표준화차수지수

Normalized difference water index

NDWI(정상화된 차수 지수)는 액체 물과 관련된 최소 2개의 원격 감지 파생 지수 중 하나를 가리킬 수 있다.

하나는 1996년 가오가 제안한 근적외선(NIR)과 단파 적외선(SWIR) 파장을 이용해 나뭇잎의 수분 함량 변화를 감시하는 데 사용된다.[1]

또 다른 방법은 McFeeters(1996)에 의해 정의된 녹색 파장과 NIR 파장을 사용하여 수역의 수분 함량과 관련된 변화를 모니터링하는 데 사용된다.

개요

원격 감지에서 비율 영상 또는 스펙트럼 배율은 한 스펙트럼 대역의 래스터 픽셀을 다른 대역의 해당 값으로 나누는 강화 기법이다.[2]위의 두 지수 모두 동일한 기능 형태를 공유한다; 사용되는 대역의 선택은 특정한 목적에 적합하게 만드는 것이다.

가뭄 피해 지역의 식생을 모니터링하려면 NIR과 WWID를 활용해 가오가 제안한 NDWI 지수를 활용하는 것이 좋다.이 지수의 WWID 반사율은 식물의 수분 함량 변화와 식물의 캐노피에 있는 해면 중생식물 구조의 변화를 모두 반영한다.NIR 반사율은 잎 내부 구조와 잎 건조물 함량에 의해 영향을 받지만 물 함량에 의해 영향을 받지는 않는다.NIR과 WWID의 조합은 잎 내부 구조와 잎 건조물 함량에 의해 유도된 변화를 제거하여 식생수 함량을 회수하는 정확도를 향상시킨다.[3]

가오가 NIR과 WWID의 반영도를 결합한 NDWI 개념은 더 흔하고 적용 범위가 넓다.캐노피/위성 수준뿐만 아니라 단잎 수준의[4] 수분 함량을 탐사하는데 사용할 수 있다.[6][7][8][9][10]

NDWI(Gao, 1996년)의 적용 범위는 농작물 관개[11] 및 목초지 관리를 위한 농업 감시에서 특히 기후[14][15] 변화의 맥락에서 관련된 화재 위험 및 활연료 수분 평가를 위한 산림 감시까지 확산된다.

Eq. 1과 같이 NDWI의 일반화된 형태의 수분 흡수를 특징짓기 위해 다양한 WWID 밴드를 사용할 수 있다.WIDS 스펙트럼 영역의 두 가지 주요 흡수 특성은 1450nm와 1950nm에 집중되어 있는 반면, 두 개의 사소한 흡수 특성은 살아있는 식물 스펙트럼에서 970nm와 1200nm에 집중되어 있다.[16] [17] Sentinel-2 MSI는 WWID 영역에 밴드 11(중앙파장 1610nm)과 밴드 12(중앙파장 2200nm)의 두 가지 스펙트럼 밴드가 있다.접지 분해능이 유사한 NIR 영역의 스펙트럼 밴드는 밴드 8A(중앙 파장 865nm)이다.

가뭄 및 관개 관리를 위한 Sentinel-2 NDWI는 다음 두 가지 조합으로 건설할 수 있다.

  • 밴드 8A(864nm) 및 밴드 11(1610nm)
  • 밴드 8A(864nm) 및 밴드 12(2200nm)

두 제형이 모두 적합하다.

수체탐지를 위한 Sentinel-2 NDWI는 다음을 사용하여 구성할 수 있다.

  • "녹색" 밴드 3(559nm) 및 "NIR" 밴드 8A(864nm)


McFeeter 지수: 수역을 찾거나 수위 변화(예: 홍수)가 있을 경우 녹색 및 NIR 스펙트럼 밴드나[18] 녹색 및 WIR 스펙트럼 밴드를 사용하는 것이 바람직하다.NIR 스펙트럼 밴드를 WWID로 대체해 개방수 검출 개선을 위한 MNDWI(정상화차수지수)의 수정이 제안됐다.[19]

해석

생성된 출력 이미지/래스터의 시각적 또는 디지털 해석은 NDVI와 유사함:

  • -1 ~ 0 - 초목이나 수분 함량이 없는 밝은 표면
  • +1 - 수분 함량을 나타냄

NDWI의 두 번째 변종의 경우, 도시 지역에서 허위 경보를 발생시키지 않는 다른 임계값을 찾을 수 있다.

  • < 0.3 - 비수분
  • >= 0.3 - 물.

