We established and monitored survey sites in seven regions of Mt. Jiri to investigate population decline and change of the Korean fir (Abies koreana) over a ten-year period from 2009 to 2018. With the exception of one site (Seseok), the six remaining ones all showed a four-layer stratification structure. The importance value of Korean firs in all of the survey areas decreased significantly by 28.5%, from 55.7% in 2009 to 39.8% in 2018. The average population of objects with a diameter at breast height (DBH) of 5cm or more in all survey sites was 711 objects/ha in 2018, and the cumulative death rate from 2009 to 2018 was 10.8%. Among the death types, DS (dead standing) was the most dominant, comprising 82.4% of the total survey area. However, in Banyabong 1, which had a high gradient of 35°, the death types other than DS accounted for 44.2%. We estimate that A. koreana can maintain a stable population as its distribution type for each diameter class in the Saeseokpyeongjeon site showed a reverse-J shape. The average annual ring growth in all survey sites was 1.09 mm/year, with the most abundant growth observed in the Seseokpyeongjeon site, which was formed mainly by a subtree layer. The growth ring survey showed the estimated average age of A. koreana population in the Byeoksoryeong and Banyabong 1 sites to be 102 and 91 years, respectively, a general downward trend of vitality since 2013.
To investigate the structure and the conservation strategy of Korean native species, Abies koreana forest at Cheonwangbong-Deokpyungbong area in Chirisan National Park, 48 plots($10{\times}10m$) were set up with random sampling method. Three groups - Abies koreana community, Abies koreana-Quercus mongolica community, Picea jezoensis-Betula ermanii community - were classified by cluster analysis. High positive correlations were shown between Picea jezoensis and Sorbus commixta : Quercus mongodica and Fraxinus sieboldiana, Symplocos chinensis : Euonymus macroptera and Vaccinium koreanum, and high negative correlations were shown between Quereus mongolica and Sorbus commixta. Species diversity(H') of investigated area was calculated 0.7208-1.2074. Vigor of Abies koreana was depressed, 12.24 of total number of Abies koreana investigated were dead. DBH of dead individuals ranged mainly 10-30cm.
Park, Min-Ji;Shin, Hyung-Jin;Park, Jong-Yoon;Kang, Boo-Sik;Kim, Seong-Joon
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.51
no.5
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pp.25-34
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2009
The objective of this study is to evaluate the future potential climate and vegetation canopy change impact on a dam watershed hydrology. A $6,661.5\;km^2$ dam watershed, the part of Han-river basin which has the watershed outlet at Chungju dam was selected. The SWAT model was calibrated and verified using 9 year and another 7 year daily dam inflow data. The Nash-Sutcliffe model efficiency ranged from 0.43 to 0.91. The Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) Coupled Global Climate Model3 (CGCM3) data based on Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) SRES (Special Report Emission Scenarios) B1 scenario was adopted for future climate condition and the data were downscaled by artificial neural network method. The future vegetation canopy condition was predicted by using nonlinear regression between monthly LAI (Leaf Area Index) of each land cover from MODIS satellite image and monthly mean temperature was accomplished. The future watershed mean temperatures of 2100 increased by $2.0^{\circ}C$, and the precipitation increased by 20.4 % based on 2001 data. The vegetation canopy prediction results showed that the 2100 year LAI of deciduous, evergreen and mixed on April increased 57.1 %, 15.5 %, and 62.5% respectively. The 2100 evapotranspiration, dam inflow, soil moisture content and groundwater recharge increased 10.2 %, 38.1 %, 16.6 %, and 118.9 % respectively. The consideration of future vegetation canopy affected up to 3.0%, 1.3%, 4.2%, and 3.6% respectively for each component.
