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.
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.
Kim, Seong-Joon;Lim, Hyuk-Jin;Park, Geun-Ae;Park, Min-Ji;Kwon, Hyung-Joong
Korean Journal of Remote Sensing
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v.24
no.1
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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.
Reliable assessment of Land Use and Land Cover (LULC) changes greatly improves many practical issues in hydrography, socio-geographical research such as the observation of erosion and accretion, coastal monitoring, ecological effects evaluation. Remote sensing imageries can offer the outstanding capability to monitor nature and extent of land and associated changes over time. Nowadays accurate analysis using remote sensing imageries with high spatio-temporal resolution is required for environmental monitoring. This study develops a methodology of mapping and change detection in LULC by using classified Korea Multi-Purpose Satellite-2 (KOMPSAT-2) multispectral imageries at Jeonbuk and Jeonnam provinces including protected tidal flats located in the west coasts of Korean peninsula from 2008 to 2015. The LULC maps generated from unsupervised classification were analyzed and evaluated by post-classification change detection methods. The LULC assessment in Jeonbuk and Jeonnam areas had not showed significant changes over time although developed area was gradually increased only by 1.97% and 4.34% at both areas respectively. Overall, the results of this study quantify the land cover change patterns through pixel based analysis which demonstrate the potential of multispectral KOMPSAT-2 images to provide effective and economical LULC maps in the coastal zone over time. This LULC information would be of great interest to the environmental and policy mangers for the better coastal management and political decisions.
An impervious cover is one of most important factors which effect on a water body environment in a watershed. There are many researches on the impact of an impervious cover on water quality, quantity and ecosystem and most of these researches have been focused on an impervious rate or area in a watershed without considering structure features as like shape, edge, connection of impervious cover. In this study, we focused on a landscape structure which includes shape, density, contiguity, distance, aggregation of land cover type as well as area and rate. The calculation of a landscape indices made to analyse a landscape structure is conducted by applying Fragastats 3.3 program. Osan-cheon watershed where has rapidly urbanized is selected as a study field. Land information for 2002 and 2007 is from land classification maps provided by Ministry of Environment. The result shows that the increasing rate of an impervious cover is more conspicious in Kiheung dam watershed but the fragment of impervious cover areas is shown remarkably in the Osan sub-watershed. The trend of aggregation and connection of impervious covers is increasing. But it was very difficult to say that which type of landscape structure is more beneficial for a watershed management. The implication of this study is to find the need to come over the conventional ways to evaluate landscape structure of a watershed such as rates and areas of impervious cover, and define the importance of landscape feature as like connection, distance, edge density, fragment of impervious covers.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.30
no.1
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pp.1-10
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2002
The purpose of this article is to examine land use change in the fringe area of a metropolitan city through multi-temporal data analysis. Change detection has been regarded as one of the most important applications for utilization of remotely sensed imageries. Conventionally, two images were used for change detection, and Arithmetic calculators were generally used on the process. Meanwhile, multi-temporal change detection for a large number of images has been carried out. In this paper, a digital land-use map and three Landsat TM data were utilized for the multi-temporal change detection Each urban area map was extracted as a base map on the process of multi-temporal change detection. Each urban area map was converted to bit image by using boolean logic. Various urban change types could be obtained by stacking the urban area maps derived from the multi-temporal data using Geographic Information System(GIS). Urban change type map was created by using the process of piling up the bit images. Then the urban change type map was compared with each land cover map for the change detection. Dalseo-gu of Daegu city and Hwawon-eup of Dalsung-gun, the fringe area of Daegu Metropolitan city, were selected for the test area of this multi-temporal change detection method. The districts are adjacent to each other. Dalseo-gu has been developed for 30 yeais and so a large area of paddy land has been changed into a built-up area. Hwawon-eup, near by Dalseo-gu, has been influenced by the urbanization of Dalseo-gu. From 1972 to 1999, 3,507.9ha of agricultural area has been changed into other land uses, while 72.7ha of forest area has been altered. This agricultural area was designated as a 'Semi-agricultural area'by the National landuse Management Law. And it was easy for the preserved area to be changed into a built-up area once it would be included as urban area. Finally, the method of treatment and management of the preserved area needs to be changed to prevent the destruction of paddy land by urban sprawl on the urban fringe.
