메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Md Asrakul Haque (Department of Agricultural Machinery Engineering, Chungnam National University) Md Nasim Reza (Chungnam National University) Mohammod Ali (Chungnam National University) Md Rejaul Karim (Chungnam National University) Shahriar Ahmed (Chungnam National University) 이경도 (농촌진흥청 국립농업과학원) 강영호 (전라북도 농업기술원) Sun-Ok Chung (충남대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제40권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
319 - 341 (23page)
DOI
https://doi.org/10.7780/kjrs.2024.40.4.1

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucialfor large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth,and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factorscan significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs andcrop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditionsand multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance thereliability of reflectance data in agricultural applications. An overview of the fundamentals of multispectralsensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The reviewhighlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectancedata quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40–70%,affecting reflectance in the red (–0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (–0.03 to 0.06), crucialfor VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such aswater vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates andagricultural assessments. During the COVID-19 lockdown, reduced atmospheric interference improvedthe accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emergedas the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10–20% withchanges in aerosol optical thickness, 15–30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectancedue to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change,highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicatedthe importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuableinsights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agriculturalapplications.
#Remote sensing #Multispectral sensors #Environmental effects #Spectral resolution #Sensor calibration #Vegetation indices

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0