A palustrine wetland is a type of a wetland that prevails in Korea as well as an ecosystem that provides various ecological functions and has affluent biodiversity. This study was conducted to understand the characteristics of vegetation in a palustrine wetland by analyzing a life form and naturalized plants, in order to present the maintenance and utilization plan of a small wetland. A total of 249 taxa including 76 families, 188 generics, 209 species, 38 varieties and 2 forma were found at six investigated wetlands. As a result of the appearance ratio analysis, Therophytes (37.8%) with 94 taxa and Hemicryptophytes (31.3%) with 78 taxa were in order of life form, and Gramineae (14.1 %) with 35 taxa and Compositae (11.2 %) with 28 taxa were in order of family level. These were deemed representative vegetation in a palustrine wetland. Equosetum arvense, Phragmites communis, Commelina communis, Persicaria thunbergii, Arenaria serpyllifolia, Stellaria media, Erigeron annuus, Erigeron canadensis and Artemisia princeps var, orientalis were found continuously for a period of investigation in all sites. Equosetum arvense, Phragmites communis and Persicaria thunbergii were species with high appearance frequency. Especially, Persicaria thunbergii was construed high in a cover ratio in May as it develop first among Hydrophytes and form a canopy sooner than anything else. We found that a degree of naturalization and an urbanization index appear comparatively high in Yeongok-ri, Cheonan, Gangjang-ri, Asan and Yodang-ri, Hwasung, which is construed due to artificial interference, such as fanning, fishing, swimming and green-tour program. These results would be used to utilize in restoring a deserted and damaged wetland and to provide fundamental data in creating a wetland as follows.
지상라이다는 구조물과 자연사면의 거동이나 변화를 모니터링 할 수 있는 고정밀 측위기술이지만 측위자료를 대상으로 한 분류작업(지표면과 식생 또는 구조물과 식생)은 주관적인 수작업에 의존하게 된다. 그 결과 다양한 지형지물이 혼재해 있는 지표특성으로 인해 자료분류의 신뢰도는 떨어지며, 작업시간은 길어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지표면(식생 등)의 변화탐지 모니터링을 위한 주요한 지표로 사용되는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 이용하여 피복을 분류하고 그 결과를 지상라이다 자료와 융합하여 항목별로 분류하는 기법을 개발하였다. 개발기법을 적용한 결과, NDVI 자료는 항목 간 경계지점에서 0.003%의 오(誤) 분류가 있었으나 약 94%의 융합 정확도를 나타내었고 기존의 수작업에 비해 자료처리 시간이 짧아지며 정확도가 높아져 다양한 분야에 활용도가 높아질 것으로 판단된다.
Kyeong-Soo Jeong;Seung-Hwan Go;Kyeong-Kyu Lee;Jong-Hwa Park
대한원격탐사학회지
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제40권1호
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pp.45-56
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2024
Faced with aging populations, declining resources, and limited agricultural productivity, rural areas in South Korea require innovative solutions. This study investigated the potential of drone-based vegetation indices (VIs) to analyze soybean growth patterns in open-field smart agriculture in Goesan-gun, Chungbuk Province, South Korea. We monitored multi-seasonal normalized difference vegetation index (NDVI) and the normalized difference red edge (NDRE) data for three soybean lots with different irrigation methods (subsurface drainage, conventional, subsurface drip irrigation) using drone remote sensing. Combining NDVI (photosynthetically active biomass, PAB) and NDRE (chlorophyll) offered a comprehensive analysis of soybean growth, capturing both overall health and stress responses. Our analysis revealed distinct growth patterns for each lot. LotA(subsurface drainage) displayed early vigor and efficient resource utilization (peaking at NDVI 0.971 and NDRE 0.686), likely due to the drainage system. Lot B (conventional cultivation) showed slower growth and potential limitations (peaking at NDVI 0.963 and NDRE 0.681), suggesting resource constraints or stress. Lot C (subsurface drip irrigation) exhibited rapid initial growth but faced later resource limitations(peaking at NDVI 0.970 and NDRE 0.695). By monitoring NDVI and NDRE variations, farmers can gain valuable insights to optimize resource allocation (reducing costs and environmental impact), improve crop yield and quality (maximizing yield potential), and address rural challenges in South Korea. This study demonstrates the promise of drone-based VIs for revitalizing open-field agriculture, boosting farm income, and attracting young talent, ultimately contributing to a more sustainable and prosperous future for rural communities. Further research integrating additional data and investigating physiological mechanisms can lead to even more effective management strategies and a deeper understanding of VI variations for optimized crop performance.
