본 연구의 목적은 고해상도 위성 영상을 이용하여 식생도 제작 기법을 연구하는 것이며, 식생도에는 활엽수, 혼효림, 침엽수의 군집 경계를 표현하고자 하였다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 활용하여 객체지향분류 기법을 적용하였다. 객체지향 분류기법은 크게 세그멘테이션의 과정과 세그멘트를 분류하는 과정으로 나눌 수 있다. 세그멘테이션 과정을 통해서 식생군집의 경계를 추출하고, 영상을 이용하여 상록침엽수를 분류하여 식생조사시 침엽수군락의 위치를 파악함으로써 조사의 효율성을 증대하였다.
산림식생은 분류방법에 따라 식생유형의 결과가 다를 수 있다. 본 연구의 목적은 세 종류의 식생분류 방법론을 적용하여 결과를 비교하기 위해 충남 오서산 산림식생을 대상으로 2016년 9월부터 10월까지 총 80개소의 식생조사를 수행하였다. 얻어진 자료를 토대로 상관우점종에 의한 군락유형분류, 종조성에 따른 군락유형분류, 종간연관 분석을 실시하였다. 상관우점종에 의한 군락유형분류를 실시한 결과, 소나무군락, 신갈나무군락, 느티나무군락, 상수리나무군락, 층층나무군락, 졸참나무군락, 일본잎갈나무군락, 리기다소나무군락, 밤나무군락, 백합나무군락의 총 10개의 군락유형으로 구분되었다. 종조성에 따른 유형분류를 실시한 결과, 총 4개의 식생단위와 8개의 종군 유형으로 분류되었다. 종조성 체계의 최상위 수준에서 비목나무군락군으로 대표되어졌으며, 비목나무군락군은 진달래군락(진달래전형군, 쪽동백나무군), 느티나무군락(일본잎갈나무군, 큰개별꽃군)으로 분류되어, 1개 군락군 2개 군락 2개 군의 분류체계를 나타냈다. 종간연관 분석 결과는 크게 두 개의 그룹으로 나누어졌으며, 종조성에 의한 군락유형과 종간연관에 의한 유형은 지형적인 영향이 크게 작용하는 것으로 판단되었다. 조사지의 산림식생은 상관우점종에 의해 10개의 군락유형, 종조성에 의해 8개의 종군단위와 4개의 식생단위, 종간연관에 의해 2개의 유형으로 분류되어, 상관우점종, 종조성(종군유형${\rightarrow}$식생단위), 종간연관 순으로 식생단위가 단순화되는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 산림식생은 분류방법론에 따라 다양한 식생유형이 분류되었고 또한 많은 환경요인들의 영향이 작용하고 있는 것으로 판단되었다.
본 연구는 전남 홍도를 대상으로 하여 산림식생구조를 밝힐 목적으로 2017년 6월부터 8월까지 총 41개소의 방형구를 설치하여 식생조사를 수행하였고, 식물사회학적 방법으로 식생유형을 분류하고 분류된 식생단위별 상대중요치와 종다양도를 산출하였다. 산림식생유형분류 결과 최상위수준에서 구실잣밤나무군락군으로 분류되었으며, 군락단위에서는 참식나무군락, 소사나무군락으로 분류되었다. 참식나무군락은 천선과나무군(식생단위 1), 큰천남성군(식생단위 2)으로 세분되었고, 소사나무군락은 쇠물푸레나무군(식생단위 3)과 소사나무전형군(식생단위 4)으로 세분되어, 총 4개의 식생단위가 분류되었고, 1개의 군락군, 2개의 군락, 4개의 군으로 분류되었다. 식생단위별 평균상대중요치 분석 결과 식생단위 1, 2, 4는 구실잣밤나무의 평균상대중요치가 가장 높았고 식생단위 3은 소사나무가 가장 높았다. 종다양도 분석 결과 식생단위 3이 가장 높은 종다양도를 나타내었다. 따라서 홍도 일대는 4개의 식생단위와 7개의 종군단위를 바탕으로 한 군집생태학적 접근의 관리방안이 필요하며, 또한 상록활엽수림으로 진행되어가는 천이연구가 이루어져야 할 것으로 사료되었다.
도시화에 따른 도시문제발생이라는 결과로 미루어 볼 때, 지속적인 도시 성장을 위한 도시 성장 관리는 필수적이며, 이것을 위해서 도시지역을 추출하는 것은 도시의 성장 추이를 파악할 수 있게 한다는 점에서 매우 의미 있는 일이다. 본 연구에서는 도시 성장 모니터링에 있어서 정규식생지수(NDVI)와 정규시가지화지수(NDBI)를 결합한 방법의 활용성을 규명하는데 목적을 두었다. 이를 위해 토지피복분류에 일반적으로 사용되는 감독 분류기법과 도시지역추출에 이용되는 NDVI와 NDBI를 결합한 방법(식생지수결합법)으로 1988년과 2000년 두 시기의 Landsat TM 영상을 이용하여 도시지역을 추출하고 일치도를 분석하였다. 분석 결과, 1988년 식생지수결합법과 감독분류기법으로 추출한 도시지역의 일치도는 98%, 식생지수결합법 비도시지역으로 추출된 지역이 감독분류기법으로는 도시지역으로 추출될 확률은 37.35%로 나타났고, 같은 경우 2000년은 각각 99.3%와 7.7%로 나타났다. 이를 통해 식생지수결합법을 사용한 도시지역 추출 결과와 감독분류기법을 사용한 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타남을 알 수 있었다. 또, 각 기법을 통한 도시지역 추출 결과와 실제 도시 검사점과의 일치도의 분석을 통해서도 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타났다. 따라서 분류를 통한 도시지역 추출 방법에 비해 식생지수결합법을 이용한 도시지역 추출이 절차상 수월한 점을 감안하면 도시지역 추출에 있어서 식생지수결합법의 효율성을 입증할 수 있었다.
