Kim, Yong-Min;Park, Wan-Yong;Eo, Yang-Dam;Kim, Yong-Il
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.5
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pp.493-504
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2010
This study proposes a classification method based on an automated training extraction procedure that may be used with very high resolution (VHR) images of non-accessible areas. The proposed method overcomes the problem of scale difference between VHR images and geographic information system (GIS) data through filtering and use of a Landsat image. In order to automate maximum likelihood classification (MLC), GIS data were used as an input to the MLC of a Landsat image, and a binary edge and a normalized difference vegetation index (NDVI) were used to increase the purity of the training samples. We identified the thresholds of an NDVI and binary edge appropriate to obtain pure samples of each class. The proposed method was then applied to QuickBird and SPOT-5 images. In order to validate the method, visual interpretation and quantitative assessment of the results were compared with products of a manual method. The results showed that the proposed method could classify VHR images and efficiently update GIS data.
Hydroseeding technique is a very popular method of revegetating slope areas through the control of soil erosion and stability by seeding grasses. This study was conducted to select turfgrass species and cultivars for hydroseeding. Experiment plots were established on various soil types and environmental conditions at Singar-Ansan high-way construction site. The investigation was designed in three cutting, one back-filling and other three spare sites with various seed mixtures. Results indicated that combinations of seed mixtures influenced seed germination and rates of surface cover. In a view of long term, vegetation shifts should be influenced by characters of slopes and micro-climate conditions. Hydroseeding did not show good results on rocky slope areas. Revegetation was only going on where there had soil. The combination of seed mixture with a higher rate of perennial ryegrass had relatively good revegetation with faster germination and seedling growth. Improved turf-type tall fescue Arid ⓡ and Falcon ⓡ seemed to have good environ-mental adaptation and drought tolerance. Wild or old type cultivars showed relatively slow green-up in spring and growth rates at the next year of seeding. For the harmonious landscaping with surrounding area, the combination of native grass mixture with cool-season grasses had good results. Slow and low revegetation rate at hack-filling site seemed to be caused by the poor development of capillary tubes in sub-soil. It was shown that a high correlation between seed germination and revegetation rate, and between three-month later coverage rate and final rate. The evaluation of coverage rate after three month seems to he acceptable to decide the accomplishment of hydroseeding results on rode side slopes.
The present study was undertaken in middle altitudinal (1500 to 2500 masl) moist temperate forest of Mandal-Chopta area in the Garhwal region of Uttarakhand, India. The aim of the present study was to assess the variation in species composition and diversity in different vegetation layers viz. herb, shrub and tree, at different altitudes. Shannon-Wiener diversity index ($\bar{H}$), $Nha^{-1}$, total basal cover per hectare (G), Simpson concentration of dominance, Pielou Equitability, species richness (SR), Margalef index, Menheink index of species richness and ${\beta}$-diversity were calculated to understand community composition. Tree G ranged from 84.25 to 35.08 $m^2ha^{-1}$ and total stem density varied from 990 to 1470 Nha-1. Total SR (herb, shrub and trees) among different forest types ranged between 31 and 58. Maximum G of herb and shrub layers was recorded at lower altitudes between 1500 and 1650 masl. ${\beta}$-diversity was higher in herb layers as compared to tree and shrub layers. Dominance-diversity curves were also drawn to ascertain resource apportionment among various species in different forest types. Values of species diversity, $\bar{H}$, $Nha^{-1}$ and G were higher in the study area as compared to similar forests growing in other parts of Uttarakhand Himalaya.
Background: Organic carbon stored in coastal wetlands, which comprises the major part of oceanic "blue carbon," is a subject of growing interest and concern. In this study, organic carbon storage in coastal wetlands and its economic value were estimated using the raw data of 25 studies related to soil carbon storage. Data were collected from three tidal flats (one protected and two developed areas) and two estuarine salt marshes (one protected and one restored area). Bulk density, soil organic matter content, and standing biomass of vegetation were all considered, with Monte Carlo simulation applied to estimate the uncertainty. Results: Mean carbon storage in two salt marshes ranged between 14.6 and $25.5kg\;C\;m^{-2}$. Mean carbon storage in tidal flats ranged from 18.2 to $28.6kg\;C\;m^{-2}$, with variability possibly related to soil texture. The economic value of stored carbon was estimated by comparison with the price of carbon in the emission trading market. The value of US $ $6600\;ha^{-1}$ is ~ 45% of previously estimated ecosystem services from fishery production and water purification functions in coastal areas. Conclusions: Although our study sites do not cover all types of large marine ecosystem, this study highlights the substantial contribution of coastal wetlands as carbon sinks and the importance of conserving these habitats to maximize their ecosystem services.
Background: Ambrosia trifida is a highly invasive annual plant, but effective control methods have not been proposed. Among various eradication methods, cutting is a simple measure to control invasive plants, and sowing seeds of native plants may effectively increase biotic resistance to invasion. In this study, we conducted a field experiment with two treatments: cutting and sowing seeds of six native or naturalized plants. Results: We found a significantly lower A. trifida abundance after cutting than in the control (77% decrease). Sowing seeds of native species did not provide any additional benefit for the control of A. trifida, but increased the importance values and diversity of other native vegetation. The abundance of A. trifida was negatively correlated with that of other plant taxa based on plant cover, biomass, and density. However, biotic resistance of sown plants was not effective to control invasion because A. trifida was so competitive. Conclusions: We concluded that cutting is an effective measure to control Ambrosia trifida while sowing seeds of native plants can increase native plant diversity.
