Drought is one of the natural disasters that slowly begin to accumulate over a long period. Although there are many kinds of drought indices, one single universally accepted definition does not currently exist, which makes it difficult to evaluate drought severity comprehensively and objectively. This paper describes the comparisons of satellite-based drought indices such as SPI (Standardized Precipitation Index), NDDI (Normalized Difference Drought Index), NMDI (Normalized Multi-band Drought Index), VHI (Vegetation Health Index) and SDCI (Scaled Drought Condition Index) to analyze agricultural drought in Korea. Through an experiment using the five drought indices, we found that VHI and the SPI2 calculated from 2-month accumulated precipitation were highly correlated and appropriate to express agricultural drought in South and North Korea. Also, the SPI2 and VHI showed close relationships with hydro-meteorological factors and vegetation production variables. For future work, it is necessary to develop a comprehensive drought index which can cover various aspects of drought including precipitation, evapotranspiration, soil moisture, and vegetation state.

가뭄은 홍수, 산사태, 강풍 피해 등 단기간에 집중적으로 영향을 끼치는 자연재해와 달리 장기간에 걸쳐 느린 속도로 영향을 미치게 된다. 광역적인 피해를 주는 가뭄은 시점과 종점을 정확히 파악하기 어렵고 진행방향을 예측하는 데에 한계점을 갖기 때문에 가뭄의 심도를 정량화 할 수 있는 연구가 진행되고 있다. 그리하여 본 연구에서는 광역적 관측이 가능한 인공위성 자료를 활용하여 가뭄 지수를 산정하였으며 이를 통해 2014년 우리나라에서 발생한 가뭄 상황을 평가 하였다. 미항공우주국(NASA)의 다중분광센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)의 다양한 산출물을 통해 수문기상인자 기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index(ESI)를 산정하였으며 이를 지점기반의 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 파머가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)와 강우량과의 시계열 비교를 통해 ESI의 국내 적용성 및 가뭄 상황을 분석하고자 하였다. 이는 인공위성 기반의 산정된 가뭄 지수를 통한 지역적인 가뭄 분석을 통해 지점 기반의 가뭄 지수가 지닌 한계점을 극복하고 각 지역에 따라 차별화된 가뭄 방재 대책을 세우는 데에 도움을 줄 수 있을 것이다.

In this study, we produced satellite-based drought indices such as NDVI(normalized difference vegetation index), NDWI(normalized difference water index), and NDDI(normalized difference drought index) and extracted time-series principal components from the drought indices using EOF(empirical orthogonal function) method to examine their relationships with climatic variables. We found that the first principal components of the drought indices for Sonid Right Banner, Inner Mongolia were dominant in cold seasons and were closely related to low temperature, little rainfall, and high surface albedo. The satellite-based drought indices and their EOF analyses can be utilized for the studies of cold-season drought and warm-season drought as well.