$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

수직 축 회전형 측각기 제작 및 야외 지표면 반사도 관측 시험: 타프와 잔디에서
Observation Test of Field Surface Reflectance Using Vertical Rotating Goniometer on Tarp Surface and Grass 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.38 no.6 pt.1, 2022년, pp.1207 - 1217  

문현동 (전남대학교 응용식물학과) ,  조은이 (전남대학교 응용식물학과) ,  김현기 (전남대학교 응용식물학과) ,  조유나 (전남대학교 응용식물학과) ,  김보경 (전남대학교 응용식물학과) ,  안호용 (국립농업과학원 기후변화평가과) ,  류재현 (국립농업과학원 기후변화평가과) ,  조재일 (전남대학교 응용식물학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 이용하여 작물 생육을 지속으로 감시하며 상태를 신속히 정보화하고 있다. 대표적으로 작물의 생육·생리적 변화에 대한 선택적인 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 주로 사용되어진다. 하지만 식생 표면의 분광 반사도는 이방성을 갖기 때문에 태양 위치와 지면 관측 방향에 따라 변할 수 있어 식생지수 값이 작물의 상태를 나타내지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 야외용 측각기를 제작하여 타프(tarp)와 잔디 식생에서 시험 운영하였다. 램버시안 표면과 유사한 성질의 타프에서는 Blue, Green, Red, 근적외선 파장에 대해 대체적으로 타프의 속성 반사도와 유사하게 측정되었다. 하지만, 흐린 날은 센서 천정각이 커질수록 반사도가 과대 측정되는 경향을 보였다. 잔디에서 주요 식생지수의 상대 차잇값을 보았을 때, 태양과 센서 천정각에 대해 visible atmospherically resistant index (VARI)와 vegetation index green (VIgreen),simple ratio (SR), normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI) 순으로 민감하였다. 측각기를 통해서 직접 관측된 자료들은 원격탐사 기반의 반사도 기반 식생지수를 보다 정확하게 산출하는데 기여할 수 있을 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Vegetation indices using the reflectance of selected wavelength, associating with the monitoring purpose such as identifying the progress of crop growth, on the vegetation canopy surface is widely used in the digital agriculture technology. However, the surface reflectance anisotropy can distort the...

주제어

표/그림 (6)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

문제 정의

  • 국내의 식생지수 연구는 위성 뿐만 아니라 드론과 고정식 지상 관측 등의 기술을 이용하여 활발하게 수행되고 있으나, 지면 식생 반사도의 이방성 특성 연구는 미비하며 더욱이 야외에서 측각기를 이용한 관측자료 분석은 거의 전무한 실정이다. 본 연구에서는 국내의 노지 작물을 대상으로 활용이 가능한 측각기를 제작하여 4종의 반사도 보정 타프(tarp)와 잔디 식생에서 시험 운영한 결과를 보고하였다.
  • 본 연구에서는 야외에서 활용이 가능한 측각기를 제작하여 등방성이라고 알려진 4종류 반사도의 타프 표면과 이등방성인 잔디에서 반사도를 측정하였다. 해외 선행연구 사례를 참고하여 제작한 측각기는 매우 안정적으로 이동, 설치, 각도 변환이 이루어졌으며, 향후 다양한 작물에서의 활용 가능성을 보여줬다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (25)

  1. Biriukova, K., M. Celesti, A. Evdokimov, J. Pacheco-Labrador, T. Julitta, M. Migliavacca, C. Giardino, F. Miglietta, R. Colombo, C. Panigada, and M. Rossini, 2020. Effects of varying solar-view geometry and canopy structure on solar-induced chlorophyll fluorescence and PRI, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 89: 102069. https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102069 

  2. Coburn, C.A. and S.D. Noble, 2016. ULGS II: A High-Performance Field and Laboratory Spectrogoniometer for Measuring Hyperspectral Bidirectional Reflectance Characteristics, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 54(4): 2304-2313. https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2499245 

  3. Gao, F., C.B. Schaaf, A.H. Strahler, Y. Jin, and X. Li, 2003. Detecting vegetation structure using a kernel-based BRDF model, Remote Sensing of Environment, 86(2): 198-205. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00100-7 

  4. Gitelson, A.A., Y.J. Kaufman, R. Stark, and D. Rundquist, 2002. Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction, Remote Sensing of Environment, 80(1): 76-87. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00289-9 

  5. Harms, J.D., C.M. Bachmann, J.W. Faulring, and A.J.R. Torres, 2016. A next generation field-portable goniometer system, Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XXII, 9840: 103-109. https://doi.org/10.1117/12.2223180 

  6. Huete, A.R., H.Q. Liu, K. Batchily, and W. Leeuwen, 1997. A Comparison of Vegetation Indices over a Global Set of TM Images for EOS-MODIS, Remote Sensing of Environment, 59(3): 440-451. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00112-5 

  7. Jordan, C.F., 1969. Derivation of Leaf-Area Index from Quality of Light on the Forest Floor, Ecology, 50(4): 663-666. https://doi.org/10.2307/1936256 

  8. Kamble, B., A. Kilic, and K. Hubbard, 2013. Estimating Crop Coefficients Using Remote Sensing-Based Vegetation Index, Remote Sensing, 5(4): 1588-1602. https://doi.org/10.3390/rs5041588 