This study was conducted to select indicators for assessing national biodiversity. For this purpose, 140 biodiversity-related indicators were identified as a result of inventorying biodiversity-related indicators used in Korea and abroad, and when these indicators were applied to the pressure, status, and response indicator system, it was found that status indicators accounted for the largest number of indicators, with 29 pressure, 59 status, and 44 response. We also categorized the status indicators into genes, species, habitat, function, and quality, and found that species and habitat indicators accounted for the majority. Pressure indicators were categorized into direct exploitation, pollution, alien species, climate change, and habitat change. As a result, it was found that direct exploitation and pollution accounted for most of the pressure indicators. In addition, this study used internationally used indicator selection criteria to establish criteria for selecting domestic biodiversity assessment indicators. Using this list of indicators and indicator selection criteria, we evaluated the prioritization of domestically applicable biodiversity indicators through relevant expert consultations. 1) Vegetation class, 2) Land cover indicators, and 3) Change of protected area ranked highly. In fact, these indicators have been used in many studies due to the availability of assessable data. However, most of the highly scored indicators are based on ecosystem area, and further consideration of ecosystem functions and components(species) is needed.
The purpose of this paper is to prepare snowmelt parameters using RS and GIS and to assess the snowmelt impact in SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Process) model for Chungju-Dam watershed $(6,661.5km^2)$. Three sets of NOAA AVHRR images (1998-1999, 2000-2001, 2001-2002) were analyzed to prepare snow-related data of the model during winter period. Snow cover areas were extracted using 1, 3 and 4 channels, and the snow depth was spatially interpolated using snowfall data of ground meteorological stations. With the snowmelt parameters, DEM (Digital Elevation Model), land cover, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and weather data, the model was calibrated for 3 years (1998, 2000, 2001), and verified for 1 year (1999) using the calibrated parameters. The average Nash-Sutcliffe efficiencies for 4 years (1998-2001) discharge comparison with and without snowmelt parameters were 0.76 and 0.73 for the full period, and 0.57 and 0.19 for the period of January to May. The results showed that the spatially prepared snow-related data reduced the calibration effort and enhanced the model results.
Topographic normalization reduces the terrain effects on reflectance by adjusting the brightness values of the image pixels to be equal if the pixels cover the same land-cover. Topographic effects are induced by the imaging conditions and tend to be large in high mountainousregions. Therefore, image analysis on mountainous terrain such as estimation of wildfire damage assessment requires appropriate topographic normalization techniques to yield accurate image processing results. However, most of the previous studies focused on the evaluation of topographic normalization on satellite images with moderate-low spatial resolution. Thus, the alleviation of topographic effects on multi-temporal high-resolution images was not dealt enough. In this study, the evaluation of terrain normalization was performed for each band to select the optimal technical combinations for rapid and accurate wildfire damage assessment using PlanetScope images. PlanetScope has considerable potential in the disaster management field as it satisfies the rapid image acquisition by providing the 3 m resolution daily image with global coverage. For comparison of topographic normalization techniques, seven widely used methods were employed on both pre-fire and post-fire images. The analysis on bi-temporal images suggests the optimal combination of techniques which can be applied on images with different land-cover composition. Then, the vegetation index was calculated from the images after the topographic normalization with the proposed method. The wildfire damage detection results were obtained by thresholding the index and showed improvementsin detection accuracy for both object-based and pixel-based image analysis. In addition, the burn severity map was constructed to verify the effects oftopographic correction on a continuous distribution of brightness values.
This study purposed to extract and assess the accuracy of assessment for deforestation area in Wonju city using medium resolution satellite image. The total size of deforestation area during the last nine years (2000-2008) was about 467 ha, and it was occurred annually about 52 ha. The most frequent form of deforestation was settlements (72%). Ninety percent of the size of deforestation was less than 2 ha in size. In addition, 79 percent of deforestation area was found within 500 m from the road network and within 100 m of the Forest/Non-forest boundary. This study compared the deforestation based on the administrative information (GIS deforestationI) with the deforestation (RS deforestation) extracted from the satellite imagery by vegetation indices (NDVI, NBR, NDWI). Extraction accuracy, mean-standard deviation${\times}1.5$ applied 3 by 3 filtering, showed reliable accuracy 35.47% k-value 0.20. However, error could be occurred because of the difference of land-use change and land-cover change. The actual rate of land-cover change deforestation area was 32% on administrative information. The 7.52% of forest management activities area was misjudged as deforestation by RS deforestation. Finally, the comparison of land-cover change deforestation (GIS deforestationII) with the RS deforestation accuracy, as a result NDVI mean-standard deviation${\times}2$ applied 3 by 3 filtering, showed improved accuracy 61.23%, k-value 0.23.
Surface emissivity and its background values according to each sensor are mandatorily necessary for Mid-Wavelength Infrared (MWIR) remote sensing to retrieve surface temperature and temporal variation. This study presents the methods and results of Land Surface Emissivity (LSE) of the MWIR according to land cover over the Korean Peninsula. The MWIR emissivity was estimated by applying the Temperature Independent Spectral Indices (TISI) method to the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) band 4 Day/Night images ($3.74{\mu}m$ in center wavelength). The obtained values were classified according to land-cover types, and the obtained emissivity was then compared with those calculated from a standard Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer (ASTER) spectral library. The annual means of MWIR emissivity of Deciduous Broadleaf Forest (0.958) and Mixed Forest (0.935) are higher than those of Croplands (0.925) and Natural Vegetation Mosaics (0.935) by about 2-3%. The annual mean of Urban area is the lowest (0.914) with an annual variation of about 2% which is by larger than those (1%) of other land-covers. The TISI and VIIRS based emissivity is slightly lower than the ASTER spectral library by about 2-3% supposedly due to various reasons such as lack of land cover homogeneity. The results will be used to understand the MWIR emissivity properties of the Korean Peninsula and to examine the seasonal and other environmental changes using MWIR images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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