지구온난화에 따른 이상기후현상을 이해하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화와 특성파악을 위한 많은 연구가 있었다. 특히, 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 판단하는 지표로 사용되고 있다. 하지만, 최근 2013년 2월에 발사된 Landsat 8 OLI 위성의 경우 기존의 TM/ETM+ 위성과는 다르게 정규식생분포지수 산출에 영향을 미치는 근적외선의 파장의 ...
지구온난화에 따른 이상기후현상을 이해하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화와 특성파악을 위한 많은 연구가 있었다. 특히, 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 판단하는 지표로 사용되고 있다. 하지만, 최근 2013년 2월에 발사된 Landsat 8 OLI 위성의 경우 기존의 TM/ETM+ 위성과는 다르게 정규식생분포지수 산출에 영향을 미치는 근적외선의 파장의 대역폭이 작아져 동일 식생지역에서 TM/ETM+와는 다른 정규신생분포지수 값을 보여 준다. 또한, NASA에서도 공식적으로 두 센서 차이에 의한 정규식생분포지수 값의 차이를 아직 설명하지 못하고 있다.. 이에 본 연구는 Landsat ETM+ 위성영상과 Landsat OLI 위성영상을 이용하여 정규식생분포지수를 산출하고 그 값들을 비교해 보았다. 식생이 활발한 여름철(9월)과 그렇지 않은 겨울철(1월)의 영상을 각각 취득하여 식생지역, 도심지역, 도로, 농경지, 나지, 5가지로 분류하여 각각의 정규식생분포지수를 비교하였다. 식생이 활발한 여름철의 경우, OLI위성영상의 정규식생분포지수가 높은 정도를 보였지만, 식생이 활발하지 않은 겨울철의 경우 OLI위성영상의 정규식생분포지수가 낮은 정도를 보였다. 또한, 두 영상의 정규식생분포지수를 상관분석결과 상관관계가 높은 것으로 나타났다.
지구온난화에 따른 이상기후현상을 이해하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화와 특성파악을 위한 많은 연구가 있었다. 특히, 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 판단하는 지표로 사용되고 있다. 하지만, 최근 2013년 2월에 발사된 Landsat 8 OLI 위성의 경우 기존의 TM/ETM+ 위성과는 다르게 정규식생분포지수 산출에 영향을 미치는 근적외선의 파장의 대역폭이 작아져 동일 식생지역에서 TM/ETM+와는 다른 정규신생분포지수 값을 보여 준다. 또한, NASA에서도 공식적으로 두 센서 차이에 의한 정규식생분포지수 값의 차이를 아직 설명하지 못하고 있다.. 이에 본 연구는 Landsat ETM+ 위성영상과 Landsat OLI 위성영상을 이용하여 정규식생분포지수를 산출하고 그 값들을 비교해 보았다. 식생이 활발한 여름철(9월)과 그렇지 않은 겨울철(1월)의 영상을 각각 취득하여 식생지역, 도심지역, 도로, 농경지, 나지, 5가지로 분류하여 각각의 정규식생분포지수를 비교하였다. 식생이 활발한 여름철의 경우, OLI위성영상의 정규식생분포지수가 높은 정도를 보였지만, 식생이 활발하지 않은 겨울철의 경우 OLI위성영상의 정규식생분포지수가 낮은 정도를 보였다. 또한, 두 영상의 정규식생분포지수를 상관분석결과 상관관계가 높은 것으로 나타났다.
In order to solve the abnormal weather phenomenon due to global warming, there have been many researches to understand the attributes and the presence or absence of the change, in vegetation, using satellite imagery. In particular, Normalization Difference Vegetation Index using the visible light re...
In order to solve the abnormal weather phenomenon due to global warming, there have been many researches to understand the attributes and the presence or absence of the change, in vegetation, using satellite imagery. In particular, Normalization Difference Vegetation Index using the visible light region and near infrared region, is used as an index to determine and know the vitality of vegetation. However, unlike TM/ETM+ satellite, in the case of Landsat 8 OLI, which was recently launched in February 2013, near-infrared bands that affect the distribution of normalization difference vegetation index was reduced. In addition, at the current time, there is nothing published to explain how the differences of NDVI between the two sensors. Therefore, in this study, we compared the NDVI value of the two different of sensors using Landsat 7 ETM+ and Landsat 8 OLI. To acquire two different images of summer and winter season and were classified into the five classes, which are Vegetation, Urban, Asphalt, Agriculture and Bare-soil, and compared to the NDVI value of the each class. We found the NDVI value of OLI satellite images are of higher cause of summer vegetation is active, but the vegetation is not active, in the case of winter, NDVI value of OLI satellite images showed lower. In addition, tried a correlation analysis of NDVI between two images and found to be high.
In order to solve the abnormal weather phenomenon due to global warming, there have been many researches to understand the attributes and the presence or absence of the change, in vegetation, using satellite imagery. In particular, Normalization Difference Vegetation Index using the visible light region and near infrared region, is used as an index to determine and know the vitality of vegetation. However, unlike TM/ETM+ satellite, in the case of Landsat 8 OLI, which was recently launched in February 2013, near-infrared bands that affect the distribution of normalization difference vegetation index was reduced. In addition, at the current time, there is nothing published to explain how the differences of NDVI between the two sensors. Therefore, in this study, we compared the NDVI value of the two different of sensors using Landsat 7 ETM+ and Landsat 8 OLI. To acquire two different images of summer and winter season and were classified into the five classes, which are Vegetation, Urban, Asphalt, Agriculture and Bare-soil, and compared to the NDVI value of the each class. We found the NDVI value of OLI satellite images are of higher cause of summer vegetation is active, but the vegetation is not active, in the case of winter, NDVI value of OLI satellite images showed lower. In addition, tried a correlation analysis of NDVI between two images and found to be high.
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