This study was conducted to offer preliminary data for forest management from March and December 2011. Based on the number of standing trees by DBH classes, it is recommended to practice thinning and pruning to change the current young stand to mature stand. In Livelihood Environment Forest Protected Areas, young (0-10 years or 0-10 cm DBH) and detected trees need to be removed and selected healthy trees need to be heavily tended. Also, selected trees in age 20-30 (20-30 cm DBH class) need to receive concentrated tending. Since Livelihood Environment Forest Protected Areas had been vulnerable for erosion, the diversity of understory layer is low. In order to diversify deciduous trees, it is recommended to introduce new species and thin and prune existing trees. It is not proper to adapt clear cutting in a short time and should be partially regenerated using shelter-wood method or proper tending practices to the Pinus rigida dominanted forest. Tending existing under-story species including Quercus alina, Quercus variabilis, and Quercus serrata would be important.
To investigate the structure of Korean native species, Abies koreana forest in subalpine zone of Mt. Halla, 20 plots ($10{\times}10m$) set up with random sampling method were surveyed. The forest on subalpine zone in Mt. Halla was Abies koreana - Taxus cuspidata - Sasa quelpaertensis community. High positive correlations were shown between Quercus ${\times}$ grosseserrata and Carpinus laxiflora; Carpinus laxiflora and Acer pseudo-sieboldianum, Ilex crenata; Taxus cuspidata and Rhododendron mucronulatum var. ciliatum, Prunus padus, and high negative correlations were shown between Abies koreana and Quercus ${\times}$ grosseserrata; Abies koreana and Acer pseudo-sieboldianum; Sasa quelpaertensis and Prunes sargentii. Vigor of Abies koreana was depressed, 8.11% of total number of Abies koreana investigated were dead. DBH of dead individuals ranged mainly 10-30 cm.
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.6
no.1
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pp.1-5
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1986
In series of pasture improvement studies with herbicides on nonarable hilly area, the effects of different cutting intervals (10, 20, 30 and 40 days) after glyphosate (2.9 kg/ha active ingredient) application on establishment and development of surface-sown orchardgrass(Dactylis glomerata L.) and ladino clover (Trifolium repens L.) was measured during 1983-1984. The cutting intervals of the existing shrubs after glyphosate application had no differential effect on establishment, seedling vigor, dry matter yield of surface-sown pasture species and botanical composition of improved pasture. Results showed that good control of the existing shrubs for surface-sown pasture species can be achieved by cutting the shrubs from 10 to 40 days after glyphosate application.
To investigate the structure and the conservation strategy of Korean native species, the Abies koreana forest at sub-alpine zone centering on the Witsaeorum(1,714m) shelter in Hallasan National Park was selected for a survey subject with 20 plots $(10{\times}10m)$ set up with random sampling method. Mean importance percent(MIP) of Abies koreana showed the highest numerical value-57.7%, and that of faxus cuspidata was the next value-16.2%. High positive correlations were shown between Taxus cuspidata and Prunus maximowiczii, Euonymus alatus; Betula ermani and Berberis amurensis var. quelpaertensis, Prunus sargentii; Prunus maximowiczii and Euonymus alatus; Berberis amurensis var. quelpaertensis and Prunus sargentii. Vigor of Abies koreana was so low that as much as 6.44% of total number of Abies Koreana investigated were dead. DBH of dead individuals ranged mainly from 5cm to 15cm.
Park, Cheon-Jin;Ra, Jung-Hwa;Cho, Hyun-Ju;Kim, Jin-Hyo;Kwon, Oh-Sung
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.40
no.4
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pp.114-126
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2012
The purpose of this study is to find ways of the view evaluation of biotope classification before development by selecting an area, which is as large as about $10.0km^2$ around Non Gong Up, Auk Po Myun, Dalsung Gun, Daugu where the large project has been planned, as a subject of this study. The results of this study are as follows. Because of the classification of biotope, there are 23 kinds of types that are subdivided into 140 types. Three surveys for selecting the assessment indicators were performed. The first survey analyzed the importance of 22 selected assessment indicators based on the evaluation of an existing literature review and on the spot research. The second survey performed factor analysis and reclassified the value indicators. The third survey computed additive values of the selected assessment indicators. It used a method of standardizing the average importance of indicators by making their sum equal by 10. Theses additive values were then multiplied by each grade of indicators in order to make a final evaluation. The number of assessment indicators finally selected through the survey of asking specialist is vitality elements, visual obstructs elements etc 19. According to the result of evaluation of 1st, 1 grade spaces which especially valuable is analyzed that 7 spaces, 2 grade spaces for 4, 3 grade spaces for 5, 4 grade space for 2, 5 grade space for 5. Because of the evaluation of 2st, 1 grade spaces which especially valuable(1a, 1b) is analyzed that 15 spaces, 2 grade spaces which valuable is analyzed that 28 space. As the evaluation of site suitability model of this study couldn't have high applicability to other similar area because of having only one site as a subject, it is needed to do synthesize and standardization of various examples to have higher objectivity later.
