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MODIS NDVI와 기상자료를 이용한 우리나라 벼 수량 추정
홍석영 ( Suk Young Hong ),허지나 ( Ji Na Hui ),안중배 ( Joong Bae Ahn ),이지민 ( Jee Min Lee ),민병걸 ( Byoung Keol Min ),이충근 ( Chung Kuen Lee ),김이현 ( Yi Hyun Kim ),이경도 ( Kyung Do Lee ),김선화 ( Sun Hwa Kim ),김건엽 ( Gun 대한원격탐사학회 2012 大韓遠隔探査學會誌 Vol.28 No.5
본 연구에서는 농경지의 면적 산정과 다양한 작물의 생산량 추정을 위해 많이 활용되고 있는 MODIS 영상과 기상자료를 이용하여 우리나라의 벼 수량을 추정해보고자 하였다. Terra와 Aqua 위성으로 부터 얻어진 시계열 MODIS NDVI 자료를 구축하고 수량과의 상관성이 높은 시기를 선택하여 기상자료와 함께 다중회귀 모형 기반으로 우리나라 벼 수량을 추정하였다. 2002년부터 2010년까지 MODIS 위성 식생지수 NDVI와 기상자료(일조시간 및 일사량)를 이용하여 우리나라 벼 수량 추정을 위한 다중 회귀모형을 작성하였다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 1을 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 494.6 kg 10a-1로 통계청이 발표한 최종 수량과는 1.1 kg 10a-1 차이가 나는 것으로 나타났다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 2를 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 509.7 kg 10a-1로 통계청이 발표한 최종 수량과 14.1 kg 10a-1 차이가 나는 것으로 나타났다. 2002년부터 2011년까지의 우리나라 쌀 수량 분포도를 작성하였다. The objective of this study was to estimate rice yield in Korea using satellite and meteorological data such as sunshine hours or solar radiation, and rainfall. Terra and Aqua MODIS (The MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer) products; MOD13 and MYD13 for NDVI and EVI, MOD15 and MYD15 for LAI, respectively from a NASA web site were used. Relations of NDVI, EVI, and LAI obtained in July and August from 2000 to 2011 with rice yield were investigated to find informative days for rice yield estimation. Weather data of rainfall and sunshine hours (climate data 1) or solar radiation (climate data 2) were selected to correlate rice yield. Aqua NDVI at DOY 233 was chosen to represent maximum vegetative growth of rice canopy. Sunshine hours and solar radiation during rice ripening stage were selected to represent climate condition, Multiple regression based on MODIS NDVI and sunshine hours or solar radiation were conducted to estimate rice yields in Korea. The results showed rice yield of 494.6 kg 10a-1 and 509.7 kg 10a-1 in 2011, respectively and the difference from statistics were 1.1 kg 10a-1 and 14.1 kg 10a-1, respectively. Rice yield distributions from 2002 to 2011 were presented to show spatial variability in the country.
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