Background: Natural forests are generally considered to be less prone to biological invasions than other modified ecosystems, particularly when canopy cover is high. Few decades of management of degraded forests by local communities in Nepal has increased canopy cover and altered disturbance regimes. These changes might have reduced the abundance of invasive alien plant species (IAPS) in forests. To understand the status of IAPS in such forests, we studied two community managed Shorea robusta forests (Sundari and Dhusheri) of Nawalpur district in central Nepal. In these two forests, vegetation sampling was done using circular plots 10 m radius at forest edge, gaps, and within canopy. Variation of IAPS richness and cover across these microhabitats were compared, and their variation with tree canopy cover and basal area analyzed. Result: Altogether 14 IAPS were recorded in the study forests; among them Chromolaena odorata, Ageratum houstonianum, and Lantana camara had the highest frequency. Mikania micrantha was at the early stage of colonization in Sundari Community Forest (CF) but absent in Dhuseri CF. Both IAPS cover and richness was higher at forest edge and gap than in canopy plots and both these attributes declined with increasing canopy cover and tree basal area. Conclusion: The results indicate that increase in canopy cover and closure of forest gaps through participatory management of degraded forests can prevent plant invasions and suppress the growth of previously established IAPS in Shorea robusta forests of Nepal. This is the unacknowledged benefit of participatory forest management in Nepal.
Myanmar(Burma) has been preserved valuable environmental resources because of its political isolation. But recently, Myanmar has moved a capital city(Naypyidaw) at central forest area and it has been urbanized radically since 2005. In this paper, we built multi-temporal land cover map from Landsat images of 1970s to 2012 with ENVI 4.5 software. For a broad approach, administrative district Yamethin which includes Naypyidaw is classified into 3 classes and with only Naypyidaw region is classified with 4-5 classes to analyse specific changes. And with forest cover extracted by Object Oriented Classification, we evaluated forest fragmentation before and after the development using Patch Analyst(FRAGSTATs 3.3) at Yamethin area. For Yamethin area, there were significant forest cover change, 51% in 1999 to 48% in 2012, and for Naypyidaw area, 67% in 1999 to 57% in 2012 respectively. Also landscape indices resulted from Patch Analyst concluded that the total edge, edge density and mean shaped index of forest patches increased and total core area is decreased. It is attributed from land cover change with urbanization and agricultural land expansion.
Korea's researchers have recently studied the prediction of forest change, but they have not considered landuse/cover change compared to distribution of forest vegetation. The purpose of our study is to predict forest vegetation based on landuse/cover change on the Korean Peninsula in the 2090's. The methods of this study were Multi-layer perceptrom neural network for Landuse/cover (water, urban, barren, wetland, grass, forest, agriculture) change and Multinomial Logit Model for distribution prediction for forest vegetation (Pinus densiflora, Quercus Spp., Alpine Plants, Evergreen Broad-Leaved Plants). The classification accuracy of landuse/cover change on the Korean Peninsula was 71.3%. Urban areas expanded with large cities as the central, but forest and agriculture area contracted by 6%. The distribution model of forest vegetation has 63.6% prediction accuracy. Pinus densiflora and evergreen broad-leaved plants increased but Quercus Spp. and alpine plants decreased from the model. Finally, the results of forest vegetation based on landuse/cover change increased Pinus densiflora to 38.9% and evergreen broad-leaved plants to 70% when it is compared to the current climate. But Quercus Spp. decreased 10.2% and alpine plants disappeared almost completely for most of the Korean Peninsula. These results were difficult to make a distinction between the increase of Pinus densiflora and the decrease of Quercus Spp. because of they both inhabit a similar environment on the Korean Peninsula.
The extent of change in the Land use/Land cover (LULC) of Okomu National Park (ONP) and fringe communities was evaluated. High resolution Landsat imagery was used to identify the major vegetation cover/land use systems and changes around the national park and fringe communities while field visits/ground truthing, involving the collection of coordinates of the locations was carried out to ascertain the various land cover/land use types identified on the images, and the extent of change over three-time series (2000, 2010 and 2020). The change detection was analyzed using area calculation, change detection by nature and normalized difference vegetation index (NDVI). The result of the classification and analysis of the LULC Change of ONP and fringe communities revealed an alarming rate of encroachment into the protected area. All the classification features analyzed had notable changes from 2000-2020. The forest, which was the dominant LULC feature in 2000, covering about 66.19% of the area reduced drastically to 36.12% in 2020. Agricultural land increased from 6.14% in 2000 to 34.06% in 2020 while vegetation (degraded land) increased from 27.18% in 2000 to 38.89% in 2020. The magnitude of the change in ONP and surroundings showed the forest lost -247.136 km2 (50.01%) to other land cover classes with annual rate change of 10%, implying that 10% of forest land was lost annually in the area for 20 years. The NDVI classification values of 2020 indicate that the increase in medium (399.62 km2 ) and secondary high (210.17 km2 ) vegetation classes which drastically reduced the size of the high (38.07 km2 ) vegetation class. Consequent disappearance of the high forests of Okomu is inevitable if this trend of exploitation is not checked. It is pertinent to explore other forest management strategies involving community participation.
