Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.2
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pp.21-35
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2020
Vegetation information is a very important factor used in various fields such as urban planning, landscaping, water resources, and the environment. Vegetation varies according to canopy density or chlorophyll content, but vegetation vitality is not considered when classifying vegetation areas in previous studies. In this study, in order to satisfy various applied studies, a study was conducted to set a threshold value of vegetation index considering vegetation vitality. First, an eBee fixed-wing drone was equipped with a multi-spectral camera to construct optical and near-infrared orthomosaic images. Then, GIS calculation was performed for each orthomosaic image to calculate the NDVI, GNDVI, SAVI, and MSAVI vegetation index. In addition, the vegetation position of the target site was investigated through VRS survey, and the accuracy of each vegetation index was evaluated using vegetation vitality. As a result, the scenario in which the vegetation vitality point was selected as the vegetation area was higher in the classification accuracy of the vegetation index than the scenario in which the vegetation vitality point was slightly insufficient. In addition, the Kappa coefficient for each vegetation index calculated by overlapping with each site survey point was used to select the best threshold value of vegetation index for classifying vegetation by scenario. Therefore, the evaluation of vegetation index accuracy considering the vegetation vitality suggested in this study is expected to provide useful information for decision-making support in various business fields such as city planning in the future.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.24
no.1
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pp.97-110
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2021
Vegetation index information is an important figure that is used in many fields such as landscape architecture, urban planning, and environment. Vegetation may vary slightly in vegetation vitality depending on photosynthesis and chlorophyll content. In this study, a range of vegetation worth preserving in the Taehwa River water system was determined, and hyperspectral images of drones were acquired (August, October), and the results were presented through DVI(Normalized Defference Vegetation Index), EVI(Enhanced Vegetation Index), PRI(Photochemical Reflectance Index), ARI (Anthocyanin Reflectance Index) index analysis. In addition, field spectral data and VRS-GPS(Virtual Reference System-GPS) surveys were performed to ensure the quality and location accuracy of the spectral band. As a result of the analysis, NDVI and EVI showed low vegetation vitality in October, -0.165 and -0.085, respectively, and PRI and ARI increased to 0.011 and 7.588 in October, respectively. For general vegetation vitality, it was suggested that NDVI and EVI analysis were effectively performed, and PRI and ARI were thought to be effective in analyzing detailed characteristics of plants by spectral band. It is expected that it can be widely used for park design and landscape information modeling by using drone image information construction and vegetation information.
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.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.22
no.1
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pp.61-72
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2019
With the diversification of research using UAV(Unmanned Aerial Vehicle)s, the possibility of remote sensing research for urban green spaces is increasing. UAVs can be used as an investigation method to monitor the successful construction of the park and the planting of vegetation since its creation. This study was carried out to investigate UAVs utilization of urban green space monitoring in Dosol Square. It was photographed three times on May 21, July 13, and September 16, 2018 using DJI Phantom3 pro, Inspire2, and Parrot Sequoia multispectral camera. Orthographic images were overlaid on the planting plan of the site and the construction results were checked, the change of vitality of the plantation area was analyzed by NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and SAVI(Soil Adjusted Vegetation Index). As a result, it was confirmed that the UAVs are very effective for surveying the view of the urban green space after the construction and recording the results, which can be grasped quantitatively by overlaying the planting plan map. UAVs are more likely to be used in terms of monitoring vegetation vitality. It is interpreted that SAVI is better than NDVI in the green space just after composition. Chionanthus retusus and Pinus strobus were analyzed for their low level of vitality, and partially damaged and their vitality was lowered. In addition, there was difficulty in grass planting area and flower garden due to drainage and summer drought problems. In the future, it is expected that orthoimage and multispectral data using UAVs will be useful in the early vegetation monitoring and management field of urban green spaces.
Park, Wan-Yong;Eo, Yang-Dam;Kim, Yong-Min;Kim, Chang-Jae
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.16
no.1
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pp.65-73
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2013
FDB(Feature DataBase) attributes have been produced by using the resource data prior to the year 2002. Due to this reason, the attributes need to be updated to the up-to-date ones. In this regards, this study focuses on the way of finding areas whose attributes need to be updated. Forest and crop classes were chosen as target classes among FDB features. MODIS Landcover data and FDB are, first, compared to detect the changed forest and crop areas from 2001 to 2008. Then, vegetation vitality changes are analyzed using MODIS annual NDVI data. Based on the change detection and the vegetation vitality analysis, the index of area selection for updating FDB attributes is proposed in this study.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.14
no.2
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pp.97-105
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2011
This study was carried out to investigate vegetation and tree vitality of Berchemia berchemiaefolia habitat to recommend basic information for synecological characteristics. Totally 9 vegetation data were collected and analyzed. And one plant community (Quercus serrata-Berchemia berchemiaefolia community) including 43 families 66genera 72 species 8 varieties and 3 forma was differentiated. Quercus serrata-Berchemia berchemiaefolia community was subdivided into Typical subunit and Quercus mongolica subunit. Species showing the higer r-NCD value in the plant community were Berchemia berchemiaefolia, Quercus serrata, Lindera obtusiloba, Fraxinus rhynchophylla, Acer pseudo-sieboldianum, Corylus heterophylla var. thunbergii. In tree vitality result, Berchemia berchemiaefolia population containing 35 individual was estimated 3 monitoring categories; 1) General 2) Principal 3) Absolute. These categories frequencies arranged by the order General Monitoring (85.7%; 30 individual), Principal Monitoring (11.4%; 4 individual) and Absolute Monitoring (2.9%; 1 individual).
