• 제목/요약/키워드: EDGE VEGETATION

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대청댐 유역 굴참나무림의 군락분류학 및 군락생태학적 연구 (Syntaxonomy and Synecology of Quercus variabilis Forest in Daecheong-dam basin)

  • 김성열;문건수;송원경;최재용
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.15-34
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    • 2021
  • Syntaxonomy and Synecology on Quercus variabilis forests in Daecheong-dam basin was carried out using the methods of Braun-Blanquet phytosociology. 6 syntaxa classified as species compositions described were Quercus variabilis community, Platycarya strobilacea-Quercus variabilis community(typicum subcommunity, dictamnus dasycarpus subcommunity), Quercetum variabili-serratae, Zelkova serrata-Quercus variabilis community and Dendranthema boreale-Quercus variabilis community. All syntaxa were shown habitat environmental conditions including steep inclination of more than 30°, high rock exposure rate of more than 50% and South-facing slope. These communities excepting Dendranthema boreale-Quercus variabilis community classified as natural vegetation were identified as low emergence rate of annual plants and species compositions composed native species, so it was confirmed that relatively natural succession were proceeding well. Quercetum variabili-serratae and Dendranthema boreale-Quercus variabilis community distributed forested hillslope of open water edge were representative Quercus variabilis syntaxa in Daecheong-dam basin.

농업분야 드론영상 메타데이터 표준화 연구 (Standardization Research on Drone Image Metadata in the Agricultural Field)

  • 이원희;배성훈;김진;이영재;임거배
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제46권3호
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    • pp.293-302
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    • 2023
  • This study examines and proposes standardization approaches to address the heterogeneous issues of metadata in drone imagery within the agricultural sector. Image metadata comes in various formats depending on different camera manufacturers, with most utilizing EXIF and XMP. The metadata of cameras used in fixed-wing and rotary-wing platforms, along with the metadata requirements in image alignment software, were analyzed for sensors like DJI XT2, MicaSense RedEdge-M, and Sentera Double4K. In the agricultural domain, multispectral imagery is crucial for vegetation analysis, making the provision of such imagery essential. Based on Pix4D SW, a comparative analysis of metadata attributes was performed, and necessary elements were compiled and presented as a proposed standardization (draft) in the form of tag information.

고해상도 위성영상 모자이크를 위한 NDVI 특성을 이용한 접합선 추출 기법 (A Seamline Extraction Technique Considering the Characteristic of NDVI for High Resolution Satellite Image Mosaics)

  • 김지영;채태병;변영기
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제31권5호
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    • pp.395-408
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    • 2015
  • 고해상도 위성영상 모자이크는 두 장 이상의 위성영상을 공간적으로 합성하여 보다 넓은 단일 영상을 만드는 영상 처리 과정으로 원격탐사 분야에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 영상 모자이크 작업 시 요구되는 접합선 자동 추출기법과 이를 기반으로 한 모자이크 영상 제작 방법을 제시하였다. 대용량인 고해상도 위성영상에서 보다 빠르고 효율적인 접합선 추출하기 위해서, NDVI의 특성을 활용하여 빠르게 경계선을 추출하는 NDVI 기반 접합선 추출 알고리즘을 개발하였다. NDVI는 식생의 분포량 및 활동성을 나타내는 정규화 식생지수로 이를 활용하여 인공지역과 자연지역을 분리하여 초기 접합선을 추출하였다. Canny 에지 연산자를 적용하여 비용범위이미지를 생성하고, 초기 접합선을 기준으로 버퍼링 기법을 사용하여 범위 비용 이미지를 생성하였다. 다익스트라 알고리즘을 사용하여 접합선을 추출하고, 획득시기가 다른 인접영상간의 방사 왜곡을 줄이기 위하여 히스토그램 매칭을 수행하였다. KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용한 실험결과, 두 영상의 기하학적 차이로 인한 시각적 불연속 특징이 감소됨을 확인할 수 있었고, 접합선 추출시 소요되는 연산시간이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.

