2022Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and CartographyRequires access

Classification of agricultural land use using vegetation index based on drone image

Geun Sang Lee, Yun Woong Choi, Seung Hyeon Lim, Gi Sung Cho

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Abstract

식생지수는 영상의 파장영역별 반사도값을 이용하여 식생의 활력도를 평가하는 지표이며, 최근 드론 영상을 활용하여 식생지수를 신속하게 분석하는 연구가 많이 진행되고 있다. 식생지수를 필지 폴리곤과 중첩할 경우 작물의 생육 상태를 필지별로 모니터링할 수 있으나, 이를 통해 농경지의 토지이용 특성을 파악하는 연구는 시도되지 않았다. 본 연구에서는 간척지 농경지를 대상지로 선정하여 드론 기반의 식생지수 정확도를 평가하였으며, 가장 정확도가 높은 식생지수의 통계정보를 활용하여 토지이용을 분류할 수 있는 기술을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 먼저 드론 영상을 촬영하여 NDVI, SAVI, NDRE, GNDVI와 같은 다양한 식생지수를 계산하였으며, ASD FieldSpec 4 분광계를 이용하여 식생지수 정확도를 평가한 결과 NDVI가 대상지의 식생 모니터링에 가장 효과적인 것으로 나타났다. 또한 필지별 NDVI의 평균 및 표준편차 통계정보를 이용하여 간척지 농경지에 주로 나타나는 벼, 옥수수, 농장, 휴경지와 같이 비교적 단순한 형태의 토지이용을 분류하였다. 드론 영상 기반의 토지이용 분석 결과의 정확도를 확인하기 위해, 현장조사를 실시한 자료와 비교한 결과 Kappa 계수가 0.914로 높게 나타났다. 따라서 드론 영상 기반의 식생지수를 활용할 경우 간척지의 농경지와 같이 비교적 단순한 형태의 토지이용을 보이는 대상지역의 토지이용을 분류하는데 효과적일 것으로 판단된다.

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식생지수는 영상의 파장영역별 반사도값을 이용하여 식생의 활력도를 평가하는 지표이며, 최근 드론 영상을 활용하여 식생지수를 신속하게 분석하는 연구가 많이 진행되고 있다. 식생지수를 필지 폴리곤과 중첩할 경우 작물의 생육 상태를 필지별로 모니터링할 수 있으나, 이를 통해 농경지의 토지이용 특성을 파악하는 연구는 시도되지 않았다. 본 연구에서는 간척지 농경지를 대상지로 선정하여 드론 기반의 식생지수 정확도를 평가하였으며, 가장 정확도가 높은 식생지수의 통계정보를 활용하여 토지이용을 분류할 수 있는 기술을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 먼저 드론 영상을 촬영하여 NDVI, SAVI, NDRE, GNDVI와 같은 다양한 식생지수를 계산하였으며, ASD FieldSpec 4 분광계를 이용하여 식생지수 정확도를 평가한 결과 NDVI가 대상지의 식생 모니터링에 가장 효과적인 것으로 나타났다. 또한 필지별 NDVI의 평균 및 표준편차 통계정보를 이용하여 간척지 농경지에 주로 나타나는 벼, 옥수수, 농장, 휴경지와 같이 비교적 단순한 형태의 토지이용을 분류하였다. 드론 영상 기반의 토지이용 분석 결과의 정확도를 확인하기 위해, 현장조사를 실시한 자료와 비교한 결과 Kappa 계수가 0.914로 높게 나타났다. 따라서 드론 영상 기반의 식생지수를 활용할 경우 간척지의 농경지와 같이 비교적 단순한 형태의 토지이용을 보이는 대상지역의 토지이용을 분류하는데 효과적일 것으로 판단된다.

Why it matters

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Key contribution

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Method / approach

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Main findings

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Limitations

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Applications

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Available abstract

식생지수는 영상의 파장영역별 반사도값을 이용하여 식생의 활력도를 평가하는 지표이며, 최근 드론 영상을 활용하여 식생지수를 신속하게 분석하는 연구가 많이 진행되고 있다. 식생지수를 필지 폴리곤과 중첩할 경우 작물의 생육 상태를 필지별로 모니터링할 수 있으나, 이를 통해 농경지의 토지이용 특성을 파악하는 연구는 시도되지 않았다. 본 연구에서는 간척지 농경지를 대상지로 선정하여 드론 기반의 식생지수 정확도를 평가하였으며, 가장 정확도가 높은 식생지수의 통계정보를 활용하여 토지이용을 분류할 수 있는 기술을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 먼저 드론 영상을 촬영하여 NDVI, SAVI, NDRE, GNDVI와 같은 다양한 식생지수를 계산하였으며, ASD FieldSpec 4 분광계를 이용하여 식생지수 정확도를 평가한 결과 NDVI가 대상지의 식생 모니터링에 가장 효과적인 것으로 나타났다. 또한 필지별 NDVI의 평균 및 표준편차 통계정보를 이용하여 간척지 농경지에 주로 나타나는 벼, 옥수수, 농장, 휴경지와 같이 비교적 단순한 형태의 토지이용을 분류하였다. 드론 영상 기반의 토지이용 분석 결과의 정확도를 확인하기 위해, 현장조사를 실시한 자료와 비교한 결과 Kappa 계수가 0.914로 높게 나타났다. 따라서 드론 영상 기반의 식생지수를 활용할 경우 간척지의 농경지와 같이 비교적 단순한 형태의 토지이용을 보이는 대상지역의 토지이용을 분류하는데 효과적일 것으로 판단된다.

Key concepts: Normalized Difference Vegetation Index, Vegetation Index, Vegetation (pathology), Index (typography), Drone, Remote sensing, Agriculture, Environmental science

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