Terra MODIS 및 Sentinel-2 NDVI의 식생 및 농업 모니터링 비교 연구

손무빈; 정지훈; 이용관; 김성준

doi:https://doi.org/10.5389/KSAE.2021.63.6.101

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자료유형: 학술저널

저자정보: 손무빈 (건국대학교) 정지훈 (건국대학교) 이용관 (건국대학교) 김성준 (건국대학교)

저널정보: 한국농공학회 한국농공학회논문집 한국농공학회논문집 제63권 제6호

발행연도: 2021.11

수록면: 101 - 115 (15page)

DOI: https://doi.org/10.5389/KSAE.2021.63.6.101

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The purpose of this study is to evaluate the compatibility of the vegetation index between the two satellites and the applicability of agricultural monitoring by comparing and v erifying NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) based on Sentinel-2 and T erra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Terra MODIS NDVI utilized 16-day MOD13Q1 data with 250 m spatial resolution, and Sentinel-2 NDVI utilized 10-day Level-2A BOA (Bottom Of Atmosphere) data with 10 m spatial resolution. To compare both NDVI, Sentinel-2 NDVIs were reproduced at 16-day intervals using the MVC (Maximum Value Composite) technique. As a result of time series NDVIs based on two satellites for 2019 and compare by land cover, the average R2 (Coefficient of determination) and RMSE (Root Mean Square Error) of the entire land cover were 0.86 and 0.11, which indicates that Sentinel-2 NDVI and MODIS NDVI had a high correlation. MODIS NDVI is overestimated than Sentinel-2 NDVI for all land cover due to coarse spatial resolution. The high-resolution Sentinel-2 NDVI was found to reflect the characteristics of each land cover better than the MODIS NDVI because it has a higher discrimination ability for subdivided land cover and land cover with a small area range.

#Terra MODIS #MVC #NDVI #remote sensing #Sentinel-2

참고문헌 (62)

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Amorós-López, J. / 2013 / Multitemporal fusion of Landsat/TM and ENVISAT/MERIS for crop monitoring / International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 23:132~141

Bukowiecki, J. / 2021 / Sentinel-2Data for Precision Agriculture?-A UAV-based assessment / Sensors 21(8):2861

차수영 / 2009 / MODIS자료를 이용한 북한 개마고원 및 백무고원 식생의 생물계절 모니터링 / 대한원격탐사학회지 25(5):399~409

채성호 / 2017 / Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상의 지표온도와 식생지수를 이용한 토양의 수분 상태 관측 및 농업분야에의 응용 가능성 연구 / 대한원격탐사학회지 33(6):931~946

Chakhar, A. / 2021 / Improving the accuracy of multiple algorithms for crop classification by integrating Sentinel-1observations with Sentinel-2 data / Remote Sensing 13(2):243

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