The aim of this study is to apply and verify of Bayesian probability model, the likelihood ratio and statistical model, at Janghung, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the study area from interpretation of IRS satellite images, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover, geology and land use were constructed to spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter and density of forest were extracted from the forest database. Land use was classified from the Landsat TM image satellite image. As each factor's ratings, the likelihood ratio coefficient were overlaid for landslide susceptibility mapping, Then the landslide susceptibility map was verified and compared using the existing landslide location. The results can be used to reduce hazards associated with landslides management and to plan land use and construction.
It is important to measure the height of trees as an essential element for assessing the forest health in urban areas. Therefore, an automated method that can measure the height of individual tree as a three-dimensional forest information is needed in an extensive and dense forest. Since airborne LiDAR dataset is easy to analyze the tree height(z-coordinate) of forests, studies on individual tree height measurement could be performed as an assessment forest health. Especially in urban forests, that adversely affected by habitat fragmentation and isolation. So this study was analyzed to measure the height of individual trees for assessing the urban forests health, Furthermore to identify environmental factors that affect forest growth. The survey was conducted in the Mt. Bongseo located in Seobuk-gu. Cheonan-si(Middle Chungcheong Province). We segment the individual trees on coniferous by automatic method using the airborne LiDAR dataset of the two periods (year of 2016 and 2017) and to find out individual tree growth. Segmentation of individual trees was performed by using the watershed algorithm and the local maximum, and the tree growth was determined by the difference of the tree height according to the two periods. After we clarify the relationship between the environmental factors affecting the tree growth. The tree growth of Mt. Bongseo was about 20cm for a year, and it was analyzed to be lower than 23.9cm/year of the growth of the dominant species, Pinus rigida. This may have an adverse effect on the growth of isolated urban forests. It also determined different trees growth according to age, diameter and density class in the stock map, effective soil depth and drainage grade in the soil map. There was a statistically significant positive correlation between the distance to the road and the solar radiation as an environmental factor affecting the tree growth. Since there is less correlation, it is necessary to determine other influencing factors affecting tree growth in urban forests besides anthropogenic influences. This study is the first data for the analysis of segmentation and the growth of the individual tree, and it can be used as a scientific data of the urban forest health assessment and management.
지구온난화로 인하여 세계 선진국을 중심으로 온실가스를 감축하기 위한 국제협약을 체결해 왔으며, 우리나라도 2013부터 의무대상국 지정이 유력해짐에 따라 이산화탄소 배출량 감축을 위한 다양한 사업 및 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 산림바이오매스 량과 이산화탄소 량을 관리하기 위하여 이중화된 객체형 공간정보를 관리하던 방식에서 벗어나 단일화된 격자형 공간객체를 기반으로 다양한 정보를 관리 할 수 있는 데이터베이스 제작함으로서 다양한 속성에 따른 주제도를 제작할 수 있는 방안을 마련하였다. 또한 LiDAR자료와 KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 산림바이오매스 최적의 산정방법을 이용하여 산림바이오매스를 제작할 수 있는 시스템을 설계하였으며, 다양한 기관에서 산림바이오매스를 등록하고 활용할 수 있는 산림바이오매스 모니터링 시스템을 설계함으로서 산림바이오매스의 추출, 관리, 활용이 가능한 실질적 방안을 제시할 수 있었다.
