This study was performed in order to suggest the possibility of tree species classification using high-resolution QuickBird-2 images spectral characteristics comparison(digital numbers [DNs]) of tree species, tree species classification, and accuracy verification. In October 2010, the tree species of three conifers and eight broad-leaved trees were examined in the areas studied. The spectral characteristics of each species were observed, and the study area was classified by image classification. The results were as follows: Panchromatic and multi-spectral band 4 was found to be useful for tree species classification. DNs values of conifers were lower than broad-leaved trees. Vegetation indices such as normalized difference vegetation index (NDVI), soil brightness index (SBI), green vegetation index (GVI) and Biband showed similar patterns to band 4 and panchromatic (PAN); Tukey's multiple comparison test was significant among tree species. However, tree species within the same genus, such as $Pinus$$densiflora-P.$$rigida$ and $Quercus$$mongolica-Q.$$serrata$, showed similar DNs patterns and, therefore, supervised classification results were difficult to distinguish within the same genus; Random selection of validation pixels showed an overall classification accuracy of 74.1% and Kappa coefficient was 70.6%. The classification accuracy of $Pterocarya$$stenoptera$, 89.5%, was found to be the highest. The classification accuracy of broad-leaved trees was lower than expected, ranging from 47.9% to 88.9%. $P.$$densiflora-P.$$rigida$ and $Q.$$mongolica-Q.$$serrata$ were classified as the same species because they did not show significant differences in terms of spectral patterns.
The purpose of this study was to provide basic health care data for the climate aspects of park re-cultivation by evaluating air ions according to the type of vegetation in the valley and upper slopes of the mountain park. Simple negative or positive air ions were expected to show the same tendencies, so they were analyzed in terms of correcting the air ion index. By analyzing the air ions according to the topography, it was found that valley > slope in terms of the air ion index. When analyzing air ions according to tree species, we found that evergreen conifers in the valley > the deciduous broad-leaved trees in the valley > the evergreen conifers in the slope = the deciduous broad-leaved trees in the slope. For DBH(Diameter at breast height), the valley large pole > slope large pole > slope medium hard wood, while crown density was analyzed as valley dense > slope dense> valley proper > slope proper. Layered structure analysis showed that the multi-layer structure of the valley > multi-layer structure of the slope = the single-layer structure of the valley > the single-layer structure of the slope. The correlation coefficient was determined according to vegetation type and air ion index in the order of DBH > crown density > layer structure > geomorphic structure. In this study, limits exist except for ridge line, valley, and slopes in urban mountain parks. Therefore, analysis should be made considering both topographical structure and various vegetation types in future studies of air ions.
We described the above-ground plant species composition and measured a range of soil physico-chemical properties and the composition and size of the soil seed bank in the remnant natural vegetations on the flood plains of the Han River within Seoul, South Korea. We used analysis of variance and multivariate analyses to analyse the data and S${\o}$rensen's similarity index to compare the composition of the vegetation and seed banks. The soils were circum-neutral and composed of mainly sand and silt fractions with a very limited clay component; a gradient based on sand/clay proportions was identified. The soil seed banks varied markedly between- and within-sites and had much greater species diversity than the above-ground vegetation. Two of the major dominants in the vegetation (Miscanthus saccariflorus and Phragmites australis) were found at very low densities in the seed bank. The site differences appeared to be correlated with the sand-clay gradient, suggesting that the soil properties differentially affected seed inputs into the soil, or that the processes than controlled sediment deposition during floods was also important in differentially affecting seed deposition. Lastly, there was relatively little similarity between the vegetation, dominated mainly by perennials, and the seed bank which contained a relatively large proportion of annuals and biennials. This result suggests that after disturbance caused by flooding there is the potential for many other species to colonize. This may impinge on the regeneration potential of the sites and cause concern for the future conservation of these important remnants of natural vegetation.
