This study aimed to predict changes in forest area using a probability density function, in order to promote effective forest management in the area north of the civilian control line (known as the Minbuk area) in Korea. Time series analysis (2010 and 2016) of forest area using land cover maps and accessibility expressed by distance covariates (distance from buildings, roads, and civilian control line) was applied to a probability density function. In order to estimate the probability density function, mean and variance were calculated using three methods: area weight (AW), area rate weight (ARW), and sample area change rate weight (SRW). Forest area increases in regions with lower accessibility (i.e., greater distance) from buildings and roads, but no relationship with accessibility from the civilian control line was found. Estimation of forest area change using different distance covariates shows that SRW using distance from buildings provides the most accurate estimation, with around 0.98-fold difference from actual forest area change, and performs well in a Chi-Square test. Furthermore, estimation of forest area until 2028 using SRW and distance from buildings most closely replicates patterns of actual forest area changes, suggesting that estimation of future change could be possible using this method. The method allows investigation of the current status of land cover in the Minbuk area, as well as predictions of future changes in forest area that could be utilized in forest management planning and policymaking in the northern area.
Rapid urbanization and population growth have caused substantial land use land cover (LULC) change in the Kathmandu valley. The lack of temporal and geographical data regarding LULC in the middle mountain region like Kathmandu has been challenging to assess the changes that have occurred. The purpose of this study is to investigate the changes in LULC in Chandragiri Municipality between 1996 and 2017 using geographical information system (GIS) and remote sensing. Using Landsat imageries of 1996 and 2017, this study analyzed the LULC change over 21 years. The images were classified using the Maximum Likelihood classification method and post classified using the change detection technique in GIS. The result shows that severe land cover changes have occurred in the Forest (11.63%), Built-up areas (3.68%), Agriculture (-11.26%), Shrubland (-0.15%), and Bareland (-3.91%) in the region from 1996 to 2017. This paper highlights the use of GIS and remote sensing in understanding the changes in LULC in the south-west part of Kathmandu valley.
최근 픽셀기반분류보다 더 많은 정보를 이용할 수 있는 객체기반에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서, 본 연구는 인제군 Demilitarized Zone(DMZ)지역 일원을 대상으로 객체기반 분류기법을 이용한 토지피복분류를 실시하였다. 분류항목은 환경부 기준의 대분류 항목 7개, 중분류 항목 13개로 선정하였고, 사용된 인자는 분광 값의 평균과 표준편차, Grey Level Co-occurrence Matrix(GLCM)의 Homogeneity를 사용하여 감독분류방법 중 최근린기법을 이용하여 계층적 토지피복도를 구축하였다. 구축된 토지피복도를 이용하여 남방한계선으로부터의 거리와 Digital elevation model(DEM)을 통해 지형특성에 따른 분류항목 별 분포 특성을 분석하였다. 객체기반 분류를 위한 최적 가중치는 Scale 72, Shape 0.2. Color 0.8, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였고, 가중치 선정과정에서 Scale, Shape, Color가 가장 많은 영향을 주었다. 대분류 토지피복분류는 산림, 초지, 시가지의 순으로 각각 약 92%, 약 5%, 약 2%였으며, 중분류 토지피복분류는 활엽수림, 혼효림, 침엽수림의 순으로 각각 약 44%, 약 42%, 약 6% 순으로 분포하였다. 토지피복형태에 따른 분포특성을 보면, 남방한계선으로부터 2km이내의 지역에서 공공시설 지역과 도로의 이용이 높았으며, 남방한계선 6km이상의 지역에서는 논과 밭, 나지의 형태가 많았다. 산림은 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이상의 지역에서는 면적분포가 높았고, 농업지역과 나지, 초지는 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이하의 지역에서 면적분포가 높았다.
