AMS radiocarbon dates indicated that Eurimji reservoir, located at Jecheon City, Chungbuk Province, has been formed during the late Holocene Epoch. The sedimentary sequence at bottom reveals histories in hydrology, climate conditions and past vegetation dynamics. Ages controlled sedimentological and palynological analyses on ER 3-1 Core contribute to reconstruct paleoclimate and past hydrological conditions. These analyses suggest that lower interval (307.5m~309.5m elevations) of the ER 3-1 Core was deposited in stable from 1,920 yrBP to 1,420 yrBP, but upper layer sediment above these elevations was composed of reworked sediments during the pre and post 2,000 yrBP. Pollen assemblage indicates that watershed vegetation of the Eurimji reservoir, during the period of 1,920 yrBP~1,420 yrBP, was closely comparable to modern vegetation dominated Pinus and Quercus mixed vegetation. Also, riparian including Alnus, Fraxinus and Salix were inhabited along the banks of stream, and aquatics such as Typha, Nymphaea and Persicaria flourished at shore of the reservoir. According to cultural chronicle, it infers that the Eurimji reservoir was formed from the Bronze Age to the Iron Age or the beginning of ancient society. An integrated data suggested that Quercus-Pinus-Abies mixed forest flourished under cool and dry climate conditions during 3,200 yrBP~200 yrBP.
Global warming causes climate change and increases extreme weather events worldwide, and the occurrence of heatwaves and droughts is also increasing in Korea. For the monitoring of extreme weather, various satellite data such as LST (Land Surface Temperature), TCI (Temperature Condition Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), VCI (Vegetation Condition Index), and VHI (Vegetation Health Index) have been used. VHI, the combination of TCI and VCI, represents the vegetation stress affected by meteorological factors like precipitation and temperature and is frequently used to assess droughts under climate change. TCI and VCI require historical reference values for the LST and NDVI for each date and location. So, it is complicated to produce the VHI from the recent satellite GK2A (Geostationary Korea Multi-Purpose Satellite-2A). This study examined the retrieval of VHI using GK2A AMI (Advanced Meteorological Imager) by referencing the historical data from VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) NDVI and LST as a proxy data. We found a close relationship between GK2A and VIIRS data needed for the retrieval of VHI. We produced the TCI, VCI, and VHI for GK2A during 2020-2021 at intervals of 8 days and carried out the interpretations of recent extreme weather events in Korea. GK2A VHI could express the changes in vegetation stress in 2020 due to various extreme weather events such as heatwaves (in March and June) and low temperatures (in April and July), and heavy rainfall (in August), while NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) VHI could not well represent such characteristics. The GK2A VHI presented in this study can be utilized to monitor the vegetation stress due to heatwaves and droughts if the historical reference values of LST and NDVI can be adjusted in a more statistically significant way in the future work.
Remote sensing data using earth observation satellites in agricultural environment monitoring has many advantages over other methods in terms of time, space, and efficiency. Since the sensor mounted on the satellite measures the energy that sunlight is reflected back to the ground, noise is generated in the process of being scattered, absorbed, and reflected by the Earth's atmosphere. Therefore, in order to accurately measure the energy reflected on the ground (radiance), atmospheric correction, which must remove noise caused by the effect of the atmosphere, should be preceded. In this study, atmospheric correction sensitivity analysis, inter-satellite cross-analysis, and comparative analysis with ground observation data were performed to evaluate the application of KOMPSAT-3 satellite's atmospheric correction for agricultural application. As a result, in all cases, the surface reflectance after atmospheric correction showed a higher mutual agreement than the TOA reflectance before atmospheric correction, and it is possible to produce the time series vegetation index of the same standard. However, additional research is needed for quantitative analysis of the sensitivity of atmospheric input parameters and the tilt angle.
Lim, Jong Hun;Oh, eung Hyun;Kim, Jungwook;Chae, Myung-Byung;Kim, Hung Soo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.364-364
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2018
가뭄은 세계적으로 농업, 경제, 사회적 영향을 초래할 수 있는 가장 파괴적인 자연 재해 중 하나이다. 지구 온난화로 인하여 기온이 상승하고 증발산량의 증가와 강수량의 변화로 가뭄의 빈도와 정도가 더욱 심각하고 발생지역이 널리 확산 될 것으로 예상된다. 이러한 가뭄지역의 피해를 최소화하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 가뭄의 심도를 정량화 하려는 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 가뭄지수의 대부분은 생태계 반응보다는 환경적 조건에서 파생 된 가뭄에 초점을 두고 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 정규화 된 생태계 가뭄 지수 (NEDI)라는 새로운 접근법을 사용하였다. 따라서 우리나라를 대상으로 새로운 가뭄지수인 NEDI를 사용하여 기존에 사용되던 SPI (Standardized Precipitation Index), PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 비교하며 기후변화로 인하여 미래에 나타날 수 있는 가뭄의 통계적 특성을 분석하였다. NEDI에서 채택 된 정규화 기능은 다른 지역, 계절 및 식생 유형에 따라 가뭄 심각성을 비교하는 것이 가능하다. 새로운 가뭄 지수는 관개 및 물 분배 관리 관행에 유용한 도구를 제공하여 가뭄 상황이 만연해지면서 수자원 보존 노력을 향상시킬 수 있을 것이라 판단된다.
