본 연구는 토양의 경도(硬度) 등 물리적 역학적 특성이 차량의 주행성(走行性)에 미치는 영향을 파악하고자 시도되었다. 광릉 시험림 38임반 '거'소반에 있는 20m 길이의 임지(林地)에 4m 간격으로 5개의 측점을 설치하여 트랙터로 하여금 하중(荷重)없이 1회 공주행(空走行), 통나무(중량 780-790kg)를 견인한 상태로 1회 왕복, 5회 왕복, 10회 왕복 주행토록 하였다. 각 주행 형태별로 SHM-1형, Lang Penetrometer, Clegg Impact Soil Tester 등 3개의 토양 경도계를 이용하여 측점 당 5차례 토양경도(土壤硬度)를 측정하였으며, 지피식생(地被植生)의 훼손정도와 주행차량의 미끄러짐도 관찰하였다. 조사지의 토양은 SC(점토질 모래)와 건성(乾性) 갈색(褐色) 산림토양(山林土壤)으로 판명되었다. 지피식생(地被植生)의 경우 3-5회 왕복 주행 후에는 초본류(草本類)는 짓이겨지고, 관목류(灌木類)도 잎떨어지고 수피(樹皮)도 벗겨지다가 11회 왕복 후에는 식생(植生)은 거의 사라졌다. 주행 차량이 전복(顚覆)되거나 미끄러지는 경우는 없었지만, 바퀴자국은 토양의 단위밀도가 높고 함수량이 낮은 1-3구간의 경우 불과 1-2cm의 깊이로 파인 반면 단위밀도가 낮고 함수량이 높은 4-5구간은 5-7cm 깊이로 나타났다. 주행(走行) 형태별(形態別)로 각 측점에서 조사한 토양경도(土壤硬度) 변화(變化)는 주행 횟수가 증가할수록 점점 증가하는 것으로 나타났다. L-PNTM에 의한 경도 변화는 완만하고, SHM-1형에 의한 경도 변화는 가파르게 나타났다. 비중(比重)과 단위밀도(單位密度)가 높고, 함수량(含水量)이 낮으며, 액성한계(液性限界)와 소성지수(塑性指數)가 높은 구간에서는 토양경도(土壤硬度)가 높게 나타나서 집재차량의 주행성이 좋았다. 그렇지 않은 토질 역학적인 특성을 갖는 경도가 낮은 구간에서는 바퀴자국이 깊어 주행성이 좋지 않을 것으로 판단된다. CIST로 측정한 경우에는 4kg용 해머를 사용하는 것보다는 2.5kg이나 0.5kg용 해머를 이용하는 것이 바람직할 것으로 생각한다.
Yim, Jong Su;Kleinn, Christoph;Kim, Sung Ho;Jeong, Jin-Hyun;Shin, Man Yong
한국산림과학회지
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제98권2호
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pp.133-141
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2009
This study was conducted to support for determining an efficient sampling design for forest resources assessments in South Korea with respect to statistical efficiency. For this objective, different systematic sampling designs were simulated and compared based on an artificial forest population that had been built from field sample data and satellite data in Yang-Pyeong County, Korea. Using the k-NN technique, two thematic maps (growing stock and forest cover type per pixel unit) across the test area were generated; field data (n=191) and Landsat ETM+ were used as source data. Four sampling designs (systematic sampling, systematic sampling for post-stratification, systematic cluster sampling, and stratified systematic sampling) were employed as optimum sampling design candidates. In order to compute error variance, the Monte Carlo simulation was used (k=1,000). Then, sampling error and relative efficiency were compared. When the objective of an inventory was to obtain estimations for the entire population, systematic cluster sampling was superior to the other sampling designs. If its objective is to obtain estimations for each sub-population, post-stratification gave a better estimation. In order to successfully perform this procedure, it requires clear definitions of strata of interest per field observation unit for efficient stratification.
