The land cover of burned area has changed dramatically since Daxinganling forest fire in Northeastern China during May 6 ? June 4, 1987. This research focused on determining the burn severity and assessment of forest recovery. Burned severity was classified into three levels from June 1987 Landsat TM data acquired just after the fire. A regression model was established between the forest canopy closure from 1999 forest stand map and the NDVI values from June 2000 Landsat ETM+ data. The map of canopy closure was got according to the regression model. And vegetation cover was classified into four types according to forest closure density. The change matrix was built using the classified map of burn severity and vegetation recovery. Then the change conversions of every forest type were analyzed. Results from this research indicate: forest recovery status is well in most of burned scars; and vegetation change detection can be accomplished using postclassification comparison method.
The NDVI(normalized difference vegetation index) dataset is unique or main tool to assess the global, multi seasonal, multi annual, and multi spectral changes over the World. These features are useful for environmental studies in particular, for the vegetation coverage monitoring of the country as Mongolia, where are large pastureland and pastoral animal husbandry, which dependent on natural conditions. Pasture vegetation cover is changing accordingly with both of global climate change and anthropogenic effect or human impacts. Using past 20 years (1982-2001) NDVI derived from NOAA satellite, its dynamical trend has been decreased in all natural zones differently. Also applied the method named "Two Years Differences" which could calculate the number of years with increased or decreased NDVI values at the same place. From May to September have occurred the 9 years maximum decreases of NDVI over Mongolia, but it obtained differently in spatial and temporal scale. In 24.4 ? 32.7% of all territory occurred one year decrease of NDVI and in 18% occurred more than 3 years frequent decrease of NDVI. According to the linear trend of NDVI and in 18% occurred more than 3 years frequent decrease of NDVI dynamics over 69% of whole territory of Mongolia NDVI values had been decreased due to both natural and human induced impacts to the pasture condition. In this paper also included some results of the integrated analyses of NOAA/NDVI and ground truth data over Monglia separately by natural zones.
The vegetation of the Khogno Khan Natural Reserve of the central Mongolia was studied in terms of the Zurich-Montpellier School's method. Twenty plant communities were identified from the three different landscape types such as mountain areas(63%), plains(32%), and wetlands(5%). Actual vegetation map using five vegetation domains was accomplished in order to understand the spatial distribution of regional vegetation. Steppe vegetation of 88% vegetation cover to the whole area is representative, which is composed of a matrix of landscape. The birch-aspen forests and the elm bush forests are relics as a patch distribution. It is recognized that the whole territory of protected area be under the effects of severe grazing from the phytosociological viewpoint.
Fragmentation due to land developments causes disturbances and changes of composition in forest vegetation. The purpose of the study was to develop the impact assessment model for quantitative distance or degree of disturbance by land developments. This study conducted a survey about structure and composition of forest vegetation to determine degree of impact from land developments. The results of field survey, there was a difference in structure and composition of forest vegetation such as tree canopy, herbaceous cover, and number of vine and alien species the distances from edge to interior area such as 0m, 10m, 20m, 40m, and over 60m. To assess the disturbance of forest vegetation, the factors selected were the rate of vine's cover and appearance of alien species. The impact assessment model about vine species explained by a distance, forest patch size, type of forest fragmentation, and type of vegetation ($R^2$=0.44, p<0.001). The other model about alien species explained by a distance, type of forest fragmentation, type of vegetation, and width of road (85.9%, p<0.005). The models applied to Samsong housing development in Goyang-si, Gyunggi-do. The vines and alien species in the study area have had a substantial impact on forest vegetation from edge to 20 or 40m. The impact assessment models were high reliability for estimating impacts to land developments. The impact of forest vegetation by development activities could be minimized thorough the adoption of the models introduced at the stage of EIA.
본 연구는 고해상도 자료와 하이퍼스펙트럴 자료를 혼용하여 하와이 화산 국립공원 내 해안 지역의 식생을 분류하고자 하였다. 연구지역에 주로 나타나는 식생은 3종의 초본(broomsedge, natal redtop, and pili)과 작은 관목 등으로 대표되는 비초본으로 구분된다. 분류 기법으로는 unsupervised classification과 supervised classification을 결합한 하이브리드법을 이용하여 전체적으로 3단계 분류과정을 적용하였다. 첫째로는, IKONOS 고해상 위성자료를 이용하여, 식생 및 비식생지역을 unsupervised classification법을 통해 분류하였다. 두 번째로는, minimum noise fraction(MNF) transformation을 이용하여 AVIRIS하이퍼스펙트럴 자료로부터 주성분을 추출하여 자료를 압축하는 과정을 거쳤다. 20미터 해상도를 가진 AVIRIS 픽셀들은 대부분 용암면과 식생면으로부터 반사된 복사신호가 혼합되어 있기때문에, 용암과 식생의 지표피복 비율에 따른 선형모형을 적용하여 용암면이 갖는 반사 신호를 각 픽셀로부터 제거하였다. 최종적으로, 각 픽셀에 대하여, 식생피복 비율에 비례하는 AVIRIS 하이퍼스펙트럴 자료의 식생성분을 토대로 maximum likelihood algorithm에 따라 supervised classification법을 적용하여 초지 및 관목으로 대표되는 지표식생을 분류하였다.
