[논문]소나무, 주목, 느티나무 그리고 단풍나무의 입면 NDVI 비교 분석 - 강원대학교 내 조경수목식재종을 대상으로 -

길승호

doi:10.13087/kosert.2017.20.6.151

소나무, 주목, 느티나무 그리고 단풍나무의 입면 NDVI 비교 분석 - 강원대학교 내 조경수목식재종을 대상으로 -
Analysis of Elevation NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) for Taxus cuspidata, Pinus densiflora, Zelkova serrata and Acer palmatum - Focused on landscaping trees in Kangwon National University - 원문보기

環境復元綠化 = Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology, v.20 no.6, 2017년, pp.151 - 160

Abstract ▼ AI-Helper

This study was conducted by using a Nikon Coolpix S800c camera equipped with a NIR filter to measure the NDVI(Normalized Difference Vegetation Index). It was used for the measurement of the three trees of Pinus densiflora, Taxus cuspidata, Zelkova serrata and Acer palmatum in Kangwon National University. The NDVI value of the surface of the building was compared and analyzed. The average value of NDVI in August and September was high in all species. The NDVI distribution of Taxus cuspidata was higher than the other trees. The NDVI distribution of Pinus densiflora and Taxus cuspidata did not show any significant seasonal differences, but The NDVI distribution of Zelkova serrata and Acer palmatum were relatively low in May and June, which are leafless periods. Previous studies related to NDVI value were generally analyzed using satellite imagery. However, it was scarce related to study the NDVI value of each tree or study the changing process of NDVI by time series. Previous studies have used NDVI values on the ground but this study used NDVI values in the ground section. Future studies will be necessary to measure the NDVI value at different times for various species and also to make efforts to generalize the measurement method. In addition, research related to various fields such as the relationship between NDVI and carbon stocks and the relationship with LAI needs to be conducted.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서, 본 연구는 근적외선 디지털 카메라를 활용하여 평면 공간해상도에서 확인이 불가능 입면을 대상으로 우리나라에서 주로 사용되는 조경수종의 입면 NDVI를 비교 분석하고자 하였다.

제안 방법

본 연구는 NIR Filter를 장착한 Nikon CoolpixS800c 카메라를 이용하여 강원대학교(강원도춘천시 강원대학길1) 교내의 소나무 3주, 주목 3주, 느티나무 3주, 단풍나무 3주를 선정하여 겨울철을 제외한 수목의 입면 NDVI 값을 비교 분석해보는 연구를 진행하였다.

대상 데이터

느티나무 3개와 소나무 3개가 위치한 곳은 강원대학교 산림환경과학대학, 약학대학, 동물생명과학대학에 식재된 가로수 또는 조경수로 선정하였다(Figure 2, Table 2 참조).
입면 NDVI 연구에 사용된 수종은 활엽수는느티나무 3개, 단풍나무 3개를 침엽수는 소나무3개, 주목 3개를 선정하였다. 각 수종을 3개씩선정한 이유는 같은 수종의 경우 비슷한 NDVI를 가질 것이라는 가정에서 최소 3개체를 평균하여 그 분포를 확인하기 위함이다.

데이터처리

정규화식생지수의 계산결과는 그 값이 클수록 식물의 활력도가 큰 것임을 나타낸다. 결과값은평균값, 표준편차, 최소값, 최대값을 구하였다.결과의 해석은 IBM SPSS 21.0 Statistics Tool을이용하였다.

성능/효과

주목이 가장높은 수치를 보였으며 단풍나무가 가장 낮은 수치를 보였다. 소나무와 주목은 계절별 큰 차이를 보이지 않았으나 느티나무와 단풍나무의NDVI 평균값은 7월부터 10월에 비해 상대적으로 잎이 적은 시기인 5월과 6월에 낮은 수치를보였다. 다만, 측정시기에 따라 햇빛에 의한 산란으로 측정값의 오차가 발생하는 부분에 대한한계가 있다.
연구결과 8월과 9월의 NDVI의 평균값이 모든 수종에서 높은 수치를 보였다. 주목이 가장높은 수치를 보였으며 단풍나무가 가장 낮은 수치를 보였다.
연구결과 8월과 9월의 NDVI의 평균값이 모든 수종에서 높은 수치를 보였다. 주목이 가장높은 수치를 보였으며 단풍나무가 가장 낮은 수치를 보였다. 소나무와 주목은 계절별 큰 차이를 보이지 않았으나 느티나무와 단풍나무의NDVI 평균값은 7월부터 10월에 비해 상대적으로 잎이 적은 시기인 5월과 6월에 낮은 수치를보였다.

