Natural forests are un-manned forests where the artificial forces of people are not applied to the formation of forests. On the other hand, artificial forests are managed by people for their own purposes such as producing wood, preventing natural disasters, and protecting wind. The artificial forests enable us to enhance economical benefits of producing more wood per unit area because it is well-maintained with the purpose of the production of wood. The distinction surveys have been performed due to different management methods according to forests. The distinction survey between natural forests and artificial forests is traditionally performed via airborne remote sensing or in-situ surveys. In this study, we suggest a classification method of forest types using satellite imagery to reduce the time and cost of in-situ surveying. A classification map of natural forest and artificial forest were generated using KOMPSAT-3, 3A, 5 data by employing artificial neural network (ANN). And in order to validate the accuracy of classification, we utilized reference data from 1/5,000 stock map. As a result of the study on the classification of natural forest and plantation forest using artificial neural network, the overall accuracy of classification of learning result is 77.03% when compared with 1/5,000 stock map. It was confirmed that the acquisition time of the image and other factors such as needleleaf trees and broadleaf trees affect the distinction between artificial and natural forests using artificial neural networks.
We surveyed the total 30 sites in Gilgol, Nae Sorak for the patterns of the natural regeneration of the korean fir in connection with the characteristic of the stand. The natural regeneration in a forestrical meaning is not found in natural forest but mainly in the anthropogenically already disturbed area. It may be inferred from this fact that the anthropogenic disturbance can give more better condition for a natural regeneration. The regeneration phase in the natural forest is not so distinctive as the artificial forest, and shows itself transiently. And it may be also said that a shift in generation is only a part of the change of the stand phase. The concept of the natural regeneration will lose its meaning, in so far as the patch dynamic determines the phase of the stand, and the main tree species are shade-tolerant abies.
Natural forest stand plays a very important role to understand the forest ecosystem in Korea, in which there is no ancient forests aye left. Several old growth Korean fir stands were studied to determine their naturalness. Internationally accept-ed criteria for virgin or natural forests were used and the changes in several stages by stand dynamics were applied. Although the areas survey is limited in size, it was discovered that they clearly represent certain characteristics of naturalness. This study and collected data will hopefully be the starting point for the further studies for naturalness of forest in Korea in the future.
We investigated 12 plots using Herles' diversity of structure feature calculation method, which is based on the Shannon-Weaver-Index for estimation of species diversity. This study sought to facilitate a more systematic understanding of the structure of the forest stands in the Korean fir natural forest in Naeseorak. Although the change in the forest structure is dependent on the change in phase, factors of the natural forest were confirmed by associating individual structure features. As shown in the results of diversity of structure features, the diversity of the structure of the fir tree natural forest in Naeseorak was relatively low. The association between species diversity and overall factors (diversity) related with the change in the structure was found to be weak. The association between the number of trees and the diversity of forest structure stands was moderate, showing that the higher the number of trees, the less diverse the forest structure is. In most of the investigated plots, stem volume and volume of dead tree were associated with the height of natural regeneration, but these were not associated with other factors. Height of natural regeneration was found to be correlated to stand density, crown area and crown class, whereas tree height and BHD did not have any association with other factors. Overall, the results of the investigation are helpful in understanding the change in the structure of Korean fir natural forest. Further investigation with more plots is required.
Satellite remote sensing approach can be actively used for forest monitoring. Especially, it is much meaningful to utilize Korea multi-purpose satellites, an independently operated satellite in Korea, for forest monitoring of Korea, Recently, several studies have been performed to exploit meaningful information from satellite remote sensed data via machine learning approaches. The forest information produced through machine learning approaches can be used to support the efficiency of traditional forest monitoring methods, such as in-situ survey or qualitative analysis of aerial image. The performance of machine learning approaches is greatly depending on the characteristics of study area and data. Thus, it is very important to survey the best model among the various machine learning models. In this study, the performance of deep neural network to classify artificial or natural forests was analyzed in Samcheok, Korea. As a result, the pixel accuracy was about 0.857. F1 scores for natural and artificial forests were about 0.917 and 0.433 respectively. The F1 score of artificial forest was low. However, we can find that the artificial and natural forest classification performance improvement of about 0.06 and 0.10 in F1 scores, compared to the results from single layered sigmoid artificial neural network. Based on these results, it is necessary to find a more appropriate model for the forest type classification by applying additional models based on a convolutional neural network.