Magazine of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.2
no.4
s.7
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pp.40-47
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2002
Since it is important to understand the bio-climatic change in Seoul for ecological city planning in the future, this paper gives an overview on bio-climate analysis of urban environments at Seoul. We analyzed its characteristics in recent years using the observations of 24 of Automatic Weather Station (AWS) by Korea Meteorological Administration (KMA). In urbanization, Seoul metropolitan area is densely populated and is concentrated with high buildings. This urban activity changes land covering, which modifies the local circulation of radiation, heat and moisture, precipitation and creating a specific climate. Urban climate is evidently manifested in the phenomena of the increase of the air temperature, called urban heat Island and in addition urban sqall line of heavy rain. Since a city has its different land cover and street structure, these form their own climate character such as climate comfort zone. The thermal fold in urban area such as the heat island is produced by the change of land use and the air pollution that provide the bio-climate change of urban eco-system. The urban wind flow is the most important climate element on dispersion of air pollution, thermal effects and heavy shower. Numerical modeling indicates that the bio-climatic transition of wind wake in urban area and the dispersion of the air pollution by the simulations of the wind variation depend on the urban land cover change. The winds are separately simulated on small and micro-scale at Seoul with two kinds of kinetic model, Witrak and MUKLIMO.
The purpose of this study was to construct land cover maps using a deep learning model and to select the optimal deep learning model for land cover classification by adjusting the dataset such as input image size and Stride application. Two types of deep learning models, the U-net model and the DeeplabV3+ model with an Encoder-Decoder network, were utilized. Also, the combination of the two deep learning models, which is an Ensemble model, was used in this study. The dataset utilized RapidEye satellite images as input images and the label images used Raster images based on the six categories of the land use of Intergovernmental Panel on Climate Change as true value. This study focused on the problem of the quality improvement of the dataset to enhance the accuracy of deep learning model and constructed twelve land cover maps using the combination of three deep learning models (U-net, DeeplabV3+, and Ensemble), two input image sizes (64 × 64 pixel and 256 × 256 pixel), and two Stride application rates (50% and 100%). The evaluation of the accuracy of the label images and the deep learning-based land cover maps showed that the U-net and DeeplabV3+ models had high accuracy, with overall accuracy values of approximately 87.9% and 89.8%, and kappa coefficients of over 72%. In addition, applying the Ensemble and Stride to the deep learning models resulted in a maximum increase of approximately 3% in accuracy and an improvement in the issue of boundary inconsistency, which is a problem associated with Semantic Segmentation based deep learning models.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.10
no.6
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pp.120-129
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2007
Rapid urbanization has transformed the spatial pattern of urban land use or cover. This paper concentrates that changed characteristics of landscape structure in the Tancheon Watershed, from 1995 to 2003 were investigated using land cover map. We used FRAGSTATS software to calculate landscape indices to characterize the landscape structure. We found that built up area has been increased rapidly during the study period, while cultivated area and forest area have been decreased rapidly in the same period. From 1995 to 2003, built up area was increased from 19.73% to 39.62% and cultivated area and forest area was decreased 17.60% to 5.97% and 58.31% to 49.41%. Number of patches, mean euclidean nearest-neighbor distance, contagion index, Shannon's diversity index increased considerably from 1995 to 2003, also suggesting the landscape in the study area became more fragmented and heterogeneous. but because of continuously fragmentation, landscape became homogeneity. The study demonstrates that landscape metrics can be a useful indicator in landscape monitoring and landscape assessment.
The upsurge of population, internal migration, economic activities and developmental works has brought significant land use and land cover (LULC) change over the period of 1990 and 2010 in the Bagmati basin of Nepal. Along with alteration on various other ecosystem services like water yield, water quality, soil loss etc. carbon sequestration is also altered. This study thus primary deals with evaluation of LULC change and its impact on the soil carbon storage for the period 1990 to 2010. For the evaluation, InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs) Carbon model is used. Residential and several other infrastructural development activities were prevalent on the study period and as a result in 2010 major soil carbon reserve like forest area is decreased by 7.17% of its original coverage in 1990. This decrement has brought about a subsequent decrement of 1.39 million tons of carbon in the basin. Conversion from barren land, water bodies and built up areas to higher carbon reserve like forest and agriculture land has slightly increased soil carbon storage but still, net reduction is higher. Thus, the spatial output of the model in the form of maps is expected to help in decision making for future land use planning and for restoration policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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