온난화 및 기후변화 등 최근 기상이변으로 인한 자연재해가 나날이 증가하고 있으며 봄 가뭄 및 마른장마가 초래되며 가뭄이 사회적으로 미치는 영향이 계속 심화되고 있다. 가뭄은 시작과 끝을 명확하게 정의하기 어려울 뿐만 아니라 시·공간적 범위를 정확하게 판단하기가 어렵다. 특히, 강수의 부족으로 인하여 야기되는 농업적 가뭄은 농작물 생육 및 수확량에 직접적으로 영향을 미치는 가뭄으로 정의할 수 있으며 우리나라의 논 관개지역은 농업용 저수지의 저수량에 직접적으로 영향을 받기 때문에 농업지역의 가뭄상황을 파악하는 것이 매우 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 위성기반의 원격탐사자료를 활용하여 농업적 가뭄을 시, 공간적으로 감시하는 기술을 개발하고자 한다. 최근 인공위성 및 관측센터 기술의 발달로 가뭄 특성을 파악할 수 있는 여러 가지 변수들을 원격탐사를 통해 도출할 수 있다. 원격탐사 자료를 활용한 가뭄 ...
온난화 및 기후변화 등 최근 기상이변으로 인한 자연재해가 나날이 증가하고 있으며 봄 가뭄 및 마른장마가 초래되며 가뭄이 사회적으로 미치는 영향이 계속 심화되고 있다. 가뭄은 시작과 끝을 명확하게 정의하기 어려울 뿐만 아니라 시·공간적 범위를 정확하게 판단하기가 어렵다. 특히, 강수의 부족으로 인하여 야기되는 농업적 가뭄은 농작물 생육 및 수확량에 직접적으로 영향을 미치는 가뭄으로 정의할 수 있으며 우리나라의 논 관개지역은 농업용 저수지의 저수량에 직접적으로 영향을 받기 때문에 농업지역의 가뭄상황을 파악하는 것이 매우 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 위성기반의 원격탐사자료를 활용하여 농업적 가뭄을 시, 공간적으로 감시하는 기술을 개발하고자 한다. 최근 인공위성 및 관측센터 기술의 발달로 가뭄 특성을 파악할 수 있는 여러 가지 변수들을 원격탐사를 통해 도출할 수 있다. 원격탐사 자료를 활용한 가뭄 모니터링은 기상 측정망이 존재하지 않는 지역에 대해서도 고해상도의 기상 자료를 이용하여 가뭄의 현황을 파악할 수 있다는 점에서 매우 유용하며 현재 계속 발전하고 있는 분야이다. 본 연구에서는 농업가뭄의 피해를 인공위성을 통해 공간적으로 파악하고자 미국 NASA의 지구감시계획(EOS)에 의해 발사된 지구관측위성 Terra에 탑재된 센서인 MODIS의 영상자료를 사용하였다. 여러 가지 변수 중 식생 상태의 변화가 관찰되는 MOD13A3 영상을 통하여 NDVI와 EVI지수를 선정하였으며 토지정보를 효율적으로 수집할 수 있는 MCD12Q1영상의 Type1을 통하여 물, 도심지역 등을 제외한 식생부분만을 나타낼 수 있도록 토지피복분류를 하였다.
토지피복분류된 자료를 가지고 NDVI와 EVI지수를 중권역별로 산정하여 나타낸 결과 계절적인 성향이 강하게 나타나 이를 보완하고자 NDVI의 표준화지수인 VCI와 EVI의 표준화 지수인 VSIA지수를 한반도의 극심한 가뭄해인 2001년을 중권역별로 산정하였다.
또한 과거 우리나라의 농업가뭄 피해를 조사하였으며 이를 바탕으로 지상관측소의 자료를 통하여 대표적인 가뭄지수인 SPI를 1974년부터 2014년까지 중권역별로 산정하여 산정된 SPI지수와 위성영상의 표준화 지수인 VCI와 VIA지수를 한반도의 가뭄사상과 비교하였으며 상관분석 및 시공간적 분석을 통해 한반도의 농업가뭄을 평가할 수 있는 활용성 및 가능성을 검토하였다.
