This study was carried out to classify forest communities and to aggregate forest cover types for the complex and diversified natural forest areas of Hwangaksan, Bakseoksan, Deogyusan, and Jirisan in southern region of Baekdudaegan Mountains. The vegetation data were collected by point-centered quarter sampling method. Eight hundred fifty one sample points were subjected to cluster analysis to classify 18 forest communities, which were aggregated into 7 representative forest cover types on the basis of community similarity from composition of canopy species. They were mixed mesophytic forest cover type, the others deciduous forest cover type, Quercus variabilis-Quercus serrata cover type, Quercus mongolica cover type, Pinus densiflora cover type, Carpinus laxiflora cover type, and Abies koreana cover type. The Quercus mongolica cover type was most widely distributed in the study areas, and this cover type tended to occur in the place of higher altitude as latitude was getting lower. Mixed mesophytic forest and the others deciduous forest cover type were commonly distributed in the areas of valley, on the other hand, Quercus mongolica cover type and Pinus densiflora cover type tended to be distributed in the areas of ridge.
This study was conducted to evaluate the ecological characteristics of forest cover types which were classified by cluster analysis in the natural forest of Sobaeksan on the basis of the vegetation data from the point-quarter sampling method. Recognized forest cover types were 1) Mixed mesophytic forest, 2) Taxus cuspidata forest, 3) Fraxinus rhynchophylla-Quercus mongolica forest, 4) Betula ermanii forest, 5) Pinus densiflora forest, 6) Quercus mongolica mixed forest, and 7) Quercus mongolica pure forest. For those of classified types, the species composition was expressed by importance value (IV) to describe the community floristically. The species diversity was quantified using the Shannon's diversity index. The results showed that the forest cover types were characteristically different from one another in growing species and compositional rates, depending upon the type which was formed by a number of similar vegetational sample points. Species diversity indices (H') of total and overstory both were the highest in the mixed mesophytic forest (3.530 and 2.880, respectively), and lowest in the Q. mongolica pure forest (2.122 and 0.000, respectively) with only one canopy species. The highest species diversity in the mixed mesophytic forest may due to the relatively high species richness and evenness in the forest cover types. The description on ecological characteristics were suggested to understand the formation and development of forest cover types in this study area.
This study was carried out to classify forest communities and to aggregate forest cover types for the complex and diversified natural forest areas of Guryongsan, Sobaeksan, Baekhwasan, Sokrisan, and Baekhaksan in the middle part of Baekdudaegan. The vegetation data were collected by point-centered quarter sampling method. One thousand one hundred fourteen sample points were subjected to cluster analysis to classify 27 forest communities, which were aggregated into 7 representative forest cover types on the basis of community similarity from composition of canopy species. They were Quercus mongolica forest cover type, mixed mesophytic forest cover type, Q. variabilis forest cover type, Pinus densiflora forest cover type, the others deciduous forest cover type, Q. serrata forest cover type, and subalpine forest cover type. The Q. mongolica forest cover type was most widely distributed in the study areas. It was assumed that abundance of Q. mongolica might be negatively associated with species diversity. Mixed mesophytic forest cover type and the others deciduous forest cover type were commonly distributed in the areas of valley, on the other hand, Q. mongolica cover type and P. densiflora cover type tended to be distributed in the areas of ridge.
Satchari National Park is one of the most biodiverse forest in Bangladesh and home of many endangered flora and fauna. 206 tons of CO2 per hectare is sequestrated in this national park every year which helps to mitigate climate issues. As people living near the area are dependent on this forest, degradation has become a regular phenomenon destroying the forest biodiversity by altering its forest cover. So, it is important to map land cover quickly and accurately for the sustainable management of Satchari National Park. The main objective of this study was to obtain information on land cover change using remote sensing data. Combination of unsupervised NDVI classification and supervised classification using maximum likelihood is followed in this study to find out land cover map. The analysis showed that the land cover is gradually converting from one land use type to another. Dense forest becoming degraded forest or bare land. Although it was slowed down by the establishment of 'National Park' on the study site, forecasting shows that it is not enough to mitigate forest degradation. Legal steps and proper management strategies should be taken to mitigate causes of degradation such as illegal felling.
This study analyzes the changes in the surface area of each forest cover, based on temperature data analysis and satellite imagery as the basic methods for the impact assessment of climate change on regional units. Furthermore, future changes in the forest cover are predicted using the double exponential smoothing method. The results of the study have shown an overall increase in annual mean temperature in the studied region since 1990, and an especially increased rate in winter and autumn compared to other seasons. The multi-temporal analysis of the changes in the forest cover using satellite images showed a large decrease of coniferous forests, and a continual increase in deciduous forests and mixed forests. Such changes are attributed to the increase in annual mean temperature of the studied regions. The analysis of changes in the surface area of each forest cover using the statistical data displayed similar tendencies as that of the forest cover categorizing results from the satellite images. Accordingly, rapid changes in forest cover following the increase of temperature in the studied regions could be expected. The results of the study of the forest cover surface using the double exponential smoothing method predict a continual decrease in coniferous forests until 2050. On the contrary, deciduous forests and mixed forests are predicted to show continually increasing tendencies. Deciduous forests have been predicted to increase the most in the future. With these results, the data on forest cover can be usefully applied as the main index for climate change. Further qualitative results are expected to be deduced from these data in the future, compared to the analyses of the relationship between tree species of forest and climate factors.
