• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.25 no.6
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• pp.384-401
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• 2016

The vegetation assessment indicator has been developed recently as a biological part of the integrated assessment system for river environment to improve the efficiency of river restoration projects. This study carried out to test the vegetation assessment indicator and to reset its grade criteria on experimental streams. We classified and mapped vegetation communities at the level of physiognomic-floristic composition by each assessment unit. A total of 204 sampling quadrats were set up on the 68 assessment units at 5 experimental streams. By analyzing the vegetation data collected, we examined the appropriate numbers of sampling quadrats, the criteria of vegetation index score, classification of vegetation community, and grade criteria for vegetation assessment. The developed vegetation assessment indicator composed with the vegetation complexity index (VCI), the vegetation diversity index (VDI), and the vegetation naturalness index (VNI) was proved to reflect the current conditions of the streams sufficiently. The contribution of vegetation naturalness index to grading by vegetation assessment indicator was larger, but three indexes were closely correlated to each other. Also there was more clearer discrimination of grading with the application of adjusted criteria of vegetation assessment indicator and the standardized classification of vegetation community, but the stream segment type did not influence the vegetation assessment grade significantly.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.491-491
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• 2022

최근 농업용수의 수질개선을 위한 사업으로 수질개선시설들이 조성되었으나 유지관리의 측면에서 정화효과 검토와 시설물 운영에 대한 관리만 집중적으로 진행되고 있다. 특히 농업용수 수질개선사업은 자연친화적 공법인 인공습지가 주로 활용되고 있음에도 불구하고 식생 및 정화식물에 대한 조사 및 영향분석에 대한 연구가 부족한 실정이다. 또한 인공습지 내 정화식물 이외의 우점 식물종(침입 식물종)에 대한 현황 및 관리방안 검토도 필요하다. 따라서 본 연구에서는 총 6개 저수지의 인공습지를 대상으로 식물상 및 군락특성을 조사하여 인공습지 식생도를 작성하였다. 인공습지 내 수질 정화식물 현황 분석 결과는 조사의 여건 및 시기 등을 고려하여 3단계를 나누어 관리지역을 파악할 수 있도록 식생도에 반영하였다. 또한 인공습지 내 정화식물(갈대, 부들, 꽃창포 등) 이외의 우점 식물종(침입 식물종)을 분석하고 침입 식물종 특성 및 관리 방안을 분석하였다. 인공습지에 대한 관속식물상을 조사한 결과, 총 27과 59속 63종 7변종 1아종으로 총 71류군이 조사되었다. 대부분의 습지에서 우점종으로 갈대, 부들이 확인되었으며, 일부 습지의 경우 줄, 큰고랭이, 마름 등이 조사되었다. 귀화식물은 7과 23종으로 조사되었으며, 인공습지 내부보다는 주변의 나대지, 제방사면에 주로 분포하고 있다. 귀화식물 중 환경부에서 지정한 생태계교란식물은 양미역취, 단풍잎돼지풀, 미국쑥부쟁이, 돼지풀, 물참새피, 가시상추가 조사되었다. 귀화식물 종수가 10~12종으로 나타났으며, 도시화지수는 3.1~3.7%로 나타났으나 출현 종수가 적어 귀화율은 29.4~44.0%로 높게 나타났다. 식물의 경우 동물과 달리 계절에 따라 출현하는 종의 차이가 더욱 크기 때문에 정확한 분석을 위해서는 계절에 따른 지속적인 조사가 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.23 no.2
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• pp.21-35
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• 2020

Vegetation information is a very important factor used in various fields such as urban planning, landscaping, water resources, and the environment. Vegetation varies according to canopy density or chlorophyll content, but vegetation vitality is not considered when classifying vegetation areas in previous studies. In this study, in order to satisfy various applied studies, a study was conducted to set a threshold value of vegetation index considering vegetation vitality. First, an eBee fixed-wing drone was equipped with a multi-spectral camera to construct optical and near-infrared orthomosaic images. Then, GIS calculation was performed for each orthomosaic image to calculate the NDVI, GNDVI, SAVI, and MSAVI vegetation index. In addition, the vegetation position of the target site was investigated through VRS survey, and the accuracy of each vegetation index was evaluated using vegetation vitality. As a result, the scenario in which the vegetation vitality point was selected as the vegetation area was higher in the classification accuracy of the vegetation index than the scenario in which the vegetation vitality point was slightly insufficient. In addition, the Kappa coefficient for each vegetation index calculated by overlapping with each site survey point was used to select the best threshold value of vegetation index for classifying vegetation by scenario. Therefore, the evaluation of vegetation index accuracy considering the vegetation vitality suggested in this study is expected to provide useful information for decision-making support in various business fields such as city planning in the future.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2018.04a
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• pp.49-49
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• 2018