This study was carried out in the teaching and research forest of the University of Dschang in Belabo, with the aim of analysing land-cover and land-use changes as well as carbon stocks dynamic. The databases used are composed of three Landsat satellite images (5TM of 1984, 7ETM + of 2000 and 8OLI of 2016), enhanced by field missions. Satellite images were processed using ENVI and ArcGIS software. Interview, focus group discussion methods and participatory mapping were used to identify the activities carried out by the local population. An inventory design consisting of four transects was used to measure dendrometric parameters and to identify land-use types. An estimation of carbon stocks in aboveground and underground woody biomass was made using allometric models based on non-destructive method. Dynamic of land-cover showed that the average annual rate of deforestation is 0.48%. The main activities at the base of this change are agriculture, house built-up and logging. Seven types of land-use were identified; adult secondary forests (64.10%), young secondary forests (7.54%), wetlands (7.39%), fallows (3.63%), savannahs (9.59%), cocoa farms (4.28%) and mixed crop farms (3.47%). Adult secondary forests had the highest amount of carbon ($250.75\;t\;C\;ha^{-1}$). This value has decreased by more than 60% for mixed crop farms ($94.67\;t\;C\;ha^{-1}$), showing the impact of agricultural activities on both forest cover and carbon stocks. Agroforestry systems that allow conservation and introduction of woody species should be encouraged as part of a participatory management strategy of this forest.
Background: Monitoring terrestrial vegetation cover condition is important to evaluate its current condition and to identify potential vulnerabilities. Due to simplicity and low cost, point intercept method has been widely used in evaluating grassland surface and quantifying cover conditions. Field-based digital photography method is gaining popularity for the purpose of cover estimate, as it can reduce field time and enable additional analysis in the future. However, the caveats and uncertainty among field-based vegetation cover estimation methods is not well known, especially across a wide range of cover conditions. We compared cover estimates from point intercept and digital photography methods with varying sampling intensities (25, 49, and 100 points within an image), across 61 transects in typical steppe, forest steppe, and desert steppe in central Mongolia. We classified three photosynthetic groups of cover important to grassland ecosystem functioning: photosynthetic vegetation, non-photosynthetic vegetation, and bare soil. We also acquired normalized difference vegetation index from satellite image comparison with the field-based cover. Results: Photosynthetic vegetation estimates by point intercept method were correlated with normalized difference vegetation index, with improvement when non-photosynthetic vegetation was combined. For digital photography method, photosynthetic and non-photosynthetic vegetation estimates showed no correlation with normalized difference vegetation index, but combining of both showed moderate and significant correlation, which slightly increased with greater sampling intensity. Conclusions: Results imply that varying greenness is playing an important role in classification accuracy confusion. We suggest adopting measures to reduce observer bias and better distinguishing greenness levels in combination with multispectral indices to improve estimates on dry matter.
1927-2007년간 우리나라 산림변천의 추세와 특성을 파악하기 위하여 산림면적 및 임목축적으로 대표되는 산림자원 통계와 인구자료를 재구성하였다. 평균 임목축적을 기준으로 할 경우, 우리나라 산림변천은 산림황폐기(1927-1952), 산림정체기(1953-1972), 산림성장기(1973~2007)로 유형화할 수 있다. 같은 기간 산림면적은 연평균 0.05% 감소하였다. 60% 이상의 높은 산림률을 유지한 국가로서 급격한 경제 성장과 인구 증가를 고려한다면 그리 큰 산림감소라 할 수는 없다. ha 당 임목축적은 1952년 $5.6m^3$에서 2007년에는 $97.8m^3$로 17.5배 증가하였다. 특히, 인구 증가에도 불구하고 1인 당 임목축적은 같은 기간 $1.7m^3$에서 $12.9m^3$로 7.4배 증가하였다. 같은 기간 무립목지는 331.5만ha에서 16.5만ha로 감소하였다. 50년 이상 지속적인 경제성장과 더불어 산림면적의 큰 감소 없이 무립목지가 감소하고 평균 임목축적이 계속 증가한 우리나라는 근대적 산림성장을 하였다고 평가할 수 있을 것이다. 또한 1990~2005년간 인구 1천만 명 이상, 산림률 10% 이상인 56개 국가 중 한국은 산림률이 높으면서도 산림전용이 매우 낮은 국가로 분류되었다. 특히 산림률이 50% 이상인 국가 중 산림감소가 평균 이하인 유일한 개도국이었다.
본 연구는 최근린 기법에서 거리가중치와 훈련자료의 층화에 의한 추정치의 정확도를 비교하여 효율적인 방법을 모색하기 위하여 수행하였다. 거리가중치의 경우, 유사성이 높은 훈련자료에 가중치를 부여하는 방법으로 일반적으로 적용되는 5가지의 계수(0, 0.5, 1, 1.5, 그리고 2)를 비교한 결과, 평균 편차에서 최대 ${\pm}0.6m^3/ha$로 정확도는 유사한 것으로 나타났다. 훈련자료의 층화에서는 임상구분을 적용하였을 때 추정치의 정확도가 가장 높은 것으로 나타났으며, 임상구분과 참조수평거리(반경=100 km)를 통합하여 적용하였을 경우에는 임상구분에 의한 추정치와 유사한 정확도를 나타내었다. 연구대상지의 2010년 기준 평균임목축적과 비교한 결과 최근린 기반 추정치가 약 $5m^3/ha$ 정도 과소 추정되었지만, 조사시점을 고려하였을 때 상당한 정확도를 나타낸 것으로 평가된다.
