Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.49
no.6
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pp.21-33
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2007
Different vegetation indices from satellite images have been used for monitoring drought damages, and this study aimed to develop a drought index using NOAA/AVHRR NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and to analyze the temporal and spatial distribution of spring drought severity in North Korea from 1998 to 2001. A new drought index, DevNDVI(Deviation of NDVI), was defined as the difference between a monthly NDVI and average monthly NDVI at the same cover area, and the DevNDVI images at all years except for 2001 demonstrated the drought-damaged areas referred from various domestic and foreign publications. The vegetation of 2001 showed high vitality despite the least amount of rainfall among the target years, and the reason was investigated that higher temperature above normal average would shift the growing stages of plants ahead. Therefore, complementary methods like plant growth models or ground survey data should be adopted in order to evaluate drought-induced plant stress using satellite-based NDVI and to make up far the distortion induced by other environments than lack of precipitation.
Kim, Sun-Hwa;Hong, Suk Young;Sudduth, Kenneth A.;Kim, Yihyun;Lee, Kyungdo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.28
no.6
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pp.597-609
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2012
Leaf area index (LAI) is important in explaining the ability of the crop to intercept solar energy for biomass production and in understanding the impact of crop management practices. This paper describes a procedure for estimating LAI as a function of image-derived vegetation indices from temporal series of IKONOS, Landsat TM, and MODIS satellite images using empirical models and demonstrates its use with data collected at Missouri field sites. LAI data were obtained several times during the 2002 growing season at monitoring sites established in two central Missouri experimental fields, one planted to soybean (Glycine max L.) and the other planted to corn (Zea mays L.). Satellite images at varying spatial and spectral resolutions were acquired and the data were extracted to calculate normalized difference vegetation index (NDVI) after geometric and atmospheric correction. Linear, exponential, and expolinear models were developed to relate temporal NDVI to measured LAI data. Models using IKONOS NDVI estimated LAI of both soybean and corn better than those using Landsat TM or MODIS NDVI. Expolinear models provided more accurate results than linear or exponential models.
Leaf area index (LAI) is important in explaining the ability of crops to intercept solar energy for biomass production, amount of plant transpiration, and in understanding the impact of crop management practices on crop growth. This paper describes a procedure for estimating LAI as a function of image-derived vegetation indices from temporal series of RapidEye imagery obtained from 2010 to 2012 using empirical models in a rice plain in Seosan, Chungcheongnam-do. Rice plants were sampled every two weeks to investigate LAI, fresh and dry biomass from late May to early October. RapidEye images were taken from June to September every year and corrected geometrically and atmospherically to calculate normalized difference vegetation index (NDVI). Linear, exponential, and expolinear models were developed to relate temporal satellite NDVIs to measured LAI. The expolinear model provided more accurate results to predict LAI than linear or exponential models based on root mean square error. The LAI distribution was in strong agreement with the field measurements in terms of geographical variation and relative numerical values when RapidEye imagery was applied to expolinear model. The spatial trend of LAI corresponded with the variation in the vegetation growth condition.
Vegetation Index(VI) derived from remote sensing data is used to assess ecosystem factor in Environmental Impact Assessment(EIA) process. Ecosystem factor has been prepared by Degree of Green Naturality(DGN) mainly in Environmental Impact Statements. But DGN has room for improvement of assessing actual ecosystem situation. The objectives of this study are to define the relationship between field measure DGN and VI, and to develop methodologies to use VI for assessing the status and conditions of natural ecosystem. For verification of DGN and VI, 35 sites using global positioning system are selected and reviewed. Correlation coefficients of DGN and VI shows highly as 0.69. Also VI in EIA found it can be applied to assess ecosystem. It concluded that VI as well as DGN can be applied to assess ecosystem newly and largescale.
Park, Junehyeong;Ji, Hee-sook;Lim, Yoon-Jin;Kim, Baek-Jo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.248-248
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2017
최근 가뭄 모니터링을 위해 과거에 비하여 고해상도의, 물리적으로 기반을 두는 정보가 요구되고 있다. 기존에 주로 활용하고 있는 통계적 방법론 기반의 가뭄지수들은 지니고 있는 한계에 대해 여러 개선과정을 거치고 있으나, 기상변수로부터 지표상의 식생 관련 변수로의 전파 과정에 대한 개별 통계적 가뭄지수 간의 관계 설명이 매우 어렵다. 이와 같은 관계로, 국내 유역에서의 물리적 기반을 둔 고해상도 가뭄 판단방법에 대한 시도가 필요한 시점이다. Brown et al. (2008)은 위성기반 식생정보, 기상학적 가뭄지수, 지형학적 조건을 고려한 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index; 이하 VegDRI)를 개발하였다. 학습자료에 대해 CART 기반의 경험적 모델을 구축하여, 격자마다 근-실시간 자료를 적용한 VegDRI를 산출하여 고해상도의 지도를 산출하는 방식을 제시하였다. VegDRI는 NCDC의 U.S. Drought Monitoring에 활용되고 있으며, NOAA의 Drought Task Force Assessment Protocol에서는 가뭄 모니터링의 기준으로 설정되어 있다. 본 연구에서는 국내에 VegDRI를 적용하고자 필요한 자료수집 및 전처리 과정을 거쳐 결과를 도출하였다. 기상청 ASOS 기상관측소에서 얻은 기상변수, MODIS 위성으로부터 추출된 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI), 지형학적 정보와 기상학적 가뭄지수(SPI, PDSI)를 기계학습으로 모델링하여 VegDRI를 산출하였다. 산출된 VegDRI 공간분포도에 대하여 기존에 활용되던 유관기관의 가뭄 판단방법과의 유사성과 차이점을 비교 검토하여 적용성을 평가하였다.
