• 환경영향평가
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• 제25권6호
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• pp.384-401
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• 2016

본 연구는 하천환경평가체계 구축의 일환으로서 식생 평가 지표 및 평가 기준의 검증을 목적으로 수행하였다. 본 연구를 위해 5개 시험하천을 대상으로 68개의 평가단위에서 총 204개의 식생 표본조사구를 설정하였으며, 표본조사구별 상관-종조성 수준에서 식생군집의 분류 및 현존식생도를 작성하였다. 현존식생도를 기준으로 식생자료의 분석을 통해 표본조사의 적정 규모, 식생 지수의 점수 기준, 식생 군집분류의 표준화, 그리고 식생평가지표의 등급화를 위한 종합 점수기준을 검토하였다. 하천 식생 평가를 위해 개발된 식생 다양도 지수와 식생 복잡도, 그리고 식생자연도 지수로 이루어진 식생평가지표의 종합점수 산정 및 등급화는 타당한 것으로 판단되었다. 식생평가지표의 등급화에 대한 식생지수의 기여도를 분석한 결과 식생자연도 지수가 다른 지수에 비해 보다 큰 역할을 하는 것으로 판단되었으나 세부 식생지수 사이의 상호보완적인 관계가 성립되어 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 선행 연구에서의 기준의 재검토 및 식생군집 분류의 표준화 작업 등을 통해 개정된 기준을 적용한 결과 식생평가등급 간 변별력이 크게 확보되었음을 확인 할 수 있었으나, 하천구간의 유형에 따른 식생 지수 및 식생평가지표의 등급화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제37권4호
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• pp.292-303
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• 2021

Studies that relate the structure of tropical regrowth vegetation to soil properties are generally lacking in the literature. This study proposes three indices for assessing the structural regeneration of secondary forests. They are: (1) the tree diameter class, (2) the plant life form and (3) the woody/herbaceous plants ratio indices. They were applied to assess the regeneration status of forest regrowth vegetation (aged 1-10 years), derived savanna regrowth vegetation in south western Nigeria, and to secondary forests in different stages of succession in Columbia and Venezuela, Bolivia, Mexico in South and Central America and semi-arid savanna in Ethiopia and seasonal deciduous forest successional stages in India. In all the cases, the indices increased with increasing age of regrowth vegetation and hence, with increasing structural complexity of regenerating vegetation. The tree diameter class index increased from 32.1% in a 9-year secondary forest to 69.0% in an 80-year-old secondary forest in Columbia and Venezuela and from 0.4% in a 1-year fallow to 20.9% in 10-year regrowth vegetation in southwestern Nigeria. In semi-arid savanna in northern Ethiopia, the woody/herbaceous plants ratio index increased from 18.1% in a 5-year protected grazing enclosure to 75.1% in 15-year protected enclosure, relative to the status of 20-year enclosure. The indices generally had correlations of 0.6-0.90 with species richness and Simpson's/Margalef's species diversity, implying that they are appropriate measures of ecosystem development over time. The proposed indices also had strong and positive correlations with soil organic carbon and nutrients. They are therefore, significant indicators of fertility status.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권spc2호
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• pp.765-776
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• 2019

본 연구는 하천복원사업의 전 과정에서 활용될 수 있는 법 제도적 지침과 기준을 제공하고 하천사업의 성과를 진단 평가할 수 있는 한국형 표준화된 하천환경 평가체계 구축과정의 일환으로서 하천생태계의 수변 및 수서환경을 대변할 수 있는 4개의 생물 분류군, 즉 식생과 조류, 그리고 저서 무척추동물과 어류의 평가지표 및 기준 등 평가체계를 구축하였다. 구체적으로 생물적 특성의 평가지표 및 기준을 정리하면, 식생의 경우 식생 다양도와 식생 복잡도, 그리고 식생 자연도 등 3가지 지수의 조합을 통한 하천 식생군집의 구조적 특성을 정량적으로 평가할 수 있도록 하였다. 저서 무척추동물과 어류, 그리고 조류의 경우도 선진 기법의 과학적 근거를 바탕으로 우리나라 하천특성에 적합하도록 생물적 자료의 평가등급 획정에 따른 정량적인 생물지수 평가법을 제안하였다. 아울러 하천환경 자연도의 한 부문인 생물적 특성의 평가를 위하여 이들 4개 생물분류군의 가중치를 적용한 종합 생물지수 및 평가등급화 방안을 제시하였으며, 이에 대한 시험하천의 적용결과에서도 생물분류군 간 비교적 일관성 있게 하천환경의 특성을 반영하고 있는 것으로 분석되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.3-11
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• 2016

