가뭄은 발생 지점이 불명확하고 진행이 느리며, 다른 자연 재해에 비해 피해 지역이 광범위하다는 점에서 사회, 경제적 피해와 농업 생산 시스템 및 수확량 등 농업 전반에 걸쳐 직접적인 영향을 미치고 있다. 가뭄에 대한 정량적인 분석과 예측은 가뭄으로 인한 피해를 예방하기 위해 필요하며, 현재 국내 가뭄 예측 기술은 지상 데이터 기반의 기상학적 가뭄지수를 활용하여 생성되고 있다. 하지만 관측소 지점 데이터를 사용하는 이러한 기상학적 가뭄지수는 데이터의 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어려우며, 광역적인 지역의 동일한 정확도의 데이터 취득이 어렵다는 단점이 있다. 반면 인공위성 등을 활용한 원격탐사 기술을 활용하면 광역적인 지역에 대한 장기간의 동일한 수준의 데이터 취득이 가능하다. 다양한 해상도의 데이터를 활용할 수 있는 위성영상 자료는 농업 가뭄 분야에서 필요성과 활용성이 대두되고 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 판단지수로는 Leaf Area Index (LAI), Vegetation Health Index (VHI), Enhanced Vegetation Index (EVI) 등이 있다. 하지만 식생을 기반으로 한 지표의 경우 식생의 조밀도 및 포화도, 토양반사, 식생의 종류 등에 따라 적용성에 차이가 발생하며, 가뭄 판단에 있어서 가뭄으로 인한 식생의 활력도 및 상태가 변할 때까지 시간이 소요된다. 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용해 산정된 위성영상 기반 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)는 일반적으로 사용되는 가뭄지수 등과 비교하였을 때, 가뭄에 민감하고 빠른 반응을 보인다는 연구 결과로부터 단기간 급속하게 발생하는 Flash drought의 판단지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존에 NASA (National Aeronautics and Space Administration)에서 제공되고 있는 5km 해상도의 ESI의 해상도의 한계를 보완하기 위하여 8일 주기, 500m 해상도를 갖는 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 MOD16A2 영상을 활용하였다. 본 연구에서는 500m 해상도의 ESI와 기존 5km 해상도의 ESI를 활용하여, 과거 가뭄 발생 자료를 근거로 시군 단위의 가뭄 판단 능력을 비교하였다.