| 저자(한글) |
ZHENG, You-fei,CHENG, Jin-xin,WU, Rong-jun,GUAN, Fu-lai,YAO, Shu-ran |
| 초록 |
지표면 증산 각도로부터 출발하여 Priestley-Taylor공식과 지표면 온도-식생 지수(land surface temperature-vegetation index, LST-VI) 삼각형 특징공간(Triangle feature space)에 기초한 반경험적 증산 모델로 농업 가뭄 원격탐사 모니터링 방법을 개선하고 SESI(simplified evapotranspiration stress index)를 도출해냈다. 2008년, 2009년 3월~11월의 MODIS 육지 표준 상품 데이터로 3가지 특징공간을 가진 삼각화 알고리즘을 구축하고 SESI를 계산하였으며 베이징(Beijing), 톈진(Tianjin), 허베이(Hebei) 평원 지역에서 농업 가뭄 상황 모니터링 시험을 진행하고 TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)와 비교하였다. 연구 결과, SESI는 지표면 증산에 의해 예측한 원격탐사 가뭄 모니터링 방법을 효과적으로 간소화 하였으며 토양 표층 수분(10, 20cm)에 매우 좋은 일치성을 갖고 있다. 해당 방법을 사용한 결과, 봄철과 가을철 모니터링 효과가 여름철 보다 뛰어나고 다양한 시기 SESI의 비교성이 TVDI 보다 뛰어나다. SESI 지수를 대규모 농업 가뭄 상황의 연속 모니터링에 응용하는데 일정한 실행 가능성이 있다. |