Evapotranspiration (ET) is an important component of hydrological processes. Accurate estimates of ET variation are of vital importance for natural hazard adaptation and water resource management. This study first developed a soil water index (SWI)-based Priestley-Taylor algorithm (SWI-PT) based on the enhanced vegetation index (EVI), SWI, net radiation, and temperature. The algorithm was then compared with a modified satellite-based Priestley-Taylor ET model (MS-PT). After examining the performance of the two models at 10 flux tower sites in different land cover types over East Asia and Australia, the daily estimates from the SWI-PT model were closer to observations than those of the MS-PT model in each land cover type. The average correlation coefficient of the SWI-PT model was 0.81, compared with 0.66 in the original MS-PT model. The average value of the root mean square error decreased from $36.46W/m^2$ to $23.37W/m^2$ in the SWI-PT model, which used different variables of soil moisture and vegetation indices to capture soil evaporation and vegetative transpiration, respectively. By using the EVI and SWI, uncertainties involved in optimizing vegetation and water constraints were reduced. The estimated ET from the MS-PT model was most sensitive (to the normalized difference vegetation index (NDVI) in forests) to net radiation ($R_n$) in grassland and cropland. The estimated ET from the SWI-PT model was most sensitive to $R_n$, followed by SWI, air temperature ($T_a$), and the EVI in each land cover type. Overall, the results showed that the MS-PT model estimates of ET in forest and cropland were weak. By replacing the fraction of soil moisture ($f_{sm}$) with the SWI and the NDVI with the EVI, the newly developed SWI-PT model captured soil evaporation and vegetation transpiration more accurately than the MS-PT model.
1990년도와 1995년도 5월달의 NOAA AVHRR자료를 이용하여 한반도의 토지 토지 피복변화 양상을 구하였다. 토지 피복 변화를 알기위해서는 영상들이 서로 정합(registration)이 되어야 하며 계절적으로 변화가 일어나지 않은 영상이 필요하다. 영상들을 비교하기 위해서 사용된 모든 자료들은 지도 좌표 체계로 공간적으로 정합이 되었으며, resampling 과정은 nearest-neighbor방법을 사용하였다. 구름, 먼저 등과 같은 대기의 영향은 maximum NDVI 방법은 각 영상의 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 다음과 같은 식을 이용하여 구한다.
Eelgrass beds are very productive and provide nursery functions for a variety of fish and shellfish species. Management for the conservation of eelgrass beds along the Korean coasts is critical, and requires comprehensive strategies such as vegetation mapping. We suggest a mapping method to spatial distribution and quantify of eelgrass beds using a digital echosounder. Echosounding data were collected from the northeast part of Kwangyang Bay, on the south of Korea, in March, 2007. A transducer was attached to a boat equipped with a DGPS. The boat completed a transect survey scanning whole eelgrass beds of 11.7 km2 with a speed of 1.5-2 m s-1 (3-4 knot). The acoustic reflectivity of eelgrass allowed for detection and explicit measurements of canopy cover and height. The results showed that eelgrass bed was distributed in depth from 1.19 to 3.6 m (below MSL) and total dry weight biomass of 4.1 ton with a vegetation area of 4.05 km2. This technique was found to be an effective way to undertake the patch size and biomass of eelgrass over large areas as nondestructive sampling.
The Eurasian otter(Lutra lutra) is listed as No. 330 in natural monument. To manage and conserve habitat for otters, it is critical to understand which habitat components are important for otters. The objectives of this study were to analyze otter habitat characteristics in accordance with land-cover map. We investigated otter spraints and sprainting site in Geoje Island from January to December, 2004. with GPS coordinates. The analysis of otter habitat use pattern was used by Arcview ver. 3.2 with 1: 25,000 Topology Map and field data. Otter habitat use was strongly related to sites in riparian vegetation riparian(dam or river) structures. In this study, Gucheon was a site with high coverage of riparian vegetation and unconfined channels, thus recording higher number of spraint densities than those of Yeonchocheon. Yeonchocheon was under construction at lower stream areas so that otter habitat use was limited. This study suggests that securing suitable forests and riparian vegetation zone is essential for conservation of otters.
Park, Youn-Young;Lee, Ga-Lam;Yeom, Jong-Min;Lee, Chang-Suk;Han, Kyung-Soo
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.224-227
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2008
Land cover and its changes, affecting multiple aspects of the environmental system such as energy balance, biogeochemical cycles, hydrological cycles and the climate system, are regarded as critical elements in global change studies. Especially in arid and semiarid regions, the observation of ecosystem that is sensitive to climate change can improve an understanding of the relationships between climate and ecosystem dynamics. The purpose of this research is analyzing the ecosystem surrounding the Gobi desert in North Asia quantitatively as well as qualitatively more concretely. We used Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from SPOT-VEGETATION (VGT) sensor during 1999${\sim}$2007. Ecosystem monitoring of this area is necessary because it is a hot spot in global environment change. This study will allow predicting areas, which are prone to the rapid environmental change. Eight classes were classified and compare with MODerate resolution Imaging Spectrometer (MODIS) global land cover. The time-series analysis was carried out for these 8 classes. Class-1 and -2 have least amplitude variation with low NDVI as barren areas, while other vegetated classes increase in May and decrease in October (maximum value occurs in July and August). Although the several classes have the similar features of NDVI time-series, we detected a slight difference of inter-annual variation among these classes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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