후속연구

특히, 위성영상 데이터를 활용한 평면 공간해상도를 가지고 있는 NDVI 값과현재 측정된 자료와의 비교를 통한 차이점 분석도 필요할 것으로 사료된다. 또한 NDVI와 탄소저장량과의 관계 LAI(Leaf Area Index)와의 관계 등 다양한 분야와 연계된 연구가 진행될 필요가 있다.
하지만 본 연구는 사진을 찍은 후 Photoshop으로 배경, 줄기, 가지를 제거하는 과정에서 손으로 정밀하게 할 수 있는 부분이 아니기 때문에 그 과정에서 잎의 일부분을 제거하였을 수도있으며 제거해야할 대상인 배경, 가지, 줄기 중일부분이 남겨두었을 수도 있다. 발생가능한 데이터 오차를 막기 위한 방법이 고안될 필요가있으며, 수목의 입면을 촬영하는 것에 있어서다른 방법을 고안해야할 필요성이 있으며 정량적인 데이터를 얻기 위한 작업 과정의 수정 및보완이 앞으로 남겨진 연구의 과제라고 할 수있다. 하지만, 조사에서 각 사진당 최소값과 최대값을 구하여 확인하였지만 거의 대부분 0.
앞으로 다양한 수종에 대한 시기별 NDVI 측정이 필요하며 측정방법도 일반화하기 위한 노력도 필요하다. 특히, 위성영상 데이터를 활용한 평면 공간해상도를 가지고 있는 NDVI 값과현재 측정된 자료와의 비교를 통한 차이점 분석도 필요할 것으로 사료된다. 또한 NDVI와 탄소저장량과의 관계 LAI(Leaf Area Index)와의 관계 등 다양한 분야와 연계된 연구가 진행될 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	식물의 역할은?	) 이후 기후변화에 대한 관심이 높아지면서 온실가스 감축을 위한 다양한 노력이 진행되고 있다. 식물은 기후변화 영향 감축을 위한 탄소흡수원으로서 중요한 역할을 하고 있으며 생태계의 주요한 에너지원으로서 이용 가능하다(Shin and Kwon, 2014).
	평면 공간해상도를 활용한 미세한 생육상태의 측정 문제점이 해결된 이유는?	이러한 가운데 최근 카메라 센서 기술의 발달로 인하여 식생 분석을 위한 근적외선 사진 분석이 가능하게 되었다. 앞선 연구(Huemmrich etal.
	평면으로 확인된 NDVI는 입면이 다양한 수목형태의 NDVI를 반영하는데 한계가 있는 이유는?	이상의 연구들은 대부분 평면적인 공간해상도 분석에 초점이 되어 있고 인공위성 자료의 보정 수단으로 지상 광학센서를 활용하여 평면공간해상도의 정확성을 증진시키기 위하여 지상 NDVI를 활용하였다. 하지만 수목의 형태는 원형, 난형, 원주형, 원추형, 능수형, 수평형, 불규칙형, 배상형 등 다양하기(Choi, 2016) 때문에 평면으로 확인된 NDVI는 입면이 다양한 수목형태의 NDVI를 반영하는데 한계가 있다. 또한, 같은 나무에서도 어떤 잎에서는 식생 지수가 높을 수 있으며 어떤 잎에서는 식생 지수가 낮을 수 있다.

참고문헌 (26)

Anderson K. and Gaston KJ. 2013. Lightweight unmanned aerial vehicles will revolutionize spatial ecology. Frontiers in Ecology and the Environment. 11(3): 138-146.

상세보기
Choi SB. 2016. Planting Design. Seoul: Kimundang. (in Korean)
Choi SP.Kim DH and Park JS. 2005. Damage degree valuation of forest using NDVI from near infrared CCD camera and spectral radiometer in a forest fire area. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography. 23(4): 367-347. (in Korean with English summary)
Dash J and Curran PJ. 2004. The MERIS terrestrial chlorophyll index. International Journal of Remote Sensing. 25: 5403-5413.

상세보기
Gitelson AA. 2004. Wide dynamic range vegetation index for remote quantification of biophysical characteristics of vegetation. Journal of Plant Physiology. 161: 165-173.

상세보기
Gitelson AA.Kaufman YJ and Merzlyak MN. 1996. Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment. 58: 289-298.

