• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.18-20
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• 2003

Land cover change detection is one of the most important trends in which remote sensing data could be used to assist strategists and the planners to decide the best land use policy. Two images of NOAA-AVHRR and SPOT vegetation acquired in November 1992 and 2002 were used to assess the changes of Agricultural lands in Egypt. A supervised classification together with two change images derived from classification result and NDVI were used to evaluate the trend and form of the change. It was found that agricultural areas increased by about 14.3 % during the study period in particular around the River Nile Delta and near the Northern Lakes of Egypt. The new cultivated lands were extracted mainly from the desert and from the salt marches areas. At the same time, parts of the agricultural lands were turned into non-cultivated land because of the urban expansion and soil degradation.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제16권2호
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• pp.93-104
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• 2013

The purpose of this study was to develop a list of plants that adapted to the aquatic environment in urban areas based on the list of plants surveyed through literature review and field surveys, and to classify the types of vegetation according to the five categories of plant distributions set by the U.S. Fish and Wildlife Service (1988) in the aspect of the adaptability of plants to the aquatic environment. Results of the classification by category according to the adaptability to the aquatic environment for the plant species surveyed through literature review and field surveys showed that there are 45 species of OBL, 96 species of FACW, 66 species of FAC, and 94 species of FACU, totaling 650 species. In addition, a total of 50 species excluding exotic species, endangered species, and naturally introduced plants are proposed as appropriate plants for the urban aquatic environment that will be artificially constructed. The results of the study can be utilized as the basic information for maintaining diversity and stability of the ecosystem during the restoration of water ecology; they can serve as useful data for the development of an optimum vegetation model when planting in water spaces in the future and preparing proper planting plans for each space. In addition, it is believed that the information will be useful in wetland identification and evaluation by observing plant species that appear only in wetlands.

• 한국산림과학회지
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• 제113권1호
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• pp.51-65
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• 2024

본 연구는 도시숲 이용 및 관리방안에 필요한 식생구조 정보를 제공하기 위하여 수행되었다. 세종특별자치시 괴화산을 대상으로 상관우점종 및 종조성에 의한 식생유형을 분석한 결과, 2개의 군락군(졸참나무-생강나무군락군과 큰금계국군락군)으로 대별되었다. 졸참나무-생강나무군락군은 인공림과 천연림 식생을 포함하고 있는데, 인공림은 리기다소나무군락, 밤나무군락, 아까시나무군락, 천연림은 굴참나무군락, 상수리나무군락, 소나무군락의 6개 단위로, 큰금계국군락군은 임연부의 식생을 구성하고 있는 큰낭아초군락, 싸리군락, 족제비싸리군락, 비수리군락의 4개 단위로 각각 분류되어 총 10개의 식생단위 체계로 나타났다. 중요치 분석결과 전체 종에서 밤나무가 6.7%로 가장 높게 나타났으며, 리기다소나무 6.4%, 아까시나무 6.3% 순으로 나타나 괴화산은 인공조림 수종의 생태적 영향력이 큰 것으로 나타났다. 군락유사도에서 인공림과 천연림은 서로 간 종 구성이 동질적이나 임연부와는 이질적인 것으로 나타났으며, DCA분석에서도 동일한 결과로 나타났다. CCA분석 결과, 인공림과 천연림은 해발고도, 암석노출도, 출현종수에서 양의 상관관계로 나타났으며 임연부와는 음의 상관관계로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제89권4호
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• pp.470-479
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• 2000

광주광역시(光州廣域市)의 대표적인 도시림(都市林)인 무등산(無等山)에 발달하고 있는 산림식생(山林植生)의 보전(保全)과 관리(管理)를 목적으로 식물사회학적(植物社會學的)인 방법에 의해 그 관리단위(管理單位)가 구분되고 그것의 공간적(空間的) 분포(分布)가 정밀(精密)하게 지도화(地圖化)되었다. 이 지역의 산림식생관리단위(山林植生管理單位)는 상위(上位) 21개(個) 단위(單位), 하위(下位) 10개(個) 단위(單位) 그리고 최종하위(最終下位) 9개(個) 단위(單位)로 구분되었으며, 총(總) 31개의 관리구성(管理區城)이 결정되었다. 정밀식생도(情密植生圖) 작성면적은 2,779.5ha이며, 그 중 자연식생(自然植生)이 78.9%인 2,192.0ha로 대부분을 차지하고 있었으며, 인공식생(人工植生)과 무립목지(無立木地)가 각각 5.7%인 159.1ha, 15.5%인 428.4ha로 나타났다. 자연림요소율(自然林要素率)은 타 지역의 도시림에 비교하여 볼 때 아주 높은 93.2%로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1567-1577
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• 2020

