레벨4 융복합산출물

산림옆면적지수

정의

• 엽면적지수 (Leaf Area Index; LAI)는 생태계의 엽면적을 정량화 한 값으로, 광합성, 증산 등의 생물리학적 과정을 이해하기 위한 필수적 역할을 하는 변수입니다.

설명

• 농림위성의 다중분광 관측자료와 인공지능 방법 중 Deep Neural Network (NN) 기법을 활용하여 국내 LAI 값을 추정하였습니다. 이러한 인공지능 기법 학습을 위해 국립산림과학원에서는 국내 33개소 고정조사구를 설치하여 관측된 LAI 값을 활용하였습니다.

활용분야

• 산림의 광합성 및 에너지 균형과 같은 생물리학적 변화 과정이해
• 강수의 일차차단, 증발산 등과 직접 관여하는 인자로 수문순환 활용

산림총일차생산성

정의

• 식물의 광합성으로 발생하는 탄소의 총량으로 대기중 이산화탄소의 농도와 밀접한 주제도입니다.

설명

• 농림위성의 총일차생산성은 농림위성과 GK-2A 영상을 합성하여 산출됩니다. 이론적 배경으로는 엽록소 유도 엽록소 형광(Sun-Induced chlorophyll Fluorescence: SIF)이라는 광합성 광반응 중 엽록소에 의해 방출되는 전자기 에너지가 NIRvP(near-infrared reflectance of vegetation estimated; NDVI(Normalized Difference Vegetaion Index) x NIR(Near-Infrared Red))) 근적외선 반사율로 근사화 될 수 있다는 방법을 활용하여 총일차생산성을 산정합니다. 총일차생산성의 단위는 (gC/m2/time)입니다.

활용분야

• 대기 중 이산화탄소 농도를 결정짓는 중요 인자로 활용
• 기후변화에 따른 산림생태계 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소순환 등을 대표하는 지표로 활용

생육스트레스지수

정의

• 생육스트레스지수는 특정 지역의 과거 장기간의 식생지수의 분포 특성을 기반으로 현재 산림의 생육상태를 비교·파악하는 지수입니다.

설명

• 농림위성의 생육스트레스 알고리즘은 MODIS와 Landsat 자료를 융합하여 장기간의 국내 산림식생지수(i.e., Enhanced Vegetation Index; EVI)에 대한 누적분포함수(Cumulatativr istribution Function)와 최적곡선맞춤(Optimal Curve fitting)을 통해 픽셀 별 시기별 최적곡선을 산출하여 농림위성에서 측정된 식생지수를 바탕으로 장기간 대비 국내 산림의 생육상태를 비교합니다. 생육 스트레스 지수는 0~100% 사이의 값(의미:100%: 과거 대비 생육상태 가장 좋음)을 가집니다.

활용분야

• 기후변화로 인한 다양한 스트레스(예, 병해충, 산불, 벌목, 가뭄 등) 탐지 및 평가
• 장기간의 산림 생육상태 파악

식물계절지도

정의

• 식물계절자료는 계절적으로 식물의 여러가지 현상이 변화하는 과정을 개엽, 개화, 낙엽 등을 위성영상 및 기상자료 기반 모형으로 예측한 날짜를 의미합니다.

설명

• 농림위성 식물계절 알고리즘은 기온자료(기상청 ASOS, 산림청 AMOS 기상관측망 융합생산 자료)와 농림위성의 식생지수(Normalized Difference Vegetaion Index; NDVI) 자료를 기반으로 기계학습 모형인 ERT(Extremely Randomized Trees) 모형을 이용하여 산출됩니다. 식물계절 자료는 진달래, 벚나무, 개나리, 아까시나무, 은행나무에 개엽, 개화, 단풍, 낙엽 등을 DOY(Days of year)로 표현합니다.

활용분야

• 식생의 생물리학적 변화를 대표하며 탄소순환, 산림 생산성, 기후변화영향 등에 중요한 지표로 활용
• 생활밀착형 정보로 생활의 편익을 증대시키는 자료로 활용

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  LAI(옆면적지수)

  LAI(옆면적지수)

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  GPP(총일차생산성)

  GPP(총일차생산성)

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  GSI(생육스트레스지수)

  GSI(생육스트레스지수)

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  식물계절지도

  식물계절지도