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위성영상을 이용한 기후변화에 따른 미래 식생정보 예측 기법 제안
Proposal of Prediction Technique for Future Vegetation Information by Climate Change using Satellite Image 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.10 no.3, 2007년, pp.58 - 69  

하림 (건국대학교 일반대학원 사회환경시스템공학과) ,  신형진 (건국대학교 일반대학원 사회환경시스템공학과) ,  김성준 (건국대학교 사회환경시스템공학과)

초록
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지구상에서 육지 표면의 76%를 차지하고 있는 식생은 기후 변화와 관련하여 지역 부존 수자원과 환경 및 생태학적 시스템에 큰 변화를 가져올 수 있다. 본 연구에서는 위성 영상을 통해 추출된 NDVI를 통해 미래 식생정보를 예측하고자 넓은 지역에 대한 식생 피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR 센서(1994년~2004년)와 Terra 위성의 MODIS 센서(2000년~2004년)로부터 얻을 수 있는 월별 정규화 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 5년 동안의 NDVI 값은 NOAA보다 MODIS가 전체적으로 20% 정도 높게 추출되었다. 이로부터 국내 5대강 유역의 토지피복별 NDVI와 월평균 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하였으며, NDVI는 평균기온과 상관성이 높은 것으로 판단되었다. 상관분석 결과 얻어진 NDVI-기온 선형 회귀식을 이용하여 기후변화 시나리오의 CCCma CGCM2 모의 결과 값으로부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정 하였다. NOAA NDVI에 의해 추정 된 미래 식생정보는 현재의 NDVI 최대치와 큰 차이를 보이지 않았지만, 현재 7월에서 8월 사이 최고에 이르렀다가 9월부터 감소하는 NDVI값이 미래에는 10월까지도 높게 지속되는 경향을 보였다. MODIS NDVI에 의해 추정 된 미래 식생정보는 7월에서 8월 사이에 현재보다 약 5% 정도 증가하는 경향을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The vegetation area that occupies 76% in land surface of the earth can give a considerable impact on water resources, environment and ecological system by future climate change. The purpose of this study is to predict future vegetation cover information from NDVI (Normalized Difference Vegetation In...

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