As long as the effective contributions of satellite images in the continuous monitoring of the wide area and long range of time period, Landsat TM and Landsat ETM+ satellite images are surveyed. After quantization and classification of the deviations between TM and ETM+ images based on approved thresholds such as gains and biases or offsets, a correlation analysis method for the compared calibration is suggested in this paper. Four time points of raster data for 15 years of the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation of the Kunsan city Chollabuk_do Korea located beneath the Yellow sea coast, are observed and analyzed their correlations for the change detection of urban land cover. This experiment based on proposed algorithm detected strong and proportional correlation relationship between the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation index which exceeded R=(+)0.9478, so the proposed Correlation Analysis Model between the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation index will be able to give proof an effective suitability to the land cover change detection and monitoring.
Kim, Hwang Hee;Kim, Chun Soo;Jeon, Ji Hong;Park, Chan Gi
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.56
no.5
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pp.37-44
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2014
The physical, mechanical and freezing and thawing properties of non cement porous vegetation concrete using non-sintering inorganic binder have been evaluated in this study. Four types of porous vegetation concrete according to the binder type is evaluated. The pH value, void ratio, compressive strength, repeated freezing and thawing properties were tested. The test results indicate that the physical, mechanical and repeated freezing and thawing properties of porous vegetation concrete using the non-sintering inorganic binder is increased or equivalent compared to the porous vegetation concrete using the blast furnace slag + cement and hwang-toh + cement binders. Also, Vegetation monitoring test results indicate the porous vegetation concrete using the non-sintering inorganic binder have increasing effects of vegetation growth.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.21
no.6
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pp.95-113
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2018
We studied the change of wetland vegetation structure to understand ecological restoration process of wetlands through the field survey of ecological restoration projects in Incheon, Iksan and Busan. We compared the vegetation plan at the time of planted with the results of the vegetation monitoring in 2018, and analyzed the changes in wetland vegetation structure. Based on results, we attempted to understand the restoration process of those wetlands and discuss the management measures for sustainable wetland restoration. As a result, in the Incheon Yeonhee restoration wetland, the number of plant species was increased, from 18 species in 2016 to 29 in 2018. The dominant species, Myriophyllum verticillatum, covered the wetland most and its occupied area was increased. On the other hand, the distribution area of the planted emergent hydrophytes was reduced. The area of open water decreased from 71.7% in 2016 to 48.8% in 2018. In Busan Igidae restoration wetland, the number of plant species was increased, from 6 species in 2014 to 31 in 2018. The dominant species was Myriophyllum verticillatum and its occupied area was increased. The area of floating plant communities that planned has decreased. The open water area decreased from 83.9% in 2014 to 31.8% in 2018. In Iksan Sorasan restoration wetland, the number of plant species was increased, from 13 species in 2016 to 36 in 2018. The dominant species was Phragmites communis Trin. and its occupied area was increased. The other planted species showed a tendency to be decreased by Phragmites communis Trin. and its terrestrialization. The open water area decreased from 86.6% in 2016 to 6.7% in 2018. These results suggest that wetlands should be managed by considering the change of vegetation structure and open water areas based on the following succession process, because it affects the habitat suitability of wetland organisms and biodiversity as well. Thus, the continuous monitoring for the ecological structure of restored wetland is important, and it could be possible step to develop sustainable wetland ecological restoration model.
Drought is an natural phenomenon which effects greatly on our society. It has various time scale and it is difficult to define the beginning and the end. So we can't aware it quickly and the damage of drought become severe. To cope with these problems, it needs to construct drought monitoring system. And it is required that the definition of drought which is objective and can be applied widely and proper drought index for drought monitoring. Meteorology and hydrology have developed drought index for drought monitoring. There are many attempt to interpret the drought using NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) or LST(Land Surface Temperature) in remote sensing. In this study, drought index and precipitation is used to find drought severity of last ten years in South Korea. NDVI and VCI is applied to perceive the state of drought. Finally, the possibility of drought monitoring and evaluating drought depth is estimated by analyzing the correlation between vegetation Index and drought index.