The study was conducted to provide basic data for stable forest management according to climate change by identifying the ecological characteristics of Mt. Dalma warm temperate forest. 30 survey plots were established for vegetation structure analysis, and communities which classified by applying TWINSPAN analysis and DCA analysis techniques. Four plant communities were subdivided into Quercus acuta-Eurya japonica community, Quercus acuta community, Quercus salicina-Camellia japonica community, and Quercus acuta-Camellia japonica community. The tree layers were dominated by Quercus acuta and Quercus salicina, and the subtree layers were dominated by Camellia japonica and Eurya japonica, and the Sasa borealis. The species diversity index were in the range of 0.849 to 0.969, and the degree of Evenness index were 0.514 to 0.569, and the similarity index were 59.57 to 75.47%. The species composition in the community indicated that the deciduous broad-leaved and coniferous trees have already been eliminated in competition with evergreen broad-leaved trees. Tree species with good cold resistance such as Quercus acuta and Quercus salicina were dominant species under current climatic conditions, but the dominant species might be changed to more shade-tolerance evergreen broad-leaved through the succession.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.7
no.3
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pp.26-34
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2004
It is expected that the different techniques of stream restoration could be caused the different conditions of the stream ecosystem. The study was to investigate and compare plants and vegetation clusters of appearing plant species in the upper and lower section of the Seo-Ho stream, It was classified and listed all of the plants appeared in the upper and lower section of the stream, It was used the belt-transect method and Unweighted pair group method using arithmetic algorithm in order to examine and analyzed discover the vegetation clusters, In the result, 28 families and 114 species appeared in the upper section, In the other side, 26 families and 93 species appeared in the lower section of the steam. The naturalized index of the upper section was 21%, and that of the lower section was 27%. In addition, the upper section has more various geographical features than lower section of the stream. So that, consequently the study shows that the different techniques of stream restoration could be caused the different growth of the stream ecosystem.
This paper is to contribute for management and restoration as a basic study of vegetation structure in Aemirang Hill, Nakdongjeongmaek. To verify the characteristics of vegetation structure, we set up 25 plots($100m^2$). The result of community analysis was used by TWINSPAN classification. The communities were classified 7 types i.e. Quercus variabilis community, Quercus mongolica community, Pinus densiflora community, Pinus densiflora-Quercus mongolica community, Q. mongolica-Quercus variabilis community, Quercus mongolica-Betula davurica community, Larix leptolepis community. Pinus densiflora community and Pinus densiflora-Quercus mongolica community are progressively transforming a Quercus mongolica community that is called Pinus densiflora next succession stage. Whereas the communities that has dominant Quercus variabilis and Quercus mongolica did not appear a next generation succession tree such as Carpinus laxiflora, Carpinus cordata in the under story and shrub layer. Therefore, Aemirang Hill's ecological succession was to maintain the status condition. Aemirang Hill's diversity index is 0.5738 to 0.8906. It were analyzed that diversity index was lower than other places.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.3
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pp.75-82
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2011
This study refers to the derivation of simple crop yield prediction equation by using KOMPSAT-2 derived vegetation index. For a 1.25 ha small farm area located in the middle part of South Korea, the KOMPSAT-2 panchromatic and multi-spectral images of 31th August 2008, 17th November 2008, and 10th September 2009 were used. The field spectral reflectance during growing period for the 6 crops (rice, potato, corn, red pepper, garlic, and bean) were measured using ground spectroradiometer and the yield was investigated. Among the 6 vegetation indices (VI), the NDVI and ARVI between measured and image derived showed high relationship with the coefficient of determination of 0.85 and 0.95 respectively. Using the 3 years field data, the NDVI and ARVI regression curves were derived, and the yields were tried to compare with the maximum VIs value.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.16
no.3
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pp.41-53
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2013
The study for the estimation potential natural vegetation was estimated the occurrence probability distribution using geographic information system(GIS) in Bukhansan National Park. Correlation and factor analysis were analyzed to estimate probability distribution. Coefficients were calculated by logistic regression analysis. Correlation coefficients were significantly at the 0.01 level. Commonality of elevation, annual mean temperature, warmth index and potential evapotranspiration were high value, but topographic index was low value. Communities of over the 0.3 points distribution probability, Quercus mogolica communities were the largest area, 76,940,900 $m^2$, Pinus densiflora communities area was 860,800 $m^2$, Quercus acutissima communities area was 500,100 $m^2$ and Quercus variabilis communities area was 1,000 $m^2$, but Q. aliena, Q. serrata, Carpinus laxiflora and Zelcova serrata communities was not appeared. Therefore, potential national vegetation of Bukhansan national park was likely to be Q. mongolica community, P. densiflora community, Q. acutissima community and Q. variabilis community.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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