2015년 소양강댐 유역에서 발생한 가뭄에 의해 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 가뭄발생시 시공간적 가뭄상황이 파악 가능한 Terra MODIS 영상을 이용하여 소양강댐 유역의 가뭄분포 특성을 추정하고자 하였다. 2010년 1월 1일에서 2015년 6월 30일까지의 250m 해상도인 MODIS product MOD13 16일 합성 영상을 수집하고 식생지수(NDVI)를 구축하였다. 식생지수를 이용하여 식생상태지수(VCI)와 표준화된 표준정규 식생지수(SVI)를 이용하여 가뭄지역의 추정 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 가뭄지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 가뭄지역 탐지의 가능성을 가짐을 알 수 있었다.
This study was conducted by using a Nikon Coolpix S800c camera equipped with a NIR filter to measure the NDVI(Normalized Difference Vegetation Index). It was used for the measurement of the three trees of Pinus densiflora, Taxus cuspidata, Zelkova serrata and Acer palmatum in Kangwon National University. The NDVI value of the surface of the building was compared and analyzed. The average value of NDVI in August and September was high in all species. The NDVI distribution of Taxus cuspidata was higher than the other trees. The NDVI distribution of Pinus densiflora and Taxus cuspidata did not show any significant seasonal differences, but The NDVI distribution of Zelkova serrata and Acer palmatum were relatively low in May and June, which are leafless periods. Previous studies related to NDVI value were generally analyzed using satellite imagery. However, it was scarce related to study the NDVI value of each tree or study the changing process of NDVI by time series. Previous studies have used NDVI values on the ground but this study used NDVI values in the ground section. Future studies will be necessary to measure the NDVI value at different times for various species and also to make efforts to generalize the measurement method. In addition, research related to various fields such as the relationship between NDVI and carbon stocks and the relationship with LAI needs to be conducted.
본 연구에서는 경주시 내남면을 대상으로 KOMPSAT-2 MSC(Multi Spectral Camera) 영상(2007.06.12)을 기반으로 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 TCT(Tasseled-Cap Transformation) 영상 알고리즘을 적용하여 DN 분포도를 작성 하였다. NDVI 및 TCT DN 분포도와 산림 현장 조사 결과와의 비교 분석을 통하여 임상 분류 정확도 향상을 위한 영상 알고리즘 변별력 분석을 수행하고 마지막으로 현장조사 자료와의 중첩 분석을 통하여 임상분류 정확성을 검증 하였다. 본 연구를 통하여 KOMPSAT-2 MSC 영상을 이용하여 임상 분류 자동화 실용성에 대한 검토와 정밀 산림 임상도 제작과정에서 저비용 고효율성을 기대할 수 있으리라 사료된다.
It was required to evaluate ecological restorations in a comprehensive way in order to systematically manage conservation areas such as DMZ and national parks in South Korea. In this research we developed a new approach to evaluating ecological restorations with more various indexes than vegetation covering-related indexes. By analyzing damaged areas in the vicinity of DMZ, major damaged types were identified as six classes: landform modification, surface loss, soil pollution, soil physio-chemical modification, vegetation decline and vegetation damaged. From literature review, 39 indexes were selected and were grouped into four divisions: soil property, vegetation growth & structure, habitat property and landscape structure & functions. By conducting a survey with the selected indexes targeting relevant experts, data on relative importance among the divisions and indexes by damaged type were collected. As a result, it was found that the orders and values of weighted values of the divisions were different by damaged type: for example, soil property (0.402), vegetation growth & structure (0.209), habitat property (0.225), landscape structure & function (0.163) for "landform modification"; but soil property (0.171), vegetation growth & structure (0.401), habitat property (0.270), landscape structure & function (0.158) for "vegetation decline". Similarly, evaluation indexes showed different orders and values of relative importance, easiness in field measurement and representativeness for the division by damaged type, and the values were used for calculating importance factor for each index. In the evaluation table, score1 and score2 were made by the importance factors of indexes multiplied by distribution values which present grades and by the weighted values of divisions. In conclusion, while dealing with the damaged type was considered significant for evaluating and managing restorations, further tests on this table with a range of cases were needed to improve its quality.
