도로 건설로 인한 서식지 파편화에 대한 저감방안으로 육교형 생태통로가 건설되고 있기는 하지만 효과성에 대해서는 아직도 논쟁이 있다. 생태통로의 효과성 평가를 위해 족적트랩, 카메라트랩과 같은 모니터링 방법이 실시되고는 있으나 얼마나 많은 개체가 이용하는지 정량적으로 평가하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 생태통로와 인근 지역을 서식지로 이용할 가능성이 큰 소형포유류인 등줄쥐를 대상으로 포획-재포획 방법으로 개체 위치 파악을 통해 생태통로 이용 정도를 도출하고, 트랩 주변 환경 특성을 이용하여 등줄쥐의 생태통로 이용에 미치는 요인을 확인하였다. 등줄쥐의 생태통로 이용도는 격자단위의 포획지점을 연결하여 이동 거리와 경로를 확인하였고, 생태통로 이용에 미치는 환경 특성은 트랩당 포획 횟수를 종속변수로 한 일반화 선형 모형(Generalized linear model)을 이용하였다. 연구결과, 등줄쥐의 이동 거리는 선행연구와 유사하게 나타났으며, 생태통로를 횡단하는 개체가 나타나지 않음에 따라 등줄쥐는 생태통로를 통로보다는 서식지로 이용함을 확인하였다. 등줄쥐가 생태통로를 이용하는 데 영향을 미친 환경 특성은 층위별 식생피복량(1~2m, 2~8m, 8m 이상), 교목식생, 트랩 주변 최대 수목 흉고직경, 경사도가 유의하게 나타났다. 이에 따라 생태통로 조성 시 더 많은 교목과 관목을 식재하고, 높은 경사와 절토사면 생성을 방지하여 생태계 내 먹이원으로 이용될 수 있는 등줄쥐 이용도를 높인다면 생태통로의 효과성을 더 높일 수 있을 것으로 예상된다.
This study has been carried out for the purpose of predicting the potential habitat sites of invasive alien plants in the DMZ and providing the basic data for decision-making in managing the future DMZ natural environment. From 2007 to 2015, this study collected the data for the advent of Ambrosia trifida var. trifida through fieldwork around the DMZ area, and simulated the potential distribution area of Ambrosia trifida var. trifida using Maxent model among the models of species distributions. As a result, it showed that the potential distribution area of the Ambrosia trifida var. trifida was concentrated in the western DMZ with relatively low altitude and scanty in the central east regions with relatively high elevation and forest cover rate. Because the invasive alien vegetation is a significant threatening factor in the agriculture and restoration of ecology and it costs a lot to restore the area already invaded by invasive alien vegetation, advance precautions are necessary to prevent biological invasions. It is expected that it is possible to predict the disturbed ecosystems through this study for the efficient land use within DMZ in the future and to apply this study in setting up the areas for the development and conservation within the DMZ.
This study was performed to estimate forest canopy density (FCD) using airborne hyperspectral data acquired in the Independence Hall of Korea in central Korea. The airborne hyperspectral data were obtained with 36 narrow spectrum ranges of visible (Red, Green, and Blue) and near infrared spectrum (NIR) scope. The FCD mapping model developed by the International Tropical Timber Organization (ITTO) uses vegetation index (VI), bare soil index (BI), shadow index (SI), and temperature index (TI) for estimating FCD. Vegetation density (VD) was calculated through the integration of VI and BI, and scaled shadow index (SSI) was extracted from SI after the detection of black soil by TI. Finally, the FCD was estimated with VD and SSI. For the estimation of FCD in this study, VI and SI were extracted from hyperspectral data. But BI and TI were not available from hyperspectral data. Hyperspectral data makes the numerous combination of each band for calculating VI and SI. Therefore, the principal component analysis (PCA) was performed to find which band combinations are explanatory. This study showed that forest canopy density can be efficiently estimated with the help of airborne hyperspectral data. Our result showed that most forest area had 60 ~ 80% canopy density. On the other hand, there was little area of 10 ~ 20% canopy density forest.
시공간적 기온정보는 지구온난화와 기후변화의 이해에 있어서 중요한 기상요소이다. 본 연구에서는 인공위성 원격탐사로부터 획득된 공간적으로 균질한 지표면 정보를 이용하여 우리나라 지상기온 평가 알고리즘을 개발하였다. LST(Land Surface Temperature), NDWI(Normalized Difference Water Index), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 독립변수로 하는 지상기온 추정을 위한 다중회귀모형을 제안하고, 우리나라의 지역기후변화를 고려하기 위하여 온난시즌과 한랭시즌에 대한 모형의 회귀상수 및 회귀계수를 도출하였다. 개발된 기온 추정 알고리즘에 의해 산출된 온난 및 한랭시즌의 기온정보는 지상관측기온과 비교하여 우수한 상관관계를 보였고, $3^{\circ}C$ 미만의 RMSE와 거의 0에 가까운 BIAS로 매우 높은 일치성을 보였다. 따라서 인공위성 지표면 원격탐사자료를 활용하고 온난 및 한랭시즌의 구분을 적용한 기온 평가 알고리즘은 우리나라의 지역기후를 평가하는데 있어서 간략하고 유용한 수단이 될 수 있으리라 기대된다.
