This study is conducted to analyze the change of location and soil characteristics effect on the condition of urban forest in Urban Park and Green Open Space The results of this study are as fallows; 1. Soil acidity is indicated pH 3.88 in Sasang park, pH 4.38 in Hwaji park, pH 4.40 in Daeyeon park, pH 4.68 in Sanseong amusement park, pH 5.15 in Molundae amusement park. 2. Species diversity indices of indicated Sasang park 0.9932, Hwaji park 1.1975, Daeyeon park 1.2160, Sanseong amusement park 1.3080, Molundae amusement park 1.3233 is due to location and soil environment in addition to air pollution effects. 3. The vitality of Pinus thunbergii 27.5ER in Sasang park, 24.9ER in Hwaji park, 24.5ER in Daeyeon park, 23.6ER in Sanseong amusement park, 21.0ER in Molundae park. This shows that tree vitality are impacted by location and soil characteristics. On the basis of the result above, vegetation devices are suggested : 1) Robinica pseudo-acacia management, 2) removing the hazard plants; Smilax china, Humulus japonicus, Pueraria thungergiana, 3) improving soil hardness and soil acidity.
Recently there have been a lot of kinds of damages in forest area such as forest fires, forest pest, landslide so that the efficient methods to mange those information and the way to face them are deadly needed. In this study, there were preparing the various vegetation index map and comparing them with the field surveying the tried to figure out which vegetation index algorism is the best proper to present forest fire damaged area. These all were based on Landsat ETM+ satellite image (2000.10.16). The result of this study is to select the high correlation algorism among the various vegetation indexes and then construct the forest fire disaster map, the case of forest fires damaged area.
산림지역은 계절에 따라 생장 및 활력 특성이 변화하기 때문에 산림피해를 정확하게 탐지하기 위해서는 과거 동일한 계절적 시기의 영상정보 확보가 필요하다. 그러나 고해상도 또는 중해상도 영상은 영상촬영주가 높지 않아 동일 시기의 영상 정보들을 확보하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 산림생태계의 피해를 평가하기 위해 시계열 영상정보를 통해 피해발생 이전 과거 동일 시점의 분광정보를 추정하여 산림피해 평가의 기준정보로 활용하는 방법을 연구했다. 연구대상지는 2017년 우박과 가뭄으로 인해 대규모 산림피해가 발생한 전라남도 화순지역이며, 과거 3년간 해당 지역에서 촬영된 모든 Landsat 8 영상의 시계열 식생지수(NDVI, EVI, NDMI) 자료를 구축하고 이를 일별 연속자료로 자료보간을 실시하였다. 그리고 이를 통해 교란 발생 이전의 정상적인 일별 식생지수 추정 지도를 제작하였으며, 동일 날짜의 일별 평년 식생지수와 교란발생 이후의 식생지수의 차이값을 구하고 피해등급 기준을 적용하여 최종적인 위성자료 기반의 피해등급지도가 산출되었다. 위성기반 피해등급지도는 기존의 항공사진 기반 피해등급지도에 비해 미세한 식생활력도 변화를 효과적으로 탐지하였으며, 피해극심지역을 대상으로 비교하였을 때 SWIR 밴드를 이용한 식생지수(NDMI)가 기존의 피해등급평가 결과와 유사한 결과를 산출하여 활용도가 높은 것으로 평가되었다. 결과적으로, 일별 평년식생활력도 지도의 제작을 통해 신속하고 정확한 피해지 탐지가 가능해졌다.