Miguel Enrico L. Robles;Franz Kevin F. Geronimo;Chiny C. Vispo;Haque Md Tashdedul;Minsu Jeon;Lee-Hyung Kim
Journal of Wetlands Research
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v.25
no.4
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pp.353-365
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2023
The effects of climate change on green infrastructure and environmental media remain uncertain and context-specific despite numerous climate projections globally. In this study, the extreme weather conditions in seven major cities in South Korea were characterized through statistical analysis of 20-year daily meteorological data extracted fro m the Korea Meteorological Administration (KMA). Additionally, the impacts of extreme weather on Nature-based Solutions (NbS) were determined through a comprehensive review. The results of the statistical analysis and comprehensive review revealed the studied cities are potentially vulnerable to varying extreme weather conditions, depending on geographic location, surface imperviousness, and local weather patterns. Temperature extremes were seen as potential threats to the resilience of NbS in Seoul, as both the highest maximum and lowest minimum temperatures were observed in the mentioned city. Moreover, extreme values for precipitation and maximum wind speed were observed in cities from the southern part of South Korea, particularly Busan, Ulsan, and Jeju. It was also found that extremely low temperatures induce the most impact on the resilience of NbS and environmental media. Extremely cold conditions were identified to reduce the pollutant removal efficiency of biochar, sand, gravel, and woodchip, as well as the nutrient uptake capabilities of constructed wetlands (CWs). In response to the negative impacts of extreme weather on the effectiveness of NbS, several adaptation strategies, such as the addition of shading and insulation systems, were also identified in this study. The results of this study are seen as beneficial to improving the resilience of NbS in South Korea and other locations with similar climate characteristics.
Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series including bad or missing observation that result from mechanical problems or sensing environmental condition. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. An adaptive feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. In this study, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula, and the adaptive reconstruction of harmonic model was then applied to the NDVI time series from 1996 to 2000 for tracking changes on the ground vegetation. The results show that the adaptive approach is potentially very effective for continuously monitoring changes on near-real time.
The public-interest direct payment program involves providing direct payments to agricultural producers and rural residents through public funds, premised on performing public functions such as environmental conservation, stable food supply, and maintaining rural communities via agricultural activities. Scientific estimation of crop cultivation areas and production levels is crucial for formulating agricultural policies linked to regulating food supply, which increasingly impacts the national economy. Conducting comprehensive on-site inspections for compliance monitoring of direct payment programs has shown very low efficiency in relation to budget and time. The expansion of areas subject to compliance monitoring and various challenges in on-site inspections necessitate streamlining current monitoring methods and devising effective strategies. As a solution, the application of Remote Sensing technology and spatial information utilization, allowing swift acquisition of necessary information for policies without overall on-site visits, is being discussed as an efficient compliance monitoring method. Therefore, this study evaluated the potential use of remote sensing for improving operational efficiency in monitoring compliance with public-interest direct payment programs. Using satellite images during farming seasons in Gimje and Hapcheon, vegetation indices and spatial variations were utilized to identify cultivated areas, presence of mixed crops, validated against on-site inspection data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.359-359
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2023
최근 기후변화로 인한 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해가 증가함에 따라 이를 선제적으로 탐지 및 예방할 수 있는 해결책에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 수재해를 예방하기 위해서 하천, 저수지 등 가용수자원의 지속적인 모니터링은 필수적이다. SAR 위성 영상의 경우 주야간 및 기상상황에 상관없이 지속적인 수체 탐지가 가능하다. 일반적으로 SAR 기반 수체 탐지 시 송수신 방향이 동일한 편파(co-polarized) 영상을 사용한다. 하지만 co-polarized 영상의 경우 바람 및 강우에 민감하게 반응하여 수체 미탐지의 가능성이 존재한다. 한편 송수신 방향이 서로 다른 편파(cross-polarized) 영상은 강우 및 바람의 영향에 민감하지 않지만 식생에 민감하게 반응하여 수체의 오탐지율이 높다는 단점이 존재한다. 이에 SAR 영상의 편파 특성에 따라 수체 탐지의 정확도 차이가 발생하여 최적의 편파 영상 조합을 구성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 위성의 VV, VH, VV+VH 편파 영상과 머신러닝 알고리즘 중 하나인 SVM (support vector machine)을 활용하여 수체탐지를 수행하였다. 편파 영상 조합별 수체 탐지 결과의 검증을 위하여 혼동행렬 (confusion matrix) 기반 평가지수를 사용하였다. 각각의 수체탐지 결과의 비교 및 분석을 통하여 SAR 기반 수체 탐지를 위한 최적의 밴드 조합을 도출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 차후 높은 시공간 해상도를 가진 SAR 영상의 활용이 가능하다면 수재해 및 수자원 관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
