KCI등재
SCOPUS
드론 영상을 이용한 Sentinel-2, Landsat-8 위성 NDVI 평가: 벼 병해 발생 지역을 대상으로 = Evaluation of NDVI Retrieved from Sentinel-2 and Landsat-8 Satellites Using Drone Imagery Under Rice Disease
저자
류재현 (국립농업과학원 기후변화평가과) ; 안호용 (국립농업과학원) ; 나상일 (국립농업과학원) ; 이병모 (국립농업과학원) ; 이경도 (농촌진흥청 국립농업과학원) ; Ryu, Jae-Hyun ; Ahn, Ho-yong ; Na, Sang-Il ; Lee, Byungmo ; Lee, Kyung-do
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1231-1244(14쪽)
DOI식별코드
제공처
The frequency of exposure of field crops to stress situations is increasing due to abnormal weather conditions. In South Korea, large-scale diseases in representative paddy rice cultivation area were happened. There are limits to field investigation on the crop damage due to large-scale. Satellite-based remote sensing techniques are useful for monitoring crops in cities and counties, but the sensitivity of vegetation index measured from satellite under abnormal growth of crop should be evaluated. The goal is to evaluate satellite-based normalized difference vegetation index (NDVI) retrieved from different spatial scales using drone imagery. In this study, Sentinel-2 and Landsat-8 satellites were used and they have spatial resolution of 10 and 30 m. Drone-based NDVI, which was resampled to the scale of satellite data, had correlation of 0.867-0.940 with Sentinel-2 NDVI and of 0.813-0.934 with Landsat-8 NDVI. When the effects of bias were minimized, Sentinel-2 NDVI had a normalized root mean square error of 0.2 to 2.8% less than that of the drone NDVI compared to Landsat-8 NDVI. In addition, Sentinel-2 NDVI had the constant error values regardless of diseases damage. On the other hand, Landsat-8 NDVI had different error values depending on degree of diseases. Considering the large error at the boundary of agricultural field, high spatial resolution data is more effective in monitoring crops.
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