이 논문에서는 공간적 통계기법에 근거한 예측적 공간 데이터 마이닝 방법을 제안하고, 산불위험지역을 예측하는데 적용하였다. 제안된 방법은 조건부 확률과 우도비를 이용한 방법으로 과거 산불발생지역에 대해 산불과 관련된 공간데이터 집합들 사이의 정량적 관계에 의존적인 예측 모델이다. 두 가지 방법을 이용하여 산불위험지역 예측도를 만들고, 각 모델의 예측력을 평가하기 위해 산불위험율(FHR : Forest Fire Hazard Rate)과 예측률곡선(PRC : Prediction Rate Curve)을 이용하였다. 제안된 두 가지 예측모델의 예측력 비교분석 결과, 우도비 방법이 조건부 확률 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다. 이 논문에서 제안된 산불위험지역 예측모델을 이용하여 작성된 산불위험지역 예측도는 산불예방과 산불감시장비 및 인력의 효율적인, 배치 등 산불관리의 효율성을 높이는데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
Sixteen genomic DNA simple sequence repeat (SSR) markers of Lentinula edodes were developed from 205 SSR motifs present in 46.1-Mb long L. edodes genome sequences. The number of alleles ranged from 3-14 and the major allele frequency was distributed from 0.17-0.96. The values of observed and expected heterozygosity ranged from 0.00-0.76 and 0.07-0.90, respectively. The polymorphic information content value ranged from 0.07-0.89. A dendrogram, based on 16 SSR markers clustered by the paired hierarchical clustering' method, showed that 33 shiitake cultivars could be divided into three major groups and successfully identified. These SSR markers will contribute to the efficient breeding of this species by providing diversity in shiitake varieties. Furthermore, the genomic information covered by the markers can provide a valuable resource for genetic linkage map construction, molecular mapping, and marker-assisted selection in the shiitake mushroom.
본 연구의 목적은 기후변화에 따른 잠재 산림분포 예측에 이용되는 기상 자료의 효과적인 구축 및 규모변환(Down Scaling) 방법을 제시 하는 것이다. 잠재 산림분포 예측을 위해 한국형 산림 분포 모형 TAG(Thermal Analogy Group)의 예측 방법과 HyTAG(Hydrological and Thermal Analogy Group)에서 정의한 식생 기능성 유형(PFT: Plant Functional Types)을 함께 적용하였다. 이를 위해 20km 공간해상도의 기상자료를 1km의 공간해상도에 부합하도록 보간 하였다. 이러한 보간 및 규모변환의 한 가지 방법으로 고도에 따른 기온감율을 적용 및 비적용하여 각각의 과거 잠재 산림분포를 예측하였다. 현존 산림분포도와 비교한 정확도 검증에서 기온감율을 적용한 잠재 산림분포가 약 38% 더 정확한 것으로 나타났다.
컴퓨터 기술을 바탕으로 최근 급속한 발달(發達)을 하고있는 지리정보(地理情報)시스템 (GIS)은 여러 종류의 지구(地區)를 다루어야하는 산림경영(山林經營)에 있어서 커다란 잠재력(潜在力)을 보이고 있다. 이 연구(硏究)에서는 산림 병충해(病蟲害) 관리(管理)의 모형적인 예(例)를 통하여 GIS의 이용(利用) 가능성을 알아보려 한다. 임분(林分)의 특성, 기후(氣候) 상황(狀況)과 지형(地形)등 소나무 좀벌레의 발생(發生)을 좌우하는 인자(因子)들을 공간적(空間的)으로 분석 종합하여 각 지역마다 발생 위험도(危險度)를 지수(指數)로 표시하는 새로운 지도를 만들어 낼수 있었다. 또 다른 공간분석 방법을 통하여 이미 소나무 좀벌레에 감염(感染)된 하나의 임분(林分)으로부터 예상되는 확산(擴散) 경로를 찾아내었다. GIS의 실무적(實務的)인 이용에는 여러가지 고려되어야할 점도 있지만, 공간적인 지구분석(地區分析)을 통하여 산림 경영의 의사결정(意思決定) 과정에 필요한 여러가지 정보를 효과적(效果的)으로 관리(管理) 제공(提供)할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
본 연구는 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 규명하기 위하여 수행하였다. 공간분석을 위한 기초 자료로 수치 임상도와 현존식생도를 활용하여 $100m{\times}100m$ 격자 단위로 전국 단위의 소나무림과 참나무류림 분포도를 제작하였다. 또한 $100m{\times}100m$ 래스터 격자 단위의 지형, 기후, 토양 관련 주제도를 제작하였다. 이상의 소나무림과 참나무류림의 분포도와 주제도간의 GIS 기반 공간 분석을 실시하여 지형, 기후, 토양 등의 환경 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 특성을 분석하였으며, 이러한 공간분포 특성을 활용하여 소나무림과 참나무류림의 출현빈도모델을 제시하였다. 소나무림의 경우 참나무류림에 비하여 상대적으로 표고가 낮고 경사도가 완만하며 기온이 높은 지역에 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 소나무림은 양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 화성암 지역에 주로 분포한 반면, 참나무류림은 사양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 변성암 지역에 주로 분포하고 있는 것으로 나타났다. 이상과 같은 지리형태학적 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 회귀식으로 도출한 결과 통계적 유의성이 매우 높게 나타났다. 본 연구 결과는 지형, 기후, 토양 등의 환경 요소를 고려한 소나무림과 참나무류림 임분의 합리적인 관리에 기여할 것으로 기대된다.
