다중분광 정보를 이용한 태양 고도각과 기온에 따른 식생지수 변화 분석
Analysis of Vegetation Index Changes according to Solar Elevation Angle and Temperature Using Multispectral Information
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초록
본 연구는 수계지역에서 기온과 태양고도각이 식생지수에 미치는 영향을 분석하기 위하여 다양한 식생지수 중에서 NDVI, NDRE, GNDVI, LCI, OSAVI의 5가지 식생지수를 선정하고 서로의 상관관계를 분석하였다. 드론과 멀티스펙트럴 카메라를 통하여 대상지의 다중분광 데이터를 취득하고, 후처리 이후 대상지를 격자로 나눠 그 격자 안의 식생지수의 평균을 계산하여 격자 안에 식생이 대부분의 영역을 차지하는 부분만 사용하는 방식으로 식생지수의 정확도를 높이고자 하였다. 취득한 식생지수는 대체적으로 식생이 활발해짐과 같이 증가하는 현상을 보였다. 다만 OSAVI는 두 대상지에서 5월 대비 6월의 수치가 현저히 낮아지는 결과를 보였다. 기온, 태양 고도각, 기온 및 태양고도각으로 3가지 경우에 대하여 회귀분석을 실시하였으며, 본 연구에서는 OSAVI는 0.8 이상으로 나타나는 다른 지수에 비해 0.06∼0.61로 상관성이 낮게 제시되었다. 상관계수는 NDRE와 LCI가 평균적으로 0.98로 가장 높게 나타났으며, 다만 OSAVI는 촬영시 보정을 따로 진행하지 않아 수치가 일관성 있지 못한 요인으로 상대적으로 낮게 나타난 것이 원인으로 판단된다. 본 대상지에서는 NDRE와 LCI는 NDVI와 GNDVI보다 변화를 관찰하기 어려웠으며, OSAVI는 사용하기 어려울 것이라 판단된다.
Abstract
This study selected five vegetation indices, NDVI, NDRE, GNDVI, LCI, and OSAVI, and analyzed the correlation between them, among various vegetation indices to analyze the effect of temperature and solar altitude on vegetation index in the water system area. It was intended to increase the accuracy of the vegetation index by acquiring multiple spectral data of the target site through drones and multispectral cameras, dividing the target site into grids after post-treatment, and calculating the average of the vegetation index in the grid. The acquired vegetation index showed that OSAVI significantly lowered the figure in June compared to May in the two target sites. Regression analysis was conducted in three cases: temperature, solar altitude, temperature, and solar altitude, and in this study, OSAVI was presented to be 0.06∼0.61 lower than other indices that showed 0.8 or higher. NDRE and LCI were the highest correlation coefficients on average at 0.98, but OSAVI did not undergo separate correction at the time of filming, so it is believed that the number was relatively low due to inconsistent factors.
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