Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.63-63
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2003
The aim of this study is to apply and verify of Bayesian probability model, the likelihood ratio and statistical model, 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. 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. Land use was classified from the Landsat TM image satellite image. As each factor's ratings, the likelihood ratio 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.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.18
no.1
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pp.41-56
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2011
This study analyzes the change in land-cover based on satellite imagery to draw up land-cover map in the future, and estimates the change in land category using statistical data of the land category. To estimate land category, this study applied the double exponentially smoothing method. The result of the land cover classification according to year using satellite imagery showed that the type with the largest increase in area of land cover change in the cities of Cheonan and Asan was artificial structure, followed by water, grass field and bare land. However forest, paddy, marsh and dry field were reduced. Further, the result of the time-series analysis of the land category was found to be similar to the result of the land cover classification using satellite imagery. Especially, the result of the estimation of the land category change using the double exponentially smoothing method showed that paddy, dry field, forest and marsh are anticipated to consistently decrease in area from 2010 to 2100, whereas artificial structure, water, bare land and grass field are anticipated to consistently increase. Such results can be utilized as basic data to estimate the change in land cover according to climate change in order to prepare climate change response strategies.
Species diversity is one of the most important specifications of biological societies. Diversity of organisms, measurement of variety and examination of those hypotheses that are about reasons of diversity are such as affairs that have been desired by the ecologists for a long time. In this research, diversity of plant species in forest region, numbers of 60 sample plots in 256.00 square meters have been considered in random - systematic inventory was considered. In each sample plot, four micro-plots in 2.25 square meters in order to study on herbal cover, were executed that totally 240 micro-plots were considered. At each plot six diversity indices in relation to physiographic factors (slope, geographical aspect and altitude from the sea level) were studied. The results indicate that species diversity is more in the northern direction and also species diversity in slops less than 30% has the most amounts. Factor of altitude from the sea level did not have meaningful relation with species diversity. Through study on correlation of the numbers of species in sample plots with indices and also process and role of indices in different processors of analysis, Simpson's reciprocal index was suggested as suitable index in this type of studies.
This study aims to produce land-cover maps of Korean peninsula using multi-temporal MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) imagery. To solve the low spatial resolution of MODIS data and enhance classification accuracy, Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) was employed. LSMA allowed to determine the fraction of each surface type in a pixel and develop vegetation, soil and water fraction images. To eliminate clouds, MVC (Maximum Value Composite) was utilized for vegetation fraction and MinVC (Minimum Value Composite) for soil fraction image respectively. With these images, using ISODATA unsupervised classifier, southern part of Korean peninsula was classified to low and mid level land-cover classes. The results showed that vegetation and soil fraction images reflected phenological characteristics of Korean peninsula. Paddy fields and forest could be easily detected in spring and summer data of the entire peninsula and arable land in North Korea. Secondly, in low level land-cover classification, overall accuracy was 79.94% and Kappa value was 0.70. Classification accuracy of forest (88.12%) and paddy field (85.45%) was higher than that of barren land (60.71%) and grassland (57.14%). In midlevel classification, forest class was sub-divided into deciduous and conifers and field class was sub-divided into paddy and field classes. In mid level, overall accuracy was 82.02% and Kappa value was 0.6986. Classification accuracy of deciduous (86.96%) and paddy (85.38%) were higher than that of conifers (62.50%) and field (77.08%).
Usually in South Korea, land cover type and topographic undulation are frequently changed even in a narrow area. However, most of researches using aerial LIDAR(LIght Detection And Ranging) data in abroad had been acquired in the study areas to be changed infrequently. This research was performed to explore reconstruction methodologies of 3D surface models considering the distribution of land cover type and topographic undulation. Composed of variously undulatory forests, rocky river beds and man-made land cover such as streets, trees, buildings, parking lots and so on, an area was selected for the research. First of all, the area was divided into three zones based on land cover type and topographic undulation using its aerial ortho-photo. Then, aerial LIDAR data was clipped by each zone and different 3D modeling processes were applied to each clipped data before integration of each models and reconstruction of overall model. These kinds of processes might be effectively applied to landscape management, forest inventory and digital map composition. Besides, they would be useful to resolve less- or over-extracted problems caused by simple rectangle zoning when an usual data processing of aerial LIDAR.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.13
no.2
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pp.114-123
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2010
The Environmental Conservation Value Assessment Map (ECVAM) is a five grade assessment map created with nationally integrated environmental information and environmental values. The map is made through the evaluation of 67 items, including greenbelt area and bio-diversity. The ECVAM assesses the stability of the community using forest maps. However, the existing assessment method is problematic because the assessment grades are evaluated using higher than practical values; in part because it uses even-valued overlay and minimal indicator methods. This study was performed in order to suggest an integrated assessment method that could complement the stability evaluation based on existing methods. Accordingly, this study added forest type information, including whether the forest was natural or artificial, to the overlay method using forest diameter maps and forest density maps. As a result, the proposed ECVAM indicated a drastic grade change. After applying the method in South Korea, Grade I areas decreased 12.1%, from 52.6% to 40.6%, Grade II areas increased 11.9%, from 17.4% to 29.2%, and Grade III areas increased 0.2%, from 17.1% to 17.4%, respectively. From the results of the field survey, we found differences between natural forest and planted forest with regard to the number of mortality, species of shrubs, and vine cover. This means that natural forests are more stable than planted forests. This study suggests an improved assessment methodology to complement the existing EVCAM method. The results are expected to be used in environmental evaluations and forest conservation value assessments in ecology and environmental fields.