지구상에서 육지 표면의 76%를 차지하고 있는 식생은 기후 변화와 관련하여 지역 부존 수자원과 환경 및 생태학적 시스템에 큰 변화를 가져올 수 있다. 본 연구에서는 위성 영상을 통해 추출된 NDVI를 통해 미래 식생정보를 예측하고자 넓은 지역에 대한 식생 피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR 센서(1994년~2004년)와 Terra 위성의 MODIS 센서(2000년~2004년)로부터 얻을 수 있는 월별 정규화 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 5년 동안의 NDVI 값은 NOAA보다 MODIS가 전체적으로 20% 정도 높게 추출되었다. 이로부터 국내 5대강 유역의 토지피복별 NDVI와 월평균 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하였으며, NDVI는 평균기온과 상관성이 높은 것으로 판단되었다. 상관분석 결과 얻어진 NDVI-기온 선형 회귀식을 이용하여 기후변화 시나리오의 CCCma CGCM2 모의 결과 값으로부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정 하였다. NOAA NDVI에 의해 추정 된 미래 식생정보는 현재의 NDVI 최대치와 큰 차이를 보이지 않았지만, 현재 7월에서 8월 사이 최고에 이르렀다가 9월부터 감소하는 NDVI값이 미래에는 10월까지도 높게 지속되는 경향을 보였다. MODIS NDVI에 의해 추정 된 미래 식생정보는 7월에서 8월 사이에 현재보다 약 5% 정도 증가하는 경향을 보였다.
NDVI(Normal Difference Vegetation Index)는 식생의 광합성량과 직접적인 상호관련성이 있기 때문에 생태학적인 목적으로 이러한 지수들의 수많은 응용 가능성이 있다. 본 연구에서는 시계열 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) NDVI 자료를 이용하여 9년 동안 (2000~2008)의 북한 북부고원지대 아고산 고산 식생의 생물계절 특징을 모니터링 하였다. 5월 초순의 급격한 성장 이후 6월부터 8월까지 NDVI값은 0.8이상 지속적으로 유지되었고 최대 식생 생산량과 시기는 각 각 0.86, 7월 28일 이었다. 식생 성장의 시작과 쇠퇴는 평균적으로 각각 5월 9일, 9월 30일이었고, NDVI 값은 각각 0.51,0.54이었다. 식생 성장 기간은 2003년에 128일로 가장 짧았고 2000년과 2005년은 176일로 가장 길었다. 그리고, 동일한 수직적 산림 식생 환경을 가지고 있는 남한의 설악산과 지리산의 생물계절 특성과 비교하였다. 남북한의 아고산 고산 식생대는 약 30일 이상의 식생 생육 기간의 차이가 있었고 남한지역이 MODIS 자료의 합성 주기인 16일만큼 개서시기가 빨랐다. 본 연구는 북한 고원지대 산림 식생의 시계열 및 생물계절적인 변화를 정량적으로 분석한 연구로서 그 의의가 클 뿐만 아니라 북한 지역의 산림 식생 라이브러리 작성 및 통일을 대비한 북한 자연환경계획 수립에 기초 베이스맵으로 활용될 수 있다.
서울을 포함한 수도권지역의 지표면 특성분석을 위하여 Landsat 위성자료(Landsat 5, Landsat 7, Landsat 8)를 이용하여 다양한 지표 특성지수와 지표면 온도를 계산하였다. 연구에 사용된 Landsat 자료는 가을철 자료로써 1985년 10월 21일의 Landsat 5, 2003년 9월 29일의 Landsat 7 그리고 2013년 9월 1일의 Landsat 8 자료를 이용하였다. 그리고 서울과 주변지역에 대하여 토양조절 식생지수, 수정 정규 습윤지수, 정규 습윤지수, 태슬 모자형 밝기, 태슬 모자형 초록, 태슬 모자형 습윤, 정규 식생지수, 정규 건설지수와 같은 지표 특성지수와 지표면 온도를 산출하였다. 대부분의 지표 특성지수들은 도시, 시골, 산, 건물, 강 그리고 도로 등에서 잘 구별되었다. 특히, 도시화의 특징은 서울 주변의 신도시(예, 일산)에서 잘 나타났다. 정규 식생지수와 정규 건물지수 그리고 지표면 온도에 따르면 도시의 확장은 서울의 주변지역에서 뚜렷이 보였다. 지표면 온도와 지표고도는 식생 또는 건설물의 구조와 분포를 나타내는 정규 식생지수 그리고 정규 건물지수와 강한 상관성이 나타났다. 정규 식생지수는 지표면온도와 양의 상관성을 보였고 지표고도와 음의 상관성을 가지는 반면, 정규 식생지수는 지표면온도와 지표고도에 대하여 각각 반대의 특성을 나타내었다. 또한, Landsat의 정규 식생지수와 정규 건물지수는 수도권지역에서 밀접한 관계를 보였다. Landsat 8과 Landsat 5에서는 -0.6 이하의 강한 상관성이 있었으며 Landsat 7에서는 -0.5 이상의 낮은 상관성이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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