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문제 정의
- 본 연구는 최근 식물의 생물리적 정보 획득에 효과가 있는 것으로 알려진 적색경계밴드의 특징을 밝히고자 하는 시도로서, 수관울폐도가 높은 국내 산림의 특성을 감안하여 LAI 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 분석해보고자 한다. 최근에 적색경계밴드를 포함하는 새로운 위성영상센서가 증가하고 있으며, 우리나라에서도 농지와 산림의 식생정보 획득과 모니터링을 위한 농림업중형위성에 적색경계밴드를 포함하는 탑재체를 계획 중에 있다.
- LAI와 관련된 기존 연구의 대부분은 LAI값이 다른 여러 지점을 대상으로 위성영상이나 항공영상에서 추출한 밴드반사율 또는 분광지수를 이용하여 LAI와의 관계를 분석하였다. 본 연구에서는 비록 소수의 한정된 측정자료지만, 동일 수목을 대상으로 동일한 조건에서 시계열 현지 측정을 통하여 상대적으로 정확한 자료를 얻었으며 이를 토대로 LAI 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 분석했다는 데 의미를 가질 수 있다. LAI는 농업 및 임업 분야뿐만 아니라 환경생태, 기상, 수자원관리 등 여러 분야에서 활용되는 매우 중요한 변수로서 정확하고 적절한 시공간적 매핑이 필요한 상황이다.
- 국내 산림은 성공적인 조림사업과 강력한 산림보호 정책에 힘입어 수관울폐도가 매우 높은 임상을 이루고 있기 때문에, NDVI를 비롯한 기존의 영상만으로는 LAI를 추정하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 수관울폐도가 높은 국내 대표 수종을 대상으로 LAI 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 밝히고자 한다. 즉 LAI 추정에 있어서 적색경계밴드의 포함여부, 파장영역, 파장폭 등을 분석하고자 한다.
- 본 연구에서는 수관울폐도가 높은 산림의 엽면적지수(LAI) 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 분석하고자, 선행연구에서 얻었던 야외분광측정 자료를 이용하였다. LAI가 높은 울창한 산림에서 NDVI와 LAI의 } 관계가 낮아지는 포화문제와 비교하여 LAI 추정에 적색경계밴드를 이용함으로써 얻어지는 향상 효과를 분석하였다.
- 2008년부터 공급되기 시작한 적색경계밴드 위성영상을 이용한 여러 연구에서 식물의 생물리적 변수(엽면적지수, 엽록소함량, 수분함량, 생체량 등)의 추정, 작물분류, 병충해 모니터링 등에 적색경계밴드의 효과가 보고되고 있다. 본 연구에서는 야외 분광반사측정 자료로부터 모의 생성된 적색경계밴드를 이용하여 산출된 분광지수인 NDRE 및 CIRE가 수관울폐도가 높은 갈참나 무와 리기다소나무의 LAI와 비교적 높은 상관관계를 얻었다. 이는 수관울폐도 높은 국내 산림에서 기존에 널리 사용되는 NDVI가 LAI와 낮은 상관관계를 보였던 한계를 극복할 수 있는 가능성을 보여주었다.
- 적색경계밴드의 파장폭이 LAI와 관계에 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났기 때문에, 현재 적색경계밴드를 갖고 있는 대표적 위성센서인 Rapideye를 기준으로 파장폭이 40 nm인 적색경계밴드만을 대상으로 최적의 파장영역을 찾고자 하였다. 즉 중심파장이 680 nm부터 750 nm까지 1 nm 간격으로 모의생성된 71개의 적색경계밴드를 이용하여 계산된 분광지수(NDRE, CIRE)와 LAI와의 상관관계를 분석하였다.
제안 방법
- GVF는 분광반사율 측정과 동시에 디지털카메라로 FOV에 해당하는 수관을 연직사진을 촬영한 후, 이 사진을 스크린 판독과정을 통하여 가지와 그림자 부분을 제외하고 녹색 잎으로 덮여 있는 비율을 측정하였다.
- 355개의 적색경계밴드를 모의하기 위해, 적색경계밴드를 포함하고 있는 Rapideye와 Sentinel-2A의 적색경계밴드 분광반응함수(spectral response function: SRF)를 적용하였다. SRF는 해당 파장영역에서 1에서 0.
