This study was performed to construct tree species classification map according to three information types (spectral information, texture information, and spectral and texture information) by altitude (30 m, 60 m, 90 m) using the unmanned aerial vehicle images and the object-based classification method, and to evaluate the concordance rate through field survey data. The object-based, optimal weighted values by altitude were 176 for 30 m images, 111 for 60 m images, and 108 for 90 m images in the case of Scale while 0.4/0.6, 0.5/0.5, in the case of the shape/color and compactness/smoothness respectively regardless of the altitude. The overall accuracy according to the type of information by altitude, the information on spectral and texture information was about 88% in the case of 30 m and the spectral information was about 98% and about 86% in the case of 60 m and 90 m respectively showing the highest rates. The concordance rate with the field survey data per tree species was the highest with about 92% in the case of Pinus densiflora at 30 m, about 100% in the case of Prunus sargentii Rehder tree at 60 m, and about 89% in the case of Robinia pseudoacacia L. at 90 m.
최근 기후변화로 인해 산불 발생이 빈번해지고 있으며, 산불의 크기도 대형화가 되고 있다. 우리나라 산불은 매년 100 ha 이상 산불피해가 지속적으로 발생하고 있다. 최근 5년간 강원도에서 발생한 대형산불의 90%는 동해안 지역을 중심으로 집중된 것으로 나타났다. 동해안 지역은 건조한 대기, 양간지풍 등 산불에 취약한 기후와 침엽수림의 산림 조건을 지니고 있다. 이와 관련하여 산불 발생 위험성 예측, 산불 위험도 산정 등 다양한 산불 분석과 관련된 연구들이 추진되고 있다. 기상 및 산림 관련 인자를 고려하여 산림지역에 대한 위험 분석에 관련된 연구는 많이 추진되고 있으나, 산림 인접 지역을 대상으로 위험도 분석을 수행한 연구는 아직 부족한 실정이다. 산림 인접 지역에 대한 관리는 인명과 재산 보호를 위해 중요한 일이다. 산림 인접한 주택 및 시설물들은 산불에 의해 큰 위협을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 국가지점번호를 활용하여 산림 인근 지역에서 영향을 받는 인자들을 활용하여 격자기반 산불 관련 재난위험지도를 작성하고 강릉 산불 사례 기반으로 산림 지역과 산림 인접 지역을 대상으로 위험등급 차이를 비교하였다.
Last year's Goseong-Sokcho forest fires have highlighted the limitations of extinguishing work for night-time forest fire and the importance of quick identification for information on the spread of forest fire. However, it is not easy to find services that take into account the characteristics of forest fires, as most existing disaster-related mobile applications and research assume various disaster situations rather than just forest fire situations. Therefore, a system that can provide information quickly is needed, taking into account the characteristics of forest fires and the limitations of extinguishing work. In this paper, we propose evacuation route guidance services that bypass areas where fire has already spread, supplement existing methods of extinguishing work, and provide general information on forest fire situations in real time, by putting drones into forest fire situations. It has been implemented to automate image analysis using the Rekognition service of Amazon Web Service (AWS), and the results of fire detection and the T Map API guide the evacuation path. It is expected that the results of this paper will allow efficient and rapid rescue and extinguishing work to be carried out, and further reduce the damage of human life caused by forest fires.
The purpose of this study is to detect the protection area around the Geum-buk and Geum-nam Mountains for making a sustainable ecological network. The protection area in the Geum-buk and Geum-nam Mountains was analyzed by using spatial data and a field survey for landscape conservation purposes. A survey scope was fixed using digital elevation model, and the protection area was finally determined based on the parcel map called as the Korea Land Information System (KLIS). Here we have several conclusions in this study. First, spatial data used in this study were a map of ecological and natural degree (MEND), forest distribution map, elevation map, slope map, and several maps for the protection area assigned by laws regarding to the natural resources. Second, we used 4 alternatives to determine the best choice for showing the ecological network in the study area. One alternative (alt. 3) of 4 ones was finally chosen as the best condition for making the ecological network. The condition in elevation and slope was a little modified to a lower level in alt, 3. The result derived from alt, 3 reflected the continuity and connectivity in the ecological network and we estimate that the protection area can protect the core area using the buffer zone around the ecological network. Finally the parcel-based protection area in the Geum-buk and Geum-nam Mountains had $493.92km^2$ of the core area, and $233.99km^2$ of the buffer zone, which means the parcel-based protection area increased by $97.76km^2$ in the core area, but decreased by $76.61km^2$ as of in the topographical map.
