRG), a winter forage crop. Particularly, delayed sowing due to frequent heavy rainfall or autumn droughts leads to poor growth and reduced winter survival rates. Therefore, techniques to improve yield through additional sowing in spring have been implemented. In this study, the growth of IRG sown in Spring and Autumn was compared and analyzed using vegetation indices during the months of April and May. Spectral data was collected using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) equipped with a hyperspectral sensor, and the following vegetation indices were utilized: Normalized Difference Vegetation Index; NDVI, Normalized Difference Red Edge Index; NDRE (I), Chlorophyll Index, Red Green Ratio Index; RGRI, Enhanced Vegetation Index; EVI and Carotenoid Reflectance Index 1; CRI1. Indices related to chlorophyll concentration exhibited similar trends. RGRI of IRG sown in autumn increased during the experimental period, while IRG sown in spring showed a decreasing trend. The results of RGRI in IRG indicated differences in optical characteristics by sowing seasons compared to the other vegetation indices. Our findings showed that the timing of sowing influences the optical growth characteristics of crops by the results of various vegetation indices presented in this study. Further research, including the development of optimal vegetation indices related to IRG growth, is necessary in the future.

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.

작물 생육 진단에 있어서 군락 엽면적과 군락 피복은 주한 요소 이다. 최근에는 이러한 측정을 디지털 카메라를 활용하여 RGB 식생지수로 작물 생육을 측정하고 있다. 본 연구는 밀 재배 기간 카메라의 노출 값을 다르게 설정하여 RGB 컬러 식생 지수와 군락 엽면적지수 및 군락피복에 대해 평가하였다. 군락 엽면적, 군락 피복 및 디지털 영상 측정은 출수 16일전부터 출수 후 25일까지 하였다. 일출 후 30분 이내에 촬영하였다. 노출 값은 셔터 속도를3 수준(1/60s, 1/340s, 1/640s)으로 하였다. RGB 컬러 식생지수 분석은 파이썬으로 하였다. 실제 군락 엽면적과 군락 피복간에는 정의 상관관계(r2 =0.94)를 보였다. 군락 피복 이미지의 ExG, GLI, NGRDI, ExG-ExR, MExG, TGI, MNGRD 및 MExG-CIVE는 군락 엽면적 지수와 및 군락 피복과는 정의 상관관계를 보였다. 그러나 CIVE와 ExR은 부의 상관관계를 보였다. 본 연구 결과 1/640s 가 1/60s와 1/320s에 비하여 노출이 높게 설정된 것으로 보였다. 또한, 토양과 녹색 영역을 분리하는데 있어서 너무 어린 시기 보다는 출수 전이 가장 잘 분리되었다. 따라서 야외에서의 다양한 광 조건에서는 과도한 노출보다는 광 간섭을 줄이는 기술과 함께 작물의 생육 시기와 기상환경을 고려하여 노출 값이 설정되어야 할 것이다.

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.

본 연구는 무인기를 이용한 동계사료의 수량조사시 필요한 검량식의 작성을 위한 식생조사 및 분광측정의 적정 시기와, 작성된 검량식의 적용이 적절한 시기를 판단하기 위하여 고정식 자동 분광 측정장치를 개발하여 호밀, 총체보리, IRG를 대상으로 NDVI 를 장기간 측정하였다. 그리고 NDVI가 최댓값이 되는 날을 기준 으로 증가기간과 감소시간으로 기간을 나누어 건물수량 예측을 위한 검량식을 작성하고 검량식의 예측정확도를 각각 비교하였다. 조사결과 호밀, 총체보리, IRG는 각각 4월 8일, 4월 9일, 4월 5일에 NDVI가 최대치가 되었으며 NDVI 증가기간의 검량식은 결정계수(R2)는 각각 0.84, 0.84, 0.78로 높은 상관관계를 보였고 NDVI 감소기간에는 각각 0.00, 0.02, 0.27로 매우 낮게 나타났다. 따라서 NDVI 측정을 통한 건물수량 예측을 효율적으로 하기 위해서는 NDVI 변화를 정확히 측정할 필요가 있으며 고정식 자동 분광 측정 방법은 생육에 따른 NDVI의 정밀 측정에 효과적인 것으로 판단된다.

최근 농업분야에서 정밀농업을 구현하기 위한 다양한 노력들을 기울이고 있다. 정밀농업분야에서 가장 대표적인 연구분야는 영상정보를 이용하여 작물의 생육 및 수량을 예측하는 것이다. 특히, 여러 영상정보 중에서 다중분광 혹은 초분광영상정보를 기반으로 한 작물의 생육 및 수량예측이 가장 활발하게 연구되고 있는 분야이다. 각각의 센싱장비를 통해서 획득된 영상정보는 여러 방법으로 활용할 수 있으며, 가장 보편적으로 활용하고 있는 방법이 다중분광 및 초분광정보를 이용하여 다양한 식생지수로 산출하고 이를 기반으로 작물의 생육을 예측하는 것이다. 식생지수는 식물체내의 광합성색소함량 및 광합성효율과 높은 상관관계를 보이는 파장을 기반으로 산출된 지수이다. 현재까지 약 150종의 식생지수가 알려져 있으나 농업분야에서 주로 이용하고 있는 식생수는 일부에 불과하다. 이런 이유에서 본 논문에서는 다양한 식생지수들 중 주요한 식생지수들을 선별하여 식생지수들의 산출공식, 적용방법과 관련된 내용을 소개하였다.