- 본 연구에서는 수관울폐도가 높은 산림의 엽면적지수(LAI) 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 분석하고자, 선행연구에서 얻었던 야외분광측정 자료를 이용하였다. LAI가 높은 울창한 산림에서 NDVI와 LAI의 } 관계가 낮아지는 포화문제와 비교하여 LAI 추정에 적색경계밴드를 이용함으로써 얻어지는 향상 효과를 분석하였다.
- 355개의 적색경계밴드를 모의하기 위해, 적색경계밴드를 포함하고 있는 Rapideye와 Sentinel-2A의 적색경계밴드 분광반응함수(spectral response function: SRF)를 적용하였다. SRF는 해당 파장영역에서 1에서 0.9로 점차적으로 감소하는 데, 이를 참고하여 중심파장과 파장폭이 다양한 각각의 적색경계밴드의 파장영역에서 SRF가 1에서 0.9로 감소하도록 설정하여 적색경계밴드 반사율을 모의 생성하였다(Eq. 1).
- 즉 중심파장이 680 nm부터 750 nm까지 1 nm 간격으로 모의생성된 71개의 적색경계밴드를 이용하여 계산된 분광지수(NDRE, CIRE)와 LAI와의 상관관계를 분석하였다. 또한 Rapideye와 일치하는 파장영역의 반사율을 이용하여 Rapideye에 해당하는 분광지수(NDRE_R, CIRE_R, NDVI_R)와 LAI 상관관계를 도출하였다(Fig. 5). 여러 개의 적색경계밴드를 가정하여 분광측정자료를 직접 이용하여 REIP를 도출하였고 LAI의 관계를 함께 분석하였다.
- 현재 운용 중인 Rapideye의 적색경계밴드 기반의 분광지수가 울폐산림의 엽면적지수 추정에 효과적인지를 분석하기 위해서, Rapideye의 적색경계밴드와 근적외선밴드의 반사율을 모의 생성한 후 NDRE_R과 CIRE_R을 산출하였다. 또한 비교를 위하여 가장 널리 사용되고 있는 정규식생지수(NDVI_R)도 산출하여 LAI와 비교하였다. 또한 적색경계밴드 파장영역의 반사율 측정자료를 이용하여 REIP를 계산하였다.
- 또한 비교를 위하여 가장 널리 사용되고 있는 정규식생지수(NDVI_R)도 산출하여 LAI와 비교하였다. 또한 적색경계밴드 파장영역의 반사율 측정자료를 이용하여 REIP를 계산하였다. 각각의 분광지수와 REIP의 계산식은 Table 2에 있다.
- 먼저 적색경계밴드의 파장폭의 영향을 살펴보기 위하여, 10 nm부터 50 nm까지 5종류의 파장폭으로 모의생성한 적색경계밴드를 이용하여 계산한 NDRE와 CIRE 분광지수와 LAI와의 상관관계를 분석했다(Fig. 4). 두 분광지수는 갈참나무와 리기다소나무에서 모두 양의 상관관계를 보여주고 있다.
- 모의 생성된 적색경계밴드 반사율(ρRE)을 이용하여 적색경계밴드를 이용한 분광지수인 NDRE와 CIRE를 모의했다(Fig. 3).
- 분광반사측정 자료를 이용하여 적색경계밴드 반사율을 모의 생성하였다. 적색경계밴드의 반사율을 모의할 때 파장폭(Δλ)과 중심파장(λcenter) 두 가지를 고려하였다(Fig.
- 분광반사율 측정은 350nm~2500 nm 파장영역에서 측정하였으나, 본 연구에 사용된 400 nm부터 1000 nm구간에서는 1 nm간격으로 반사율이 측정되었다. 시계열 분광반사율 측정 시 태양-수관-센서 간의 기하조건의 변이가 최소가 되도록 측정시간과 측정조건이 유사한 상태에서 측정을 수행하였다(Fig. 2).
- 2). 시계열 분광반사율 측정은 이동식 크레인을 이용하여 수관 상단부로부터 약 20m 상공에서 연직으로 측정하였으며, 수관상단부의 시야각(field-of-view, FOV) 지름은 약 3.5 m이다. 수관의 분광반사율은 ASD사의 FieldSpec-3 분광측정기에 10-degree FOV 렌즈를 사용하여 연직방향으로 10회 측정한 후 평균값을 사용하였다.
