Green View Index(GVI)는 보행자 관점의 녹지 가시성을 정량화하는 지표로 보행 환경 평가에 널리 활용된다. 최근 보행자 시점의 시각적 녹지 중요성이 대두되며 녹색이 많은 여름 외에도 녹지의 계절별 다양성을 분석할 필요성이 제기되고 있다. GVI는 주로 거리영상을 통해 생성되는데, 거리영상은 특정 계절에 집중적으로 촬영되고, 영상 갱신이 약 1년 주기로 이뤄지므로 계절에 따른 변동성을 반영하는 데에 한계가 있다. 본 연구는 위성영상에 기반한 NDVI 시계열과 고해상도 식생 마스크를 결합하여 GVI의 계절별 다양성을 추정하는 프레임워크를 제안한다. 제안한 방법론으로 GVI를 추정할 때, 계절별 NDVI, 고해상도 식생 커버, 월 변수를 포함할 경우 R2 = 0.819, MAE = 0.038, Pearson’s r = 0.906의 높은 성능을 달성하였다. 특히 식생 활력이 낮으나 시각적 식생이 두드러지는 봄･가을 GVI 추정 성능이 크게 향상되었다. 이는 전통적인 위성 기반 녹지 모니터링 지표인 NDVI에 고해상도 식생 마스크와 월 정보를 추가함으로써 보행자 시각 GVI 추정 성능을 유의하게 향상시 킴을 입증한 것이라 할 수 있다.