조류는 복잡한 생태계의 상태를 평가하는 대표적인 생물 지표종으로써, 서식지 관리를 통한 효율적인 보전이 필요하다. 이에 본 연구는 창원시를 대상으로 산림성 조류의 서식지에 영향을 미치는 서식지 변수를 GIS기법으로 추출하여 서식지 예측 모형을 제시함으로써 향후 서식지 보존을 위한 유용한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구결과, 135지점에 출현한 산림성 조류는 총 5목 15과 26종 922개체로 나타났다. 또한 산림성 조류의 종다양도를 종속변수, 서식지 변수들을 독립변수로 하여 서식지 예측모형을 구축한 결과, '식생지수', '계곡으로부터의 거리', '혼효림으로부터의 거리', '밭 면적' 등 4개의 변수가 유의성을 가지는 것으로 분석되었으며, 이들의 설명력은 51.3%로 나타났다. 다음으로 모형의 정확도를 검증한 결과, 상관계수 0.735, 절대평균오차비율(MAPE) 20.7%로 비교적 합리적인 예측으로 판단되었으며, 구축된 모형을 활용하여 서식지 예측지도를 제작하였다. 이 지도는 현장조사를 근거로 조사되지 않은 지역의 종다양도를 예측 할 수 있어 향후 서식지 보존을 위한 전략수립에 유용한 기초자료로 활용 가능하리라 판단된다.
최근 급증하고 있는 국지성 집중호우로 인해 급경사지를 중심으로 산지토사재해가 빈발하고 있으며 이에 대한 예방과 취약지역 분석을 위해 산사태 위험지도의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 산지하천유역의 토사재해 위험지역 분석을 목적으로 수자원지리정보시스템 기반의 HyGIS-Landslide 콤포넌트를 개발하였다. HyGIS-Landslide는 산림청의 산사태 위험지 판정기준 및 등급기준을 토대로 수치공간자료의 연산결과를 분류한 후 산사태 위험성을 제시하도록 설계되었으며 위험지 판정기준의 가중치를 사용자가 재 설정할 수 있도록 구현하여 산사태 발생공간의 지역적 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 본 콤포넌트에서는 사용자가 원하는 지역을 대상으로 현시성 있는 공간자료를 활용할 수 있으며 조사자의 점수보정 과정을 반영하여 시스템 활용성을 높이고자 하였다. HyGIS-Landslide는 HyGIS가 제공하는 지형분석 기능을 통해 사용자 편의를 확보할 수 있으며 산사태 발생구역도와의 중첩연산을 통해 위험지 분류결과의 검증이 가능하다. 본 연구에서는 강원도 인제군의 시험유역을 대상으로 HyGIS-Landslide를 적용하였으며 산사태 맵핑결과와의 중첩비교를 통해 모형의 활용성을 평가하고 위험지 판정기준의 가중치를 재조정하여 위험지역을 보다 효과적으로 분류할 수 있음을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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