The impact of atmospheric and BRDF effects on NDVI estimation using Himawari-8 / AHI : Himawari-8 / AHI를 이용한 대기보정 및 비등방성 효과에 따른 NDVI 민감도 분석 :

성노훈

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자료유형: 학위논문

저자정보: 성노훈 (부경대학교, 부경대학교 대학원)

지도교수: 한경수

발행연도: 2017

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2017

The impact of atmospheric and BRDF effects on NDVI estimation using Himawari-8 / AHI : Himawari-8 / AHI를 이용한 대기보정 및 비등방성 효과에 따른 NDVI 민감도 분석

성노훈 지구환경시스템과학부공간정보시스템공학전공 2017.01 학위논문

2016

An estimation of surface reflectance for Advanced Himawari Imager (AHI) data using 6SV

성노훈 , 이창석 , 최성원 외 3명 대한원격탐사학회지 2016.01 학술저널

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식생은 지표 에너지 플럭스, 수문학, 탄소 순환, 도시화, 토지의 사용 및 지표타입 등 해당 영역의 지표 및 대기의 특성을 파악하는데 매우 중요한 역할을 한다. 현재 다양한 연구 및 기관에서 NDVI를 산출하기 위하여 다양한 반사도 타입을 이용하고 있다. 그러나 산출에 사용된 반사도의 종류에 따른 민감도 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Himawari-8 / Advanced Himawari Imager (AHI) 자료를 이용하여 식생지수를 산출하고, 대기보정 및 비등방성 효과에 따른 민감도를 분석하고자 한다. 대기보정을 수행하기 위하여 Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S) Radiative Transfer Model (RTM)을 이용하였으며, 지표의 이방성 효과를 제거하기 위하여 커널 기반의 반경험적 BRDF modeling을 수행하였다. 이 결과를 바탕으로 TOA NDVI, TOC NDVI, Fixed Viewing BRDF-adjusted Reflectance (FVBAR) NDVI를 생산하였고, 이에 따른 민감도 분석을 실시하였다. 세가지 타입의 NDVI 모두 유사한 공간적 분포를 나타내고 있었다. 하지만 지표의 종류 및 해당 지역의 식생 활력 정도에 따라 각각 다른 경향이 나타났다. 식생이 매우 건강한 지역에서 TOA NDVI가 0.6 정도로 산출되어 과소 추정하는 경향이 나타 났다. 이에 반해 식생이 적게 분포하고 있는 지역에서는 TOC NDVI가 타 NDVI에 비해 매우 높은 값을 산출하고 있었다. 뿐만 아니라 TOA NDVI와 TOC NDVI는 특정 구간에서 missing 값을 산출하였다. 하지만 FVBAR NDVI의 경우 구름에 의한 미관측 지역이 가장 적었으며, 다른 NDVI에 비해 시계열 상에서 가장 일관된 값이 산출되었다.

1. Introduction 1
2. Data and Study area 7
2.1. Satellite data 7
2.2. Auxiliary data 10
2.3. Study area 11
3. Method 12
3.1. LUT based 6S RTM for Atmospheric correction 14
3.2. Atmospheric correction coefficients interpolation 17
3.3. Bi-directional Reflectance Distribution Function 20
3.4. Maximum Value Composite (MVC) 24
4. Results 25
4.1. Himawari-8 / AHI TOC reflectance 25
4.2. Evaluation of Himawari-8 / AHI FVBAR 29
4.3. Himawari-8 / AHI NDVI spatial distribution 33
4.4. Time-series distribution according to land type (pixel) 36
4.5. Time-series distribution according to land type (Average) 39
4.6. Analysis of climate model impacts on NDVI values 43
5. Summary and Conclusions 47
6. Reference 49

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