본 연구의 목적은 서부지역 비무장지대(DMZ) 및 주변지역인 민통지역의 생태적 보전가치를 파악해 보며, 적정한 생태보전권역을 조사해보는데 있다. 군사분계선을 중심으로 남북 각각 10km 지역에 대해 500m 폭원의 지역에 대하여 변환식생지수(transformed vegetation index: TVI)를 이용하여 평균 식생활력도 값을 계산한 후, 거리에 따른 식생활력도 변화 양상을 파악해보았다. 또한 이렇게 분석된 결과가 로지스틱 곡선을 그릴 것으로 가정하고, 이를 이용하여 식생지수-거리함수식을 유도하여 식생활력도의 변화지역인 전이지대(ecotone)의 폭원을 분석하였으며, 식생지수값 및 전이지대 폭원을 고려하여 생태축으로서의 DMZ 및 완충지역의 적정 보전폭원을 제시해보았다. 분석결과, 첫째, 서부지역 DMZ 및 민통지역 전 지역의 TVI 분석결과 남한측이 높게 나타났으며, 남측의 경우 감소하던 TVI 값이 남한측 민통선을 지나면서 그 값의 변화가 거의 없는 것으로 나타났으며, 북한측의 경우 DMZ 내부에서부터 식생지수값이 감소하는 것으로 나타났다. TVI값을 비교해 보아도 남한측은 최소값 207.16에 최대값 221.92에 이르지만, 북한측은 최소값이 188.35에 최대값이 215.32로 나타나고 있어, 북한측의 식생활력도값이 보다 낮게 나타나고 있음을 알 수 있다. 셋째, TVI-거리함수의 예측회귀식을 이용하여 계산해본 결과, 서부DMZ 남한지역의 경우 핵심보전지역과 완충지역(전이지대)을 포함하는 생태보전 폭원은 7,651m에 이르며, 서부DMZ 북한지역의 경우, 생태적으로 보전해야할 지역의 폭원은 6,855m으로 계산되었다. 하지만 TVI값의 분포가 서로 다르며, 북한측 TVI 식생활력도가 불규칙한 로지스틱 곡선을 그리고 있어, 남한과 북한을 비교하여 분석하기는 어려움을 따른다. 하지만 서부DMZ 북한지역의 경우 DMZ 내부에서 이미 TVI값이 점차적으로 감소하고 있어, 북한측의 경우 DMZ내부라고 하더라고 많은 간섭이 이루어지고 있음을 유추해볼 수 있다.
CPTED 기법을 의무적으로 적용함에 있어서 공원 녹지의 부정적인 부분만 반영되었기 때문에, 본 연구는 공원 녹지의 긍정적 효과를 제시하고자 하였다. 연구의 목적은 서울특별시를 대상으로 CPTED 요소로써 공원 녹지의 효과를 이론과 데이터에 근거한 실증과 이를 통하여 계획적 함의를 제시하는 데 있다. 연구에 사용된 자료로는 통계청과 지자체에서 제공하는 통계자료와 USGS의 Landsat8 위성영상을 활용하였으며, 사용된 분석 도구로는 ArcGis와 통계 프로그램 SPSS, Microsoft Excel, R을 사용하였다. 분석방법은 회귀분석을 하였으며, 공간통계분석, 상관분석, 문헌분석을 추가로 사용하였다. 본 연구의 회귀분석의 결과는 총인구(${\beta}=.663$), 풍속대상업소 수(${\beta}=.447$), 관할구역의 면적(${\beta}=.395$)은 범죄율과 양(+)의 연관성이 있는 것으로 나타났다. 공원녹지의 효과를 보여주는 유동인구(${\beta}=-.241$)와 수목활력(NDVI, ${\beta}=-.281$)은 음(-)의 연관성이 있는 것으로 나타났다. 또한 공원 녹지가 유동인구를 높이는 데 기여하는 것으로 나타났다. 수목활력(NDVI)은 심리적 안정을 통해 폭력성을 낮추고, 영역성 강화와 이미지 개선 효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 이를 바탕으로 본 연구는 CPTED 요소로써 공원 녹지의 물리적 공간배치와 프로그램 및 관리방안에 관한 계획적 함의를 제시했다.
위성영상을 이용하면 단시간에 매우 광범위한 지역의 데이터를 획득할 수 있으며, 여러 시간대의 영상으로부터 지형, 토지, 자연생태계, 도시화 등의 변화에 대한 자료를 확보할 수 있다. 본 연구에서는 시기가 다른 4개의 Landsat 위성영상을 이용하여 대전광역시의 식생에 대한 시계열적 변화를 탐지하였다. 또한 식생의 활력도를 파악하기 위하여 NDVI를 사용하였으며, 영상분류 결과와 NDVI로부터 연구대상지 식생의 시계열적 변화를 효과적으로 탐지할 수 있었다. 이는 도시의 효율적 관리 및 계획 수립과 관련된 의사결정에 활용될 것으로 기대된다.
