위성 원격 감지를 사용한 작물 생태계의 근실시간 매핑: 도전과 기회

작물 생태계는 농업 관리, 작물 수확량 추정 및 농생태계 평가에 중요하다. 전통적으로 작물 성장 단계는 지상에서 관찰되며, 이는 시간 소모적이고 공간적 변동성이 부족하다. 원격 감지 식생 지수(VI) 시계열은 주로 성장 시즌 이후에 작물 성장 단계와 관련하여 토지 표면 생태계(LSP)를 매핑하는 데 사용되었다. 최근 몇 년 동안 높은 시간적 및 공간적 해상도의 원격 감지 데이터는 성장 시즌 내에서 작물 생태계를 근실시간으로 매핑할 수 있게 해주었다. 이 논문은 곡선 기반 및 추세 기반 접근법이라는 두 가지 근실시간 매핑 방법의 클래스를 요약한다. 곡선 기반 접근법은 과거의 시간 시계열 VI와 현재 관측치를 결합하여 작물 성장 단계를 추정한다. 곡선 기반 접근법은 단기 예측이 가능하다. 추세 기반 접근법은 시계열에서 상승 또는 하강 추세를 감지하고, 증가 또는 감소하는 모멘텀과 VI 임계값을 사용하여 추세를 확인한다. 추세 기반 접근법은 현재 관측치만 사용한다. 곡선 기반 및 추세 기반 접근법 모두 작물 성장 단계를 적시에 매핑하는 데 유망하다. 그럼에도 불구하고 원격 감지 관측치는 항상 작물 성장 단계에 민감하지 않기 때문에 근실시간으로 작물 생태계를 매핑하는 것은 도전적이다. 작물 생태계 탐지의 정확성은 성장 시즌 내에서 구름이 없는 관측의 빈도와 가용성에 따라 달라진다. 하모나이즈된 Landsat 및 Sentinel-2 (HLS)와 같은 최근 위성 데이터 세트는 광범위한 지역에서 시즌 내의 작물 생태계를 매핑하는 데 유망하다. 향후 운영 응용은 실현 가능하다.