본 연구에서는 산림 바이오매스와 식생지수의 상관성을 분석하기 위해 현장조사 자료, 위성영상과 LiDAR 자료를 이용하여 산정된 산림 바이오매스 분포도를 기준으로 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 LANDSAT 영상을 이용하여 식생지수인 SR, NDVI, SAVI, LAI를 계산한 값과 비교하였다. 분석결과, 고해상도 KOMPSAT-2 영상의 식생지수가 LANDSAT 영상의 식생지수보다 침엽수의 상관성이 더 높게 나타났으며 활엽수의 경우는 LANDSAT 영상의 식생지수가 높은 상관성을 보였다. 식생지수 중에는 NDVI 값이 다른 지수에 비해 상관성이 높게 나타났다. 또한 STSAT-3 위성의 소형영상분광기(Compact Imaging Spectrometer, COMIS)와 유사 센서인 EO-1 위성의 Hyperion 영상을 이용하여 하이퍼스펙트럴 영상을 분석하고 바이오매스와 상관성이 상대적으로 높은 식생지수를 동일한 GSD 조건의 LANDSAT 위성의 식생지수와 비교하고 하이퍼스펙트럴 영상의 임상 추출에 대한 활용가능성을 분석하였다.
This study was conducted to compare the level of vegetation recovery based on the forest restoration techniques (natural restoration and artificial restoration) determined using the satellite imagery that targeted forest fire damaged areas in Goseong-gun, Gangwon-do. The study site included the area affected by the Goseong forest fire (1996) and the East Coast forest fire (2000). We conducted a time-series analysis of satellite imagery on the natural restoration sites (19 sites) and artificial restoration sites (12 sites) that were created after the forest fire in 1996. In the analysis of satellite imagery, the difference normalized burn ratio (dNBR) and normalized difference vegetation index (NDVI) were calculated to compare the level of vegetation recovery between the two groups. We discovered that vegetation was restored at all of the study sites (31 locations). The satellite image-based analysis showed that the artificial restoration sites were relatively better than the natural restoration sites, but there was no statistically significant difference between the two groups (p > 0.05). Therefore, it is necessary to select a restoration technique that can achieve the goal of forest restoration, taking the topography and environment of the target site into account. We also believe that in the future, accurate diagnosis and analysis of the vegetation will be necessary through a field survey of the forest fire-damaged sites.
Human activity has been the major threat to wetlands. Agriculture, industrial development, and urban and suburban sprawl have caused the greatest losses of coastal wetlands. In fact, riceland agriculture, because of the flooding that goes with it, provides some additional wetland habitat not otherwise available. The biggest current source of loss for freshwater coastal wetlands is from urban sprawl. In this study, spatial analysis method such as landscape index were applied to Sihwa area in Ansan city. The SMA (Spectral Mixture Analysis) method using Landsat image showed the change distribution of wetland vegetation from 1996 to 2004. The southern part of Sihwa wetland have been changed with Suda japonica of 24% and reed vegetation of 34% on coastal wetland which were covered with tidal flat.
The expanded waste glass material is one of the recycling materials. We investigated whether the expanded waste glass material is useful as planting basis and effective as heat insulation. We examined the difference of the materials by using vegetation index and temperature. The combination of the improved soils and the improved glasses marked higher vegetation index than other mixture materials. Moreover, this combination material is excellent than other ones to heat insulation. Therefore, it suggests that the expanded waste glass material has high potential to be used as a material for planting basis.