외부 링크

참조

  1. ^ Gao, Bo-Cai (1996). "NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space" (PDF). Remote Sensing of Environment. 58 (3): 257–266. Bibcode:1996RSEnv..58..257G. doi:10.1016/S0034-4257(96)00067-3. Retrieved August 5, 2021.
  2. ^ 릴리샌드 & 키퍼
  3. ^ 체카토 외 2001년
  4. ^ Ceccato 외 2001 환경 원격 감지 77(2001) 22–33
  5. ^ Fourty & Baret 1997 신선한 잎 생화학에 대한 스펙트럼 추정치.국제 원격 감지 저널, 19, 1283–1297
  6. ^ 수전 L. Ustin, Dar A.로버츠, 호르헤 핀손, 스테판 재크무드, 마가렛 가드너, 조지 셰어, 클라우디아 M.카스타녜다, 알리샤 팔라시오스-오루에타, 1998 광학적 방법을 이용한 채파랄 관목의 캐노피 수분 함량 추정, 환경의 원격 감지, 65권, 3, 280-291페이지,ISSN 0034-4257, https://doi.org/10.1016/S0034-4257(98)00038-8
  7. ^ 세라노, L, 유스틴, 쉴, 로버츠, 워싱턴, 가몬 J.A. & 페뉴엘라스, J. 2000.AVIRIS 데이터에서 채파장 식물의 수분 함량 도출.원격 환경 감지, 74(3):570-581.
  8. ^ P. E. Dennison, D. A. Roberts, S. H. Peterson & J. Rechel(2005) 활연료 수분 모니터링을 위한 정상화된 차수 지수 사용, 국제 원격 감지 저널 26:5, 1035-1042, DOI: 10.1080/0143604203998
  9. ^ 세라노, J.; 샤히디안, S.; 다 실바 J. M. (2019) 지중해 아그로-실보-파스토랄 시스템에서 목초지의 계절과 연간 변동성을 모니터링하기 위한 도구로서 정상화된 차이수 지수의 평가Water 2019, 11, 62; doi:10.3390/w11010062
  10. ^ 마루시그, 페트루젤리스, 토마셀라, 나폴리타노, 알토벨리, 나르디니, A.가뭄으로 인한 산림 감소 위험을 모니터링하기 위한 도구로서 현장 측정 및 원격 감지 식물의 물 상태 상관 관계숲 2020, 11, 77
  11. ^ E. Farg, S. Arafat, M.S. Abd El-Waed, A. El-Gindy, 2017 나일 삼각주 동부의 원격 감지 이미지를 사용한 피벗 관개 시스템의 물 분포 평가.https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.12.001.
  12. ^ 세라노, J.; 샤히디안, S.; 다 실바 J. M.(2019) 도이:10.3390/w11010062.
  13. ^ P. E. Dennison, D. A. Roberts, S. H. Peterson & J. Rechel(2005) DOI: 10.1080/0143116042000273998
  14. ^ 압돌라히, 이슬람교, 굽타, 하산, Q.K. 선진 산불 위험 예측 시스템:원격 감지 및 점화 데이터의 과거 출처 통합.원격 센스 2018, 10, 923
  15. ^ 마루시그, 페트루젤리스, 토마셀라, 나폴리타노, 알토벨리, 나르디니, A.가뭄으로 인한 산림 감소 위험을 모니터링하기 위한 도구로서 현장 측정 및 원격 감지 식물의 물 상태 상관 관계숲 2020, 11, 77
  16. ^ Curran, P.J. (1989) Foliar 화학 원격 감지.원격 감지 환경 30:271-278
  17. ^ Jacquemoud & Ustin, 2003: 수분 함량 추정에 복사 전달 모델 적용 및 연소 토지 지도 http://www.ipgp.jussieu.fr/~~emoud//emoud/jacquemoud2003.pdf
  18. ^ S. K. McFEETTES(1996) 개방수 특징의 정의에 NDWI(표준화된 차이수 지수)의 사용, 국제 원격 감지 저널, 17:7, 1425-1432, DOI: 10.1080/01431169608948714
  19. ^ 쉬, 2006: 쉬, 한치우 "원격 감지 이미지에서 개방 수질을 향상시키기 위한 NDWI(정상화 차수 지수)의 수정"국제원격감지 27호(2006년) : 3025-3033호.https://doi.org/10.1080/01431160600589179
  20. ^ McFeeters, Stuart (2013). "Using the Normalized Difference Water Index (NDWI) within a Geographic Information System to Detect Swimming Pools for Mosquito Abatement: A Practical Approach". Remote Sensing. 5 (7): 3544–3561. Bibcode:2013RemS....5.3544M. doi:10.3390/rs5073544.