The peat layer was deposited on the abandoned channel of incised meander of River Banbyuncheon with 7 meter thickness on Youngyang basin. The late Quaternary environmental change on the study area was discussed based on pollen anaalysis and radiocarbon-dating from this peat. The swamp which was caused to sediment the peat, was produced by which the fan debris from the adjacent slope damed the waterflow on the abandoned channel. The peat layer contains continuous vegetational history from 60,000y.B.P. to Recent. The peat deposit was divided into two layers by the organic thin sand horizon, which was sedimented at one time and made unconformity between the lower decomposed compact peat layers and the upper fresh fiberous peat layer. As the result of the pollen analysis, both peat layers from the two boring sites, Profile YY1 and Profile YY2 were divided into five Pollenzones(Pollenzone I, II, III, IV and V) and 12 Subzones which were mainly corresponded by the AP (Arboreal Pollen)-Dominance. The two profiles have some differences on the sedimentary facies and on the pollen composition as well. Therefore these were in common with the Pollenone III, however the Pollenzone I and II existed only on the Profile YY1 and the Pollenzone IV and V existed only on the Profile YY2. The lower layer containing the Pollenzone I, II and III revealed vegetational records of Pleistocene, which was characterized as tundra-like landscape and thin forested landscapes. It represented the NAP (Non-Arboreal Pollen)-period with a plenty of Artemisia sp., Sanguisorba sp., Umbelliferae, Gramineae and Cyperaceae. However a relatively high proportion of the boreal trees with Picea sp., Pinus sp. and Betula sp. as AP was observed in the lower layer. The upper layer contained the Pollenzone IVb and V and vegetational history in Holocene which was characterized by thick forested landscape with rich tree pollen. It represented AP-period with plenty of Pinus sp. and Quercus sp. as temperate trees. The temperature fluctuation supposed from the vegetational records is as follows; the Pollenzone I(Betula-Dominance, about 57,000y.B.P.) represents relatively cold period. The Pollenzone II(EMW-Domi-nance, 57,000-43,000y.B.P.)represents relatively warm period. This period is supposed to be Interstadial, the transi-tional stage from Alt- to Mittel Wurm. The Pollenzone III(Butula-, Pinus- and Picea-Dominace in turns, 43,000-15,000y.B.P.) reproesents cold period which had been built from Mittel-to Jung Wurm. Especially the Subzone IIId represents the coldest period throughout the Pollenzone III. It is corresponds to Wurm Glacial Maximu. It is supposed that the mean temperature in July of this period was coller about 10${^\circ}$C than present. The Pollenzone IV and V represent the vegetational history of Holocene. Tilia, Quercus and Pinus were dominant in turns during this period. Subzone IVb and Pollenzone I and II at east coastal plain of Korean penninsula reported by JO(1979).
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.4
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pp.111-124
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2010
To monitor the environment of land surface change is considered as an important research field since those parameters are related with land use, climate change, meteorological study, agriculture modulation, surface energy balance, and surface environment system. For the change detection, many different methods have been presented for distributing more detailed information with various tools from ground based measurement to satellite multi-spectral sensor. Recently, using high resolution satellite data is considered the most efficient way to monitor extensive land environmental system especially for higher spatial and temporal resolution. In this study, we use two different spatial resolution satellites; the one is SPOT/VEGETATION with 1 km spatial resolution to detect coarse resolution of the area change and determine objective threshold. The other is Landsat satellite having high resolution to figure out detailed land environmental change. According to their spatial resolution, they show different observation characteristics such as repeat cycle, and the global coverage. By correlating two kinds of satellites, we can detect land surface change from mid resolution to high resolution. The K-mean clustering algorithm is applied to detect changed area with two different temporal images. When using solar spectral band, there are complicate surface reflectance scattering characteristics which make surface change detection difficult. That effect would be leading serious problems when interpreting surface characteristics. For example, in spite of constant their own surface reflectance value, it could be changed according to solar, and sensor relative observation location. To reduce those affects, in this study, long-term Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) with solar spectral channels performed for atmospheric and bi-directional correction from SPOT/VEGETATION data are utilized to offer objective threshold value for detecting land surface change, since that NDVI has less sensitivity for solar geometry than solar channel. The surface change detection based on long-term NDVI shows improved results than when only using Landsat.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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