본 연구에서는 경주시 내남면을 대상으로 KOMPSAT-2 MSC(Multi Spectral Camera) 영상(2007.06.12)을 기반으로 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 TCT(Tasseled-Cap Transformation) 영상 알고리즘을 적용하여 DN 분포도를 작성 하였다. NDVI 및 TCT DN 분포도와 산림 현장 조사 결과와의 비교 분석을 통하여 임상 분류 정확도 향상을 위한 영상 알고리즘 변별력 분석을 수행하고 마지막으로 현장조사 자료와의 중첩 분석을 통하여 임상분류 정확성을 검증 하였다. 본 연구를 통하여 KOMPSAT-2 MSC 영상을 이용하여 임상 분류 자동화 실용성에 대한 검토와 정밀 산림 임상도 제작과정에서 저비용 고효율성을 기대할 수 있으리라 사료된다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.850-853
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2002
This paper described some applications using Open GIS Component that was called MapBase. There were 4 applications : KSDI(Korea Spatial Data Infrastructure) funded by MOIC(Ministry of Information and Communication), National Plants Resource Management System supported by Korea Forest Service, 7-Underground Facilities Management System of Cheongju funded by MOCT(Ministry of Construction and Transportation), and National Disaster Management System supported by MOGAHA(Ministry of Government Administration and Home Affairs. Because they wanted to access heterogeneous spatial database, it was necessary to select MapBase as their base methodology. The main feature of MapBase was component S/W which provided the interoperability and reusability among GIS applications as well as non-GIS information system through common specification. In this paper, we showed some applications' architectures and functions to increase understanding MapBase. That would help you to make application using MapBase.
산불은 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 산불피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하다. 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해량 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격으로 신속하게 취득할 수 있다. 이에 본 연구에서는 충청남도 청양 예산 지역의 산불발생 전 후 위성영상을 이용한 분류 기법을 통해 연구대상 지역의 산불피해 정보를 산출하고자 하였다. 이를 위해 산불발생 전 후의 다 시기 Landsat 위성영상을 이용한 영상 분류를 통해 산불피해 지역의 면적을 산출하였으며 수치임상도와의 중첩분석을 통해 피해지역 삼림의 수종, 영급, 경급 및 수관밀도별 피해량을 효과적으로 산정할 수 있었으며 분류결과와 NDVI를 이용하여 식생회복을 모니터링 할 수 있었다.
This study is a part of "Early Warning Service for Weather Risk Management in Climate-smart Agriculture", describes the delivery techniques from 840 catchment scale weather warning information using 150 counties unit special weather report(alarm, warning) released from KMA(Korea Meteorological Administration) and chronic weather warning information based on daily weather data from 76 synoptic stations. Catchment weather hazard warning service express a sequential risk index map generated by countries report occurs and report grade(alarm, warning) convert to catchment scale using zonal summarizing method. Additional services were chronic weather warning service at crop growth and accumulated more than 4 weeks, based on an unsuitable weather conditions, representing a relative risk compared to its catchment climatological normal conditions (normal distribution ) in addition to special weather report. Service provided by a real-time catchment scale map overlaid with VWORLD open platform operated by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. Also provide a foundation for weather risk information to inform individual farmers to farm located within the catchment zone warning occur.
기후변화나 여러 환경문제들로부터 지속 가능한 산림자원 관리 및 모니터링을 위해 임상도의 지속적인 갱신은 필수적이다. 따라서 효율적이고 광역적인 산림 원격탐사의 필요성에 따라 차세대 중형위성 4호의 사업이 확정되어 2023년 발사 예정에 있다. 농림위성(차세대 중형위성 4호)는 5 m급 공간해상도와 Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infra Red 총 5개 밴드를 가진다. 본 연구는 농림위성의 발사 및 활용에 앞서 농림위성과 유사한 사양을 가지는 RapidEye를 이용하여 위성 기반 수종분류의 가능성을 모의 평가하기 수행되었다. 본 연구는 춘천 선도산림경영단지를 연구 대상지로 하였으며, RapidEye 위성 영상기반 모의 수종분류는 생육기 영상으로부터 추출한 분광정보와 생육기와 비생육기의 NIR 밴드로부터 추출한 GLCM 질감특성 정보가 활용되었고, 이를 입력데이터로 하여 랜덤 포레스트(Random Forest) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 침엽수종 3종(소나무, 잣나무, 낙엽송), 활엽수종 5종(신갈나무, 굴참나무, 자작나무, 밤나무, 기타활엽수), 침활혼효림 총 9종으로 임상을 분류하였다. 분류 정확도는 임상도와 분류 결과를 대조하여 산출하였으며, 분류 정확도는 분광정보만 사용한 경우 39.41%, 분광정보과 질감정보를 모두 사용한 경우 69.29%의 정확도를 보였으며, 다중시기 분광정보 및 질감정보의 활용을 통해 5 m 해상도의 위성영상으로부터 수종분류의 가능성이 있음을 확인하였다. 향후 식생의 생태적 특성을 더욱 효과적으로 반영한 추가 변수를 대입하여 농림위성 활용 가능성을 제고하고자 한다.
본 연구는 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 중부지방소나무의 지위지수 추정식을 개발하고 기후변화 시나리오를 적용하여 적지면적 및 적지분포를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도 및 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 사용하여 산림생산력에 영향을 미칠것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 중부지방소나무의 지위지수 추정식에는 각각 5~7개의 환경인자가 독립변수로 사용되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.32~0.46의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 이 추정식은 모형의 평균편의, 정도, 표준오차의 3가지 평가통계량에 근거하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 또한 본 연구에서는 생태권역별 중부지방소나무의 지위지수 추정식과 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 연계하여 시간 경과에 따른 중부지방소나무의 연도별 적지면적 및 적지분포의 변화를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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