Riparian vegetation distribution patterns and diversity relative to various fluvial geomorphic channel patterns, stream bank stabilization methods, and stream flow processes are described and interpreted for selected stream of Goesan, Central Korea. Idong Stream Pilot Project, which began in May 2003 and finished in December 2003, was selected to develop effective methods. The project aim to maintain or increase stream bank stabilization ecosystem goods and services while protecting downstream and stream bank ecosystem. A number of protecting methods which are a Flight of fieldstone, Vegetation block, Green river block, Stone net, Green environment block, Eco friendly cobble, Vegetation mat and Geo green cell and Firefly block were applied on the bank of Idong stream. The stream sites have been monitored about flora conditions each method in 2007. We selected 12 points for summer seasons to separately investigate in left bank, right bank and river bed. The main purpose of this study was to find out suitable methods and to improve stream restoration techniques for ecosystem. On the stream bank, Eco friendly cobble method(9.57) was the highest average of vegetation cover and Firefly block method(3.87) was the lowest average in applied methods.
Understanding the relation of water environmental factors and vegetation is critical to restoration and management of wetlands. To reveal relationships between representative plant groups and water environments, we measured cover and abundance of plant species, water depth, temperature, pH, conductivity, dissolved oxygen, $NH_4$-N, $NO_3$-N, and $PO_4-P$ concentration in water in Wangsuk stream (WS) and Gwarim reservoir (GR). This study was conducted monthly from May to October, 2004. Six vegetation groups $(W1{\sim}W6)$ in WS and five vegetation groups $(G1{\sim}G5)$ in GR were identified using TWINSPAN. WS was characterized by Phragmites japonica, Digitaria sanguinalis, Phalaris arundinacea, Beckmannia xyzigachne and Persicara hydropiper, Persicaria thunbergii, Typha angustifolia. GR was characterized by T. angustifolia, Scirpus tabernaemontani, P. thunbergii, Humulus japonicus and Scirpus fluviatilis, Typha orientalis, Zizania latifolia. The vegetation in WS experienced greater seasonal changes than in GR. A correspondence analysis suggests that water depth was the major environmental factor influencing the distribution of most plants communities in both wetlands.
이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
Yun, Hee Sup;Park, Soo Hyun;Kim, Hak-Jin;Lee, Wonsuk Daniel;Lee, Kyung Do;Hong, Suk Young;Jung, Gun Ho
Journal of Biosystems Engineering
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제41권2호
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pp.126-137
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2016
Purpose: The overall objective of this study was to evaluate the vegetation fraction of soybeans, grown under different cropping conditions using an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a red, green, and blue (RGB) camera. Methods: Test plots were prepared based on different cropping treatments, i.e., soybean single-cropping, with and without herbicide application and soybean and barley-cover cropping, with and without herbicide application. The UAV flights were manually controlled using a remote flight controller on the ground, with 2.4 GHz radio frequency communication. For image pre-processing, the acquired images were pre-treated and georeferenced using a fisheye distortion removal function, and ground control points were collected using Google Maps. Tarpaulin panels of different colors were used to calibrate the multi-temporal images by converting the RGB digital number values into the RGB reflectance spectrum, utilizing a linear regression method. Excess Green (ExG) vegetation indices for each of the test plots were compared with the M-statistic method in order to quantitatively evaluate the greenness of soybean fields under different cropping systems. Results: The reflectance calibration methods used in the study showed high coefficients of determination, ranging from 0.8 to 0.9, indicating the feasibility of a linear regression fitting method for monitoring multi-temporal RGB images of soybean fields. As expected, the ExG vegetation indices changed according to different soybean growth stages, showing clear differences among the test plots with different cropping treatments in the early season of < 60 days after sowing (DAS). With the M-statistic method, the test plots under different treatments could be discriminated in the early seasons of <41 DAS, showing a value of M > 1. Conclusion: Therefore, multi-temporal images obtained with an UAV and a RGB camera could be applied for quantifying overall vegetation fractions and crop growth status, and this information could contribute to determine proper treatments for the vegetation fraction.
The alpine grassland vegetation at the northwest slope of Mt. Paektu were investigated by Penound- Howard's cover-degree method. The floristic composition of the alpine grassland from 2,100m altitude to the top of mountain were 35 species, 1 subspecies, and 6 varieties, and most of the plants were short p e r e ~ i a l herbs and shrubs. The dominant species of the vegetation distributed along to altitude were Rhododendron aureum (2,100-2,20Om), Dryas octopetala var. asiatica(2,200-2,30Om), Dryas octopetala var. asiatica(2,300-2,40Om), Rhododendron aureum- Rhododendron redowskianum(2,400-2,50Om), and Rhododendron redowskianum(2,500- 2,58Om), respectively. Characteristics of the shrub plants which settled in alpine grassland showed uniform low height(3-15cm), creeping stem and evergreen leaf. Life form of the plants were 29 species of Hemicryptophyte, 8 species of Chamaephyte, 1 species of Geophyte, and 5 species of Phanerophyte. (Key words : Alpine grassland, Mt. Paektu, Altitude, Dominant, Life form)
Land cover change detection is one of the most important trends in which remote sensing data could be used to assist strategists and the planners to decide the best land use policy. Two images of NOAA-AVHRR and SPOT vegetation acquired in November 1992 and 2002 were used to assess the changes of Agricultural lands in Egypt. A supervised classification together with two change images derived from classification result and NDVI were used to evaluate the trend and form of the change. It was found that agricultural areas increased by about 14.3 % during the study period in particular around the River Nile Delta and near the Northern Lakes of Egypt. The new cultivated lands were extracted mainly from the desert and from the salt marches areas. At the same time, parts of the agricultural lands were turned into non-cultivated land because of the urban expansion and soil degradation.
