대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.382-385
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2008
MODIS images have a great advantage of high temporal resolution to monitor land cover changes in a large area. The moderate and low spatial resolution satellite images are incomparably economic than high resolution satellite images. As diverse satellite images are provided recently, strategies using satellite images are necessary for continuous, effective and long-term land monitoring. This research purposed to use MODIS images to monitor land cover in Korean peninsula for long-term and continuous change detection. To maximize the advantages of high temporal resolution, the change detection was based on the MODIS temporal profiles of the surface reflectance for one year. In this study as the reflectance patterns of year 2005 were compared with the reflectance patterns of year 2007, the changed pixels could be detected during two years. To set up the threshold value for the decision of change, ASTER images with the higher spatial resolution, 15m, were used for this study. The test area covered the suburban area of metropolitan city, Seoul, where the landcover changes have been frequently happened.
본 연구는 도서에 대한 휴양과 안보 등 도서산림기능 발굴 및 지속적인 유지보전을 위하여 남한지역도서의 2000년과 2020년의 Globeland30 토지피복자료 분석을 통해 도서지역 토지피복의 구성 및 변화형태를 추적하고 도서산림의 이해를 위한 공간정보를 제공하고자 했다. 각 년도 별 토지피복분포와 격자 기반의 토지피복변화 분석을 수행했고 그 결과, 2000년 대비 2020년에는 농경지와 초지가 각각 7.6%, 1.7% 감소한 반면 산림과 인공지가 각각 5.7%, 3.2% 증가했고 도서산림은 20년 동안 전체 도서면적의 42.2% 인 157,246 ha가 유지되었다. 또한 농경지와 인공지가 존재하지 않는 도서 중 1 ha 이상 초지가 산림으로 변하는 262 개 도서와 산림이 초지로 변하는 421 개 도서를 관측하여 천이와 교란에 대한 잠재적 정보를 갖는 683 개 도서를 확인했다. 인공지의 유입이 확인된 22개 도서에서는 주로 농경지가 인공지로 전환되었다. 해당 도서 면적의 42.2%를 차지하는 산림이 초지로 변하고 27.8%의 농경지와 초지가 산림으로 변했다. 거주환경개선 및 사회기반시설 확충 등 인공지의 유입은 개발지역에 국한되지 않고 정주환경 개선을 위한 산림 파괴와 조경, 농경지의 개발 및 휴경화 등 주변부까지 토지피복의 변화를 수반하는 경우가 확인되었다. 해당 연구 결과는 추후 도서생태연구와 도서산림의 관리방안을 마련하기 위한 기초자료로 높은 활용도를 보일 것으로 판단된다.
본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.
Land use and climate changes are the important factors to determine the runoff and sediment loads from the watershed. The changes also affected to runoff volume/pattern to the dam operation and may cause flood and drought situations in the downstream area. Sirikit Dam is one of the biggest dams in Thailand which cover about 25 % of the runoff into the Central Plain where the Bangkok Capital is located. The study aims to determine the effect of land use change to the runoff/sediment volume pattern and the rainfall-runoff-sediment relationship in the different land use type. Field measurements of the actual rainfall, runoff and sediment in the selected four sub-basins with different type of land use in the Upper Nan Basin were conducted and the runoff ratio coefficients and sediment yield were estimated for each sub-basin. The effect of the land use change (deforestation) towards runoff/sediment will be investigated. The study of the climate change impact on the runoff in the future scenarios was conducted to project the change of runoff volume/pattern into the Sirikit Dam. The improvement of the Sirikit Dam operation rule was conducted to reduce the weakness of the existing operation rules after Floods 2011. The newly proposed dam operation rule improvement will then be evaluated from the water shortage situations in the downstream of Sirikit Dam under various conditions of changes of both land use and climate when compared with the situations based on the existing reservoir operation rules.
The objectives of this research were to predict land-use/land-cover change at the Sakaerat Environmental Research Station (SERS) and to analyze its consequences on the distribution for Black-crested Bulbul (Pycnonotus melanicterus), which is a popular species for bird-watching activity. The Dyna-CLUE model was used to determine land-use allocation between 2008 and 2020 under two scenarios. Trend scenario was a continuation of recent land-use change (2002-2008), while the integrated land-use management scenario aimed to protect 45% of study area under intact forest, rehabilitated forest and reforestation for renewable energy. The maximum entropy model (Maxent), Geographic Information System (GIS) and FRAGSTATS package were used to predict bird occurrence and assess landscape fragmentation indices, respectively. The results revealed that parts of secondary growth, agriculture areas and dry dipterocarp forest close to road networks would be converted to other land use classes, especially eucalyptus plantation. Distance to dry evergreen forest, distance to secondary growth and distance to road were important factors for Black-crested Bulbul distribution because this species prefers to inhabit ecotones between dense forest and open woodland. The predicted for occurrence of Black-crested Bulbul in 2008 covers an area of 3,802 ha and relatively reduces to 3,342 ha in 2020 for trend scenario and to 3,627 ha for integrated-land use management scenario. However, intact habitats would be severely fragmented, which can be noticed by total habitat area, largest patch index and total core area indices, especially under the trend scenario. These consequences are likely to diminish the recreation and education values of the SERS to the public.
