대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.386-389
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1999
In this study, visible and near infrared channels of NOAA/AVHRR data were used to classify land use and vegetation types over Korean peninsula. Analyzing forest stand structures and prediction of forest productivity using satellite data were also reviewed. Land use and land cover classification was made by unsupervised clustering methods. After monthly Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) composite images were derived from April to November 1998, the derived composite images were used as temporal feature vector's in this clustering analysis. Visually interpreted, the classification result was satisfactory in overall for it matched well with the general land cover patterns. But subclassification of forests into coniferous, deciduous, and mixed forests were much confused due to the effects of low ground resolution of AVHRR data and without defined classification scheme. To investigate into the forest stand structures, digital forest type maps were used as an ancillary data. Forest type maps, which were compiled and digitalized by Forestry Research Institute, were registered to AVHRR image coordinates. Two data sets were compared and percent forest cover over whole region was estimated by multiple regression analysis. Using this method, other forest stand structure characteristics within the primary data pixels are expected to be extracted and estimated.
대축척(1:50,000)지도의 산림 정보는 산림지역 보호에 중요한 자료로 이용된다. 그러나 대상지역인 인도 Tamil Nadu의 Eastern Ghats(EG) 지역에는 대축척 지도를 사용할 수 없기 때문에 위성 데이터를 이용한 산림의 변화 탐지를 적용하여 분석하였다. 대상지역의 1990년과 2003년의 산림의 변화에 대한 연구 결과 약 10가지의 산림종류가 관측되었으며 가장 변화가 큰 지역은 상록수와 낙엽수지역에서 관측되었다.
본 연구는 최근린 기법에서 거리가중치와 훈련자료의 층화에 의한 추정치의 정확도를 비교하여 효율적인 방법을 모색하기 위하여 수행하였다. 거리가중치의 경우, 유사성이 높은 훈련자료에 가중치를 부여하는 방법으로 일반적으로 적용되는 5가지의 계수(0, 0.5, 1, 1.5, 그리고 2)를 비교한 결과, 평균 편차에서 최대 ${\pm}0.6m^3/ha$로 정확도는 유사한 것으로 나타났다. 훈련자료의 층화에서는 임상구분을 적용하였을 때 추정치의 정확도가 가장 높은 것으로 나타났으며, 임상구분과 참조수평거리(반경=100 km)를 통합하여 적용하였을 경우에는 임상구분에 의한 추정치와 유사한 정확도를 나타내었다. 연구대상지의 2010년 기준 평균임목축적과 비교한 결과 최근린 기반 추정치가 약 $5m^3/ha$ 정도 과소 추정되었지만, 조사시점을 고려하였을 때 상당한 정확도를 나타낸 것으로 평가된다.
본 프로그램 개발의 목적은 기존의 아날로그 형태의 제작과정 및 공정 그리고 방대한 자료 관리의 문제점들을 해결하기 위해 SDE(spatial database engine) 라는 공간DB엔진을 이용하여 대량의 임상도를 운영 관리하는데 있다. 이를 위해 공간DB검색, 작업내용 및 진도파악, 인접 도엽간 검정/편집, 완료 도엽의 승인 및 반려 기능 등을 구현하여 일관된 운영 관리 표준화 공정을 확립하였다. 향후 본 프로그램을 활용하여 효율적인 임상도 제작과 대량의 임상도 보급이 가능할 것이며, 이에 따른 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
The study aims to establish a direction for forest ecological restoration by classifying forest types and understanding the ecological characteristics of the Uljin forest area damaged by a large fire in 2022. Hierarchical cluster analysis and indicator species analysis were conducted on 78 survey plots located in the forest fire-affected area, and four forest cover types were derived: P. densiflora pure forests, P. densiflora dominant forests, mixed broad-leaved forests, and Q. variabilis dominant forests. As a result of visually comparing changes in forest types before and after forest fire damage, by classifying data according to whether or not upper dead trees are included, it was confirmed that pine forests, which have a high proportion of pine trees, spread widely due to forest fire damage. However, broad-leaved mixed forests and oyster oak dominant forests showed characteristics of maintaining concentration, indicating that pine forests were severely damaged. As a result of the important value analysis, during the process of natural recovery after a forest fire, the species that appear early in the lower layer are the sprouts of existing species such as Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb., Quercus variabilis Blume, Fraxinus sieboldiana Blume, Rhododendron mucronulatum Turcz. The distribution of diameter at breast height by forest cover type showed that among areas with extreme forest fire damage, the proportion of dead trees was relatively high and structural changes were large in P. densiflora pure forests and P. densiflora dominant forests where pine trees had a high distribution ratio. However, if continuous monitoring is carried out in the future with reference to the results of this study and plant data is collected and analyzed from a mid- to long-term perspective, it is believed that it will be used as useful data to promote forest ecological restoration projects in forest fire-affected areas.
