KCI등재
식생 활력도를 고려한 드론 기반의 식생지수 분석 = Drone-based Vegetation Index Analysis Considering Vegetation Vitality
저자
조상호 ( Sang-ho Cho ) ; 이근상 ( Geun-sang Lee ) ; 황지욱 ( Jee-wook Hwang ) 연구자관계분석
발행기관
한국지리정보학회(The Korean Association of Geographic Information Studies)
학술지명
한국지리정보학회지(Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies)
권호사항
발행연도
2020
작성언어
-주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
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21-35(15쪽)
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0
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제공처
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식생정보는 도시계획, 조경, 수자원, 환경 등 다양한 분야에서 활용되는 매우 중요한 인자이다. 식생은 수관밀도 혹은 엽록소 함량에 따라 식생의 활력도에 차이가 발생하나 기존 연구에서는 식생지역을 분류시 식생 활력도를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 다양한 응용연구를 충족시키기 위해 식생 활력도를 고려한 식생지수 경계값을 설정하는 연구를 수행하였다. 먼저 eBee 고정익드론에 다중분광 카메라를 탑재하여 광학 및 근적외선 정사영상을 구축하였으며, 그리고 각 정사영상에 대해 GIS 연산을 수행하여 NDVI, GNDVI, SAVI, MSAVI 식생지수를 계산하였다. 또한 대상지에 대한 식생위치를 VRS 측량을 통해 조사하였으며 이를 이용하여 식생 활력도를 고려한 식생지수별 정확도를 평가하였다. 그 결과 식생 활력도가 좋은 지점을 식생지역으로 선정한 시나리오가 식생 활력도가 다소 부족한 지점도 식생지역으로 선정한 시나리오에 비해 식생지수의 분류정확도가 높게 나타났다. 또한 각 현장 조사 지점과의 중첩을 통해 계산한 식생지수별 Kappa 계수를 통해 시나리오별로 식생을 분류하기에 가장 적합한 식생지수 경계값을 선정할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 식생 활력도를 고려한 식생지수 정확도 평가는 향후 도시계획 등 다양한 업무 분야에서 의사결정 지원을 위한 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
더보기Vegetation information is a very important factor used in various fields such as urban planning, landscaping, water resources, and the environment. Vegetation varies according to canopy density or chlorophyll content, but vegetation vitality is not considered when classifying vegetation areas in previous studies. In this study, in order to satisfy various applied studies, a study was conducted to set a threshold value of vegetation index considering vegetation vitality. First, an eBee fixed-wing drone was equipped with a multi-spectral camera to construct optical and near-infrared orthomosaic images. Then, GIS calculation was performed for each orthomosaic image to calculate the NDVI, GNDVI, SAVI, and MSAVI vegetation index. In addition, the vegetation position of the target site was investigated through VRS survey, and the accuracy of each vegetation index was evaluated using vegetation vitality. As a result, the scenario in which the vegetation vitality point was selected as the vegetation area was higher in the classification accuracy of the vegetation index than the scenario in which the vegetation vitality point was slightly insufficient. In addition, the Kappa coefficient for each vegetation index calculated by overlapping with each site survey point was used to select the best threshold value of vegetation index for classifying vegetation by scenario. Therefore, the evaluation of vegetation index accuracy considering the vegetation vitality suggested in this study is expected to provide useful information for decision-making support in various business fields such as city planning in the future.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.82 | 0.82 | 0.84 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.88 | 0.8 | 0.98 | 0.14 |
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