그 결과 SPI보다 1달-2달 정도 늦게 가뭄 상태를 나타내는 등 시간적, 공간적인 분포가 SPI 가뭄도와는 정확히 일치하지 않았다. 이는 SPI는 강수의 자료만으로 가뭄을 판단하기 때문이다. 하지만 VSIA의 경우 강우의 부족으로 인한 토양수분 부족 및 증발산에 대하여 식생의 활력도를 판단하기 때문에 VSIA는 농업적 가뭄 모니터링을 공간적 및 시간적으로 모니터링 하는데 효율적으로 활용될 것으로 보인다.
온난화 및 기후변화 등 최근 기상이변으로 인한 자연재해가 나날이 증가하고 있으며 봄 가뭄 및 마른장마가 초래되며 가뭄이 사회적으로 미치는 영향이 계속 심화되고 있다. 가뭄은 시작과 끝을 명확하게 정의하기 어려울 뿐만 아니라 시·공간적 범위를 정확하게 판단하기가 어렵다. 특히, 강수의 부족으로 인하여 야기되는 농업적 가뭄은 농작물 생육 및 수확량에 직접적으로 영향을 미치는 가뭄으로 정의할 수 있으며 우리나라의 논 관개지역은 농업용 저수지의 저수량에 직접적으로 영향을 받기 때문에 농업지역의 가뭄상황을 파악하는 것이 매우 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 위성기반의 원격탐사자료를 활용하여 농업적 가뭄을 시, 공간적으로 감시하는 기술을 개발하고자 한다. 최근 인공위성 및 관측센터 기술의 발달로 가뭄 특성을 파악할 수 있는 여러 가지 변수들을 원격탐사를 통해 도출할 수 있다. 원격탐사 자료를 활용한 가뭄 모니터링은 기상 측정망이 존재하지 않는 지역에 대해서도 고해상도의 기상 자료를 이용하여 가뭄의 현황을 파악할 수 있다는 점에서 매우 유용하며 현재 계속 발전하고 있는 분야이다. 본 연구에서는 농업가뭄의 피해를 인공위성을 통해 공간적으로 파악하고자 미국 NASA의 지구감시계획(EOS)에 의해 발사된 지구관측위성 Terra에 탑재된 센서인 MODIS의 영상자료를 사용하였다. 여러 가지 변수 중 식생 상태의 변화가 관찰되는 MOD13A3 영상을 통하여 NDVI와 EVI지수를 선정하였으며 토지정보를 효율적으로 수집할 수 있는 MCD12Q1영상의 Type1을 통하여 물, 도심지역 등을 제외한 식생부분만을 나타낼 수 있도록 토지피복분류를 하였다.
토지피복분류된 자료를 가지고 NDVI와 EVI지수를 중권역별로 산정하여 나타낸 결과 계절적인 성향이 강하게 나타나 이를 보완하고자 NDVI의 표준화지수인 VCI와 EVI의 표준화 지수인 VSIA지수를 한반도의 극심한 가뭄해인 2001년을 중권역별로 산정하였다.
또한 과거 우리나라의 농업가뭄 피해를 조사하였으며 이를 바탕으로 지상관측소의 자료를 통하여 대표적인 가뭄지수인 SPI를 1974년부터 2014년까지 중권역별로 산정하여 산정된 SPI지수와 위성영상의 표준화 지수인 VCI와 VIA지수를 한반도의 가뭄사상과 비교하였으며 상관분석 및 시공간적 분석을 통해 한반도의 농업가뭄을 평가할 수 있는 활용성 및 가능성을 검토하였다.
그 결과 SPI보다 1달-2달 정도 늦게 가뭄 상태를 나타내는 등 시간적, 공간적인 분포가 SPI 가뭄도와는 정확히 일치하지 않았다. 이는 SPI는 강수의 자료만으로 가뭄을 판단하기 때문이다. 하지만 VSIA의 경우 강우의 부족으로 인한 토양수분 부족 및 증발산에 대하여 식생의 활력도를 판단하기 때문에 VSIA는 농업적 가뭄 모니터링을 공간적 및 시간적으로 모니터링 하는데 효율적으로 활용될 것으로 보인다.
Natural disaster is increasing day by day due to recent meteorological disasters such as global warming and climate changes. Further, these natural disasters cause spring drought and dry monsoon, and the effect of drought on the social life is continuously aggravated. Drought is not only difficult t...
Natural disaster is increasing day by day due to recent meteorological disasters such as global warming and climate changes. Further, these natural disasters cause spring drought and dry monsoon, and the effect of drought on the social life is continuously aggravated. Drought is not only difficult to define its start and end, but also it is difficult to judge its spatio-temporal range.