상세보기
Huemmrich KF.Black TA.Jarvis PG.Mc-Caughey JH and Hall FG. (1999) High temporal resolution NDVI phenology from micrometeorological radiation sensors. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 104(D22): 27935-27944.

상세보기
Huete AR.Justice C and van Leeuwen W. 1996. MODIS vegetation index (mod13). Algorithm theoretical basis document. Version 2. Greenbelt, Maryland 20771. USA: NASA Goddard Space Flight Center.
Jin T.Zhu J.Sung S and Lee, DK. 2017. Application of satellite data spatiotemporal fusion in predicting seasonal NDVI. Korean Journal of Remote Sensing. 33(2): 149-158.
Jo HK.Kim JY and Park HM. 2013. Carbon storage and uptake by evergreen trees for urban landscape: For Pinus densiflora and Pinus koraiensis. Korean Journal of Environmental Ecology. 27(5): 571-578. (in Korean with English summary)

원문보기 상세보기
Jordan CF. 1969. Derivation of leaf-area index from quality of light on forest floor. Ecology 50: pp. 663.

상세보기
Kim SW and Jeong JC. 2002. Ecological effect area research of DMZ using NDVI. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies. 5(4): 24-34. (in Korean with English summary)
Kwon SI.Kim MK.Jung GB.Hong SY and Hong SC. 2012. Dust emission and vegetation indices of different regions. Conference of Korean Journal of Soil Science and Fertilizer. 279-279. (in Korean with English summary)
Lee HJ.Ru JH and Yu YG. 2013. Analysis of satellite images to estimate forest biomass. The Korea Society For Geospatial Information System. 21(3): 63-71. (in Korean with English summary)
Lee KD.Jung BJ.Hong SY.Na S. and Jang KC. 2015. NDVI monitoring for Chinese cabbage using fixed-field sensor. Korean Journal of Soil Science and Fertilizer. Proceedings of Spring Annual Conference of Korean Journal of Soil Science and Fertilizer. pp. 223.
Lee MB.Kim NS.Choe HS and Shin KH. 2003. An analysis on spatio-temporal changes of land cover focusing on NDVI using GIS and RS in Pyeongbuk province, Northwest Korea. Journal of The Korean Geographical Society 38(5): 835-848.
Lee MB.Kim NS.Choe HS and Shin KH. 2003. An analysis on spatio-temporal changes of land cover fucusing on NDVI using GIS and RS in Pyeongbuk province, Northwest Korea. Journal of the Korean Geographical Society. 38(5): 835-848.
Park KH and Jung SK. 1999. Analysis on urban heat island effects for the metropolitan green space planning. Journal of The Korean Association of Geographic Information Studies. 2(3): 35-45.
Rouse JW.Haas RH.Schell JA and Deering DW 1974. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Third RTS-1 Symposium (pp. 309-317). Washington, DC: NASA.
Shin SC and Beak SC. 2008. Suggestion of estimating method for net primary production in the Geum River basin using NDVI. Journal of the Korean Geoenvironmental Society. 9(6): 43-51. (in Korean with English summary)
Shin SC and Kwon GR. 2014. Estimation of net primary production for Nakdong river basin using vegetation index. Journal of the Korean Geo-Environmantal Society. 15(10): 35-42. (in Korean with English summary)
Sin HJ.Ha R.Park MJ and Kim SJ. 2010. Estimation of spatial evapotranspiration using the relationship between MODIS NDVI and Morton ET: For Chungjudam watershed. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers. 52(1): 19-24. (in Korean with English summary)
Valentine L..Agnes, B..Sylvain, L..Benjamin, M., Laurent, P. and Bruno, R. 2008. Can commercial digital cameras be used as multispectral Sensors? A crop monitoring Test, Sensors. 8: 7300-7322.

상세보기
Vina A.Gitelson AA.Nguy-Robertson AL and Peng Y. 2011. Comparison of different vegetation indices for the remote assessment of green leaf area index of crops. Remote Sensing of Environment. 115: 3468-3478.

상세보기
Yang IT and Kim EN. 1999. Extraction and analysis of NDVI using near-IR digital camera. Journal of the Korean Society of Civil Engineers. 19(3-1): 49-57.
Yeom JM.Han KS.Lee CS.Park YY and Kim YS. 2008. A detection of vegetation variation over north korea using SPOT/VEGETATION NDVI. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies. 11(2): 28-37. (in Korean with English summary)

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