This study was carried out to investigate the actual vegetation and the DGN(Degree of Green Naturality) from Namdeogyusan of the Deogyusan National Park to Sosagogae in the Baekdudaegan in 2003. The actual vegetation of the surveyed site were classified into 14 plant communities and cropland, etc.; Natural forest were classified into 9 plant communities; Quercus mongolica communities, mixed forest, deciduous broadleaf plant communities, Pinus densiflora communities, etc. And afforested lands were classified into 4 forest types; Larix leptolepis communities, Pinus rigida communities, etc. The DGN 9 was appeared the widest area as 57.97% and the DGN 8 was 26.80%. The DGN 1 and 2 were appeared as 5.18% at Sosagogae and Paejae district in outside of the Deogyusan National Park.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2000.02a
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pp.4-5
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2000
오늘날 현대사회의 산업화 과정에서 발생되는 여러 문제 중에서도 가장 시급하고 절실하게 해결하여야 할 문제중의 하나는 극심한 오염 문제이다. 그 중에서도 대기오염은 자동차의 급격한 증가와 겨울철 난방연료의 사용으로 머지않아 우리나라 환경정책의 가장 큰 숙제로 떠오를 전망이다. 즉, 수질오염은 개인차원에서 어느 정도 자구책을 마련할 여지가 있지만 대기오염은 개인의 의지로 개선이 불가하고 불특정다수에게 광범위하게 영향을 미치기 때문에 그 폐해가 더욱 심각하다. 각종 오염원으로부터 배출되는 불소화합물, 질소산화물, 황화물, 오존, 메탄가스, 이산화탄소 등 다양한 종류의 대기오염 물질들은 광화학 스모그, 지구온난화, 자연림감소, 오존홀, 산성비 등의 원인을 제공하며, 인체 및 자연 생태계에 예측하기 어려운 부작용들을 야기시키고 있다. (중략)
A phytosociological study was carried out at the Castanopsis-Machilus type forests in Cheju Island. As the result, it has become clear that the alliance Castanopsion sieboldii and Cleyero-Quercion salicinae classified into the order Ardisio-Castanopsietallia sieboldii and the class Camellietae japonicae are distributed in Cheju Island. The Castanopsion sieboldii include Quercus glauca communiy, Arisaemato ringentis-Persetum thunbergii, Castanopsis sieboldii-Machilus thunbergii community and Castanopsis sieboldii-Quercus glauca community. The Cleyero-Quercion salicinae contains Distylio-Quercetum salicinae.
Community organization of the drosophilid flies was investigated with respect to the seasonal variation in species abundance and vertical microdistribution on the basis of the trapped collections in the two natural forests on Cheju-do from May to October 1994. The dominant species were Drosophila bizonata, D. curviceps, D. lutescens, D. angu leris, D. tsigana and D. immigrans in the annual collections. The pattern in seasonal changes of the dominant species was similar at the two survey sites. Seasonal fluctuation in the species diversity was more affected by evenness than by species richness (number of species). The seasonal variation of abundance showed an unimodal pattern in all of the dominant species. The seasonal patterns of vertical microdistribution revealed difference in some of the dominant species between the two survey sites. These results suggest that the predominant species in the forest avoid niche overlap by means of seasonal separation of breedings and that the vertical microdistribution is strongly affected by factors associated with season and vertical site in the deep wooded forests.
A palynological investigation of the Annyeong-ri, Hwasung-gun Gyeonggi-do, in where Yung-Nung and Gun-Nung are located, was carried out for the first time. From the pollen analysis, two pollen zones are established: Pollen Zone I : Ainus-Quercus-Pinus and Pollen Zone Ⅱ : Pinus. Pollen Zone I is characterized by Mixed coniferous and deciduous broadleaved vegetation during about 3,500 yr. B.P.-2,000 yr. B.P., while after 2,000 yr. B.P. Pollen Zone Ⅱ appears to be Coniferous vegetation and Evergreen broadleaved vegetation. The former reflects there was a lowland fluvio-lacustrine environment before fully lacustrine one which represents the latter. Pollen analysis indicates the vegetation before 2,000 yr. B.P. was controled by environmental factor such as climate conditions, whereas after that time vegetation was strongly effected by human's impact. It is concluded that pollen analysis is useful to find out the relationship between vegetation history and man's interference. In addition freshwater algae play to tell the lake environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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