Fragmentation due to land developments causes disturbances and changes of composition in forest vegetation. The purpose of the study was to develop the impact assessment model for quantitative distance or degree of disturbance by land developments. This study conducted a survey about structure and composition of forest vegetation to determine degree of impact from land developments. The results of field survey, there was a difference in structure and composition of forest vegetation such as tree canopy, herbaceous cover, and number of vine and alien species the distances from edge to interior area such as 0m, 10m, 20m, 40m, and over 60m. To assess the disturbance of forest vegetation, the factors selected were the rate of vine's cover and appearance of alien species. The impact assessment model about vine species explained by a distance, forest patch size, type of forest fragmentation, and type of vegetation ($R^2$=0.44, p<0.001). The other model about alien species explained by a distance, type of forest fragmentation, type of vegetation, and width of road (85.9%, p<0.005). The models applied to Samsong housing development in Goyang-si, Gyunggi-do. The vines and alien species in the study area have had a substantial impact on forest vegetation from edge to 20 or 40m. The impact assessment models were high reliability for estimating impacts to land developments. The impact of forest vegetation by development activities could be minimized thorough the adoption of the models introduced at the stage of EIA.
덕유산 백암봉 일대의 천연림을 대상으로 산림형을 구분하고, 각 산림형별 생태적 특성을 파악하여 천이경향을 제시하였다. 사분각법을 이용하여 225개의 표본점에서 식생자료를 수집하였으며, 다양한 다변량 통계분석(Cluster분석, 지표종분석, 다중판별분석 등)을 실시하여 산림형을 구분하였다. 그 결과, 연구대상지는 5개의 산림형으로 분류되었고, 상층의 우점비율 및 입지환경에 따라 능선부에서는 신갈나무림, 계곡부에서는 들메나무-물푸레나무-층층나무림과 들메나무림, 사면하부에서는 졸참나무-소나무-신갈나무림, 소나무림 등이 분포하여 입지조건에 따라 수종구성 차이가 뚜렷한 것으로 나타났다. 산림유형별 생태적, 환경적 특성을 근거로 천이경향을 추정한 결과, 현재의 산림형은 신갈나무림, 들메나무림, 중생혼합림, 참나무-서어나무림 등으로 천이가 진행될 것으로 예상되었다.
본 연구는 도서에 대한 휴양과 안보 등 도서산림기능 발굴 및 지속적인 유지보전을 위하여 남한지역도서의 2000년과 2020년의 Globeland30 토지피복자료 분석을 통해 도서지역 토지피복의 구성 및 변화형태를 추적하고 도서산림의 이해를 위한 공간정보를 제공하고자 했다. 각 년도 별 토지피복분포와 격자 기반의 토지피복변화 분석을 수행했고 그 결과, 2000년 대비 2020년에는 농경지와 초지가 각각 7.6%, 1.7% 감소한 반면 산림과 인공지가 각각 5.7%, 3.2% 증가했고 도서산림은 20년 동안 전체 도서면적의 42.2% 인 157,246 ha가 유지되었다. 또한 농경지와 인공지가 존재하지 않는 도서 중 1 ha 이상 초지가 산림으로 변하는 262 개 도서와 산림이 초지로 변하는 421 개 도서를 관측하여 천이와 교란에 대한 잠재적 정보를 갖는 683 개 도서를 확인했다. 인공지의 유입이 확인된 22개 도서에서는 주로 농경지가 인공지로 전환되었다. 해당 도서 면적의 42.2%를 차지하는 산림이 초지로 변하고 27.8%의 농경지와 초지가 산림으로 변했다. 거주환경개선 및 사회기반시설 확충 등 인공지의 유입은 개발지역에 국한되지 않고 정주환경 개선을 위한 산림 파괴와 조경, 농경지의 개발 및 휴경화 등 주변부까지 토지피복의 변화를 수반하는 경우가 확인되었다. 해당 연구 결과는 추후 도서생태연구와 도서산림의 관리방안을 마련하기 위한 기초자료로 높은 활용도를 보일 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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