본 연구의 목적은 Level 3 type 북한 토지피복도를 작성하고 생물계절 특성을 파악 하는 데 있다. 2008년과 2009년에 촬영된 88장과 8장의 MODIS NDVI를 MVC 하여 질이 향상된 영상에 ISODATA 알고리즘을 적용하였다. 생물계절 상 분석을 기반으로 북한의 토지피복도를 구축하고 중분류에 대해서는 정확도 검정을 하였다. 결과, 총 27개 클래스의 북한 토지피복도가 생산되었다. 토지피복은 17개의 산림 서식지, 토지이용은 7개의 농경지와 2개의 시가지, 그리고 한 개의 수역을 포함한다. Level 3 type 생물계절 특성은 휴지기(${\sigma}^2$ = 0.348)와 식생이 급격히 생장하는 봄철(${\sigma}^2$ = 0.347)의 역동성이 가장 컸다. Level 2 type에 대한 정확도 검정에서, 전체 정확도는 85.85%(851/955), Kappa 계수는 0.84 였다. 현장 접근이 불가능한 북한의 토지피복도 구축에 생물계절 상 분석기법 적용은 오분류를 최소화하고 분류정확도를 향상시키는데 기여하였다.
본 연구는 대한민국 경상남도 김해시를 대상으로 토지피복유형과 도시온도 간의 관계성을 분석하였다. 자료는 2000~2010년의 토지피복도와 MODIS 표면온도, RCP 기반 한반도 상세 기온자료를 활용하였다. 시가화지역의 면적비율과 표면온도의 상관성은 0.417, 농업지역은 0.512, 산림 지역은 -0.607로 나타났다. 표면온도와 기온의 상관성은 0.301이었다. 기온과의 상관성에서는 시가화지역이 0.275, 농업지역 0.226, 산림지역 0.350으로 분석되었다. 시가화지역과 농업지역은 면적이 증가할수록 표면온도와 기온이 증가하는 것으로 나타났고, 산림지역은 반대의 향상을 보였다. 구조방정식 모형 결과에서는 시가화지역과 농업지역은 표면온도 상승에 직접적인 효과가 있고, 산림지역은 기온 저감에 직접적인 효과가 있었다. 향후에는 지표면 부근에서 측정된 기온자료를 활용하여 공간특성의 변화에 따른 표면온도와 기온의 관계성을 파악하는 것이 필요하며, 이를 통해 도시 및 환경계획 차원에서 도시열섬 완화를 위한 방안을 마련할 것이다.
This study analyzes structural landscape changes over a time-series for a small and medium-sized city, Gangneung-Si, based on area and distribution patterns, and according to the type of land cover. Among the types of land cover, the area ratio of urbanized areas increased by 2.02% in the late 2010s as compared to the late 1980s, while there was a decrease of 2.69% in farmland and 0.69% in grassland areas. On analyzing the changes in land cover use by applying the Fragstats program, it was confirmed that landscape changes in urban and management areas were relatively severe according to the Landscape Shape Index, Largest Patch Index, and Aggregation Index. A pattern of concentrated expansion was also found around certain areas. In particular, from the analysis, it was established that the proportion of urbanized area had considerably increased and that the extent of farmland damage to management areas, including planned management areas, was large. Additionally, the Total Core Area generally indicated a reduction in the core areas of farmland and forest within urban and management areas. A medium-sized city showed significant changes besides large cities in terms of landscape structure. The developmental pressure on management areas, in particular, was quite high.
Multi-temporal optical images have been utilized for time-series monitoring of croplands. However, the presence of clouds imposes limitations on image availability, often requiring a cloud removal procedure. This study assesses the applicability of various machine learning algorithms for effective cloud removal in optical imagery. We conducted comparative experiments by focusing on two key variables that significantly influence the predictive performance of machine learning algorithms: (1) land-cover types of training data and (2) temporal variability of land-cover types. Three machine learning algorithms, including Gaussian process regression (GPR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were employed for the experiments using simulated cloudy images in paddy fields of Gunsan. GPR and SVM exhibited superior prediction accuracy when the training data had the same land-cover types as the cloud region, and GPR showed the best stability with respect to sampling fluctuations. In addition, RF was the least affected by the land-cover types and temporal variations of training data. These results indicate that GPR is recommended when the land-cover type and spectral characteristics of the training data are the same as those of the cloud region. On the other hand, RF should be applied when it is difficult to obtain training data with the same land-cover types as the cloud region. Therefore, the land-cover types in cloud areas should be taken into account for extracting informative training data along with selecting the optimal machine learning algorithm.
