Space-borne remote sensing is an effective and inexpensive way to identify crop fields and detect the crop condition. We examined the multi-temporal spectral characteristics of rice fields in South Korea to detect their phenological development and condition. These rice fields are compact, small-scale parcels of land. For the analysis, moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) and RapidEye images acquired in 2011 were used. The annual spectral tendencies of different crop types could be detected using MODIS data because of its high temporal resolution, despite its relatively low spatial resolution. A comparison between MODIS and RapidEye showed that the spectral characteristics changed with the spatial resolution. The vegetation index (VI) derived from MODIS revealed more moderate values among different land-cover types than the index derived from RapidEye. Additionally, an analysis of various VIs using RapidEye satellite data showed that the VI adopting the red edge band reflected crop conditions better than the traditionally used normalized difference VI.

대형산불 발생 후 원격탐사를 이용한 식생분석은 대규모 지역에서 신속하고 객관적인 분석결과를 적은 비용으로 얻을 수 있는 장점이 있다. 또한, 이러한 결과를 다른 분야에 제공함으로써 연구과제의 연결성과 분석의 효용성을 최대화 할 수 있다. 위성영상분석결과를 활용한 산불 피해강도의 도면화는 산불피해 직후, 조사계획 수립과 모니터링은 물론 산불 전후의 피해특성 및 양상 그리고 복구계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있다(Lentile, 2006). 시기에 따른 피해강도를 분석할 때 다양한 환경 요인의 변화는 변화된 정보량을 얻는데 영향을 주게 된다. 따라서 변화 탐지의 성능을 향상시키기 위해 환경적인 요소의 변화를 최대한 줄여 주어야 한다. 최근 분석의 정확도를 향상시키기 위해, RapidEye, SPOT-5, IKONOS, KOMPSAT-2와 같은 중고해상도의 영상을 이용하는 경우가 증가하고 있다. 본 연구에서는 2012넌 4월에 발생한 서산 지역의 RapidEye 위성영상을 활용하여 산불피해지의 피해강도 추출하였고 ND산불피해지 현장조사 자료를 기반으로 감독분류기법인 최대우도법(Maximum Likelihood)을 이용하여 피해등급을 구분하였다. 최적 피해강도 추출을 위한 분석기법 선정하기 위해 분류된 피해강도 결과를 비교 분석하였다. 감독분류를 위해서는 산불피해지의 현장조사로 얻어진 5개의 피해등급 지점들의 샘플을 트레이닝 지역으로 활용하였다. 분류에 대한 검증으로는 Kappa 계수를 구했으며 그 값은 0.7870로 아주 좋은 결과를 보였다. 그 이유는 현장조사자료를 훈련지역으로 반영한 결과로 볼 수 있다. 그리고 현장에서 조사한 산불피해강도 조사야장(Korea Composite Burn Index, KCBI)를 통해 나온 등급지수와 서산 지역의 위성영상에서 도출된 결과와 비교 분석하였다. KCBI는 0 ～ 13.2 로 산불피해등급과 같이 5단계로 나누었다. 각 각의 결과를 상관관계로 비교하니 R2 = 0.8981로 상당히 높은 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이를 토대로 향후 대형 산불을 포함한 산불 발생 시 산불피해 및 피해상태를 측정하여 보다 신속하고 정확하게 국가 보고에 활용할 수 있을 것이라 생각된다.