본 연구는 함백산 산림유전자원보호구역의 생물다양성 증진과 체계적이고 객관적인 보전 및 관리를 위한 기초데이타 수립을 위하여 식물상과 정밀식생조사를 수행하였다. 함백산 산림유존자원보호구역에 분포하는 식물상은 83과 222속 321종 2아종 36변종 등 359분류군이 확인되었으며, 희귀 및 멸종위기식물은 산마늘, 등칡 등 총 10과 14분류군이 확인되었다. 식물구계학적 3등급 종은 15과 20분류군, 4등 급종은 8과 11분류군이 확인되었다. 산림청 특별산림보호 대상종은 3과 3분류군, 한국특산식물은 7과 10분류군이 확인되었으며 귀화식물은 9과 16분류군이 출현하였다. 함백산 산림유전자원보호구역 26개 조사구역에 대하여 정밀식생조사를 수행한 결과. 식생유형은 산지관목림, 일본잎갈나무식재림, 가래나무군락, 거제수나무군락, 거제수나무-신갈나무군락, 거제수나무-층층나무군락, 거제수나무-피나무군락, 소나무군락, 신갈나무군락, 피나무군락, 피나무-거제수나무군락 등 총 11개의 유형으로 확인되었다. 또한 식생조사와 드론을 활용하여 현존식생도를 작성하였으며, 그 결과 함백산 유전자원보호구역은 총 470.9ha로, 그 중 신갈나무군락이 총 390.8ha로 가장 넓게 분포하고 있으며, 거제수나무-신갈나무군락이 34.3ha, 산지관목림 18.5ha 순으로 대부분 10ha 이하로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.88-88
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• 2022

하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화 되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상의 지형측량은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 그 방법은 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심맵 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간(Spatio-temporal)초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용해 보았다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.26 no.3
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• pp.437-445
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• 2012

The study performed the implementation monitoring of the revegetation methods applied to the test-bed of Simgok Stream in Incheon to identify the effect of water level and inundation period on the vegetation coverage of the stream bank revegetation methods. The categories of monitoring included the plant species and plant coverage for each method, physicochemical property of soil, water level and water quality. The result of monitoring revealed that plant growth conditions of all revegetation methods of each stream bank were good in the first survey as of May 2010. However, in the second survey of June 2011 when inundation period was less than a week, plant growth conditions and coverage of revegetation methods were partially bad. In the third survey as of August 2011 when inundation period was longest as 8 weeks during survey period, most vegetations did not survive except for Phragmites communis. But plant species number and plant coverage were increased gradually in the forth survey as of October 2011 when inundation period was less than 2 weeks so water level decreased more than that of third survey. Accordingly, the correlation analysis among number of plant species and plant coverage on stream bank, which applied revegetation method, water level and inundation period was performed for quantitative analysis. The result revealed that number of plant species and plant coverage has a negative correlation with water level and inundation period, but inundation period had higher correlation with plant occurrence than water level.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.82-86
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• 2009

원격탐사 근적외선(NIR)과 Red 밴드의 반사도로부터 계산되는 정규식생지수(NDVI)는 구름에 오염된 곳에서는 실제보다 낮은 값으로 계산된다. 식생지수에서 구름오염 문제를 극복하는 기존의 대표적인 방법에는 보름 정도 장기간 식생지수 값 중에서 최대인 값을 취하는 MVC(Maximum Value Composite) 방법이 있다. 하지만 MVC 방법으로는 식생지수의 단기간 변동을 파악할 수 없으며, 장기간 계속 구름으로 오염된 곳은 잘못된 식생지수 값으로 계산되는 문제점이 있다. 가시광 RGB 자료로부터 snapshot 영상자료의 구름을 마스크(mask)하는 새로운 방법인 CIM(Color Index Manipulation) 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 사용하면 snapshot 영상자료에서 구름에 오염된 곳은 제외하고 오염되지 않은 곳에 대한 식생지수를 계산할 수 있다. RGB 자료에 대한 정규색상지수 NCI (Normalized Color Index) 3개 성분을 $120^{\circ}$ 간격으로 벌어진 3개 축상의 좌표로 나타낸 후 이들 3개 값의 벡터합(vector sum) 정보를 이용하여 구름을 식별하는 CIM 방법으로 위성영상에서 두꺼운 구름과 않은 구름을 구분하여 식별할 수 있다. 이 구름식별 기법을 MODIS snapshot 위성영상 자료에 적용하여 한반도의 일별(daily) 식생지수 자료를 계산하였다. 그리고 수년간의 일별 식생지수 자료로부터 한반도 식생지수의 계절적 변동을 조사하였다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.32 no.3
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• pp.289-302
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• 2018