The aim of this study was to cross-validate a spatial probabilistic model of landslide likelihood ratios at Boun, Janghung and Yongin, in Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations within the study areas were identified by interpreting aerial photographs, satellite images and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, lineaments and land cover were constructed from the spatial data sets. The 14 factors that influence landslide occurrence were extracted from the database and the likelihood ratio of each factor was computed. 'Landslide susceptibility maps were drawn for these three areas using likelihood ratios derived not only from the data for that area but also using the likelihood ratios calculated from each of the other two areas (nine maps in all) as a cross-check of the validity of the method For validation and cross-validation, the results of the analyses were compared, in each study area, with actual landslide locations. The validation and cross-validation of the results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing landslide locations.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.2
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pp.44-55
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2018
The importance of establishing a greenhouse gas inventory is emerging for policymaking and its implementation to cope with climate change. Thus, it is needed to establish Approach 3 level Land Use, Land-Use Change and Forestry (LULUCF) matrix that is spatially explicit regarding land use classifications and changes. In this study, four types of spatial information suitable for establishing the LULUCF matrix were analyzed - Cadastral Map, Land Cover Map, Forest Map, and Biotope Map. This research analyzed the classification properties of each type of spatial information and compared the quantitative and qualitative characteristics of the maps in Boryeong city. Drawn from the conclusions of the quantitative comparison, the forest area showed the maximum difference of 50.42% ($303.79km^2$) in the forest map and 46.09%($276.65km^2$) in the cadastral map. The qualitative comparison drew five qualitative characteristics: data construction scope difference, data construction purpose difference, classification standard difference, and classification item difference. As a result of the study, it was evident that the biotope map was the most appropriate spatial information for the establishment of the LULUCF matrix. In addition, if the LULUCF matrix is made by integrating the biotope, the forest map, and the land cover map, the limitations of each spatial information would be improved. The accuracy of the LULUCF matrix is expected to be improved when the map of the level-3 land cover map and the biotope map of 1:5,000 covering the whole country are completed.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.24
no.1
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pp.37-51
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2021
The purpose of this research is to develop the Habitat Suitability Index (HSI) for habitat environments of Aix galericulata (A. galericulata) and Dendrocopos major (D. major), which tend to inhabit urban environments. A. galericulata and D. major are the keystone species representing the ecosystem of wetlands and forests. Based on the analysis of their urban habitat environments, this study selects artificially adjustable levels of the environmental index in order to produce the HSI model, which can be used when either restoring or creating the urban habitats for these species. To develop the HSI, we conducted field surveys at Jungnangcheon Stream, Changgyeonggung, Jangneung, Bangbae Neighborhood Park, Gildong Ecological Park, and Seodalsan Mountain. These surveys were conducted between April and August 2020, and this period includes the breeding season of both A. galericulata and D. major. Based on our findings from the surveys, we conclude that there are six SI factors for A. galericulata. These include (1) the presence of alluvial islands, (2) waterfront vegetation cover rate, (3) type of aquatic plants for food, (4) size of forest patch, (5) type of trees in nearby forests, and (6) connectivity of waterfront and forest. We also conclude that there are five SI factors for D. major, which include (1) size of forest patch, (2) rate of broadleaf trees in forest patches, (3) type of nesting trees, (4) diameter at breast height (DBH) of nesting trees, and (5) density of dead trees. The result of this research can provide future studies with useful guidance when both (1) comparing the habitat suitability of the target species in different environments and (2) restoring or creating habitats for these species.
Jae-Soon Song;Hak-Yun Kim;Jun-Soo Kim;Seung-Hwan Oh;Hyun-Je Cho
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.112
no.1
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pp.11-22
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2023
This study was established to provide basic information necessary for ecological management to restore the naturalness of black locust (Robinia pseudoacacia L.) plantations located in the mountains of Gyeongbuk, Korea. Using vegetation data collected from 200 black locust stands, vegetation types were classified using the TWINSPAN method, the spatial arrangement status according to the environmental gradient was identified through DCA analysis, and a synoptic table of communities was prepared based on the diagnostic species determined by determining community fidelity (Φ) for each vegetation type. The vegetation types were classified into seven types, namely, Quercus mongolica-Polygonatum odoratum var. pluriflorum type, Castanea crenata-Smilax china type, Clematis apiifolia-Lonicera japonica type, Rosa multiflora-Artemisia indica type, Quercus variabilis-Lindera glauca type, Ulmus parvifolia-Celtis sinensis type, and Prunus padus-Celastrus flagellaris type. These types usually reflected differences in complex factors such as altitude, moisture regime, successional stage, and disturbance regime. The mean relative importance value of the constituent species was highest for black locust(39.7), but oaks such as Quercus variabilis, Q. serrata, Q. mongolica, Q. acutissima, and Q. aliena were also identified as important constituent species with high relative importance values, indicating their potential for successional trends. In addition, the total percent cover of constituent species by vegetation type, life form composition, species diversity index, and indicator species were compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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