본 연구는 Tablet PC를 기반으로 정밀수치임상도 제작을 위한 현장조사용 맞춤형 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발한 FIS의 주요 개발내용 및 특징은 다음과 같다. FIS는 GPS에서 수신한 정보를 바탕으로 다양한 공간 Data에서 위치정보를 쉽게 파악할 수 있어 정보의 접근성이 용이한 장점이 있다. 또한 임상편집 뿐만 아니라 메모 및 야장도구를 통해 여러 가지 정보들을 현장에서 손쉽게 기록하고 관리할 수 있으며, 간단한 측정도구로 거리와 면적을 쉽게 산출할 수 있다. 본 연구에서 개발한 시스템을 활용하여 효율적인 현장조사가 가능하므로 현장에서 시간 및 비용을 절감할 수 있으며, 현장작업의 생산력이 향상될 것이다.
북한의 산림면적 변화에 대한 규모와 특성을 파악하기 위하여 1910년 제작된 조선임야분포지도와 그동안 국내외에 발표된 다양한 통계자료를 종합 분석하였다. 또한 지형적으로나 지리적 특성이 서로 대조적인 평양주변지역과 혜산주변지역에 대하여 1973년부터 약 10년 주기로 촬영된 Landsat 위성영상자료를 처리하여 각 시점의 토지피복도를 작성하여 산림변화의 공간적 특성을 분석하였다. 1990년대 이전에 발표된 북한 전체의 산림면적은 약 $89,000km^2$에서부터 $98,000km^2$까지 다양하게 나타나고 있으나, 조사방법의 불투명성으로 인하여 신뢰도에 많은 의문이 있다. 1991년 두 종류의 위성영상을 이용하여 북한 전 지역의 산림면적을 추정한 결과 위성자료와 처리방법이 달랐음에도 불구하고 매우 비슷한 산림면적을 보여주는데 추정된 산림면적은 그 이전의 자료에 비하여 뚜렷한 감소 경향을 보여주고 있다. 가장 최근 북한에 의하여 유엔에 보고된 산림면적은 $75,519km^2$로서 1991년 위성자료 추정치와 비교하였을 때 약 $10,000km^2$의 급격한 감소를 보였다. 평양과 혜산지역에 대한 위성영상자료의 분석 결과도 매우 유사한 변화특성을 보여주고 있다. 1980년대에는 1973년 자료에 비하여 다소의 감소가 있었으나 1993년 영상에서는 산림이 급격히 감소하였다. 이와 같은 북한의 산림면적 변화는 1990년대부터 악화된 북한의 경제 사정과 최근 빈번히 발생하고 있는 대규모 자연재해 현상과 관련이 있다고 판단된다. 북한지역의 위성영상 분석에 있어서 가장 중요한 특정은 산지임에도 불구하고 임목이 거의 분포하지 않는 무립목지가 상당히 많이 분포하고 있으며, 이러한 무립목지는 잠재적인 황폐화 가능지로서 이 지역의 현황을 보다 정확하게 파악하기 위한 추가적인 노력이 필요하다.
본 연구에서는 강원도 평창군 봉평면 일대의 지역에 대해 2000년 4월 24일에 수신된 IKONOS 위성영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 피복분류는 임상분류에 중점을 두었으며, 분류에 적용한 분류항목(class)은 현지조사 및 영상을 통하여 상록침엽수, 낙엽송, 활엽수, 나지, 밭, 초지, 수역, 사토지역, 아스팔트지역의 9개로 나누었다. 영상분류는 최대우도법을 적용하여 감독분류를 수행하였다. 정확도는 검정지역에 대한 전체정확도, 생산자정확도, 사용자정확도, k의 항목에 대해 분류오차행렬표를 통하여 평가하였다. 분류 및 분석에는 ERDAS사의 Imagine 8.4와 Purdue 대학에서 개발한 Multispec 소프트웨어를 사용하였다. 분류 결과, 검정지역에 대한 정확도는 전체정확도 94.3%, 생산자정확도 77.0-99.9%, 사용자정확도 71.9-100%, k은 0.93이었다. 나지, 사토지역, 밭 등의 경우 다른 분류항목보다 분류의 정확도가 비교적 낮게 나타난 반면, 임상분류에 있어서는 기존의 중해상도(5-30m) 위성영상보다 향상된 분류결과를 보여주었다.