Kim, Jong-Won;Jegal, Jae-Cheol;Lee, Byeong-Yeol;Lee, Yul-Gyeong;Mun, Gyeong-Hui
The Korean Journal of Ecology
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v.24
no.5
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pp.259-265
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2001
This paper describes the species composition of the remnant forest vegetation (Natural Monument No. 65) in the Mok-do island of Ulsan city and its relation to ecological long-term monitoring. Syntaxonomical classification and actual vegetation map were depicted in very fine scale 1:800 for better understanding spatial distribution and vitality of individual trees and communities. A total of 111 species and 13 plant communities occurred on the 19,166 ㎡ area. Evergreen broad-leaved forest of Machilus thunbergii is a representative vegetation type, which covers 37.4% of the island area. Evergreen coniferous forest of Pinus thunbergii covers 18.6% of the island. These two forests occurred at different parts of the island, i.e., the former at the rearward and the later at the frontward of island against marine. 95.7% of trees analysed was determined as critically and absolutely monitored individuals. From a conservation perspective the Mok-do vegetation is extremely vulnerable, which must be long-termly monitored using an assessment of tree vitality and a fine scale map of vegetation.
In this study, the correlation between the heat island effect and the vegetation in Deagu Korea was performed through using Landsat TM data. the island effect, presents high temperature on air like island, is connected with correlation between the surface temperature and the temperature on the air. In this study, surface temperature was analyzed by detecting the change of urban forestry with remote sensing using the vegetation vitality statistics reference (ratio change of the Park greens in Daegu) the heat island effect not only brings the environment pollution but also brings serious problem such as the destruction of ecosystem to city as a whole. Jeff Luvall has studied to restrain the heat island effect by making urban forestry. Even though Daegu had been the serious high temperature urban area the current temperature of Daegu has been dropped. The correlation between the heat island effect and the vegetation index was analyzed by using satellite images.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.38
no.2
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pp.123-132
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1996
The purpose of this study was to clarify the reflectance of soil and plant in order to extract the soil and vegetation informations using the satellite remote sensing data. The influence of soil moisture content and vegetation cover rate on the soil reflectance, and the relationship between vegetation reflectence and its vitality were discussed. The results obtained in this study were summarized as follows; I) The soil reflectance($R_{0.65}$) of wavelength ($0.65{\mu}m$) was closely related to the reflectance((($IR_{0.85}$) of wavelength $0.85{\mu}m$. This relationship could be expressed by soil line. 2) A point on the soil line was affected by the soil moisture ratio and the organic matter content. 3) The vegetation cover rate was formulated in terms of soil and vegetation reflectance at wavelengths pf $0.65{\mu}m$($R_{0.65}$) and ($0.85{\mu}m$) (($IR_{0.85}$). 4) The vegetation reflectence was strongly influenced by its vitality, which was related to the moisture content and the chlorophy [[-a concentration.
Kim, You Seung;Jung, Sung Eun;Lee, Woo Kyun;Kim, Jun Beom;Kwon, Tae Hyeong
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.97
no.6
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pp.561-564
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2008
Pinus densiflora(red pine) stands in Korea have been faced with the serious threat by pine wilt disease caused by Bursaphelenchus xylophilus (nematodes). It is not easy to early detect and prevent the infected trees because those cannot be visually identified during the initial phase of infection. Red pine is usually infected by B. xylophilus from May to July and can be just visually detected in October or November. While the infected trees are wilted, the spectral value of Near Infrared (NIR) is supposed to be decreased. Based on this phenomena, in this paper, the vegetation vitality change of infected trees was analyzed using vegetation indices. Spectral values of Red, Green and NIR had been acquired monthly by a portable NIR camera in the same place of red pine stands infected by pine wilt disease. It could be proven that the vegetation index, or vegetation vitality of damaged trees starts to decrease from June, in the early infecting phase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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