Rye, whole-crop barley and Italian Ryegrass are major winter forage species in Korea, and yield monitoring of winter forage species is important to improve forage productivity by precision management of forage. Forage monitoring using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has offered cost effective and real-time applications for site-specific data collection. To monitor forage crop by multispectral camera with UAV, we tested four types of vegetation index (Normalized Difference Vegetation Index; NDVI, Green Normalized Difference Vegetation Index; GNDVI, Normalized Green Red Difference Index; NGRDI and Normalized Difference Red Edge Index; NDREI). Field measurements were conducted on paddy field at Naju City, Jeollanam-do, Korea between February to April 2019. Aerial photos were obtained by an UAV system and NDVI, GNDVI, NGRDI and NDREI were calculated from aerial photos. About rye, whole-crop barley and Italian Ryegrass, regression analysis showed that the correlation coefficients between dry matter and NDVI were 0.91∼0.92, GNDVI were 0.92∼0.94, NGRDI were 0.71∼0.85 and NDREI were 0.84∼0.91. Therefore, GNDVI were the best effective vegetation index to predict dry matter of rye, wholecrop barley and Italian Ryegrass by UAV system.

소나무재선충병은 동남부 지역을 중심으로 국내에 급속히 확산되고 있는 수목병해이다. 본 연구는 소나무재선충병 항공예찰의 효율성과 정확성을 파악하기 위해 현장예찰 조사와 드론을 이용하여 항공사진 조사를 비교하였다. 소나무재선충병 감염목과 건전목 구분을 위해 포항과 밀양의 소나무재선충 병 발생지역에서 저고도 항공사진을 촬영 후, RGB값, 분광식생지수(Spectral Vegetation Indices), M-통계값을 비교하였다. 그 결과 항공사진의 적색광 (R)값이 소나무재선충 감염목에서 가장 높게 나타났고, 건전목에서는 녹색광(G)값이 가장 높게 나타났으며, 감염목과 건전목의 RGB값의 차이는 적색광(R) 값이 가장 크게 변동하였고, 통계적으로도 유의하였다. RGB값을 이용한 분광식생지수 Excess red (ExR), R-G, Color index of vegetation (CIVE), Woebbecke index (WI)는 소나무재선충 감염목과 건전목에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 분광식생지수의 M-통계값은 포항(2.3-3.1)과 밀양 (2.6-3.3) 모두 ExR, R-G, CIVE, WI에서 기준값인 1보다 높게 나타났다. 본 연구결과는 드론으로 촬영한 저고도 항공사진의 RBG값과 분광식생지수 분석을 통해 소나무재선충의 감염목과 건전목의 구분이 가능하며, 소나무재선충병의 항공예찰을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

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.

현위성영상을 이용하여 도시 지역을 추출하는 방법으로 가장 널리 사용되는 방법은 영상 분류이다. 영상 분류는 도시 지역을 추출하는 자동화된 방법으로 단시간에 도시 지역을 추출할 수 있지만 그 정확도는 상황에 따라 큰 차이를 보일 뿐만 아니라 시계열적인 변화를 추출하기에는 상당히 번거로운 작업 절차가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 식생지수 결합에 의한 도시 지역 추출 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 정규식생지수와 정규시화지화지수를 결합한 방법을 이용하여 도시 지역을 추출하였다. 1988년과 2000년 서울지역 위성영상에 영상 분류 방법과 지수결합방법을 사용한 결과, 식생지수결합법에 의해 도시로 추출된 지역이 감독분류기법에 의해서도 도시 지역으로 추출된 확률이 각각 98.1%(1988년), 99.3%(2000년)인 것으로 나타나, 식생지수 결합법을 사용해 도시 지역을 추출할 수 있는 가능성을 알 수 있었다. 또한 두 방법을 사용한 각 시기의 도시 지역영상과 환경부 토지피복대분류(1999년) 결과를 비교분석한 결과, 1988년의 분류 결과 도시 과대추정 가능성을 확인하였다. 이러한 결과를 토대로 분류를 통한 도시 지역 추출 방법에 비해 식생지수결합법을 이용한 도시 지역 추출이 절차상 수월한 점으로 미루어볼 때, 도시 지역 추출에 있어서 식생지수결합법의 효율성을 입증할 수 있었다.

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.

Orchardgrass 및 white clover의 단파 및 혼파재배조건에서 미량요소 Fe, Mn, Cu, Zn, Mo 및 B의 조합시비가 목초의 생육, 개화, 수량, 양분 함량 및 식생구성비율 등에 미치는 영향을 구명하였다. 다량료소 양분을 동일 량 시비한 조건에서 7 수준의 미량요소 조합시비는 T; 대조구, T; Fe, T; Fe+Mn, T； Fe＋Mn＋Cu, T; Fe+Mn+Cu＋Zn, T；Fe+Mn+Cu＋Zn+Mo 및 T； Fe+Mn+Cu+Zn+

Orchardgrass 및 white clover의 단파 및 혼파재배에서 미량요소 붕소(B)의 시비수준별 목초의 가시적 생육상, 뿌리/근류 형성, 수량성, 영양성분/무기양분 및 초종간 경합지수 등에 미치는 영향을 구명하였다. 처리내용은 다양 및 미량요소 시비를 동일하게 한 조건에서 5 수준의 붕소 처리: 1) ; 0.0, 2) ; 0.2, 3); 2.0. 4) ; 6.0, 5) ; 15.0me B/pot로 하였으며, glasshouse에서 pot시험으로

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.