Korean J. Remote Sens. 2022; 38(6): 1231-1244

Published online: December 31, 2022

https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.6.1.19

© Korean Society of Remote Sensing

드론 영상을 이용한 Sentinel-2, Landsat-8 위성 NDVI 평가: 벼 병해 발생 지역을 대상으로

류재현 1)·안호용 2)·나상일 2)·이병모3)·이경도 2)†

Evaluation of NDVI Retrieved from Sentinel-2 and Landsat-8 Satellites Using Drone Imagery Under Rice Disease

류재현 1)·안호용 2)·나상일 2)·이병모3)·이경도 2)†

Abstract

이상기상으로 인해 노지 작물이 스트레스 상황에 노출되는 빈도가 증가하고 있다. 우리나라에서도 대 표적인 벼 재배지역에서 대규모의 병해가 발생하는 사례가 나타났으며, 특정 시기에 대규모 필지에서 발생하 는 피해를 현장방문으로 조사하는 것은 한계가 있다. 위성 기반의 원격탐사 기법은 시군 영역을 대상으로 작물 을 모니터링하기에 유용하나 작물의 생육이상에 따른 민감도 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 벼 병해 발생 지역에서 서로 다른 공간해상도를 가지는 위성 기반의 정규화식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 드론 영상을 이용하여 평가하였다. 10 m와 30 m의 공간해상도를 가지는 Sentinel-2, Landsat-8 위성 영상을 평가하였으며, 드론 영상은 약 8–10 cm의 공간해상도를 가졌다. 위성 영상에 맞춰 리샘플링 (resampling)된 드론 NDVI는 Sentinel-2 NDVI 와 0.867–0.940의 상관관계를 가졌으며, Landsat-8 NDVI와는 0.813–0.934의 상관관계를 가졌다. 센서의 차이, 관측 시점의 차이 등으로 인한 편향(bias) 영향을 최소화하였을 때, Sentinel-2 NDVI는 Landsat-8 NDVI에 비해 드론 NDVI와 0.2–2.8% 더 적은 정규화된 평균 제곱근 오차를 가졌다. 또한, Sentinel-2 NDVI는 드론 NDVI와 병해 피해 정도와 관계없이 일정한 오차를 가졌으나 Landsat-8 NDVI는 병해 피해 정도에 따라 드론 NDVI와 오차 특성이 다르게 나타났다. 농경지 경계에서 오차가 크다는 것을 고려했을 때 공간해상도가 높은 영상을 활용하는 것이 작물 모니터링에 효과적이라고 판단된다.

Keywords UAV, Rice disease, Crop, Sensitivity test

Korean J. Remote Sens. 2022; 38(6): 1231-1244

Published online December 31, 2022 https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.6.1.19

Copyright © Korean Society of Remote Sensing.

드론 영상을 이용한 Sentinel-2, Landsat-8 위성 NDVI 평가: 벼 병해 발생 지역을 대상으로

류재현 1)·안호용 2)·나상일 2)·이병모3)·이경도 2)†

Evaluation of NDVI Retrieved from Sentinel-2 and Landsat-8 Satellites Using Drone Imagery Under Rice Disease

류재현 1)·안호용 2)·나상일 2)·이병모3)·이경도 2)†

Abstract

이상기상으로 인해 노지 작물이 스트레스 상황에 노출되는 빈도가 증가하고 있다. 우리나라에서도 대 표적인 벼 재배지역에서 대규모의 병해가 발생하는 사례가 나타났으며, 특정 시기에 대규모 필지에서 발생하 는 피해를 현장방문으로 조사하는 것은 한계가 있다. 위성 기반의 원격탐사 기법은 시군 영역을 대상으로 작물 을 모니터링하기에 유용하나 작물의 생육이상에 따른 민감도 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 벼 병해 발생 지역에서 서로 다른 공간해상도를 가지는 위성 기반의 정규화식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 드론 영상을 이용하여 평가하였다. 10 m와 30 m의 공간해상도를 가지는 Sentinel-2, Landsat-8 위성 영상을 평가하였으며, 드론 영상은 약 8–10 cm의 공간해상도를 가졌다. 위성 영상에 맞춰 리샘플링 (resampling)된 드론 NDVI는 Sentinel-2 NDVI 와 0.867–0.940의 상관관계를 가졌으며, Landsat-8 NDVI와는 0.813–0.934의 상관관계를 가졌다. 센서의 차이, 관측 시점의 차이 등으로 인한 편향(bias) 영향을 최소화하였을 때, Sentinel-2 NDVI는 Landsat-8 NDVI에 비해 드론 NDVI와 0.2–2.8% 더 적은 정규화된 평균 제곱근 오차를 가졌다. 또한, Sentinel-2 NDVI는 드론 NDVI와 병해 피해 정도와 관계없이 일정한 오차를 가졌으나 Landsat-8 NDVI는 병해 피해 정도에 따라 드론 NDVI와 오차 특성이 다르게 나타났다. 농경지 경계에서 오차가 크다는 것을 고려했을 때 공간해상도가 높은 영상을 활용하는 것이 작물 모니터링에 효과적이라고 판단된다.

Keywords: UAV, Rice disease, Crop, Sensitivity test

KSRS
December 2024 Vol. 40, No.6, pp. 1005-989

Metrics

Share

  • line

Related Articles

Korean Journal of Remote Sensing