- 적색경계밴드에 대한 초기 연구는 주로 실험실이나 야외분광반사측정 자료를 이용하여 적색경계밴드의 파장영역과 반사율 급변 파장영역의 기울기 등을 분석하였다. 식물의 엽록소 농도, 생체량, 수분함량에 따라 적색경계 부분에서의 반사특성 변화를 분석하였는데, 특히 적색경계변곡점(red-edge inflection point: REIP)의 위치를 이용하여 식물의 생물리적 인자를 추정하고자 하였다(Dawson and Curran, 1998; Pu et al., 2003; Cho and Skidmore, 2006). REIP란 적색파장대에서 나타나는 식물의 엽록소 흡수 특성이 근적외선파장대에서 산란 특성으로 인하여 반사율이 높게 전환되는 변곡점으로 정의되며, 이는 매우 좁은 파장구간에서 연속적으로 측정된 분광측정자료나 초분광영상자료에서만 계산이 가능하다.
- 5). 여러 개의 적색경계밴드를 가정하여 분광측정자료를 직접 이용하여 REIP를 도출하였고 LAI의 관계를 함께 분석하였다.
- 엽면적지수의 측정은 분광반사율 측정과 동시에 LICOR사의 LAI-2000 광학장비를 이용하여 수행하였다. LAI-2000은 개방된 공간과 수관하단부에 도달하는 태양조도의 비를 이용하여 LAI를 간접적으로 측정하는 광학장비다.
- 적색경계밴드의 반사율을 모의할 때 파장폭(Δλ)과 중심파장(λcenter) 두 가지를 고려하였다(Fig. 3).
- 본 연구에서는 수관울폐도가 높은 국내 대표 수종을 대상으로 LAI 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 밝히고자 한다. 즉 LAI 추정에 있어서 적색경계밴드의 포함여부, 파장영역, 파장폭 등을 분석하고자 한다.
- 적색경계밴드의 파장폭이 LAI와 관계에 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났기 때문에, 현재 적색경계밴드를 갖고 있는 대표적 위성센서인 Rapideye를 기준으로 파장폭이 40 nm인 적색경계밴드만을 대상으로 최적의 파장영역을 찾고자 하였다. 즉 중심파장이 680 nm부터 750 nm까지 1 nm 간격으로 모의생성된 71개의 적색경계밴드를 이용하여 계산된 분광지수(NDRE, CIRE)와 LAI와의 상관관계를 분석하였다. 또한 Rapideye와 일치하는 파장영역의 반사율을 이용하여 Rapideye에 해당하는 분광지수(NDRE_R, CIRE_R, NDVI_R)와 LAI 상관관계를 도출하였다(Fig.
- 현재 운용 중인 Rapideye의 적색경계밴드 기반의 분광지수가 울폐산림의 엽면적지수 추정에 효과적인지를 분석하기 위해서, Rapideye의 적색경계밴드와 근적외선밴드의 반사율을 모의 생성한 후 NDRE_R과 CIRE_R을 산출하였다. 또한 비교를 위하여 가장 널리 사용되고 있는 정규식생지수(NDVI_R)도 산출하여 LAI와 비교하였다.
대상 데이터
- 적색경계밴드의 정확한 파장영역은 식물의 종류와 상태, 측정 환경, 그리고 센서에 따라 다소 차이가 있게 나타나지만, 식물의 반사율이 급격히 변하는 영역으로 대략 680 nm-750 nm을 지칭한다. Fig. 1은 본 연구에 사용된 분광반사측정 자료로서 2009년 인천광역시 계양산에 위치한 연구지역의 갈참나무와 리기다소나무, 그리고 주변의 논과 옥수수밭에서 ASD사의 Field-spec 분광측정 장비를 이용하여 측정한 분광반사곡선을 보여주고 있다. 네 종류의 식물에서 가장 낮은 반사율을 보여주는 적색파장대의 끝부분이 680 nm이고 반사율이 급격히 증가하여 정점에 이른 파장이 대략 750 nm임을 보여주고 있으며, 적색경계밴드의 파장구간은 네 가지 식물에서 공통적으로 확인할 수 있다.
- 분석에 사용된 분광측정자료는 인천시 계양산에서 선정된 갈참나무와 리기다소나무를 대상으로 2009년 4월부터 10월까지 분광반사율, LAI, 녹색엽피복율(green vegetation fraction: GVF)에 대하여 총 9회의 시계열 측정을 실시하였다(Shin and Lee, 2010). 갈참나무(White oak, Quercus aliena)와 리기다소나무(Pitchpine, Pinus rigida)는 우리나라에 널리 분포하는 수종이며, 측정에 사용된 나무는 수령이 30년 이상이고 80% 이상의 높은 녹색엽피복율을 가지고 있다(Fig.