To improve the performance of climate and numerical models, concerns on the land-atmosphere schemes are steadily increased in recent years. For the realistic calculation of land-atmosphere interaction, a land surface information of high quality is strongly required. In this study, a new land cover map over the Korean peninsula was developed using MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data. The seven phenological data set (maximum, minimum, amplitude, average, growing period, growing and shedding rate) derived from 15-day normalized difference vegetation index (NDVI) were used as a basic input data. The ISOData (Iterative Self-Organizing Data Analysis), a kind of unsupervised non-hierarchical clustering method, was applied to the seven phenological data set. After the clustering, assignment of land cover type to the each cluster was performed according to the phenological characteristics of each land cover defined by USGS (US. Geological Survey). Most of the Korean peninsula are occupied by deciduous broadleaf forest (46.5%), mixed forest (15.6%), and dryland crop (13%). Whereas, the dominant land cover types are very diverse in South-Korea: evergreen needleleaf forest (29.9%), mixed forest (26.6%), deciduous broadleaf forest (16.2%), irrigated crop (12.6%), and dryland crop (10.7%). The 38 in-situ observation data-base over South-Korea, Environment Geographic Information System and Google-earth are used in the validation of the new land cover map. In general, the new land cover map over the Korean peninsula seems to be better classified compared to the USGS land cover map, especially for the Savanna in the USGS land cover map.
Forests are crucial for ecosystem stability, societal advancement, and subsistence; however, environmental changes since the 1970s, including shifting agriculture, deforestation, urbanization, increasing human population, and drought, have significantly impacted the region. The purpose of this study was to investigate the status of temporal forest cover changes in the Benchi-Sheko zone in Southwestern Ethiopia. Two types of data were collected: spatial data from satellite images of 1973, 1988, 2003, and 2017, and GPS point data. GIS software, ERDAS version 2015 software, and a handheld GPS were used for data analysis. The data of both GIS from image classification and ERDAS quantification revealed that forest cover decreased from 46,306.17 (92.67%) hectares in 1973 to 27,937.89 (55.91%) hectares in 2017; therefore 18,368.28 hectares (36.76%) decrease in forest cover was detected in the last 44 years by an average annual change of 417.46 hectares and. Based on this, it is recommended that partners working on forest conservation in the locality should enhance local people's awareness to protect forests and forest products in their day-to-day activities.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.16
no.3
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pp.31-39
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2013
Some researcher started studies of natural capital from 1980's. But many researches are going along with the theme lately. Most assessment of ecosystem services are approaching a general assessment using a land-cover map. Therefore they have some problems such as overestimate, underestimate, and double counting, and so on. This study suggested a detailed typology for quantitative assessment about ecosystem services. It compared land-cover map and forest type map to select a based map and made criteria with reference to the literature and field survey. It subdivided a forest typology using ecological feature (natural forest, artifical forest), forest type (coniferous forest, mixed forest, hardwood forest) and age of stand in forest type map. Each forest type is widely distributed 21~40 ages of forests and biggest area is 21~40 ages of mixed forest in all forest typology. Further researches have to progress consistently assessment using detailed typology and function of forest ecosystem services.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.2
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pp.128-137
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2011
The purpose of the FAPIS(Forest Aerial Photograph Interpretation System) development is to increase accuracy and efficiency of the digital forest cover type mapping for improving conventional analog-based mapping procedures by optimizing work-flow and mapping technology. The database models including digital forest cover type map, aerial photograph, and topographic map were designed for use in this system construction. The interface configured concisely to connect with functions such as search engine, display control, conversion to stereo interpretation mode, modification tools, automation of print layout and database models. It is expected that the standardization methodology based on this system can be applied and extended in making all kinds of digital thematic maps, providing decision-making and information of forest resources.
The study analyze Conifer and Hardwood area and their distribution to seek an efficient survey for Experimental Forest of Kangwon National University using Landsat-5 TM data. Through forest cover types, we try to study on the possibility to use Satellite Data. development of Satellite Interpretation Skill and Digital Mapping Method. As analysis tools we use IMAGINE 8.3 and ArcView 3.0 software. The result showed that Hardwood took approximately 73%, 2,224ha of the total 3,058ha and Conifer takes 27%, 832ha.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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