본 연구는 산림 우점식생 변화가 지표면 온도에 미치는 영향을 파악하고자 우리나라 대표적 혹서지역인 대구광역시를 대상으로 연구를 수행하였다. 산림 우점식생 변화 유형별 온도변화는 1990년과 2007년의 Landsat TM 영상 2scene을 분석하여 확인하였다. 토지피복유형은 산림지역, 시가화지역, 경작지 및 기타지역, 수역으로 구분하였고, 산림지역의 경우 침엽수와 활엽수로 구분하였다. 산림 우점식생 변화 유형에 따른 지표면 온도 변화를 확인하기 위해 통계분석을 실시한 결과 산림이 시가화지역으로 변화될 경우 온도는 높아지며, 유형별로 살펴보면 활엽수림이 시가화지역으로 변화된 경우 약 $0.6^{\circ}C$, 침엽수림이 시가화지역으로 변화된 경우 약 $0.2^{\circ}C$ 온도가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 단순히 17년간 유형변화에 따른 온도 차이로 현재까지 유형이 유지된 경우와 변화된 경우를 동시에 고려할 경우 온도는 더 높은 차이를 보였다. 활엽수림의 경우 활엽수림이 유지될 때 보다 시가화지역으로 변화 될 경우 온도는 $2.3^{\circ}C$ 증가하였으며, 침엽수림의 경우 침엽수림이 유지될 때 보다 시가화지역으로 변화될 경우 $1.9^{\circ}C$ 온도가 증가하였다. 산림의 경우 시가화지역으로 변화될 때 온도가 상승하며 산림식생유형 중 침엽수가 파괴되었을 경우보다 활엽수가 파괴되었을 때 $0.4^{\circ}C$ 온도가 추가적으로 상승하는 것으로 나타났다. 도시기온 완화를 위해서는 도시림 내에서 활엽수림의 보호가 더 효율적인 것으로 확인되었다.
Population dynamics of the oldest relic stand of Pinus densiflora for. erecta which remains as a status of patch in Sokwang-Ri area, Uljin-Gun, was studied to provide the basic data for conservation of the oldest pine stand in Korea. The upper slope site and ridge site including total 12 plots mainly represented Pinus densiflora for. erecta and Quercus mongolica. These two tree species showed reverse J-shaped distribution. From this information, it was concluded that intensive interspecific competition between two species could be occurring. Age distribution of P. densiflora for. erecta on the sites above middle slope area was indicated bi-modal type or tri-modal type which was known as an age structure of climax forest. Therefore, it was estimated that Pinus densiflora for. erecta population could be continuously maintained in the each patch above middle slope area. In the valley sites, hardwood species such as Q. mongolica, Q. variabilis, Styrax obassia and Acer pseudosieboldianum occupied most part of the under crown-cover area and their seedlings and saplings were developing into the closed upper layer crown because the height of upper layer crown reached about 35 meters and such a high crown height was more suitable for light utilization by plants of under layer. The growth patterns were mainly fluctuated for the entire life time of the oldest tree caused by frequent disturbance. And the initial growth curves of the mature trees and suppressed juvenile trees showed different tendencies along the sites.
The aim of this study is to apply and crossvalidate a spatial logistic multiple-regression model at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations in the Boun area were identified by interpretation of aerial photographs and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, geology, and land-use were constructed from a spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect, and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage, and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, 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 landslide-occurrence factors by logistic multiple-regression methods. For validation and cross-validation, the result of the analysis was applied both to the study area, Boun, and another area, Youngin, Korea. The validation and cross-validation results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data with respect to landslide locations. The GIS was used to analyze the vast amount of data efficiently, and statistical programs were used to maintain specificity and accuracy.
The aim of this study is to apply and verify of logistic regression at Janghung, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the study area from interpretation of IRS satellite images, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover, geology and land use were constructed to spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography were calculated from the topographic database.13${\times}$1ure, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter and density of forest were extracted from the forest database. Land use was classified from the Landsat TM image satellite image. As each factor's ratings, the logistic regression coefficient were overlaid for landslide susceptibility mapping. Then the landslide susceptibility map was verified and compared using the existing landslide location. The results can be used to reduce hazards associated with landslides management and to plan land use and construction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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