Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.119-122
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2005
정규식생지수는 일반적으로 식생의 활력도를 나타나는 지표로서 널리 사용되고 있다. 최근에는 정규식생지수가 특정지역의 강우량과 온도의 계절 및 경년변화와 어떤 상관관계를 가지며 기후변화는 식생지수에 어떠한 영향을 미치는지 등에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 연구에서는 1981년부터 2001년까지의 NOAA/AVHRR 영상으로부터 계산된 남한지역 정규식생지수의 주성분 분석을 통해 자료의 공간변화패턴을 분석하고 경험적 직교함수를 이용하여 시간적 변화 양상을 파악하였다. 분석결과 정규식생지수의 공간변화도는 첫 주성분에 의하여 약 $60\%$ 정도 설명되어지며 첫 주성분은 남한지역의 지형 자료 패턴을 따르고 두 번째 주성분은 전체 변화도의 약 $17\%$를 나타내며 강한 남북기울기를 보여주는 것은 계절변화와 상관한 위도변화에 따른 정규식생지수의 변화를 나타낸다. 그리고 소양강댐 및 안동댐 유역의 정규식생지수, 강우량 및 유입량 상관관계 분석 결과 정규식생지수의 계절변화와 경년변화는 강우량의 변화에 그리 민감하지 않은 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.52-65
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2012
The net biomass accumulation (or net primary production, NPP) and gross primary production (GPP) have closely related with carbon accumulations(or carbon exchange) in vegetation. There are many approaches to estimate biomass using remote sensing techniques. The vegetation indices (VIs) can be a methodology to estimate biomass which assumes total chlorophyll contents. Various VIs were characterized with difference development conditions as vegetation species, input datasets. The hyperspectral data have also different spatial/spectral resolutions for aerial surveying. Additionally they need particular spectral bands selection difficulty to calculate the VIs. The objective of this study is to evaluate the correlations with airborne hyperspectral data (compact airborne spectrographic imager, CASI) and spectral unmixing model (or spectral mixture analysis, SMA) to characterize vegetation indices in forest area. The spectral mixture analysis was used to model the spectral purity of each pixel as an endmember. The endmembers are the fraction components derived from hyperspectral data through the SMA. In this study, we choose three endmembers represented vegetation pixels in the hyperspectral data. These endmembers were compared with 9 VIs by the Pearson's correlation coefficient. The results show MTVI1 and TVI have same correlation coefficient with 0.877. The MCARI, especially has very high relationship with vegetation endmembers as 0.9061 at less vegetation and soil distributed site. The MTVI1 and TVI have high correlations with the vegetation endmembers as 0.757 in whole test sites.
최근 기후변화로 야기되는 식생의 변화는 수문기상인자인 증발산과 토양수분에 많은 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 식생의 변화가 수문기상인자인 토양수분에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상 인자와의 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 정규식생지수 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration, RDA)에서 측정한 군위, 논산, 옥천, 예산 지역의 토양수분 관측값 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E(AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분 관측값을 MODIS-NDVI와 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 변화하는 양상을 알아내고자 하였고 상관성을 분석하여 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 그 결과 RDA 토양수분 관측값은 MODIS-NDVI와 거의 비슷한 경향을 나타남을 확인 할 수 있었으며, 이는 RDA와 AMSR-E의 토양수분의 관측 깊이에 따른 차이로 이 같은 현상이 나타난다고 사료된다, 또한 MODIS-NDVI, AMSR-E, RDA가 가지고 있는 각기 다른 공간 해상도(1km, 25km, point scale)가 반영된 결과라 할 수 있겠다, 추후 이를 보완한다면 보다 식생변화가 토양수분에 미치는 영향분석을 명확히 할 수 있을 것이다.