Sixty four percent of Korean territory consists of forest which is fragile for forest fire. However, it is difficult to detect the disaster-induced damages due to topographic complexity in mountainous areas and harsh weather conditions. For this reason, satellite imaging systems have been widely utilized to detect the damage caused by forest fire. In particular, ground vegetation condition can be estimated from multi-spectral satellite images and change detection technique has been used to detect forest fire damages. However, since Korea has clear four seasons, simple change detection technique has limitation. In this regard, this study applied the NDVI(normalized difference vegetation index) annual cycle modeling technique on time-series of Landsat images from 1991 to 2007 to analyze influence of forest fire of Yangyang-gun, Gangwon-do in 2005 on vegetation condition. The encouraging result was obtained when comparing the areas where forest fire occurs with non-damaged areas. The mean value of NDVI was decreased by 0.07 before and after the forest fire. On the other hand, annual variability of NDVI had been increasing and peak value of NDVI was stationary after the forest fire. It is interpreted that understory vegetation was seriously damaged from the forest fire occurred in 2005.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.319-341
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• 2024

The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucial for large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth, and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factors can significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs and crop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditions and multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance the reliability of reflectance data in agricultural applications.An overview of the fundamentals of multispectral sensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The review highlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectance data quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40-70%, affecting reflectance in the red (-0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (-0.03 to 0.06), crucial for VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such as water vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates and agricultural assessments. During the COVID-19 lockdown,reduced atmospheric interference improved the accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emerged as the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10-20% with changes in aerosol optical thickness, 15-30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectance due to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change, highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicated the importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuable insights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agricultural applications.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1389-1403
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• 2021

고해상도(Very High Resolution; VHR) 위성영상을 이용한 재난 피해 평가는 신속한 피해 정보 추출과 함께 세부적인 피해 정보 획득이 가능하다. 하지만 일반적으로 VHR 위성의 낮은 영상 취득 주기로 인해 재난 발생 전 VHR 영상의 수급은 제한적이며, 재난 발생 후 영상만으로는 피해 지역과 미피해 지역의 정확한 식별에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 산불 발생 후 VHR 위성영상과 GIS (Geographic Information System) 데이터를 이용하여 국내 산불 피해 지역에 대한 변화 탐지를 수행하였다. 산불 발생 전 VHR 영상을 대체하기 위한 GIS 데이터로는 토지피복도가 사용되었으며, 산불 발생 전 토지피복 현황에 대한 공간정보를 이용하여 산불발생 전 NIR (near-infrared) 영상을 시뮬레이션하였다. 변화 탐지 과정에서는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 상관도 기반의 변화 탐지 기법을 적용하였으며, superpixel 기반의 영상 분석을 통해 영상 분석의 복잡도를 감소시키는 동시에 VHR 영상의 디테일을 보존하고자 하였다. 제안 기법은 2019년 발생한 강원도 산불 지역에 대해 검증되었으며, 두 연구 지역에 대해 모두 98% 이상의 높은 전체 정확도와 0.97 이상의 높은 F1-score 값을 제시하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.238-245
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• 2024

본 논문에서는 농작물 다중 분광 이미지에 대해 특징 융합 기법을 이용하여 의미론적 분할 성능을 향상시키기 위한 프레임워크를 제안한다. 스마트팜 분야에서 연구 중인 딥러닝 기술 중 의미론적 분할 모델 대부분은 RGB(red-green-blue)로 학습을 진행하고 있고 성능을 높이기 위해 모델의 깊이와 복잡성을 증가시키는 데에 집중하고 있다. 본 연구는 기존 방식과 달리 다중 분광과 어텐션 메커니즘을 통해 모델을 최적화하여 설계한다. 제안하는 방식은 RGB 단일 이미지와 함께 UAV (unmanned aerial vehicle)에서 수집된 여러 채널의 특징을 융합하여 특징 추출 성능을 높이고 상호보완적인 특징을 인식하여 학습 효과를 증대시킨다. 특징 융합에 집중할 수 있도록 모델 구조를 개선하고, 작물 이미지에 유리한 채널 및 조합을 실험하여 다른 모델과의 성능을 비교한다. 실험 결과 RGB와 NDVI (normalized difference vegetation index)가 융합된 모델이 다른 채널과의 조합보다 성능이 우수함을 보였다.