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연구보고서
인공위성 활용한 농업관측 시험연구 :논벼 작황조사

목차
제1장 서론
제2장 사례분석
제3장 연구자료와 분석방법
제4장 단순상관계수 분석
제5장 쌀 작황예측모형 개발
제6장 결론 및 고려사항
요약문
미국, 유럽 등 선진국들은 1970년대부터 원격탐사 기술을 주요 농산물의 작황을 판독하고, 단수를 산출하는데 활용해 왔으며, 이를 위해 Terra와 Aqua 위성으로 제작된 MODIS 영상이 폭넓게 이용되어 왔다. 최근 우리나라에서도 다양한 기관에서 재배면적과 단수 판독에 위성을 활용하기 시작했으며, 농업관측 업그레이드를 위해 5년차 연구사업이 진행 중이다.
2009년 고해상도 영상을 활용한 재배면적 산출에 이어 농업관측에 필수적인 작황 판독을 위해 국제적으로 활발히 활용되었던 저해상도 MODIS 영상을 이용한 작황 판독 시험연구를 2년차 사업으로 추진하게 되었다. 우리나라의 경우 원격탐사 기술의 농업분야 활용은 농촌진흥청과 통계청을 중심으로 재배면적 산출에 집중되고 있으며, 작황의 경우에는 단순 식생지수를 판독하는데 한정되어 있어, 그 정확성에 한계가 있는 것이 사실이다.
이 연구보고서는 형식적인 작황 판단을 위한 단순 식생지수 산출에 머무르지 않고, 상관관계를 통한 지역별 그룹화, 계량경제모델에서의 변수 활용 등 농업관측 업무에 실제 활용할 수 있는 방안을 마련하는 데 초점을 맞추었다.
The purpose of this study is to conduct a pilot study on estimating rice yield by using satellite images. Many developed countries including the United States and the European Union have been using satellite images to produce agricultural statistics and outlook analysis. In Korea, some institutions have used satellite images for their analysis.
In this paper, we estimated rice yield by using satellite images. We choose rice on this study as one of target commodities. Because the yield of rice can easily be identified by using remote sensing technology. and Among the satellite images, MODIS satellite images were used, since these were free and widely used for estimating yield of major crops such as rice, wheat, soybean and or so in many countries.
The method used to classified national area for estimating national rice yield was based on a simple correlation between the county rice yield statistics and the county average NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) extracted from Satellite images. We found that the accuracy of estimating yield depended on an average temperature for one year. So We divided a nation into 5 sectors with isotherm and tried to develop 5 yield functions with NDVI.
This study showed that remote sensing technology can actually be used to estimate rice yield. However, There is also a problem to get the clear MODIS images in appropriate time because these were easily affected by cloud. To solve this problem, it is necessary to consider using Radar Satellite images or alternatives.
Researchers: Sukho Han, Baesung Kim, Kungpil Kim, Jaehwan Kim, Marljing Kim
Research period: 2010. 4. - 2011. 2.
E-mail: shohan@krei.re.kr, bbskim@krei.re.kr, kkpil@krei.re.kr, jhkim74@krei.re.kr, kimmarljin@krei.re.kr
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