  9. Kim, M., C. Jin, S. Lee, K.M. Kim, J. Lim, and C. Choi, 2022. Calibration of BRDF Based on the Field Goniometer System Using a UAV Multispectral Camera, Sensors, 22(19): 7476. https://doi.org/10.3390/s22197476 

  10. Lee, K., C.W. Park, S.I. Na, M.P. Jung, and J. Kim, 2017. Monitoring on Crop Condition using Remote Sensing and Mode, Korean Journal of Remote Sensing, 33(5-2): 617-620 (in Korean with English abstract). https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.5.2.1 

  11. Li, F., D.L.B. Jupp, S. Reddy, L. Lymburner, N. Mueller, P. Tan, and A. Islam, 2010. An Evaluation of the Use of Atmospheric and BRDF Correction to Standardize Landsat Data, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 3(3): 257-270. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2010.2042281 

  12. Li, W., J. Jiang, M. Weiss, S. Madec, F. Tison, B. Philippe, A. Comar, and F. Baret, 2021. Impact of the reproductive organs on crop BRDF as observed from a UAV, Remote Sensing of Environment, 259(15): 112433. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112433 

  13. Na, S.I., C.W. Park, Y.K. Cheong, C.S. Kang, I.B. Choi, and K.D. Lee, 2016. Selection of Optimal Vegetation Indices for Estimation of Barley & Wheat Growth based on Remote Sensing, Korean Journal of Remote Sensing, 32(5): 483-497 (in Korean with English abstract) https://doi.org/10.7780/kjrs.2016.32.5.7 

  14. Peng, J., W. Fan, X. Xu, Y. Liu, and L. Wang, 2015. Crop specified albedo model based on the law of energy conservation and spectral invariants, Proc. of 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Milan, Italy, Jul. 17-22, pp. 653-656. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7325848 

  15. Pokrovsky, O. and J.L. Roujean, 2002. Land surface albedo retrieval via kernel-based BRDF modeling: I. Statistical inversion method and model comparison, Remote Sensing of Environment, 84(1): 100-119. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00100-1 

  16. Ryu, J.-H., D. Oh, S.W. Jang, H. Jeong, K.H. Moon, and J. Cho, 2018. Assessment of Photochemical Reflectance Index Measured at Different Spatial Scales Utilizing Leaf Reflectometer, Field Hyper-Spectrometer, and Multi-spectral Camera with UAV, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-1): 1055-1066 (in Korean with English abstract). https://doi.org/10.7780/kjrs.2018.34.6.1.17 

  17. Sandmeier, S.R. and K.I. Itten, 1999. A Field Goniometer System (FIGOS) for Acquisition of Hyperspectral BRDF Data, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(2): 978-986. https://doi.org/10.1109/36.752216 

  18. Schill, S.R., J.R. Jensen, G.T. Raber, and D.E. Porter, 2004. Temporal Modeling of Bidirectional Reflection Distribution Function (BRDF) in Coastal Vegetation, GIScience and Remote Sensing, 41(2): 116-135. https://doi.org/10.2747/1548-1603.41.2.116 

  19. Sims, D.A., H. Luo, S. Hastings, W.C. Oechel, A.F. Rahman, and J.A. Gamon, 2006. Parallel adjustments in vegetation greenness and ecosystem CO 2 exchange in response to drought in a Southern California chaparral ecosystem, Remote Sensing of Environment, 103(3): 289-303. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.01.020 

  20. Sun, T., H. Fand, W. Liu, and Y. Ye, 2017. Impact of water background on canopy reflectance anisotropy of a paddy rice field from multi-angle measurements, Agricultural and Forest Meteorology, 233(15): 143-152. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.11.010 

  21. Suomalainen, J., T. Hakala, J. Peltoniemi, and E. Puttonen, 2009. Polarised Multiangular Reflectance Measurements Using the Finnish Geodetic Institute Field Goniospectrometer, Sensors, 9(5): 3891-3907. https://doi.org/10.3390/s90503891 

  22. Susaki, J., K. Hara, J.G. Park, Y. Yasuda, K. Kajiwara, and Y. Honda, 2004. Validation of Temporal BRDFs of Paddy Fields Estimated From MODIS Reflectance Data, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 42(6): 1262-1270. https://doi.org/10.1109/TGRS.2004.826798 

  23. Yan, G., H. Ren, R. Hu, K. Yan, and W. Zhang, 2012. A portable Multi-Angle Observation System, Proc. of 2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Munich, Germany, Jul. 22-27, pp. 6916-6919. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2012.6352572 

  24. Zhang, Q., Y.B. Cheng, A.I. Lyapustin, Y. Wang, X. Xiao, A. Suyker, S. Verma, B. Tan, and E.M. Middleton, 2014. Estimation of crop gross primary production (GPP): I. impact of MODIS observation footprint and impact of vegetation BRDF characteristics, Agricultural and Forest Meteorology, 191(15): 51-63. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2014.02.002 

  25. Zhao, H., C. Yang, W. Guo, L. Zhang, and D. Zhang, 2020. Automatic Estimation of Crop Disease Severity Levels Based on Vegetation Index Normalization, Remote Sensing, 12(12): 1930. https://doi.org/10.3390/rs12121930 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로