- NDRE와 CIRE는 근적외선 밴드와 적색경계밴드의 반사율의 비로 구성된 분광지수이다. 적색경계밴드의 반사율은 앞에서 모의 생성된 355개의 적색경계밴드를 이용했고, 근적외선밴드의 반사율은 Rapideye의 근적외선 밴드에 해당하는 파장영역을 사용했다. Rapideye 근적외선밴드는 760 nm~850 nm 범위에 해당하는데, 타 상용위성의 근적외선밴드의 파장영역과 거의 동일한 일반적인 파장영역이다.
- 3). 적색경계밴드의 중심파장은 적색경계밴드 파장영역인 680 nm부터 750 nm까지 1 nm 간격으로 설정하였다. 적색경계밴드의 파장폭은 적색경계밴드를 포함하고 있는 다양한 영상 센서의 파장폭이 약 20 nm(Sentinel-2A와 Venμs), 40 nm(Rapideye와 Worldview), 50nm(AOS)임을 참고하여 10 nm, 20 nm, 30 nm, 40 nm, 50nm의 총 5개의 파장폭을 설정했다.
- 적색경계밴드의 파장폭은 적색경계밴드를 포함하고 있는 다양한 영상 센서의 파장폭이 약 20 nm(Sentinel-2A와 Venμs), 40 nm(Rapideye와 Worldview), 50nm(AOS)임을 참고하여 10 nm, 20 nm, 30 nm, 40 nm, 50nm의 총 5개의 파장폭을 설정했다.
데이터처리
- 5 m이다. 수관의 분광반사율은 ASD사의 FieldSpec-3 분광측정기에 10-degree FOV 렌즈를 사용하여 연직방향으로 10회 측정한 후 평균값을 사용하였다. 분광반사율 측정은 350nm~2500 nm 파장영역에서 측정하였으나, 본 연구에 사용된 400 nm부터 1000 nm구간에서는 1 nm간격으로 반사율이 측정되었다.
성능/효과
- 1은 본 연구에 사용된 분광반사측정 자료로서 2009년 인천광역시 계양산에 위치한 연구지역의 갈참나무와 리기다소나무, 그리고 주변의 논과 옥수수밭에서 ASD사의 Field-spec 분광측정 장비를 이용하여 측정한 분광반사곡선을 보여주고 있다. 네 종류의 식물에서 가장 낮은 반사율을 보여주는 적색파장대의 끝부분이 680 nm이고 반사율이 급격히 증가하여 정점에 이른 파장이 대략 750 nm임을 보여주고 있으며, 적색경계밴드의 파장구간은 네 가지 식물에서 공통적으로 확인할 수 있다.
- 물론 적색파장밴드의 중심파장 위치에 따라 파장폭에 따른 분광지수는 크게 차이를 보이지만, 최대 상관관계를 보여주는 파장에서는 파장폭의 영향이 크지 않음을 볼 수 있다. 두 개의 분광지수가 최대상관계수를 보여주는 적색경계밴드 중심파장 부근에서 LAI와 상관관계의 차이가 파장폭에 따라 차이가 나지 않음을 볼 수 있다. 즉 적색경계밴드의 파장폭은 울폐산림의 LAI 추정에 있어 크게 영향을 미치지 않는다.
- LAI-2000은 개방된 공간과 수관하단부에 도달하는 태양조도의 비를 이용하여 LAI를 간접적으로 측정하는 광학장비다. 두 나무가 30년 이상의 수령이고, 건강한 생육 상태를 유지하고 있기 때문에 시계열 LAI 측정값의 범위는 5에서 8사이로 매우 높게 나타났다(Table 4). GVF는 분광반사율 측정과 동시에 디지털카메라로 FOV에 해당하는 수관을 연직사진을 촬영한 후, 이 사진을 스크린 판독과정을 통하여 가지와 그림자 부분을 제외하고 녹색 잎으로 덮여 있는 비율을 측정하였다.
- 따라서 각각의 파장폭마다 680 nm~750nm 범위의 중심파장으로 모의된 적색경계밴드의 개수는 71개이고, 최종적으로 총 355개(5개 파장폭×71개 중심파장)의 적색경계밴드가 모의 생성되었다.
- 리기다소나무에서 적색경계밴드를 이용한 분광지수인 NDRE와 LAI의 상관관계는 중심파장이 706 nm인 적색경계밴드를 사용했을 때 최대상관계수(r=0.827)를 보여준다. 또 다른 분광지수인 CIRE와 LAI의 상관관계는 적색파장에 가까운 680 nm의 인근에서 0.