This paper is to present an approach for generating coarse resolution (MODIS data) fraction images of forested region in Korea peninsula using forest type area fraction derived from high resolution data (ASTER data) in regional forest area. A 15-m spatial resolution multi-spectral ASTER image was acquired under clear sky conditions on September 22, 2003 over the forested area near Seoul, Korea and was used to select each end-member that represent a pure reflectance of component of forest such as different forest, bare soil and water. The area fraction of selected each end-member and a 500-m spatial resolution MODIS reflectance product covering study area was applied to a linear mixture inversion model for calculating the fraction image of forest component across the South Korea. We found that the area fraction values of each end-member observed from high resolution image data could be used to separate forest cover in low resolution image data.
Fire, being primarily a natural phenomenon, is impossible to control, although it is feasible to map the forest fire risk zone, minimizing the frequency of fires. The spread of a fire starting in any stand in a forest can be predicted, given the burning conditions. The natural cover of the land and the safety of the population may be threatened by the spread of forest fires; thus, the prevention of fire damage requires early discovery. Satellite data and geographic information system (GIS) can be used effectively to combine different forest-fire-causing factors for mapping the forest fire risk zone. This study mainly focuses on mapping forest fire risk in the Madikhola watershed. The primary causes of forest fires appear to be human negligence, uncontrolled fire in nearby forests and agricultural regions, and fire for pastoral purposes which were used to evaluate and assign risk values to the mapping process. The majority of fires, according to MODIS events, occurred from December to April, with March recording the highest occurrences. The Risk Zonation Map, which was prepared using LULC, Forest Type, Slope, Aspect, Elevation, Road Proximity, and Proximity to Water Bodies, showed that a High Fire Risk Zone comprised 29% of the Total Watershed Area, followed by a Moderate Risk Zone, covering 37% of the total area. The derived map products are helpful to local forest managers to minimize fire risks within the forests and take proper responses when fires break out. This study further recommends including the fuel factor and other fire-contributing factors to derive a higher resolution of the fire risk map.
Objectives of this study are to make clear the vegetation structure of Hovenia dulcis community in the Korean Peninsula over ten mountains including 17 plots. The results were summarized as follows. Habitat of the community indicated that elevation ranged from 115 meter to 720 meter at the sea level, slope aspect in nearly all directions, bare rock from 0 to 90 percent, slope degree from 10$^{\circ}$ to 40$^{\circ}$, topography from valley to middle slope, the height of tree layer from 8m to 22m, the diameter at breast height from 12cm to 59cm and coverage from 65% to 95$\%$$\%$
The present study was undertaken in moist temperate forest of Mandal-Chopta area in the Garhwal region of Uttarakhand, India. The aim of the present study was to assess the physical properties of soils in relation to the forest structure and composition. Twelve forest types according to the altitude, slope aspect and species compositions were selected for the study. Physical properties of soil i.e., soil colour, soil texture (per cent of sand, silt and clay), moisture content, water holding capacity, porosity, bulk density (gm/$cm^3$) and void ratio were analyzed for three different depths viz., (i) 'upper' (0-10 cm), (ii) 'middle' (11-30 cm) and (iii) 'lower' (31-60 cm) in all the selected forest types. Phytosociological and diversity parameters viz. total basal cover ($Gha^{-1}$), stem density ($Nha^{-1}$), tree species richness, Simpson concentration of dominance and Shannon-Wiener diversity index were also calculated for each forest type. This study also provides the comparisons between the results of physical analysis of the present study with numerous other previous studies in the temperate Himalayan region of the Uttarakhand.