This study proved if the high resolution satellite imagery of IKONOS is suitable for preparing digital forest cover map. Three methods, the pixel based classification with maximum likelihood (PML), the segment based classification with majority principle(SMP), and the segment based classification with maximum likelihood(SML), were applied to classify and delimitate forest cover of IKONOS imagery taken in May 2000 in a forested area in the central Korea. The segment-based classification was more suitable for classifying and deliminating forest cover in Korea using IKONOS imagery. The digital forest cover map in which each class is delimitated in the form of a polygon can be prepared on the basis of the segment-based classification.
The forest of the Huaphanh Province (HP) has continued to decrease at 0.6% (10,560 ha) per year from 1992 to 2010. In the past few decades, the government of Laos and the Huaphanh Provincial Authority have been trying to address the root causes of deforestation. This study attempts to examine the factors effecting the decrease of the forest cover in the HP by analyzing the influence of the local socio-economic development and implementation of forest management policies on changes in the forest cover. The social data of the province focused on population growth and distribution between urban and rural areas including the number of poor people and the economic growth of three sectors, namely agriculture and forestry, industry, and service, while the implementation of the state forest management policy focused on the state forest management plan, tree plantation, forest land use planning and allocation to households, and shifting cultivation including annual upland rice and maize cultivation. In addition, government reports on socio-economic and rural development including poverty eradication of other provinces, where an increase in the forest cover was observed, were also collected and analyzed using qualitative and comparative analysis. The results from this study indicate that the decrease in forest cover in the Huaphanh Province appears to depend on a very slow economic growth and reduction in rural poverty of the province. The increase in the rural population in the province led to an increase in farm households and are as for shifting cultivation. As a result, forests were cleared leading to a decrease in the forest cover.
Hyperion, as hyperspectral data, is carried on NASA’s EO-1 satellite, can be used in more subtle discrimination on forest cover, with 224 band in 360 ?2580 nm (10nm interval). In this study, Hyperion image is used to investigate the effects of topography on the classification of forest cover, and to assess whether the topographic correction improves the discrimination of species units for practical forest mapping. A publicly available Digital Elevation Model (DEM), at a scale of 1:25,000, is used to model the radiance variation on forest, considering MSR(Mean Spectral Ratio) on antithesis aspects. Hyperion, as hyperspectral data, is corrected on a pixel-by-pixel basis to normalize the scene to a uniform solar illumination and viewing geometry. As a result, the approach on topographic effect normalization in hyperspectral data can effectively reduce the variation in detected radiance due to changes in forest illumination, progress the classification of forest cover.
Park, Jeongmook;Lee, Yongkyu;Lim, Byeongmin;Lee, Jungsoo
Journal of Forest and Environmental Science
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v.36
no.3
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pp.187-198
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2020
This study extracted deforestation area and degraded forestland area, which are potential REDD+ (Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation) project candidate areas in Paraguay using Land Cover Map (LCM) and Tree Cover Map (TCM). The REDD+ project objectives scenarios were set three stages: 'afforestation and economic efficiency scenario', 'local capacity reinforcement scenario', and 'Infrastructure-oriented scenario'. And then, we evaluated the project unit suitable area of the REDD+ project. All scenarios selected the evaluation factors for each scenario in addition to the area ratio factors for deforestation area and degraded forestland area and weighted values were extracted by assigning category scores. As a result of the three scenarios comparison analysis, Concepcion state score was the highest. Within Concepcion state, the Belon district had the highest score, making it appropriate as a project unit REDD+ project candidate area in Paraguay, while the San Carlos district had the lowest score. This study can be used as basic data for selecting REDD+ project candidate area in Paraguay, and it is expected to contribute sufficiently to REDD+ project if additional data or information of social, cultural and economic sectors are secured.
This study was carried out to introduce the forest cover types of the Baekdudaegan inhabiting the number of native tree species. In order to understand the vegetation distribution characteristics of the Baekdudaegan, a vegetation survey was conducted on the major 20 mountains of the Baekdudaegan. The vegetation data were collected from 3,959 sample points by the point-centered quarter method. Each mountain was classified into 4-7 forests by using various multivariate statistical methods such as cluster analysis, indicator species analysis, multiple discriminant analysis, and species composition analysis. The forests were classified mainly according to the relative abundance of Quercus mongolica. There was a total of 111 classified forests and these forests were integrated into the following nine forest cover types using the percentage similarity index and by clustering according to vegetation type: 1) Mongolian oak, 2) Mongolian oak and other deciduous, 3) Oaks (Mixed Quercus spp.), 4) Korean red pine, 5) Korean red pine and oaks, 6) ash, 7) mixed mesophytic, 8) subalpine zone coniferous, and 9) miscellaneous forest. Forests grouped within the subalpine zone coniferous and miscellaneous classifications were characterized by similar environmental conditions and those forests that did not fit in any other category, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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