Environmental Conservation Value Assessment Map (ECVAM) is the class map to divide the national land into conservation areas and development areas based on legal and ecological assessment criteria. It contributes to enhancements of the efficiency and the scientificity when framing a policy in various fields including the environment. However, it is impossible to understand the multiphase vegetation structure as data on judging the national forest class in ECVAM are restricted to areal information of Ecological Nature Status, Degree of Green Naturality and Forest Map. This point drops the reliability of ECVAM. Therefore we constructed vegetation information using LiDAR (Light Detection And Raging) technology. We generated Biomass Class Maps as final results of this study, to introduce the new forest assessment criterion in ECVAM that alternates or makes up for existing forest assessment criteria. And then, we compared these with Forest Map and Landsat TM NDVI image. As a result, biomass classes are generally higher than stand age classes and DBH classes of Vegetation Map, and lower than NDVI of Landsat TM image because of the difference of time on data construction. However distributions between these classes are mostly similar. Therefore we estimates that it is possible to apply the biomass item to the new forest assessment criterion of ECVAM. The introduction of the biomass in ECVAM makes it useful to detect the vegetation succession, to adjust the class of the changed zone since the production of Vegetation Map and to rectify the class error of Vegetation Map because variations on tree heights, forest area, gaps between trees, vegetation vitality and so on are acquired as interim findings in process of computing biomass.
This study was conducted to analyze the change of soil characteristics effect on the condition of urban forest in Sasang parti located near Sasang Industrial Complex. The results of this study are as follows; 1. Soil hardness is increasing from the area of forest, to the entrance, to facilities in that order. Soil acidity pH4.19∼4.23 in Sasang park indicated a high acidity condition. High levers of K, Na, Mg, Ca are shown in the areas composed of high soil hardness. 2. Pinus thunbergii in the overstory tree layer, Alnus japonica in the understory tree layer, and Rhus sylvestris in the shurb layer are shown respectively as dominant species based on the ground survey and the compution of important value. Pinus thunbergii is decreasing, while Alnus japonica and increasing. 3. Oplismenus undulatifolius which has a strong tolerance for air pollution, is shown as a dominant species of herbaceous plants in Sasang park. There are 10 species of Harbaceous in Sasang park compared to 20 species in Molundae park. This shows that deversity in herbaceous plants are imported by air pollution. 4. Species diversity indices of Sasang park is 0.8738∼0.9700 compared to 1.0817∼ 1.233 in Molundae park is due to the good condition of soil environment in addition to air pollution effects. 5. The vitality of Pinus thunbergii is 16.41∼20.42ER in Sasang park, and 12.42∼ 16.81ER, in Molundae park. This shows that tree vitality are impacted by soil characteristics. The regression analysis between tree vitality and soil environment shows the effects of is soil hardness, soil moisture, soil acidity, K, Na, Mg, Ca.
In satellite spectra, Though the magnitude varies with intensity of sunstroke, dip angle of land so on, the shape is less deformed with these effects. from this point of view, we have developed a spectral shape-dependent analysis utilizing a normalization procedure by the spectral integral and applied it to Landsat/TM spectra. Inevitable topographic and atmospheric effects can be suppressed. The correction algorithm is very simple and timesaving and the suppression of topographic effects is especially effective. Normalized band 4 is almost linear to NDVI values, and is available to the vegetation index.
The LiDAR data structure has the potential for modeling in three dimensions because the LiDAR data can represent voxels with z value under certain defined conditions. Therefore, it is possible to classify the physical damaged degree of vegetation by forest fire as using the LiDAR data because the physical loss of canopy height and width by forest fire can be relative to an amount of points reached to the ground through the canopy of damaged forest. On the other hand, biological damage of vegetation by forest fire can be explained using the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) which show vegetation vitality. In this study, we graded the damaged degree of vegetation by forest fire in Yangyang-Gun of South Korea using the LiDAR data for physical grading and digital aerial photograph including Red, Green, Blue and Near Infra-Red bands for biological grading. The LiDAR data was classified into 2 classes, of which one was Serious Physical Damaged (SPD) and the other was Light Physical Damaged (LPD) area. The NDVI was also classified into 2 classes which are Serious Biological Damaged (SBD) and Light Biological Damaged (LBD) area respectively. With each 2 classes ofthe LiDAR data and NDVI, the damaged area by forest fire was graded into 4 degrees like damaged class 1,2,3 and 4 grade. As a result of this study, 1 graded area was the broadest and next was the 3 grade. With this result, we could know that the burned area by forest fire in Yangyang-Gun was damaged rather biologically because the NDVI in 1 and 3 grade appeared low value whereas the LiDAR data in 1 and 3 grade included light physical damage like the LPD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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