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Reflectance water index를 이용한 참나무속 3종 낙엽의 함수량 추정
Estimation of Water Content in Leaf Litter of Three Quercus Species by Reflectance Water Index 원문보기

Journal of environmental science international = 한국환경과학회지, v.27 no.4, 2018년, pp.275 - 279  

서계홍 (대구대학교 자연과학대학 생명과학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Water status of intact plants has been optically estimated by measuring reflectance at the wavelengths 1,450 nm and 1,900 nm based on their signal strengths. Although another water band at 970 nm is considered to have very small signals, the band apparently lies within the detection range of inexpen...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 근적외선 파장대만으로 구성된 WI를 이용하여 낙엽이나 낙지 등 식물의 고사 부위에 대한 수분 상태 추정에 관한 보고는 전무한 상태이며, 적용 가능성도 불분명하다. 따라서 본 연구에서는 한반도 중부 이남에서 우점하는 것으로 알려진 신갈나무를 포함한 참나무 속 3종 식물의 낙엽을 대상으로 낙엽의 수분함량과 WI를 동시에 측정한 자료를 비교 분석함으로써 WI 지수의 낙엽에 대한 적용 가능성을 확인하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
산불의 연료물질인 낙엽의 수분 함량은 무엇을 결정하는가? , 2010). 특히 산불의 연료 물질인 낙엽의 수분 함량은 산불 발생의 확률을 결정할 뿐 아니라 산불의 세기나 확산 속도를 결정하는 중요한 요인이 된다(Kwon et al., 2011).
산불의 연료 물질인 낙엽의 수분 함량 파악을 효과적으로 할 수 있는 방법은? , 2011). 따라서 원격탐지 기법을 이용하여 광범위한 지역에 분포하는 낙엽의 수분함량 현황을 신속히 파악한다면 산불 예방책의 수립과 발생된 산불의 진압에 매우 효과적으로 이용될 것이다.
산불의 발생은 무엇때문에 증가 추세에 있는가? 최근 10년 동안 한국에서는 연평균 394건의 산불 중 70% 이상이 주로 2월~5월 사이 봄철에 발생하며, 연평균 478 ha 면적의 삼림이 소실되는 것으로 집계되었다(Korea Forestry Service, 2016), 산불의 발생은 산림 녹화에 의한 삼림 내 연료 물질의 축적과 지구 온난화에 따른 국지적 건조의 심화에 따라 더욱 증가 추세에 있는 것으로 보고된 바 있다(Sung et al., 2010).
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참고문헌 (13)

  1. Carter, G. A., 1991, Primary and secondary effects of water contents on the spectral reflectance of leaves, Am. J. Bot., 78, 916-924. 

  2. Ceccato, P., Flasse, S., Taratora, S., Jacquemoud, S., Gregoire, J. M., 2001, Detection vegetation leaf water content using reflectance in the optical domain, Remote Sens. Environ., 77, 22-33. 

  3. Champagne, C. M., Staenz, K., Bannaru, A., McNairin, H., Deguise, J. C., 2003, Validation of a hyperspectral curve fitting model for the estimation of plant water content of agricultural canopies, Remote Sens. Environ., 87, 148-160. 

  4. Gao, B. C., 1996, NDWI A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space, Remote Sens. Environ., 58, 257-266. 

  5. Gaussman, H.W., 1977, Reflectance of leaf components. Remote Sens. Environ. 6, 1-9. 

  6. Korea Forestry Service, 2016, Annual report on wild fire in 2016, 242. 

  7. Kwon, C., Lee, S. Y., Lee, H. P., Cha, J. Y., 2011, Comparison of surface fuel moisture after rainfall in pine tree forests during spring/autumn season in young dong region (Case study on surface fuel and soil layer moisture), J. Disaster Management, 11, 157-166. 

  8. Penuelas, J., Pinol, J., Ogaya, R., Filella, I., 1997, Estimation of plant water concentration by the reflectance Water Index WI (R900/R970), Int. J. Remote Sensing, 18, 2869-2875. 

  9. Roberts, D. A., Dennison, P. E., Gardner, M. E., Hetzel, Y., Ustin, S. L., Lee, C. T., 2003, Evaluation of the potential of Hyperion for fire danger assessment by comparison to the Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer, Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41, 1297-1310. 

  10. Rodriguez-Perez, J. R., Riano, D., Carlisle, E., Ustin, S., Smart, D. R., 2007, Evaluation of hyperspectral reflectance indexes to detect grapevine water status in vineyards, Am. J. Enol. Vitic., 58, 302-317. 

  11. Sung, M., Lim, G., Choi, E., Lee, Y., Won, M., Koo, K., 2010, Climate change over Korea and its relation to the forest fire occurrence, Atmosphere, 20, 27-35. 

  12. Tucker, C. J., 1980, Remote sensing of leaf water content in the near infrared. Remote Sens. Environ., 10, 23-32. 

  13. Zhang, C.,Pattey, E., Liu, J., Cai, H., Shang, J., Dong, T., 2018, Retrieving leaf and canopy water content of winter wheat using vegetation water indices, Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 11, 112-126. 

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