The study investigated the forest vegetation in 59 plots between June 2017 and August 2017 to understand the forest vegetation structure of the protected zone for forest genetic resource conservation (forest genetic resource reserve area) in Heuksando Island. We classified the vegetation using the Z-M phytosociological method analyzed the importance value and species diversity of each vegetation classification. The analysis showed the Camellia japonica community group at a top level of forest vegetation hierarchy. In the level of community, it was classified into Dendropanax morbiferus community (Vegetation unit 1; VU 1), Carpinus turczaninowii community, and C. japonica typical community (VU 6). C. turczaninowii community was subdivided into Buxus koreana group (VU 2), Rhododendron mucronulatum group (VU 3), Vitis amurensis group (VU 4) and C. turczaninowii typical group (VU 5). Therefore, it was classified into a total of six vegetation units (one community group, three communities, and four groups). The analysis of the mean codominant value of each VU show that Quercus acuta was the highest in VU 1, C. turczaninowii in VU 2, Pinus thunbergii in VU 3, Pinus densiflora in VU 4, and Castanopsis sieboldii in VU 5 and VU 6. The analysis of species diversity showed that VU 2 was the highest among six units in species richness index, species diversity index, and species evenness index. VU 6 showed the highest among six units in species dominance index. In conclusion, a synecology approach to manage six units and twelve species groups was needed for the forest vegetation of Heuksando Island protected area for forest genetic resource conservation.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.13 no.2
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• pp.109-117
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• 1999

서해안 및 도서지역의 상록활엽수림 복원을 위한 기초조사로서 상록활엽수림의 복원과정을 지속적으로 모니터링하기 위하여 천리포수목원 닭섬에 대한 현존식생구조를 밝히고 도입식물들의 활착 상태를 조사하였다. 천리포수목원의 한랭지수는 -7.7$^{\circ}C$.month로 목포(-7.6$^{\circ}C$.month)와 거의 비슷하였으며, 서해안을 흐르는 황해난류의 영향으로 한서의 차가 비교적 적은 난온대성 기후특성을 나타내고 있다. 11개 식생구조구에 대한 식생조사 결과 곰솔이 우점종이었으며 1976년부터 식재하기 시작한 상록활엽수는 26종 708개체이었으며, 이 중 15종 121개체가 활착하여 약 19.1%의 생존율을 나타냈다.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.48 no.1
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• pp.51-60
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• 2015

Forest vegetation of Youngbong (1,094 m) in Woraksan National Park is classified into mountain forest vegetation. Mountain forest vegetation is subdivided into deciduous broad-leaved forest, mountain valley forest, coniferous forest, riparian forest, afforestation and other vegetation. Including 84 communities of mountain forest vegetation and 7 communities of other vegetation, the total of 91 communities were researched; mountain forest vegetation classified by physiognomy classification are 39 communities deciduous broad-leaved forest, 26 communities of mountain valley forest, 6 communities of coniferous forests, 2 communities of riparian forests, 11 afforestation and 7 other vegetation. As for the distribution rate for surveyed main communities, Quercus mongolica, Quercus variabilis communities account for 40.879 percent of deciduous broad leaved forest, Fraxinus mandshurica - Cornus controversa community takes up 25.627 percent of mountain valley forest, Pinus densiflora community holds 75.618 percent of mountain coniferous forest holds. In conclusion, minority species consisting of Quercus mongolica, Pinus densiflora, Quercus variabilis, Fraxinus mandshurica, and Quercus serrata are distributed as dominant species of the uppermost part in a forest vegetation region in Woraksan National Park. In addition, because of vegetation succession and climate factors, numerous colonies formed by the two species are expected to be replaced by Quercus mongolica, Quercus variabilis and Fraxinus mandshurica which are climax species in the area.