UAV 식생지수 및 수고 자료를 이용한 엽면적지수(LAI) 추정 연구 (Study on the Estimation of leaf area index (LAI) of using UAV vegetation index and Tree Height data)

서지정보

· 발행기관 : 한국지리정보학회
· 수록지 정보 : 한국지리정보학회지 / 21권 / 4호 / 158 ~ 174페이지
· 저자명 : 문호경, 최태영, 강다인, 차재규

초록

엽면적지수(LAI: Leaf Area Index)는 식생의 광합성, 증발산, 지표면과 대기사이의 에너지 교환 등을 설명하는 주요 인자로서, 정확하고 활용성 높은 LAI 추정 기법에 대한 연구들이 진행되었다. 본 연구에서는 UAV를 이용한 LAI 추정 방법을 모색하기 위하여 현장 실측된 LAI 자료와UAV 영상기반의 식생지수, 수고 및 위성영상(Sentinel-2) LAI 간의 관계성을 파악하고 효과적인 UAV LAI 산정방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 연구에 활용된 6종의 식생지수 중Red-edge band를 포함하고 있는 NDRE (R2=0.496), CIRE (R2=0.443)가 LAI 추정에 효과적인 식생지수로 나타났다. 수고(Canopy Height Model) 자료를 식생지수에 적용하였을 때 LAI에대한 설명력이 향상되었으며, NDVI의 경우에 LAI와의 선형관계에서 발생되는 포화문제(saturation problem)를 보였던 구간(0.85)이 일부 해소됨을 확인하였다.

영어초록

The leaf area index (LAI) is a major factor explaining the photosynthesis of vegetation, evapotranspiration, and energy exchange between the earth surface and atmosphere, and there have been studies on accurate and applicable LAI estimation methods. This study aimed to investigate the relationship between the actual LAI data, UAV image-based vegetation index, canopy height and satellite image (Sentinel-2) LAI and to present an effective LAI estimation method using UAV. As a result, among the six vegetation indices in this study, NDRE (R2=0.496) and CIRE (R2=0.443), which contained red-edge band, showed a high correlation. The application of the canopy height model data to the vegetation index improved the explanatory power of the LAI.
In addition, in the case of NDVI, the saturation problem caused by the linear relationship with LAI was addressed. In this study, it was possible to estimate high resolution LAI using UAV images. It is expected that the applicability of such data will be improved if calibration and correction steps are carried out for various vegetation and seasonal images.

참고자료

· 없음