Analysis of Spectral Reflectance Characteristics Using Hyperspectral Sensor at Diverse Phenological Stages of Soybeans

  • Go, Seung-Hwan;Park, Jin-Ki;Park, Jong-Hwa
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.699-717
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    • 2021
  • South Korea is pushing for the advancement of crop production technology to achieve food self-sufficiency and meet the demand for safe food. A medium-sized satellite for agriculture is being launched in 2023 with the aim of collecting and providing information on agriculture, not only in Korea but also in neighboring countries. The satellite is to be equipped with various sensors, though reference data for ground information are lacking. Hyperspectral remote sensing combined with 1st derivative is an efficient tool for the identification of agricultural crops. In our study, we develop a system for hyperspectral analysis of the ground-based reflectance spectrum, which is monitored seven times during the cultivation period of three soybean crops using a PSR-2500 hyperspectral sensor. In the reflection spectrum of soybean canopy, wavelength variations correspond with stages of soybean growths. The spectral reflection characteristics of soybeans can be divided according to growth into the vegetative (V)stage and the reproductive (R)stage. As a result of the first derivative analysis of the spectral reflection characteristics, it is possible to identify the characteristics of each wavelength band. Using our developed monitoring system, we observed that the near-infrared (NIR) variation was largest during the vegetative (V1-V3) stage, followed by a similar variation pattern in the order of red-edge and visible. In the reproductive stage (R1-R8), the effect of the shape and color of the soybean leaf was reflected, and the pattern is different from that in the vegetative (V) stage. At the R1 to R6 stages, the variation in NIR was the largest, and red-edge and green showed similar variation patterns, but red showed little change. In particular, the reflectance characteristics of the R1 stage provides information that could help us distinguish between the three varieties of soybean that were studied. In the R7-R8 stage, close to the harvest period, the red-edge and NIR variation patterns and the visible variation patterns changed. These results are interpreted as a result of the large effects of pigments such as chlorophyll for each of the three soybean varieties, as well as from the formation and color of the leaf and stem. The results obtained in this study provide useful information that helps us to determine the wavelength width and range of the optimal band for monitoring and acquiring vegetation information on crops using satellites and unmanned aerial vehicles (UAVs)

ISODATA 기법을 이용한 RapidEye 영상으로부터 하천의 추출에 관한 연구 (A Study on the Extraction of a River from the RapidEye Image Using ISODATA Algorithm)

  • 조명희
    • 한국지리정보학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.1-14
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    • 2012
  • 하천은 육지 표면에서 일정한 물길을 따라 흐르는 물줄기를 의미하며, 하천 매핑 작업은 하천유역의 지형 변화 연구 및 하천 유역의 홍수 모니터링 연구 등에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 하천의 수위변화로 인한 유역 내 지표면의 수위 및 유량의 불균일성 등으로 인하여, 기존의 지반조사 기술은 하천 매핑 작업에 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 각각의 다른 파라미터를 사용하여 영상분류 기법 중의 하나인 ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) 분류기법을 적용하여 RapidEye 영상으로부터 하천을 추출하는 방법을 제시하였다. 우선, RapidEye 영상으로부터 NIR(Near InfraRed) 밴드 영상과 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 영상을 생성한 뒤, 이를 각각의 파라미터로 설정한다. 생성된 각각의 영상에 ISODATA 기법을 적용한 뒤, 후처리 과정을 통하여 각각의 영상으로부터 하천을 추출하도록 한다. 각각의 영상에서 추출한 하천의 경계선 또한 Sobel 에지 추출 기법을 통하여 추출된다. 점검 점들을 이용하여 정확도 검증을 수행한 결과, NIR 밴드로부터 추출한 하천의 정확도가 NDVI 영상으로부터 추출한 하천의 정확도보다 더 높다는 것을 알 수 있다.

