In this paper, we analyze the effect of the representative spectral indices, normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference water index (NDWI) and normalized difference built-up index (NDBI) on classification accuracies of Landsat-8 OLI image.After creating these spectral index images, we propose five methods to select the spectral index images as classification features together with Landsat-8 OLI bands from 1 to 7. From the experiments we observed that when the spectral index image of NDVI or NDWI is used as one of the classification features together with the Landsat-8 OLI bands from 1 to 7, we can obtain higher overall accuracy and kappa coefficient than the method using only Landsat-8 OLI 7 bands. In contrast, the classification method, which selected only NDBI as classification feature together with Landsat-8 OLI 7 bands did not show the improvement in classification accuracies.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.2
no.3
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pp.1-15
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1999
This study was carried out to find out the way to build a comprehensive wetland ecosystem database using the technique of remote sensing and geographic information system. A Landsat TM image taken in May 17, 1997 was used for the primary source for the image analysis. Field surveys were conducted March to September of 1998 to help image analysis and examine the results. An actual wetland vegetation map was created based on the field survey. A Landsat TM image was analyzed by unsupervised and supervised classification methods and finally categorized into such 5 classes as Phragmites australis community, mixed community, sand beach, Scirpus trigueter community and non-vegetation intertidal area. Wetland basemap was developed for the overall accuracy assesment in wetland mapping. Vegetation index map of wetland vegetation was developed using NDVI(normalized difference vegetation index). The map of wetland productivity was developed based on the productivity of Phragmites australis and the relationship to the proximity of adjacent water bodies. The map of potential vegetation succession map was also developed based on the experience and knowledge of the field biologists. Considering these results, it is possible to use the remote sensing and GIS techniques for producing wetland ecosystem database. This study indicated that these techniques are very effective for the development of the national wetland inventory in Korea.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.3
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pp.58-69
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2007
The vegetation area that occupies 76% in land surface of the earth can give a considerable impact on water resources, environment and ecological system by future climate change. The purpose of this study is to predict future vegetation cover information from NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) extracted from satellite images. Current vegetation information was prepared from monthly NDVI (March to November) extracted from NOAA AVHRR (1994 - 2004) and Terra MODIS (2000 - 2004) satellite images. The NDVI values of MODIS for 5 years were 20% higher than those of NOAA. The interrelation between NDVIs and monthly averaged climate factors (daily mean, maximum and minimum temperature, rainfall, sunshine hour, wind velocity, and relative humidity) for 5 river basins of South Korea showed that the monthly NDVIs had high relationship with monthly averaged temperature. By linear regression, the future NDVIs were estimated using the future mean temperature of CCCma CGCM2 A2 and B2 climate change scenario. The future vegetation information by NOAA NDVI showed little difference in peak value of NDVI, but the peak time was shifted from July to August and maintained high NDVIs to October while the present NDVI decrease from September. The future MODIS NDVIs showed about 5% increase comparing with the present NDVIs from July to August.
Many researches have shown that NDVI provides a potential methods to derive meaningful metrics that describe ecosystem functions. In this paper we investigated the use of the MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) to monitor vegetation phenology dynamics of Northern plateau region, North Korea, during last 9-years (2000~2008). The findings of this paper can be summarized as follows. First, the length of growing season ranged from a low of 128 days in 2003 to a high of 176 days in 2000 and 2005. On the average of the last 9 years, the highest NDVI of 0.86 was marked on 28 July. Greenup onset occurs at the start of May, while the senescence begins between late September and October. Second, these annual vegetation cycles were compared with Seorak and Jiri Mountain regions of South Korea which have similar vegetation condition. Greenup onsets in South Korea were observed earlier than those of North Korea and the average time lag between the South and North Korea in Greenup was about 16 days which is a time-resolution of remotely sensed data. Sub-alpine conifers of such areas may be severely affected by the large of phenological characteristics due to the global warming trend.