The aim of this study is to cross-validate of spatial probability model, artificial neural network at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the Boun, Janghung and Youngin areas from interpretation of aerial photographs, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover and land use were constructed to spatial data-sets. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Topographic type, texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, age and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using the landslideoccurrence factors by artificial neural network model. For the validation and cross-validation, the result of the analysis was applied to each study areas. The validation and cross-validate results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data on landslide locations.
본 연구에서는 토지피복유형에 따른 바이오에어로졸 중 배양성 세균분포를 파악하기 위하여 충청북도 충주시에 위치한 3가지 유형을 대상으로 실시하였다. 토지피복에 따른 기상요소와 바이오에어로졸을 조사하여 측정지점별 미기상변화에 따른 세균 분포를 비교·분석할 수 있었다. 측정지점별 미기상 중 기온의 차이는 도시 숲 8.7℃, 수변 녹지 10.8℃, 도심지 10.2℃로 측정지점 중 도시 숲이 가장 낮은 기온 값을 보였으며, 상대습도는 도시 숲 61.8%, 수변 녹지 59.3%, 도심지 55.7%로 도시 숲이 가장 높은 것으로 분석되었다. 동정된 세균은 43속 99종으로 나타났다. 배양된 세균의 종 다양성 측면에서는 수변녹지 22속, 도시 숲 21속, 도심지 17속으로 조사되었으며, 종수의 경우 수변녹지 37종, 도심지 31종, 도시 숲 31종으로 나타났다. 3가지 유형의 측정지에 모두 존재하는 종은 Bacillus toyonensis와 Pseudarthrobacter oxydan으로 나타났으며, 또한 도시 숲과 수변녹지와 같은 녹지지역에서 존재하는 Herbiconiux flava종을 확인하였다. 측정지점별 미기상환경에 따른 세균농도의 변화를 분석한 결과 도시 숲 333CFU/m3, 수변 녹지 287CFU/m3, 도심지 173CFU/m3 순으로 나타났으며, 미기상 중 기온변화에 따른 측정지점별 농도변화는 미비하였다. 그러나 상대습도와 풍속은 농도변화와 유사한 경향을 보인 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 토지피복유형에 따른 바이오에어로졸 중 배양성 세균의 분포 정도를 파악하여 측정지점별 바이오에어로졸의 특성을 비교·분석하여 추후 건강한 도시 관리 및 녹지조성의 기초자료를 제공하고자 하였다.
Korea needs proper and rational public policies on conservation and use of forest land and other natural resources because of the accelerating expansion of national land developments in recent years. Unfortunately, there is no systematic planning system to support the needs. Generally, forest land use planning needs suitability analysis based on efficient land classification system. The goal of this study was to classify a forest land using multivariate satistical methods. A case study was carried out in winter of 1983 on a mountainous area higher than 100m above sea level located at Mt. Kwanak in Anyang -city, Kyung-gi-do (province). The study area was 19.80 km$^2$wide and was divided into 1, 383 Operational Taxonomic Units (OTU's) by a 120m$\times$120m grid. Fourteen descriptors were identified and quantified for each OTU from existing national land data : elevation, slope, aspect, terrain form, geologic material, surface soil permeability, topsoil type, depth of the solum, soil acidity, forest cover type, stand size class, stand age class, stand density class, and simple forest soil capability class. For this study, a FORTRAN IV program was written for input and output map data, and the computer statistics packages, SPSS and BMD, were used to perform the multivariate statistical analysis. Fourteen variables were analyzed to investigate the characteristics of their fire quench distribution and to estimate the correlation coefficients among them. Principal component analysis was executed to find the dimensions of forest land characteristics, and factor scores were used for proper samples of OTU throughout the study area. In order to develop the classes of forest land classification based on 102 surrogates, cluster and discriminant analyses of principal descriptor variable matrix were undertaken. Results obtained through a series of multivariate statistical analyses were as follows ; 1) Principal component analysis was proved to be a useful tool for data selection and identification of principal descriptor variables which represented the characteristics of forest land and facilitated the selection of samples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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