KCI등재
SCOPUS
Sentinel-1 레이더 식생지수와 AutoML을 이용한Sentinel-2 NDVI 결측화소 복원 = Gap-Filling of Sentinel-2 NDVI Using Sentinel-1 Radar Vegetation Indices and AutoML
저자
윤유정 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) ; 강종구 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) ; 김서연 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) ; 정예민 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) ; 최소연 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) ; 임윤교 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) ; 서영민 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보공학전공) ; 원명수 (국립산림과학원 산림ICT연구센터) ; 천정화 (국립산림과학원 산림생태연구과) ; 김경민 (국립산림과학원 산림ICT연구센터) ; 장근창 (국립산림과학원 산사태연구팀) ; 임중빈 (국립산림과학원 산림ICT연구센터) ; 이양원 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보시스템공학전공)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1341-1352(12쪽)
제공처
위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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