생태 천변저류지의 생태학적 조성계획기준 (Ecological Guidelines for Creation of Eco-washland)

  • 전승훈;최준길;유정칠
    • 한국습지학회지
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    • 제10권1호
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    • pp.39-47
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    • 2008
  • 환경친화적 수자원 관리의 대안으로 대두되고 있는 천변저류지는 일차적인 홍수조절의 목적과 부차적인 생태공원으로서의 가치로 인하여 조성을 위한 기술개발과 함께 생태학적 계획기준이 시급하게 요청되고 있다. 본 연구는 생태 천변저류지의 조성과정에서 요구되는 목표 생물종과 서식환경의 조성 등 생태학적 계획기준을 제시하기 위하여 수행되었다. 연구대상지는 국가차원의 천변 저류지 조성이 검토되고 있는 임진강 석장천 합류지역으로 하였고, 유사한 생태적 입지조건을 지닌 남한강 홍수터 지역을 대조지로 선정하였다. 식생과 어류상 및 조류상을 중심으로 생태특성을 조사분석한 결과 식생군집은 버드나무와 갯버들, 물억새, 갈대 등의 우점 군락이 대표적으로서 개방수역과 사주부, 경작지 등과 함께 물리적 기반환경을 형성하였고, 어류상은 잉어과 어종과 납자루과 어종이 대표적이었으며, 조류상은 물새류인 오리류와 주연부종인 붉은머리오목눈이가 우점종이었다. 생태 천변 저류지의 생태-수문조건은 습지형을 지배적인 유형으로 호소형과 육상형이 부분적으로 결합한 복합 습지모형이 적합할 것으로 판단되었으며, 이를 바탕으로 생태특성 분석결과에 기초하여 어류의 경우 납자루과와 잉어과 어종, 조류의 경우 봄철은 백로류, 겨울철은 오리류를 목표 생물종으로 설정하였다. 또한 이들 목표 생물종의 번식지 및 산란처, 섭식 및 취식장소, 먹이원, 휴식지, 피난처, 치어 서식처, 잠자리 등 일반적인 서식환경을 고려한 구체적인 서식처 조성의 계획기준을 제시하였다.

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Integrating UAV Remote Sensing with GIS for Predicting Rice Grain Protein

  • Sarkar, Tapash Kumar;Ryu, Chan-Seok;Kang, Ye-Seong;Kim, Seong-Heon;Jeon, Sae-Rom;Jang, Si-Hyeong;Park, Jun-Woo;Kim, Suk-Gu;Kim, Hyun-Jin
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제43권2호
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    • pp.148-159
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    • 2018
  • Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.

Creation of an Environmental Forest as an Ecological Restoration

  • Lee, Chang-Seok;You, Young-Han
    • The Korean Journal of Ecology
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    • 제24권2호
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    • pp.101-109
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    • 2001
  • We created an environmental forest on the basis of ecological design around the incineration plant of Jindo Engineering and Construction Co., Ltd., which is located in Jeongwang-dong, Siheung-si, Kyunggi-do. To get ecological information of this site, physico-chemical properties of soil on salt marsh, which is located close to the syudy site and of forest soil transported from other sites for ecological restoration were analyzed. Texture of salt marsh and transported soils were loam and sandy loam, respectively. pH, organic matter, T-N, available P, and exchangeable K and Na contents of salt marsh and transported forest soils were 6.7 and 5.4, 4.1 and 0.4%, 1.0 and 0.3mg/g, 46.7 and 6.8ppm, 521 and 207ppm, and 3.8 and 0.5mg/g, respectively. Introduced plants were selected among the dominant species of forests and the species composing the potential natural vegetation around the present study site. Those plants were selected again by considering the tolerances to air pollution and to salt, and their availability. Selected trees were Pinus thunbergii, Sophora japonica, Celtis sinensis, Quercus aliena, Q. serrata, Q. dentata, and Q. acutissima. Selected sub-trees were Albizzia julibrissin, Koelreuteria poniculata, and Styrax japonica and shrubs were Rhododendron yedoense var. poukhanense, R. mucronulatum, Callicarpa japonica, Euonymus alatus, E. japonica, and R. schlippenbachii. On the other hand, introduction of herbs was not considered except for Liriope platyphylla, which was ornamentally planted in one site. Planting bed of mound type was adopted to provide the fine drainage system. Mound was designed to furnish litter, A, B, and C layers simuating the profile of forest soil. Slope of mound was mulched by rice straw of 2cm in thickness to prevent for sliding of litter and soil in cases of strong wind or heavy rain. Height of mound was designed to secure more than 1 m by combining A and B layers. Narrow zones, in which mound with stable slope degree cannot be prepared, was designed to equip the standard soil depth with the introduction of stone for supporting. On the other hand, plants with shallow root system were arranged in some zones, in which satisfactory soil depth cannot be ensured. Plants were arranged in the order of tree, sub-tree, and shrub from center to edge on the mound to make a mature forest of a dome shape in the future. Dispersion of plants was designed to be random pattern rather than clumped one. Problems on creation of the environmental forest by such ecological design were found to be management or inspection by non-specialized project operators and inspecting officers, and regulations for construction without ecological background. Alternative plans to solve such problems were suggested.