Especially, agricultural drought caused by shortage of rainfall can be referred to as a drought which directly affects growth and harvest of the crops. It is very difficult to investigate drought situation of the agricultural area because irrigation area for paddy is directly affected by the storage volume of reservoir. Therefore, this research aims to develop a technology which monitors agricultural drought by time and space by using satellite based remote data.
Recently, due to development of artificial satellite and observation station, various parameters with which drought characteristics can be investigated could be obtained by remote exploration. In the present research, the image data of MODIS was used, which is a sensor loaded in the earth observatory satellite Terra launched by Earth Observing System (EOS) by NASA, USA in order to investigate agricultural drought by time and space through the satellite. NDVI and EVI were selected among various parameters through MOD13A3 images from where condition of the vegetation observed. Besides, land cover classification was performed so that only vegetation part can be displayed excepting water and city centers through Type1 of MCD12Q1 image by which land information can be efficiently collected. The result of NDVI and EVI indices by basins wherein land covering is classified showed that the vegetation during springs and summers are pretty different due to the strong seasonal nature in the Korean Peninsula. Therefore, it was concluded as impossible to correctly estimate the meteorological drought based on the vegetation. VCI which is a standardization index of NDVI and VSIA which is a standardization index of EVI were calculated per basin so that the drought monitoring in the Korean Peninsula was attempted by basin from the year 2001 until the year 2014. Besides, spatial analysis was evaluated for the utility and possibility to evaluate the agricultural drought in the Korean Peninsula. . The comparison result of calculated standardization indices VIA and VIA with drought events in the Korean Peninsula showed that drought condition could be monitored by VSIA index which is a standardization index of EVI. When temporal analysis for drought through VSIA was analyzed, the spatio-temporal distribution was not exactly matched with SPI map that drought is appeared later by one or two month as compared with the results by SPI. It cannot be the same with SPI results which display meteorological drought by estimating the drought indirectly by assuming the stress degree in the vegetation due to shortage of rainfall. Still, VSIA could be efficiently used in monitoring agricultural drought when drought is indirectly judged.
Natural disaster is increasing day by day due to recent meteorological disasters such as global warming and climate changes. Further, these natural disasters cause spring drought and dry monsoon, and the effect of drought on the social life is continuously aggravated. Drought is not only difficult to define its start and end, but also it is difficult to judge its spatio-temporal range.
Especially, agricultural drought caused by shortage of rainfall can be referred to as a drought which directly affects growth and harvest of the crops. It is very difficult to investigate drought situation of the agricultural area because irrigation area for paddy is directly affected by the storage volume of reservoir. Therefore, this research aims to develop a technology which monitors agricultural drought by time and space by using satellite based remote data.
Recently, due to development of artificial satellite and observation station, various parameters with which drought characteristics can be investigated could be obtained by remote exploration. In the present research, the image data of MODIS was used, which is a sensor loaded in the earth observatory satellite Terra launched by Earth Observing System (EOS) by NASA, USA in order to investigate agricultural drought by time and space through the satellite. NDVI and EVI were selected among various parameters through MOD13A3 images from where condition of the vegetation observed. Besides, land cover classification was performed so that only vegetation part can be displayed excepting water and city centers through Type1 of MCD12Q1 image by which land information can be efficiently collected. The result of NDVI and EVI indices by basins wherein land covering is classified showed that the vegetation during springs and summers are pretty different due to the strong seasonal nature in the Korean Peninsula. Therefore, it was concluded as impossible to correctly estimate the meteorological drought based on the vegetation. VCI which is a standardization index of NDVI and VSIA which is a standardization index of EVI were calculated per basin so that the drought monitoring in the Korean Peninsula was attempted by basin from the year 2001 until the year 2014. Besides, spatial analysis was evaluated for the utility and possibility to evaluate the agricultural drought in the Korean Peninsula. . The comparison result of calculated standardization indices VIA and VIA with drought events in the Korean Peninsula showed that drought condition could be monitored by VSIA index which is a standardization index of EVI. When temporal analysis for drought through VSIA was analyzed, the spatio-temporal distribution was not exactly matched with SPI map that drought is appeared later by one or two month as compared with the results by SPI. It cannot be the same with SPI results which display meteorological drought by estimating the drought indirectly by assuming the stress degree in the vegetation due to shortage of rainfall. Still, VSIA could be efficiently used in monitoring agricultural drought when drought is indirectly judged.
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