Synthetic Aperture Radar (SAR)를 활용하여 토양수분을 산출 할 시 기존의 위성기반 자료에 비해 고해상도의 공간 자료를 생산할 수 있다. 고해상도의 광역 토양수분 자료는 기존의 위성 기반 토양수분 대비 보다 세밀한 지표면 토양수분 변동 관측이 가능하게 하므로, 산사태, 산불 및 홍수와 같은 자연재해 연구에 활용성이 뛰어나다. 하지만 SAR 신호인 후방산란계수는 토양수분 뿐만 아니라, 식생에 의한 영향도 포함하기 때문에 정확한 토양수분을 산정하기 위해서는 이러한 영향을 고려하는 단계가 요구된다. 본 연구에서는 한반도 중부의 농지, 산지, 및 초지의 식생조건 하에서 Sentinel-1 위성 SAR 자료를 활용하여 토양수분을 산정하기 위한 연구를 수행하였다. 식생의 영향을 고려하기 위해 대표적인 지표면 레이더 신호 산란 모형인 Water Cloud Model (WCM)을 사용하였으며, 식생 인자로 Radar Vegetation Index (RVI)를 활용하였다. 연구 지역으로는 토지피복도에 따라 농지와 초지, 산지 각각 2개 지역, 총 6개 대상 지역을 선정하였다. WCM의 매개변수 모의를 위해 지상 관측 토양수분 자료를 활용하였다. 관측 토양수분과의 검증 결과 초지, 산지, 농지 순으로 높은 정확도가 나타났으며, 특히 산지에서는 짙은 식생에도 불구하고 상관계수 값이 0.5 이상으로 나타난 반면 농지에서는 0.3 미만의 매우 낮은 값이 관측되었다. 연구 결과를 통해 다양한 식생 피복에서 SAR 기반 토양수분 산정에 적합한 관측 토양수분 조건을 제시 하였다. 향후 식생 높이, 식생 종류 등 과 융합한 연구가 수행된다면 보다 정확한 토양수분을 산정 할 수 있을 것으로 판단된다.
Small streams, despite their rich ecosystems, face challenges in vegetation assessment due to the limitations of traditional, time-consuming methods. This study presents a groundbreaking approach, combining unmanned aerial vehicles(UAVs), convolutional neural networks(CNNs), and the vegetation differential vegetation index (VDVI), to revolutionize both assessment and management of stream vegetation. Focusing on Idong Stream in South Korea (2.7 km long, 2.34 km2 basin area)with eight diverse revetment methods, we leveraged high-resolution RGB images captured by UAVs across five dates (July-December). These images trained a ResNeXt101 CNN model, achieving an impressive 89% accuracy in classifying vegetation cover(soil,water, and vegetation). This enabled detailed spatial and temporal analysis of vegetation distribution. Further, VDVI calculations on classified vegetation areas allowed assessment of vegetation vitality. Our key findings showcase the power of this approach:(a) TheCNN model generated highly accurate cover maps, facilitating precise monitoring of vegetation changes overtime and space. (b) August displayed the highest average VDVI(0.24), indicating peak vegetation growth crucial for stabilizing streambanks and resisting flow. (c) Different revetment methods impacted vegetation vitality. Fieldstone sections exhibited initial high vitality followed by decline due to leaf browning. Block-type sections and the control group showed a gradual decline after peak growth. Interestingly, the "H environment block" exhibited minimal change, suggesting potential benefits for specific ecological functions.(d) Despite initial differences, all sections converged in vegetation distribution trends after 15 years due to the influence of surrounding vegetation. This study demonstrates the immense potential of UAV-based remote sensing and CNNs for revolutionizing small-stream vegetation assessment and management. By providing high-resolution, temporally detailed data, this approach offers distinct advantages over traditional methods, ultimately benefiting both the environment and surrounding communities through informed decision-making for improved stream health and ecological conservation.
최근 기후변화에 따라 세계적으로 산불이 빈번해지고 피해 규모가 커지면서, 이에 따른 산림 생태계 파괴, 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 위성기반 산불피해지수는 객관적이고 신속한 산불피해지 파악을 가능하게 하고, 북한과 같이 접근이 불가능한 지역에 대한 분석에 유용하다. 이 단보에서는 전통적으로 사용되어 온 Normalized Burn Ratio (NBR)를 비롯하여, 식생활력도를 나타내는 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), 그리고 최근에 개발된 Fire Burn Index (FBI)와 Forest Withering Index (FWI)를 이용하여 북한지역 산불피해지 탐지를 수행하고, 4가지 지수의 비교 평가를 통해 한반도 적용 방안을 모색하였다. 향후 중소형 산불에 대한 적용가능성 검토와 딥러닝 영상인식의 활용 등이 추가적으로 연구되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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