• 한국환경생태학회지
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• 제33권5호
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• pp.552-564
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• 2019

본 연구는 낙엽활엽수와 상록활엽수가 혼효하는 곳으로 식물학적 가치가 높은 두륜산도립공원 일대의 상록활엽수림을 대상으로 식생 특성을 파악하고자 진행하였다. 식생 특성을 알아보기 위해 $100m^2$ 크기의 조사구 40개소를 설치하여 조사 분석하였다. 두륜산도립공원이 위치한 해남군은 난대림지역으로 40년간의 기상자료를 분석한 결과, 한랭지수 $-8^{\circ}C$ 월, 온량지수 $109.2^{\circ}C$ 월, 연평균강수량 1,310.5mm로 상록활엽수림의 분포적지라 할 수 있다. TWINSPAN에 의한 군락분류 결과, 붉가시나무군락-I, 붉가시나무군락-II, 참식나무-푸조나무군락 총3개 군락으로 분리되었다. 두륜산도립공원 내 상록활엽수림은 교목층에 우점하고 있는 붉가시나무가 아교목층에서도 세력을 넓혀가고 있으며, 붉가시나무 외에 교목성상의 상록활엽수인 참식나무와 생달나무 등이 전 층위에서 확인되고 있는 형태로 굴참나무, 졸참나무, 개서어나무 등의 낙엽활엽수가 도태되고 상록활엽수인 붉가시나무군락으로의 천이가 진행되고 있으며, 국지적으로 참식나무군락이 출현하고 있었다. 종다양도는 붉가시나무군락-I(1.3208), 붉가시나무군락-II(1.4916)에 비해 참식나무-푸조나무군락(1.0798)이 낮게 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.16-27
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• 2022

기후변화로 인해서 전 세계적으로 온도가 상승하고 있다. 도시를 중심으로 급속한 성장을 이룬 우리나라는 도심지역에 대해서 열섬현상, 대기 오염 등 환경문제가 심각하게 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해서 중앙정부와 지방자치단체들은 도시 숲, 공원 조성 등의 나무심기운동을 활발하게 추진하고 있다. 본 연구에서는 나무심기운동에 따른 도심지역의 녹지 증가와 식생의 생장 상태를 정량적으로 산정하였고 이에 따른 도심지역의 지표면 온도 변화를 분석하였다. 구미지역에 대해서 Landsat 영상을 이용하여 나무심기운동이 진행되기 전, 실행된 직후, 사업이 중간 정도 진행된 시점, 최종적으로 완료된 시점에 대해서 녹지면적과 식생지수, 지표면 온도를 산정하였다. 연구 결과, 두 지역에 대해서 녹지면적이 각각 7.24km², 4.93km² 증가하였고 식생지수는 0.14~0.16 증가하였으며, 지표면 온도는 0.8~1.2℃ 감소하였다. 나무심기운동은 도시의 지표면 온도를 낮추는 역할뿐만 아니라 공기 정화, 탄소 흡수, 녹색 휴식 공간 제공 등 다양한 역할을 수행하기 때문에 지속적으로 진행되어야 한다.

• 생명과학회지
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• 제15권1호
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• pp.27-32
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• 2005

경상남도 진주시 수곡면 시루봉에서 산불이 난 1994년부터 2000년까지 식생회복에 따른 종조성을 조사하였다. 소나무를 비롯한 목본과 풍산포 종자를 가진 초본류는 산불 이후 3년 이내에 왕성한 성장을 보였다. 산화지의 생활형 조성은 H-Dl-R5-e로 다른 산화지와 크게 다를 바 없었다. 산화지 6지점의 평균 종다양도지수는 2.135(1996년), 2.784(1998년), 2.948(2000년)이였다. 6지점의 균등성지수는 1.816(1996년), 2.641(1998년), 1.925(2000년)였다. 천이 분석에서 식생의 회복과 더불어 종수는 증가하여 산화 3년 후에는 주변지역과 거의 유사하거나 약간 높은 지점도 나타났다. 우점도지수 등의 결과에서 추정되는 바는 산불 후 수목의 식재시 산불 후 3년 이전에 실시하는 것이 적합할 것으로 사료된다

• 대한공간정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.11-16
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• 2015