This study aims at classifying and interpreting on the second forest vegetation located in Mt. Duryun affiliated to the ecotone in southern part of Korea, and foreseeing vegetation change based on component species and dominant species on canopy. The second forest vegetation is classified into 3 community units as Quercus serrata-Quercus variabilis community, Dendropanax morbiferus-Quercus acuta community and Chamaecyparis obtusa plantation. This research is also expatiated on the relationship between the distribution of communities and the environmental conditions. Quercus serrata-Quercus variabilis community will be succession horizontally and gradually from the part where Quercus variabilis is dominated relatively at first to the other part in the community, according to the component species of deciduous broad-leaved forest in the warm-temperate zone and evergreen broad-leaved forest as Camellietea japonicae.
In order to provide basic data for the ecological management of forest vegetation in Southern Naeyeon Mountains, A total of 149 sample plots were selected and vegetation survey was carried out by the phytosociological method of the ZM school to classify vegetation types and to grasp ecological characteristics. The forest vegetation was divided into 10 types in terms of species composition, and had a unit hierarchy of 2 community groups, 4 communities, 6 sub-communities and 6 variants. A total of 19 types of physiognomic vegetation were identified based on uppermost dominant species, of which 18 were natural vegetation and 1 was artificial vegetation. As a result of the analysis of the importance values of constituent species, Quercus mongolica, a potentially natural vegetation element, was found to be relatively more important in most stands than other species, and excluding the artificial interference, most of the areas except for some sites would be changed to Q. mongolica forest. In order to understand the spatial distribution of forest vegetation, 1/5,000 large-scale physiognomic vegetation map was created by the uppermost dominant species. As a result, natural vegetation accounted for 98.2%, the number of vegetation patches was 733 and the average area per patch 3.93ha.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.3
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pp.63-71
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2013
This study calculated vegetation indexes such as SR, NDVI, SAVI, and LAI to figure out correlations regarding vegetation by using high resolution KOMPSAT-2 images and LANDSAT images based on the forest biomass distribution map that utilized field survey data, satellite images and LiDAR data and then analyzed correlations between their values and forest biomass. The analysis results reveal that the vegetation indexes of high resolution KOMPSAT-2 images had higher correlations than those of LANDSAT images and that NDVI recorded high correlations among the vegetation indexes. In addition, the study analyzed the characteristics of hyperspectral images by using the COMIS of STSAT-3 and Hyperion images of a similar sensor, EO-1, and further the usability of biomass estimation in hyperspectral images by comparing vegetation index, which had relatively high correlations with biomass, with the vegetation indexes of LANDSAT with the same GSD conditions.
The result of forest vegetation classification could be quite different and dependant on analysis methods. The purpose of this study was to compare the analyzed results for three kinds of methods (physiognomy dominant species, floristic composition and interspecific association) related to vegetation classification. Vegetation data were collected by the 80 quadrates in Mt. Oseo, Chungcheongnam-do from September to October in 2016. We carried out community type classification using above three methods. As a result, the vegetation according to physiognomy dominant species was classified into ten communities such as Pinus densiflora community, Quercus mongolica community, Zelkova serrata community, Quercus acutissima community, Cornus controversa community, Quercus serrata community, Larix