Many of today's environmental problems are regional in scope and their effects overlap and interact. The purpose of this paper is to developed a simple method for an integrated assessment of environmental conditions across the Mid-Nakdong River Region, by combining data on land use, impervious cover, roads, streams, riparian areas, forest patches, population, pollutant loadings, soil erosion and topography. A cluster analysis was used to identify groups of sub-watersheds with similar environmental characteristics. The mean value for each group was used to find watershed that may be more vulnerable to future environmental degradation. Watersheds in cluster I and II had high amount of forest, but the amount of riparian vegetation was low. Watersheds in cluster III, which located in the middle Geumho River and the main course of Nakdong River, had a greater proportion of their agriculture, a greater proportion of agriculture on steep slopes, and less forest adjacent to streams. Watersheds in cluster IV and V were in the most urbanized areas of the region. The principal adverse impacts for watersheds in this group were high scores for urban area, impervious cover, pollutant loadings, population density, forest fragmentation, and low amounts of forest and riparian forest cover. Notwithstanding the exploratory nature of cluster analysis, it appears to be a useful tool for grouping watersheds with similar environmental characteristics.
적설은 강수의 한 형태로 지표면에 쌓인 눈으로 정의되며 빙권의 가장 큰 단일 구성 요소로서 지구 표면과 대기 사이의 열 교환이나 전 지구 또는 지역적인 측면에서 지구의 에너지 수지 균형을 유지하는 중요한 역할을 하는 등 지구 표면 온도를 조절하는데 영향을 미친다. 그러나 적설은 인간의 접근이 어려운 지역에 주로 분포하기 때문에 위성을 활용한 적설 탐지가 활발히 수행되고 있으며 산림 지역의 적설 탐지는 구름과 적설의 구분 다음으로 중요한 과정이다. 따라서 본 연구는 기존 극 궤도 위성에서 산림 지역 적설 탐지에 활용하는 Normalized Difference Snow Index(NDSI) 및 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 정지궤도 위성에 적용하였으며, 산림 지역 외 영역은 적설의 분광 특징을 활용한 $R_{1.61{\mu}m}$ anomaly 기법 및 NDSI를 활용하여 적설 탐지를 수행하였다. 본 연구에서 산출한 Snow Cover 자료와 Visible Infrared Imaging Radiometer(VIIRS) Snow Cover 자료를 활용해 간접 검증을 수행한 결과, Probability of Detection(POD)는 99.95%, False Alarm Ratio(FAR)는 16.63 %로 나타났다. Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) RGB 영상을 추가로 활용해 정성적 검증 또한 수행하였으며 수행 결과, VIIRS Snow Cover가 미탐지한 영역과 본 연구가 오탐지한 영역이 혼합되어 나타났다.
도시화와 인간의 영향으로 도심 내 산림 임연부가 증가함에 따라 도시 산림 관리 측면에서 도시 산림 임연부의 현황 파악과 모니터링의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 도시 산림 임연부의 현황파악을 위해 시간적 예측, 공간적 예측에서 정확도가 높은 FSDAF(Flexible Spatio-temporal DAta Fusion) 융합 영상 기법을 활용하여 도출한 $NDVI_{max}$ 영상을 사용하여 인접한 토지피복 유형에 따른 도시 산림 임연부의 식생 활력도 차이를 평가하는데 목적이 있다. 서울시 내 도시 산림 임연부를 대상으로 분석해 본 결과, 산림 내부로 갈수록 식생활력도가 증가하는 경향이 나타났다. 임연부에 인접한 4가지 토지피복 유형 중 도로가 산림 임연부에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 나타났다. 특히, 도로로부터 산림 임연부의 30m까지 그 영향이 가장 두드러지게 나타났으며, 90m까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 도시 산림 모니터링 및 도시 산림 임연부 관리 측면에서 토지 피복 유형과 토지피복 변화가 인접한 산림에 미치는 영향을 평가하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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