미국 캔자스주 정부와 연방정부가 필요로 하는 상세한 지표피복 수치지도제작을 위해, Landsat Thematic Mapper 자료를 이용하여 캔자스주 전체를 대상으로 43가지로 분류된 식생군단(vegetation alliance) 수준의 자연식 생지도를 제작하였다. 지도제작 방법으로는 봄, 여름, 가을의 계절별 위성자료를 이용하여 두 단계 분류절차를 거치는 이른바 '하이브리드(hybrid)' 방식을 채택하였다. 이 접근 방법은 첫 단계로 unsupervised classification을 이용, 자연녹지를 농경지로부터 분리해 낸 다음. 두 번째 단계에서 supervised classification, 현장확인조사. 그리고 분류 후 다양한 보강자료를 이용하여 최종적으로 자연식생을 구분ㆍ분류해 내는 것이다. 정확도 평가는 세 가지 분류 수준에서 실행되었는데, 이는 앤더슨 분류단계 I(Anderson level I), 식생군계(vegetation formation), 그리고 식생군단 수준을 포함한다. 확인결과 전반적인 정확도는 51.7%에서 89.4%에 이르는 것으로 조사되었다.
A Land cover map over East Asian region (Kongju national university Land Cover map: KLC) is classified by using support vector machine (SVM) and evaluated with ground truth data. The basic input data are the recent three years (2006-2008) of MODIS (MODerate Imaging Spectriradiometer) NDVI (normalized difference vegetation index) data. The spatial resolution and temporal frequency of MODIS NDVI are 1km and 16 days, respectively. To minimize the number of cloud contaminated pixels in the MODIS NDVI data, the maximum value composite is applied to the 16 days data. And correction of cloud contaminated pixels based on the spatiotemporal continuity assumption are applied to the monthly NDVI data. To reduce the dataset and improve the classification quality, 9 phenological data, such as, NDVI maximum, amplitude, average, and others, derived from the corrected monthly NDVI data. The 3 types of land cover maps (International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, University of Maryland: UMd, and MODIS) were used to build up a "quasi" ground truth data set, which were composed of pixels where the three land cover maps classified as the same land cover type. The classification results show that the fractions of broadleaf trees and grasslands are greater, but those of the croplands and needleleaf trees are smaller compared to those of the IGBP or UMd. The validation results using in-situ observation database show that the percentages of pixels in agreement with the observations are 80%, 77%, 63%, 57% in MODIS, KLC, IGBP, UMd land cover data, respectively. The significant differences in land cover types among the MODIS, IGBP, UMd and KLC are mainly occurred at the southern China and Manchuria, where most of pixels are contaminated by cloud and snow during summer and winter, respectively. It shows that the quality of raw data is one of the most important factors in land cover classification.
To improve the performance of climate and numerical models, concerns on the land-atmosphere schemes are steadily increased in recent years. For the realistic calculation of land-atmosphere interaction, a land surface information of high quality is strongly required. In this study, a new land cover map over the Korean peninsula was developed using MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data. The seven phenological data set (maximum, minimum, amplitude, average, growing period, growing and shedding rate) derived from 15-day normalized difference vegetation index (NDVI) were used as a basic input data. The ISOData (Iterative Self-Organizing Data Analysis), a kind of unsupervised non-hierarchical clustering method, was applied to the seven phenological data set. After the clustering, assignment of land cover type to the each cluster was performed according to the phenological characteristics of each land cover defined by USGS (US. Geological Survey). Most of the Korean peninsula are occupied by deciduous broadleaf forest (46.5%), mixed forest (15.6%), and dryland crop (13%). Whereas, the dominant land cover types are very diverse in South-Korea: evergreen needleleaf forest (29.9%), mixed forest (26.6%), deciduous broadleaf forest (16.2%), irrigated crop (12.6%), and dryland crop (10.7%). The 38 in-situ observation data-base over South-Korea, Environment Geographic Information System and Google-earth are used in the validation of the new land cover map. In general, the new land cover map over the Korean peninsula seems to be better classified compared to the USGS land cover map, especially for the Savanna in the USGS land cover map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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