Climate change is known to affect both natural and managed ecosystems, and will likely impact on the terrestrail carbon balance. This paper reports the effects of climate change on spatial-temporal changes in carbon reductions in South Korea's during 2000-2100. Future carbon (C) stock distributions are simulated for the same period using various spatial data sets including land cover, net primary production(NPP) and leaf area index (LAI) obtained from MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), and climate data from Data Assimilation Office(DAO) and Korea Meteorological Administration(KMA). This study attempts to predict future NPP using multiple linear regression and to model dependence of soil respiration on soil temperature. Plants store large amounts of carbon during the growing periods. During 2030-2100, Carbon accumulation in vegetation was increased to $566{\sim}610gC/m^2$/year owing to climate change. On the other hand, soil respiration is a key ecosystem process that releases carbon from the soil in the form of carbon dioxide. The estimated soil respiration spatially ranged from $49gC/m^2$/year to $231gC/m^2$/year in the year of 2010, and correlating well with the reference value. This results include Spatial-Temporal C reduction variation caused by climate change. Therefore this results is more comprehensive than previous results. The uncertainty in this study is still large, but it can be reduced if a detailed map becomes available.
In this paper, we derive i) a function to estimate snow cover fraction (SCF) from a MODIS satellite image that has a wide observational area and short re-visit period and ii) a function to determine snow depth from the estimated SCF map. The SCF equation is important for estimating the snow depth from optical images. The proposed SCF equation is defined using the Gaussian function. We found that the Gaussian function was a better model than the linear equation for explaining the relationship between the normalized difference snow index (NDSI) and the normalized difference vegetation index (NDVI), and SCF. An accuracy test was performed using 38 MODIS images, and the achieved root mean square error (RMSE) was improved by approximately 7.7 % compared to that of the linear equation. After the SCF maps were created using the SCF equation from the MODIS images, a relation function between in-situ snow depth and MODIS-derived SCF was defined. The RMSE of the MODIS-derived snow depth was approximately 3.55 cm when compared to the in-situ data. This is a somewhat large error range in the Republic of Korea, which generally has less than 10 cm of snowfall. Therefore, in this study, we corrected the calculated snow depth using the relationship between the measured and calculated values for each single image unit. The corrected snow depth was finally recorded and had an RMSE of approximately 2.98 cm, which was an improvement. In future, the accuracy of the algorithm can be improved by considering more varied variables at the same time.
The objective of this study is to investigate the characteristics of the location and prospects of the bear shelves built by Asiatic black bears in the Jirisan National Park. Previous researchers have been analyzed bear shelves in terms of places for resting and eating, but we are going to analyze based on the prospect-and-refuge theory. Characteristics of the sites of bear shelves are measured through field survey and topographic analysis by using digital elevation model (DEM). The normalized difference vegetation index (NDVI) is used to evaluate the optimum location of bear shelves in terms of crown density. Man-made objects are identified by viewshed analysis based on geographical information system (GIS). Findings of this paper can be summarized as follows. First, most bear trees are located deep inside of the mountainous national park, slopes of 30~40 degrees, altitude of 400~1,200m, and relatively low vegetation density with NDVI value of 0.4~0.6 compared to the average NDVI of the park. Second, the average height of bear shelves is 12.44m, or 74% of the average height of bear trees. They are located at suitable places to observe nearby trails and other park facilities. Third, man-made objects within the 100m radius of bear trees include lodge, bear training center, beekeeping camp, and hiking trails. Thus we may temporarily conclude that one of the main criteria of the bear tree selection in the park has been to identify optimum places for the monitoring of human activities in their habitat.
This study measured the shearing resistance of the roots of the Pinus Koraiensis by the tensile strength gained through their individual tensile test for the Root Reinforcement Model. On the basis of the shearing resistance value calculated through such a process the factor of safety(Fs) was comparatively presented by using the simplified Janbu Method in PCSTABL5M, the slop-analyzing software which had been developed in Purdue University of the U.S.A according to the shape of a slope and the type of soil. The results to have measured a stress and the factor of safety(Fs) by experiment are as follows. 1) The mean root diameter of the Pinus Koraiensis used for this experiment was 2.483mm and the mean tensile stress was calculated as 422.846(kgf/$\textrm{cm}^2$). In the strain ratio of material and the elastic modulus was measured 7.8%, 9,291.92(kgf/$\textrm{cm}^2$). 2) The shearing strength including the resistance of soil and root is expressed as Rt=C+Cr+$\sigma$.tan . ΔCr(kg/$\textrm{cm}^2$) of the shearing resistance calculated by estimating the areal ratio of roots at 10 is 0.253(kgf/$\textrm{cm}^2$). 3) As the result of making an analysis of the natural slope stability by the soil parameter, the factor of safety(Fs) was calculated at 1.795 in CL, and the stability analysis of the root reinforcement slope, Fs was calculated at 1.952. However, since a precise analysis of the controlled factors of the slope analyses are demanded for more accurate dynamic analyses, the future demands a study on this.
Since enactment of the Baekdu-Mountain Range protection law in Dec. 31st 2003, great interest arose in recovery of the natural environment in the Baekdu-Mountain Range. Since the Baekdu-Mountain Range has formed boundaries between different regions and it is the mountain that crosses our country from East to West, there are so many roads that penetrate this area. Slopes made by the construction of roads have poor foundation for the growth of vegetation and it takes a long period to restore only with natural restoration force. For this reason, various methods of revegetation to restore the damages are implemented but until now, revegetation of domestic soil cutting slopes are mainly covered by foreign import grasses to stabilize and cover grounds early. As we depended upon foreign import grasses for slopes revegetation, the landscape did not match in harmony with surrounding vegetation and therefore, we could see that these foreign grasses are withered in 2~3 years after the revegetation works and slopes become barren again. However, currently, there are no applicable standards for designs of green hill, desirable revegetation methods for the hill areas, roads and recovery models. Therefore, in this study, we investigated the status of revegetation plants and revegetation methods for the hill areas of the Baekdu-Mountain Range (azimuth, degree of tilt, and tilted places). Based on this, we attempted to find the desirable recovery models for the hill areas of the Baekdu-Mountain Range.
본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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