Hee-Jeong JEONG;Seung-Yeon YU;Eun-Ji CHO;Yong-Joo JI;Yong-Suk KIM;Hyun-Kyung OH;Jong-Sung LEE;Hyun-Do JANG;Dong-Gil CHO
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.2
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pp.1-19
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2023
In Korea, excessive vegetation in rivers made up of sand and gravel is emerging as a nationwide problem, which is attributed to increased spring precipitation and decreased annual precipitation. Therefore, this study was conducted for the purpose of identifying the effect of changes in precipitation patterns on river vegetation in Namcheon, Gyeongju, and analyzing the area of vegetation and ecological characteristics. As a result of the study, the amount of monthly precipitation in the summer of Namcheon decreased after 2007, and the area of vegetation increased continuously compared to the area of the sandbank. The proportion of naturalized plants increased steadily when precipitation continued to a level that did not cause flooding, but the area occupied by naturalized plants was small. Also, when the water level is maintained, the species diversity is low due to the dominance of a single species, and the dominant species was mainly native plants. Dominance of native plants inhibited the growth of naturalized plants, but the vegetation area increased even more. Therefore, it is necessary to manage the spread of vegetation itself rather than the division of native plants and naturalized plants in order to eliminate the active growth and prosperity of river vegetation. High water levels and continuous flooding caused by torrential rains in summer disturbed the plant communities, and vegetation formed afterwards was mainly native plants. Such flooding in river ecosystems is a positive factor for the emergence of native plants and over-formed vegetation communities, so it should be considered when establishing a vegetation management plan.
This study is concerned with some methods and applications, used as a basis on information and entropy analysis of vegetation data. These methods are adopted for the evaluating the effect of sampling intensity on information, which repersnets the departure of observed variable from standard component. Classes on the data matrix are caluculated by using marginal dispersion array for rank and weighting information program. Finally the information and entropy are computed by applying seven options. On the application of vegetation studies, two models for cluster analysis and analysis of concentration are explained in detail. Cluster analysis is based on use of equivocation information and Rajski's metrics. The analysis of concentration utilizes coherence coefficience being transformed values, which has been adjusted from blocks and entropy values. The relationship btween three begetation clusters and four stands of Naejangsan data is highly significant in 79% of total variance. Cluster A relatively tends to prefer north side, and cluster C south side.
The forest vegetation types and their structural characteristics in Mt. $Mud\v{u}ng$ were investigated by classification method and ordination method. The forest was classified into 7 communities by ristic composition table: Quercus monogolica community, Q. serrata community, Q.acutissima community, Q.variabilis community, Q.dentata community, Pinus densiflora community and Frainus mandshurica community. Considering the moisture gradient, two kinds of distributuin pattern were shown as follows; F. mandshurica, Q. acturissima, Platycarya strobilacea and Staphylea bumalda were distribute at moist habitats, while Q. monogolica, P. densiflora and Q.variabilis at dry habitats. In continuum analysis, each population occupied different distribution area but it was continuously overlapped. On the successional trends of tree species, it is postulated that Q. mongolica species might dominate the altitudinal zone over 700m.
The landslide risk assessment process consists of hazard risk assessment and vulnerability analysis. landslide hazard risk is location dependent. Therefore, maps and spatial technologies such as GIS are very important components of the risk assessment process. This paper discusses the advantages of using GIS technology in the risk assessment process and illustrates the benefits through case studies of live projects undertaken. The goal of this study is to generate a map of landslide vulnerability map by analysis of static natural factors with GIS. A simple and efficient algorithm is proposed to generate a landslide potentialities map from DEM and existing maps. The categories of controlling factors for landslides, aspect of slope, soil, vegetation are defined. The weight values for landslide potentialities are calculated from AHP method. Slope and slope-direction are extracted from DEM, and soil informations are extracted from digital soil map. Also, vegetation informations are extracted from digital vegetation map. Finally, as overlaying, landslide potentialities map is made out, and it is verified with landslide place.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.17
no.1
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pp.69-79
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1989
^x Mt. Sorak national park trails are receiving high levels of use that is affecting user satisfaction and resource management. Trampling impacts studies were conduced in 2 courses to measure soil loss, extent of trail width, and vegetation change. Trail erosion were quantified using a cross -sectional area and most Portions were eroded severely in Oe - Sorak course especially. Phytosociological changes were also surveyed on trail - sides and controls by quadrat to confirm that trampling had an effect on the composition of the vegetation. Information from this study could be used directly in the planning, construction of new trails, and the maintenance of existing trails.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.2
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pp.21-30
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2005
The primary purpose of this paper is to prove a clear relationship among land use type, vegetation level and surface temperature. For this purpose, this paper presents series of spatial distribution maps of the three features obtained through the visual interpretation of digital images. The result of study tells us that the spatial distribution of the vegetation level is very similar with that of surface temperature. By analyzing the relationship between surface temperature and land use types, this study categorizes the eighteen urban land uses into 7-8 groups according to their average surface temperature. The Duncan test was conducted to categorize the land uses. The surface temperature of manufacturing related land use is the highest, semi-residential use is the next, non-residential land use is the next to the lowest, and the agricultural and forest land use is the lowest. This paper provides another strong evidence of the relationship by showing the regression result.
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