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RapidEye 위성영상을 이용한 작물재배지역 추정을 위한 FC-DenseNet의 활용성 평가 (Assessment of the FC-DenseNet for Crop Cultivation Area Extraction by Using RapidEye Satellite Imagery)

  • 성선경;나상일;최재완
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_1호
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    • pp.823-833
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    • 2020
  • 안정적인 작물 생산을 위하여 국내 농업지역에 대한 효과적인 작황 모니터링 기법의 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 작물 재배지역 추출을 위하여 딥러닝 기법을 이용한 분류 모델을 개발하고, 이를 위성영상에 적용하고자 하였다. 이를 위하여, 식생분석에 유용한 blue, green, red, red-edge, NIR 밴드를 포함하고 있는 RapidEye 위성영상을 이용하여 작물 재배지역에 대한 훈련자료를 구축하고, 이를 활용하여 국내 양파 및 마늘 작물에 대한 재배면적을 추정하고자 하였다. 대기보정된 RapidEye 위성영상을 활용하여 훈련자료를 구축하였으며, 작물지역의 분류를 위하여 대표적인 의미론적 분할을 위한 딥러닝 모델인 FC-DenseNet을 이용하여 딥러닝 모델을 생성하였다. 최종적인 작물 재배지역은 지적도와의 결합을 통하여 객체 기반의 자료로 생성하였다. 실험결과, 대기보정된 훈련자료를 이용하여 학습된 FC-DenseNet 모델은 훈련에 사용되지 않은 타 지역의 작물 재배지역을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.

드론 기반 초분광 영상을 이용한 배추 단수 추정의 최적밴드 선정 (Selection on Optimal Bands to EstimateYield of the Chinese Cabbage Using Drone-based Hyperspectral Image)

  • 나상일;박찬원;소규호;안호용;이경도
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.375-387
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    • 2019
  • 드론 기반의 초분광 영상은 원격탐사 활용에 고해상도의 많은 장점을 제공한다. 본 연구의 목적은 배추의 단수 추정의 최적밴드를 선정하는 것이다. 초분광 영상은 드론에 탑재한 초분광 이미지 센서를 활용하여 403.36~995.19 nm 파장 범위를 대상으로 3.97 nm 간격으로 150개의 밴드를 수집하였으며, 배추 생체중 데이터는 2,031개의 배추를 대상으로 현장에서 직접 조사하였다. 적색, 적색경계 및 근적외 밴드를 조합하여 계산된 정규화 식생지수와 객체별 배추 생체중과의 관계를 정량적으로 비교한 결과, 697.29 nm(적색 밴드), 717.15 nm(적색경계 밴드) 및 808.51 nm(근적외 밴드)를 조합하여 산출한 식생지수가 배추의 생체중을 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 배추 생산성을 평가하는데 가시광 및 근적외 파장대에서 3개의 최적밴드를 선정하였다.