- Rapideye 및 Worldview와 같이 한 개의 적색경계밴드를 가진 탑재체를 개발할 경우, 적색경계밴드의 파장폭과 파장영역이 중요 관심 사항이다. 본 연구에서는 적색경계밴드의 파장폭은 울폐산림의 LAI와의 관계에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 분광밴드의 파장폭은 영상신호의 광학적 성질과 비례하기 때문에, 양질의 영상신호값을 얻으려면 적색경계밴드의 폭은 다른 위성센서와 마찬가지로 40-50 nm의 파장폭이 적합하다고 판단된다.
- 본 연구에서는 야외 분광반사측정 자료로부터 모의 생성된 적색경계밴드를 이용하여 산출된 분광지수인 NDRE 및 CIRE가 수관울폐도가 높은 갈참나 무와 리기다소나무의 LAI와 비교적 높은 상관관계를 얻었다. 이는 수관울폐도 높은 국내 산림에서 기존에 널리 사용되는 NDVI가 LAI와 낮은 상관관계를 보였던 한계를 극복할 수 있는 가능성을 보여주었다. 특히 갈참나무에서는 NDVI와 LAI의 상관관계가 낮은 반면에 NDRE 및 CIRE와의 상관계수는 높게 향상된 것을 볼 수 있었다.
- 적색경계밴드를 이용하여 산출된 분광지수인NDRE 및 CIRE가 울폐도가 높은 갈참나무와 리기다소나무의 LAI와 비교적 높은 상관관계를 얻을 수 있었다. 상관계수는 두 변수의 1차 선형적 관계만을 나타내는 척도일 뿐, 두 변수의 실질적인 관계를 확인할 수 없다.
- ,2004). 즉 NDVI 산출에 필요한 적색파장밴드와 근적외선파장밴드의 파장폭을 다양하게 모의 생성하여NDVI를 산출한 후 LAI와의 상관관계를 분석하였는데, 두 밴드의 파장폭에 관계없이 유사한 관계를 보여주었다. 현재 적색경계밴드를 가지고 있는 위성센서는 크게 40-50nm 파장폭을 가진 Rapideye 그리고 Worldview와, 약 20nm 파장폭의 다수의 적색경계밴드를 가진 Sentienl-2A가 있지만, 적색경계밴드의 파장폭은 LAI 추정에 큰 영향을 미치지 않을 것으로 판단된다.
- 765)를 보여준다. 즉 갈참나무와 같이 녹색엽피복율(GVF)이 90% 이상인 울폐산림에서 적색경계밴드를 사용한 분광지수를 사용할 경우, 상관계수가 급격히 증가하여 LAI 추정에 효율적임을 확인할 수 있다. 갈참나무에서 LAI와 최대상관관계를 보여준 적색경계밴드의 중심파장은 Rapideye 적색경계밴드의 중심파장인 710 nm와 다소 차이가 있다.
- 486로 비교적 낮게 나타났다. 즉 갈참나무의 LAI가 5.8이상의 높은 값을 갖는 울폐산림 상황에서 NDVI가 효과적이지 않다는 기존의 NDVI 포화문제를 확인할 수 있다. 적색경계밴드를 이용한 분광지수인 NDRE와 LAI의 상관관계는 적색경계밴드의 중심파장이 적색파장에 인접한 680 nm에서는NDVI와 비슷하게 낮지만, 중심파장이 723 nm에서 최대상관계수(r=0.
- 또한 3개의 적색경계 파장에서의 반사율을 이용하여 산출된 REIP 역시 LAI의 상관관계 역시 비교적 높게 나타나고 있다. 즉, 적색경계밴드의 반사율을 이용하여 산출되는 분광지수들은 모두 기존의 NDVI보다 높은 상관관계로 한층 개선된 결과를 보여주었으며, LAI 추정에 있어서 적색경계밴드가 매우 중요한 변수로 사용될 수 있음을 확인할 수 있다.
- 이는 수관울폐도 높은 국내 산림에서 기존에 널리 사용되는 NDVI가 LAI와 낮은 상관관계를 보였던 한계를 극복할 수 있는 가능성을 보여주었다. 특히 갈참나무에서는 NDVI와 LAI의 상관관계가 낮은 반면에 NDRE 및 CIRE와의 상관계수는 높게 향상된 것을 볼 수 있었다.