시가화 지역 토지피복분류는 도시계획 및 관리에 활용된다. 따라서, 시가화 지역에 대한 분류 정확도 향상 연구는 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3A을 기계학습 중 Support Vector Machine(SVM)과 Artificial Neural Network(ANN)을 기반으로 시가화지역 분류를 진행하였다. 훈련 데이터 구축과정에서 25 m 격자를 기반으로 훈련 지역을 구분하여 영상을 학습하였으며, 학습된 모델을 활용하여 테스트 지역을 분류하였다. 검증과정에서 250개의 GTP를 활용하여 오차 행렬을 통한 결과를 제시하였다. SVM 4가지 기법과 ANN 2가지 기법 중 SVM Polynomial Model이 가장 높은 정확도인 86%를 나타냈다. Ground Truth Points(GTP)를 활용하여 두 개의 모델을 비교하는 과정에서, SVM 모델은 전체적으로 ANN 모델보다 효과적으로 KOMPSAT-3A 영상을 분류하였다. 건물, 도로, 식생, 나대지 4가지 클래스 분류 중 건물이 가장 낮은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 고층건물에 따른 건물 그림자에 의한 오분류가 주요 원인으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.21-35
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• 2020

식생정보는 도시계획, 조경, 수자원, 환경 등 다양한 분야에서 활용되는 매우 중요한 인자이다. 식생은 수관밀도 혹은 엽록소 함량에 따라 식생의 활력도에 차이가 발생하나 기존 연구에서는 식생지역을 분류시 식생 활력도를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 다양한 응용연구를 충족시키기 위해 식생 활력도를 고려한 식생지수 경계값을 설정하는 연구를 수행하였다. 먼저 eBee 고정익 드론에 다중분광 카메라를 탑재하여 광학 및 근적외선 정사영상을 구축하였으며, 그리고 각 정사영상에 대해 GIS 연산을 수행하여 NDVI, GNDVI, SAVI, MSAVI 식생지수를 계산하였다. 또한 대상지에 대한 식생위치를 VRS 측량을 통해 조사하였으며 이를 이용하여 식생 활력도를 고려한 식생지수별 정확도를 평가하였다. 그 결과 식생 활력도가 좋은 지점을 식생지역으로 선정한 시나리오가 식생 활력도가 다소 부족한 지점도 식생지역으로 선정한 시나리오에 비해 식생지수의 분류 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 현장 조사 지점과의 중첩을 통해 계산한 식생지수별 Kappa 계수를 통해 시나리오별로 식생을 분류하기에 가장 적합한 식생지수 경계값을 선정할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 식생 활력도를 고려한 식생지수 정확도 평가는 향후 도시계획 등 다양한 업무 분야에서 의사결정 지원을 위한 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제19권2호
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• pp.117-125
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• 2010

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.

• 한국조경학회지
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• 제26권2호
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• pp.15-27
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• 1998

The purposes of this study were to investigate vegetation structure and present management planning of mountain type green space using the green space changes during the 20 years, actual vegetation, and plant community structure in land area of Inchon, Korea. The actual vegetation area in survey sites was consisted of Quercus acutissima community, Robinia pseudoacacia forest, Pinus rigida forest, Q. mongolica-Pinus rigida community, P. rigida-Q. mongolica community, Q. monogolica community and so on. According to the classification by TWINSPAN, 61 survey plots were divided into 9 groups; Q. mongolica-Alnus japonica-R. pseudoacacia-P. densiflora, R. pseudoacacia-Styrax japonica, P. rigida-R. pseudoacacia-Q. mongolica, R. pseudoacacia-P. rigida-Q. mongolica-A. hirusta, Q. mongolica-P. thunbergii, and prunus sargentii-Zelkova serrata community. From this result, ecological succession trend of vegetation seems to be change from artificial result, ecological succession trend of vegetation seems to be change from artificial planting forest to native plant community which was dominated by Quercus spp.. This study area need to manage for the increase of biodiversity through the restoration of naturalness by ecological management of artificial planting forest and ecological planting of injured green space.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.501-509
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• 2018

연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.

• 농업과학연구
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• 제38권1호
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• pp.153-162
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• 2011

This study analyzed the spatio-temporal change detection of land-use and urbanization in Yongin and Anseong regions, Kyunggi Province, using three Landsat-5 TM images for 1990, 1996, and 2000. Remote sensing (RS) and geographic information system (GIS) techniques were used for image classification and result analysis. Six land-use types were classified using supervised maximum likelihood classification. In the two study areas, the land-use changed significantly, especially the decrease of arable land and forest and increase of built-up area. Spatially, the urban expansion of Yongin region showed a spreading trend mainly along the national road and expressways. But in Anseong region the expansion showed 'urban sprawl phenomenon' with irregular shape like starfish. Temporally, the urban expansion showed disparity - the growth rates of urbanized area rose from the period 1990-1996 to 1996-2000 in both study areas. The increased built-up areas were converted mainly from paddy, dry vegetation, and forest.