kaempferi community, Pinus rigida community, Castanea crenata community and Liriodendron tulipifera community. The vegetation according to floristic composition was classified into 4 vegetation units. It was totally represented by Lindera erythrocarpa community group. And L. erythrocarpa community group was classified into the Rhododendron mucronulatum community (subdivided R. mucronulatum typical group and Styrax obassia group) and Zelkova serrata community (subdivided Larix kaempferi group and Pseudostellaria palibiniana group). As a result of interspecific association, forest vegetation was divided into two groups. And it was considered that the vegetation type by floristic composition and interspecific association significant could be affected by topography. There were lots of vegetation groups or units in the order like 10 types of communities by the physiognomy dominant species, 8 species group and 4 vegetation types by the floristic composition, and 2 types by the interspecific association. In conclusion, vegetation classification methods elicited diverse vegetation groups or units with lots of correlations of environmental factors.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.278-278
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2021
가뭄이 장기간 지속되어 농업적 가뭄 상태가 되면 토양의 수분이 마르기 시작하면서, 식생의 생장활동이 방해되고, 이는 식생의 광합성 활동까지 영향을 미친다. 광합성을 통해 대기 중의 이산화탄소가 흡수되고 산소 발생이 증가하는데, 광합성이 활발하지 못하면 상대적으로 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가한다. 본 연구에서는 이러한 토양수분, 식생활동과 대기 중 이산화탄소의 농도의 관계를 다중분광센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 분석하였다. 기존 토양수분의 경우, 마이크로파 센서를 통해 산출된 값을 활용했지만, 이는 상대적으로 공간 해상도가 조악하다는 단점을 갖고 있어서 면적이 작은 연구지역을 분석할 때에는 한계점을 갖고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 상대적으로 고해상도인 광학센서를 이용한 토양수분 산정 방법을 적용하였다. 또한, MODIS 총 일차생산량 (Gross Primary Productivity, GPP) 산출물을 이용하여 식생 호흡량과의 관계식을 통해 이산화탄소 플럭스를 계산하였다. 원격탐사 기반의 토양수분, 식생지수, 이산화탄소 플럭스를 한국에서 발생한 가뭄 기간 중, 2014년과 2015년도에 대하여 지점 관측자료인 플럭스 타워에서 제공되는 값과 비교 분석하였다. 분석한 결과 토양수분, 식생 지수, 탄소플럭스는 순차적으로 지연시간을 두고 상관성이 발생함을 확인하였다. 토양수분과 식생 지수 사이에는 1개월, 식생지수와 탄소플럭스는 0.5개월의 지연시간 후에 가장 높은 상관성을 보였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.761-765
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2005
원격탐사 기법은 식생 및 토지 이용과 같은 지형조건과 관련된 증발산량을 산정하기 위한 하나의 수단으로 효과적으로 이용될 수 있다. 지표면에서 발생되는 증발산량을 지배하는 인자는 기온, 습도, 바람, 일사량 및 토양조건 등 매우 복잡하게 구성된다. 식생은 그 지점의 증발산량에 영향을 주고 있으며, 증발산량을 지배하는 복잡한 인자는 식생의 성장조건에 직접적으로 영향을 미친다. 결국 증발산량과 식생조건 사이에는 강한 상관관계가 성립할 수 있음을 예상할 수 있다. 비교적 넓은 지점에 대한 식생상태의 파악을 위해서는 NOAA/AVHRR 자료가 효과적으로 이용될 수 있으며, 이로부터 얻어지는 식생지수(NDVI)를 이용함으로서 증발산량과 NDVI 사이의 강한 상관관계를 생각할 수 있다. 입력자료로 이용되는 기상자료가 많을수록 자료의 획득 및 처리에 많은 시간이 요구되므로 본 연구에서는 기상자료 중 비교적 쉽고 정확한 값을 얻을 수 있는 기온자료만을 채택하여 분석 시의 번거로움을 최소화하였다. 본 연구에서는 위성자료와 기상자료 중 가장 획득이 용이한 기온자료를 조합하는 간편한 방법에 의한 실제증발산량 산정방법을 제안한다.
The purpose of this work is to investigate correlation between $CO_2$ concentration and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) in North East Asia. Geographically weighted regression techniques were used to evaluate the spatial relationships between GOSAT (Greenhouse Observing SATellite) $CO_2$ measurement and MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) vegetation index. The results reveals that $CO_2$ concentration to be negatively associated with NDVI. The analysis of Global Morans' I index and Anselin Local Morasn's I showed spatial autocorrelation between the overall spatial pattern of $CO_2$ and NDVI. Ultimately, there were clustered patterns in both data sets. The results show that carbon dioxide concentration shows non-random distribution patterns in relation to NDVI clusters, which proves that intense development activities such as deforestation are influencing carbon dioxide emission across the area of analysis. However, as the concentration of carbon dioxide varies depending on a variety of factors such as artificial sources, plant respiration, and the absorption and discharge of the ocean, follow-up studies are required to evaluate the correlations among more related variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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