Youngmin Seo;Youjeong Youn;Seoyeon Kim;Jonggu Kang;Yemin Jeong;Soyeon Choi;Yungyo Im;Yangwon Lee
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1413-1425
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2023
The increasing frequency of wildfires due to climate change is causing extreme loss of life and property. They cause loss of vegetation and affect ecosystem changes depending on their intensity and occurrence. Ecosystem changes, in turn, affect wildfire occurrence, causing secondary damage. Thus, accurate estimation of the areas affected by wildfires is fundamental. Satellite remote sensing is used for forest fire detection because it can rapidly acquire topographic and meteorological information about the affected area after forest fires. In addition, deep learning algorithms such as convolutional neural networks (CNN) and transformer models show high performance for more accurate monitoring of fire-burnt regions. To date, the application of deep learning models has been limited, and there is a scarcity of reports providing quantitative performance evaluations for practical field utilization. Hence, this study emphasizes a comparative analysis, exploring performance enhancements achieved through both model selection and data design. This study examined deep learning models for detecting wildfire-damaged areas using Landsat 8 satellite images in California. Also, we conducted a comprehensive comparison and analysis of the detection performance of multiple models, such as U-Net and High-Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR). Wildfire-related spectral indices such as normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized burn ratio (NBR) were used as input channels for the deep learning models to reflect the degree of vegetation cover and surface moisture content. As a result, the mean intersection over union (mIoU) was 0.831 for U-Net and 0.848 for HRNet-OCR, showing high segmentation performance. The inclusion of spectral indices alongside the base wavelength bands resulted in increased metric values for all combinations, affirming that the augmentation of input data with spectral indices contributes to the refinement of pixels. This study can be applied to other satellite images to build a recovery strategy for fire-burnt areas.
Kim, Byeong-chan;Kang, Jae-woo;Park, Chan;Kim, Hyun-jin
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.48
no.4
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pp.19-28
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2020
The Urban Heat Island (UHI) Effect has intensified due to urbanization and heat management at the urban level is treated as an important issue. Green space improvement projects and environmental policies are being implemented as a way to alleviate Urban Heat Islands. Several studies have been conducted to analyze the correlation between urban green areas and heat with linear regression models. However, linear regression models have limitations explaining the correlation between heat and the multitude of variables as heat is a result of a combination of non-linear factors. This study evaluated the Heat Island alleviating effects in Seoul during the summer by using a deep neural network model methodology, which has strengths in areas where it is difficult to analyze data with existing statistical analysis methods due to variable factors and a large amount of data. Wide-area data was acquired using Landsat 8. Seoul was divided into a grid (30m × 30m) and the heat island reduction variables were enter in each grid space to create a data structure that is needed for the construction of a deep neural network using ArcGIS 10.7 and Python3.7 with Keras. This deep neural network was used to analyze the correlation between land surface temperature and the variables. We confirmed that the deep neural network model has high explanatory accuracy. It was found that the cooling effect by NDVI was the greatest, and cooling effects due to the park size and green space proximity were also shown. Previous studies showed that the cooling effects related to park size was 2℃-3℃, and the proximity effect was found to lower the temperature 0.3℃-2.3℃. There is a possibility of overestimation of the results of previous studies. The results of this study can provide objective information for the justification and more effective formation of new urban green areas to alleviate the Urban Heat Island phenomenon in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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