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 Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.1
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pp.16-25
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2020
Vegetation segmentation in a field color image is a process of distinguishing vegetation objects of interests like crops and weeds from a background of soil and/or other residues. The performance of the process is crucial in automatic precision agriculture which includes weed control and crop status monitoring. To facilitate the segmentation, color indices have predominantly been used to transform the color image into its gray-scale image. A thresholding technique like the Otsu method is then applied to distinguish vegetation parts from the background. An obvious demerit of the thresholding based segmentation will be that classification of each pixel into vegetation or background is carried out solely by using the color feature of the pixel itself without taking into account color features of its neighboring pixels. This paper presents a new pixel-based segmentation method which employs a multi-layer perceptron neural network to classify the gray-scale image into vegetation and nonvegetation pixels. The input data of the neural network for each pixel are 2-dimensional gray-level values surrounding the pixel. To generate a gray-scale image from a raw RGB color image, a well-known color index called Excess Green minus Excess Red Index was used. Experimental results using 80 field images of 4 vegetation species demonstrate the superiority of the neural network to existing threshold-based segmentation methods in terms of accuracy, precision, recall, and harmonic mean.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.18
no.6
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pp.85-95
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2015
Recent years, nationwide projects for ecological restoration are implemented with emerging issues on the stream ecosystem. In order to enhance effectiveness of the ecosystem restoration and reduce negative impact, the appraisal of effectiveness through the follow-up monitoring and the adaptive management process are executed in consecutive phase. In this study, planning phase, monitoring and adaptive management in Hakui stream which is part of An Yang stream restoration project is introduced as representative ongoing case of effective adaptive management. The aim of this study is to verify the adaptive management process and suggest direction of effective restoration. Restoration project of Hakui stream resulted in increasing number and diversity of species (vegetation, fish, bird, invertbrates, amphibian and reptilia) according to monitoring from 2004 to 2013, and enhancing natural river landscape by evaluation of river naturalness among 2001(before restoration), 2007 (after), 2015 (recent). However, excessive vegetation expansion or sediment deposition on channel over time caused unexpected results such as terrestrialization or degradation of habitats. Adaptive management action such as removing disturbance species (Humulus japonicus)(2007), coppicing willow (2007), release of march snail (2007), creation of wetland (2014) were implemented based on monitoring results. And then appraisal of management action was discussed.
The main objective of this study is to examine the effectiveness of newly available high spatial resolution satellite images, in evaluating vegetation environment of the urban areas. In doing so, we have used satellite images from QuickBird and selected some areas of Fukuoka City, Kyushu Japan, as study area. The results of the study revealed that, high resolution images are more effective in close monitoring of the vegetation status and green plants should be planted in open spaces and roofs of urban areas to increase vegetation, which will in turn act as a remedy to reduce heat island phenomenon.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.11
no.4
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pp.94-100
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2008
Recently, global warming for climate system is a crucial issue over the world and it brings about severe climate change, abnormal temperature, a downpour, a drought, and so on. Especially, a drought over the earth surface accelerates desertification which has been advanced over the several years mainly originated from a climatic change. The objective of this study is to detect variation of vegetation water condition around China and Mongolia desert by using satellite data having advantage in observing surface biological system. In this study, we use SPOT/VEGETATION satellite image to calculate NDWI (Normalized Difference Water Index) around study area desert for monitoring of status of vegetation characteristics. The vegetation water status index from remotely sensing data is related to desertification since dry vegetation is apt to desertify. We can infer vegetation water status using NDWI acquired by NIR (Near infrared) and SWIR (Short wave infrared) bands from SPOT/VGT. The consequence is that NDWI decreased around desert from 1999 to 2006. The areas that NDWI was decreased are located in the northeast of Mongolian Gobi desert and the southeast of China Taklamakan desert.
This study aims to figure out the vegetation status and characteristics of the spatial distribution in Taeanhaean National Park. As a result, vegetation communities were Pinus thunbergii community, Pinus densiflora community, Pinus thunbergii-Pinus densiflora community, Camellia japonica community, Carpinus turczaninowii community, Carpinus turczaninowii-Pinus thunbergii community, Kalopanax septemlobus community, Koelreuteria paniculata community, Robinia pseudoacacia community, and sand dune and coastal wetland vegetation including Vitex rotundifolia community, Elymus mollis community, Calamagrostis epigeios community, Ischaemum anthephoroides community, Zoysia sinica community, Suaeda maritima community, and Phragmites communis community. Landscape types in actual vegetation map were Pinus thunbergii community (3.92%), Pinus densiflora community (1.40%), Robinia pseudoacacia community (0.05%), sand dune and coastal wetland vegetation (0.11%), field (0.46%), seashore (0.24%), thinning area (0.08%), bareground (0.16%), and sea (93.58%). Area of Pinus thunbergii community among vegetation type was $14.797km^2$ (3.92%) and the largest. Stratification structure and species composition of Pinus thunbergii community distributed in the seashore were different as a result of disturbance and human use. On the other hand, we assumed that succession will take place to the potential natural vegetation that is Quercus serrata and Quercus dentata in undisturbed Pinus thunbergii community. Meanwhile, Erechtites hieracifolia was occupied in understory of Pinus thunbergii community around the seashore and Diodia teres was invaded to sand dune vegetation. They may affect on natural species negatively. Therefore, monitoring and management plans are necessary.
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