시공간적 기온정보는 지구온난화와 기후변화의 이해에 있어서 중요한 기상요소이다. 본 연구에서는 인공위성 원격탐사로부터 획득된 공간적으로 균질한 지표면 정보를 이용하여 우리나라 지상기온 평가 알고리즘을 개발하였다. LST(Land Surface Temperature), NDWI(Normalized Difference Water Index), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 독립변수로 하는 지상기온 추정을 위한 다중회귀모형을 제안하고, 우리나라의 지역기후변화를 고려하기 위하여 온난시즌과 한랭시즌에 대한 모형의 회귀상수 및 회귀계수를 도출하였다. 개발된 기온 추정 알고리즘에 의해 산출된 온난 및 한랭시즌의 기온정보는 지상관측기온과 비교하여 우수한 상관관계를 보였고, $3^{\circ}C$ 미만의 RMSE와 거의 0에 가까운 BIAS로 매우 높은 일치성을 보였다. 따라서 인공위성 지표면 원격탐사자료를 활용하고 온난 및 한랭시즌의 구분을 적용한 기온 평가 알고리즘은 우리나라의 지역기후를 평가하는데 있어서 간략하고 유용한 수단이 될 수 있으리라 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권4호
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• pp.625-638
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• 2018

In this paper, we derive i) a function to estimate snow cover fraction (SCF) from a MODIS satellite image that has a wide observational area and short re-visit period and ii) a function to determine snow depth from the estimated SCF map. The SCF equation is important for estimating the snow depth from optical images. The proposed SCF equation is defined using the Gaussian function. We found that the Gaussian function was a better model than the linear equation for explaining the relationship between the normalized difference snow index (NDSI) and the normalized difference vegetation index (NDVI), and SCF. An accuracy test was performed using 38 MODIS images, and the achieved root mean square error (RMSE) was improved by approximately 7.7 % compared to that of the linear equation. After the SCF maps were created using the SCF equation from the MODIS images, a relation function between in-situ snow depth and MODIS-derived SCF was defined. The RMSE of the MODIS-derived snow depth was approximately 3.55 cm when compared to the in-situ data. This is a somewhat large error range in the Republic of Korea, which generally has less than 10 cm of snowfall. Therefore, in this study, we corrected the calculated snow depth using the relationship between the measured and calculated values for each single image unit. The corrected snow depth was finally recorded and had an RMSE of approximately 2.98 cm, which was an improvement. In future, the accuracy of the algorithm can be improved by considering more varied variables at the same time.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.433-442
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• 2018

저수구역은 계획된 홍수위에 의하여 둘러싸인 지역 혹은 댐의 계획된 홍수위 내에 있는 지역으로 정의된다. 본 연구에서는 저수구역 내 농경지를 탐지하기 위하여, 대표적인 기계학습 기법인 RF (Random Forest) 기반의 감독 분류 방법을 적용하였다. 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위하여, 질감정보를 정량화하기 위한 대표적인 기법인 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)과 NDWI (Normalized Difference Water Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 추가적인 입력자료로 활용하였다. 특히, 질감정보를 생성하는데 사용된 윈도우 크기가 농경지의 분류 정확도에 미치는 영향을 분석하여, 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위한 방법론을 제시하였다. 실험결과, UAV 영상을 이용한 분류결과를 통하여 취득된 다중분광영상과 NDVI, NDWI, GLCM 영상들을 이용하여 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다. 또한, GLCM의 윈도우 크기가 분류정확도를 향상시키기 위한 중요한 변수임을 확인하였다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제42권4호
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• pp.183-190
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• 2018