후속연구
- 본 연구에서 사용된 측정자료는 현지 측정의 어려움 때문에 측정 표본의 수가 한정적이다. 따라서 본 연구에서 도출된 결과만으로 LAI 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 일반화하기에는 다소 무리가 있을 수 있다. LAI와 관련된 기존 연구의 대부분은 LAI값이 다른 여러 지점을 대상으로 위성영상이나 항공영상에서 추출한 밴드반사율 또는 분광지수를 이용하여 LAI와의 관계를 분석하였다.
- 적색경계밴드를 이용한 분광지수인 NDRE 및 CIRE를 이용하여 국내 산림의 LAI 추정을 위한 실험적 모델을 개발한다면, 2차식 추정모델이 더 적합하다고 판단된다. 물론 국내 산림 및 농지에 적합한 LAI 추정식을 개발한다면, 적색경계밴드외에서 LAI에 영향을 미칠 수 있는 가시광선 및 단파적외선(shortwave infrared) 밴드의 반사율도 함께 추가하여 정확도를 높일 수 있을 것이다. 적색경계밴드를 사용한 분광지수만으로도 울폐산림의 LAI 추정에 높은 결정계수를 얻을 수 있다면, 이는 NDVI와 같은 기존의 식생지수를 이용했을 때 보다 한층 개선된 결과를 얻을 수 있으며 LAI추정에 적색경계밴드가 매우 효과적임을 알 수 있다.
- 적색경계밴드의 최적 파장영역은 결국 분석대상인 식물의 종류와 생물리적 변수에 따라 차이가 나타날 수 있다. 본 연구에서는 산림의 엽면적지수만을 대상으로 분석되었으나, 향후 농작물의 비롯한 여러 종류의 식생을 대상으로 엽록소함량, 수분함량, 생체량 등에 대한 적색경계밴드의 효용성에 대한 비교 분석이 필요하다.
- 우리나라에서도 차세대중형위성사업의 하나로 농림업위성을 계획하고 있는데, 농작물 및 산림 식생의 정확한 정보추출과 모니터링을 위하여 적색경계밴드를 포함하는 탑재체를 적극 고려해야 한다. 본 연구에서는 임목의 수관부 분광반사측정자료를 이용하여 적색경계밴드 반사율을 모의 생성하여 LAI와의 관계를 분석하였으나, 현재 공급되고 있는 적색경계밴드 위성자료를 적극 활용하는 추가적인 연구가 필요하다. 특히 가장 최근에 발사된 유럽의 Sentinel-2 위성영상은 3개의 적색경계밴드를 가지고 있는데, 이자료들의 효과를 분석한다면 우리에게 가장 효용가치가 높은 적색경계밴드의 사양 결정에 많은 도움을 얻을 수 있을 것이다.
- LAI는 농업 및 임업 분야뿐만 아니라 환경생태, 기상, 수자원관리 등 여러 분야에서 활용되는 매우 중요한 변수로서 정확하고 적절한 시공간적 매핑이 필요한 상황이다. 적색경계밴드가 추가됨으로써 기존의 식생지수(NDVI 등)가 보여주었던 한계를 극복하고 농작물 및 산림의 엽면적지수 추정에 정확도와 효용성을 높일 수 있으리라 판단된다.
- 8 이상으로 매우 높게 개선되었다. 적색경계밴드를 이용한 분광지수인 NDRE 및 CIRE를 이용하여 국내 산림의 LAI 추정을 위한 실험적 모델을 개발한다면, 2차식 추정모델이 더 적합하다고 판단된다. 물론 국내 산림 및 농지에 적합한 LAI 추정식을 개발한다면, 적색경계밴드외에서 LAI에 영향을 미칠 수 있는 가시광선 및 단파적외선(shortwave infrared) 밴드의 반사율도 함께 추가하여 정확도를 높일 수 있을 것이다.
- ,2014). 적색경계밴드를 포함하는 위성영상의 공급이 현재 초기 단계임을 감안한다면, 앞으로 적색경계밴드 영상의 활용은 확대될 전망이다.
- 본 연구에서는 임목의 수관부 분광반사측정자료를 이용하여 적색경계밴드 반사율을 모의 생성하여 LAI와의 관계를 분석하였으나, 현재 공급되고 있는 적색경계밴드 위성자료를 적극 활용하는 추가적인 연구가 필요하다. 특히 가장 최근에 발사된 유럽의 Sentinel-2 위성영상은 3개의 적색경계밴드를 가지고 있는데, 이자료들의 효과를 분석한다면 우리에게 가장 효용가치가 높은 적색경계밴드의 사양 결정에 많은 도움을 얻을 수 있을 것이다.
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