Increase in Earth's surface temperature, higher rainfall intensity rate, and rapid changes in land cover are just some of the most evident effects of climate change. Flooding, and river sedimentation are two inevitable natural processes in our environment, and both issues poses great risks in the dam industry when not addressed properly. River sedimentation is a significant issue that causes reservoir deposition, and thus causes the dam to gradually lose its ability to store water. In this study, the long-term effects of climate change on the sediment discharge in Yongdam Dam watershed is analyzed through the utilization of SWAT, a semi-distributed watershed model. Based from the results of this study, an abrupt increase on the annual sediment inflow trend in Yongdam Dam watershed was observed; which may suggests that due to the effects of climate change, higher rainfall intensity, land use and land cover changes, the sedimentation rate also increased. An efficient sedimentation management should consider the increasing trend in sedimentation rate due to the effects of climate change.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.439-442
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1999
It is important to analyze the seasonal change profiles of land cover type in large scale for establishing preservation strategy and environmental monitoring. Because the NOAA-AVHRR data sets provide global data with high temporal resolution, it is suitable for the land cover classification of the large area. The objectives of this study were to classify land cover of Korea, to investigate the phenological profiles of land cover. The NOAA-AVHRR data from Jan. 1998 to Dec. 1998 were received by Korea Ocean Research & Development Institute(KORDI) and were used for this study. The NDVI data were produced from this data. And monthly maximum value composite data were made for reducing cloud effect and temporal classification. And the data were classified using the method of supervised classification. To label the land cover classes, they were classified again using generalized vegetation map and Landsat-TM classified image. And the profiles of each class was analyzed according to each month. Results of this study can be summarized as follows. First, it was verified that the use of vegetation map and TM classified map was available to obtain the temporal class labeling with NOAA-AVHRR. Second, phenological characteristics of plant communities of Korea using NOAA-AVHRR was identified. Third, NDVI of North Korea is lower on Summer than that of South Korea. And finally, Forest cover is higher than another cover types. Broadleaf forest is highest on may. Outline of covertype profiles was investigated.
Climate change is considered a severe global problem closely related to carbon storage. However, recent urbanization and land-use changes reduce carbon stocks in terrestrial ecosystems. Recently, the role of protected areas has been emphasized as a countermeasure to the climate change, and protected areas allow the area to continue to serve as a carbon sink due to legal restrictions. This study attempted to expand the scope of these protected areas to an evaluation-based environmental spatial information theme map. In this study, the area of each grade was compared, and the distribution of land cover for each grade was analyzed using the Ecological and Nature Map, Environmental Conservation Value Assessment Map and Urban Ecological Map of Sejong Special Self-Governing City. Based on this, the average carbon storage for each grade was derived using the InVEST Carbon model. As a result of the analysis, the high-grade area of the environmental spatial information generally showed a wide area of the natural area represented by the forest area, and accordingly, the carbon storage amount was evaluated to be high. However, there are differences in the purpose of production, evaluation items, and evaluation methods between each environmental spatial information, there are differences in area, land cover, and carbon storage. Through this study, environmental spatial information based on the evaluation map can be used for land use management in the carbon aspect, and it is expected that a management plan for each grade suitable for the characteristics of each environmental spatial information is required.
The present study analyses the effect of land use on the vegetation of some desert ecosystems in Abu Dhabi, United Arab Emirates (UAE). Three sites were selected to represent different types of land use, inside Umm Al-Banadeq forest, outside the forest and along Abu Dhabi-Al Ain Trucks Road. In total, fifty-two stands were examined; including a matrix of 14 species ${\times}$ 52 stands. Based on species cover data, stands were classified using TWINSPAN and ordinated using DCA. Four vegetation groups were generated at level three of classification. Zygophyllum mandavillei was dominant in most vegetation groups; Heliotropium bacciferum dominated vegetation groups inhabited the forest. Species richness, species turnover, relative evenness and relative concentration of dominance of forest vegetation groups were 2.8, 5.7, 0.7, and 2.0, respectively. The differences were attributed to both natural variability and forestry-induced changes, including change in land use, drainage and ploughing and shading by trees. Vegetation group inhabited Abu Dhabi-Al Ain Trucks Road, that were dominated by Haloxylon salicornicum and Zygophyllum mandavillei have high total cover (8.8 m per $m^{-1}$). Most community and vegetation attributes were significantly higher inside the forest than outside. Human interventions and environmental factors affected species diversity and abundance of these communities.
Kim, Seong-Joon;Lim, Hyuk-Jin;Park, Geun-Ae;Park, Min-Ji;Kwon, Hyung-Joong
대한원격탐사학회지
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제24권1호
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pp.25-33
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2008
To investigate the hydrologic impacts of climate changes on dam inflow for Soyanggangdam watershed $(2694.4km^2)$ of northeastern South Korea, SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Process) model and the climate change results of CCCma CGCM2 based on SRES A2 and B2 were adopted. By the CA-Markov technique, future land use changes were estimated using the three land cover maps (1985, 1990, 2000) classified by Landsat TM satellite images. NDVI values for 2050 and 2100 land uses were estimated from the relationship of NDVI-Temperature linear regression derived from the observed data (1998-2002). Before the assessment, the SLURP model was calibrated and verified using 4 years (1998-2001) dam inflow data with the Nash-Sutcliffe efficiencies of 0.61 to 0.77. In case of A2 scenario, the dam inflows of 2050 and 2100 decreased 49.7 % and 25.0 % comparing with the dam inflow of 2000, and in case of B2 scenario, the dam inflows of 2050 and 2100 decreased 45.3 % and 53.0 %, respectively. The results showed that the impact of land use change covered 2.3 % to 4.9 % for the dam inflow change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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