Backgrounds: The main purpose of this research was to assess changes in vegetation structure, wetland index, and diversity index for a 15-year-old created wetland in Jincheon, South Korea. The created wetland consists of four sub-wetlands: a kidney-shaped wetland, a ditch, an ecological pond, and a square wetland. Vegetation and water depth data were collected at each site in 1999 and 2013, and Shannon diversity and wetland indices were calculated. Results: The total number of plant species increased from 18 in 1999 to 50 in 2013, and the ecological pond in 1999 and the ditch in 2013 presented the highest diversity indices (2.5 and 3.2, respectively). Plant species were less diverse in 1999 than in 2013, presumably because these initial wetlands were managed periodically for water purification and installation of test beds. The proportion of wetland plants, including obligate wetland and facultative wetland species, decreased from 83 to 56%, whereas upland plants, including obligate upland and facultative upland species, increased from 17 to 44%. After ceasing water supply, water depth in all four sub-wetlands declined in 2013. Thus, upland plants established more readily at these sites, resulting in higher diversity and lower wetland indices than in 1999. Conclusions: The major floristic differences between 1999 and 2013 were an increase in the number of upland plants and a decrease in wetland species. Although wetland indices were lower in 2013, the created wetland performed important ecosystem functions by providing habitats for wetland and upland plants, and the overall species diversity was high.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권5호
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• pp.43-57
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• 2022

This study aims to classify forest fire-affected areas, identify forest types by the intensity of forest fire damage using multi-time Landsat-satellite images before and after forest fires and to analyze the effects of artificial restoration sites and natural restoration sites. The difference in the values of the Normalized Burned Ratio(NBR) before and after forest fire damage not only maximized the identification of forest fire affected and unaffected areas, but also quantified the intensity of forest fire damage. The index was also used to confirm that the higher the intensity of forest fire damage in all forest fire-affected areas, the higher the proportion of coniferous forests, relatively. Monitoring was conducted after forest fires through Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), an index suitable for the analysis of effects by restoration type and the NDVI values for artificial restoration sites were found to no longer be higher after recovering the average NDVI prior to the forest fire. On the other hand, the natural restoration site witnessed that the average NDVI value gradually became higher than before the forest fires. The study result confirms the natural resilience of forests and these results can serve as a basis for decision-making for future restoration plans for the forest fire affected areas. Further analysis with various conditions is required to improve accuracy and utilization for the policies, in particular, spatial analysis through forest maps as well as review through site checks before and immediately after forest fires. More precise analysis on the effects of restoration will be available based on a long term monitoring.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제12권5호
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• pp.77-91
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• 2009

The purpose of this study is to define the species composition of the soil seed banks at major wetlands in Nakdong river basin and central korea and to investigate how soil seed banks relate to aboveground vegetation and soil texture. In 2005, we sampled seed banks at Baksil reservoir, Jillal marsh, Deapyeng marsh, Hwapo marsh, Upo marsh and Junam reservoir in Nakdong river basin and Osan stream and Amsa-dong in Seoul. The soil seeds were estimated with the emergence method from April to October. Total numbers of species at the seed banks were 33 at Baksil, 18 at Daepyeong, 35 at Jillal, 56 at Upo, 32 at Hwapo, 47 at Osan stream, 54 at Amsa waterside, 31 at Amsa meadow. The species diversity in the soil seed banks of Upo marsh was the highest as 0.95. The community overlap index that compares aboveground with underground vegetation is high in the Upo marsh (0.34), Jilla marsh (0.36), and Osan stream (0.27). Soil texture affected distribution of 8 species, Lindernia procumbens, L. attenuata, Arenaria serpyllifolia, Juncus effusus, Persicaria thunbergii, Eragrostis multicaulis, Cyperus nipponicus, Scirpus fluviatilis. Considering the social and cultural values, soils at Amsa meadow, Hwapo marsh and Osan stream have worth to use for wetland restoration.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.231-237
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• 2007

To monitor process of vegetation rehabilitation at the damaged area after large-fire is required a lot of manpowers and budgets. However the analysis of vegetation recovery using satellite imagery can be obtaining rapid and objective result remotely in the large damaged area. Space and airbone sensors have been used to map area burned, assess characteristics of active fires, and characterize post-fire ecological effects. Burn severity incorporates both short- and long-term post-fire effects on the local and regional environment. Burn severity is defined by the degree to which an ecosystem has changed owing to the fire. To classify fire damaged area and analyze burn severity of Samcheok fire area occurred in 2000, Cheongyang fire 2002, and Yangyang fire 2005 was utilized Landsat TM and ETM+ imagery. Therefore the objective of the present paper is to quantitatively classify fire damaged area and analyze burn severity using normalized burn index(NBR) of pre- and post-fire's Landsat satellite imagery.