본 연구는 고해상도 자료와 하이퍼스펙트럴 자료를 혼용하여 하와이 화산 국립공원 내 해안 지역의 식생을 분류하고자 하였다. 연구지역에 주로 나타나는 식생은 3종의 초본(broomsedge, natal redtop, and pili)과 작은 관목 등으로 대표되는 비초본으로 구분된다. 분류 기법으로는 unsupervised classification과 supervised classification을 결합한 하이브리드법을 이용하여 전체적으로 3단계 분류과정을 적용하였다. 첫째로는, IKONOS 고해상 위성자료를 이용하여, 식생 및 비식생지역을 unsupervised classification법을 통해 분류하였다. 두 번째로는, minimum noise fraction(MNF) transformation을 이용하여 AVIRIS하이퍼스펙트럴 자료로부터 주성분을 추출하여 자료를 압축하는 과정을 거쳤다. 20미터 해상도를 가진 AVIRIS 픽셀들은 대부분 용암면과 식생면으로부터 반사된 복사신호가 혼합되어 있기때문에, 용암과 식생의 지표피복 비율에 따른 선형모형을 적용하여 용암면이 갖는 반사 신호를 각 픽셀로부터 제거하였다. 최종적으로, 각 픽셀에 대하여, 식생피복 비율에 비례하는 AVIRIS 하이퍼스펙트럴 자료의 식생성분을 토대로 maximum likelihood algorithm에 따라 supervised classification법을 적용하여 초지 및 관목으로 대표되는 지표식생을 분류하였다.
미국 캔자스주 정부와 연방정부가 필요로 하는 상세한 지표피복 수치지도제작을 위해, Landsat Thematic Mapper 자료를 이용하여 캔자스주 전체를 대상으로 43가지로 분류된 식생군단(vegetation alliance) 수준의 자연식 생지도를 제작하였다. 지도제작 방법으로는 봄, 여름, 가을의 계절별 위성자료를 이용하여 두 단계 분류절차를 거치는 이른바 '하이브리드(hybrid)' 방식을 채택하였다. 이 접근 방법은 첫 단계로 unsupervised classification을 이용, 자연녹지를 농경지로부터 분리해 낸 다음. 두 번째 단계에서 supervised classification, 현장확인조사. 그리고 분류 후 다양한 보강자료를 이용하여 최종적으로 자연식생을 구분ㆍ분류해 내는 것이다. 정확도 평가는 세 가지 분류 수준에서 실행되었는데, 이는 앤더슨 분류단계 I(Anderson level I), 식생군계(vegetation formation), 그리고 식생군단 수준을 포함한다. 확인결과 전반적인 정확도는 51.7%에서 89.4%에 이르는 것으로 조사되었다.
고해상도 위성영상의 다중분광자료만을 이용하여 토지 피복도를 제작할 경우, 낮은 분광해상도와 단일 토지 피복 내에 존재하는 불균질성으로 인해 분류 결과의 정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 특히 식생 클래스의 경우 단일 토지 피복임에도 불구하고 절감 특성에 따라 해당 영역 안에 산림, 초지, 농업지역 등이 함께 분류되는 문제가 두드러진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 광학 영상 기반의 사전분류를 수행한 후 식생으로 분류된 영역에 대해 고해상도 위성영상의 다중분광정보와 SAR 영상 산란 정보를 통합하고 식생을 세분류하였다. 사전 분류와 식생분류는 최대우도 감독분류를 통해 수행되었으며 식생 세분류 결과와 사전 분류결과 중 비식생 클래스의 융합을 통해 계층적 분류 방법을 제안하였다. 제안 기법은 SAR 영상이나 GLCM 질감 정보를 영상 전체에 걸쳐 단순 통합한 분류결과뿐만 아니라 GLCM 질감 정보를 식생 지역에 적용한 계층적 분류결과에 비해 높은 정확도를 보였으며 특히 식생과 비식생의 분류 정확도가 모두 높게 나타났다.
본 연구는 흑산도 산림유전자원보호구역을 대상으로 산림식생구조를 파악하고자 수행하였으며, 2017년 6월부터 2017년 8월까지 총 59개 조사구에서 식생조사를 실시하였다. Z-M 식물사회학적 방법으로 산림식생 유형을 분류하고 식생단위별 구성종의 중요치와 종다양도를 분석하였다. 산림식생유형분류 결과 최상위 단위에서 동백나무군락군으로 분류되었으며, 군락단위에서는 황칠나무군락(식생단위 1), 소사나무군락, 동백나무전형군락(식생단위 6)의 3개 군락으로 분류되었다. 소사나무군락은 회양목군(식생단위 2), 진달래군(식생단위 3), 왕머루군(식생단위 4), 소사나무전형군(식생단위 5)의 4개 소군으로 분류되었다. 식생단위별 평균상대우점치 분석 결과 식생단위 1은 붉가시나무, 식생단위 2는 소사나무, 식생단위 3은 곰솔, 식생단위 4는 소나무, 식생단위 5와 6은 구실잣밤나무가 각각 우점치가 가장 높게 나타났다. 종다양도 분석결과 식생단위 2의 종풍부도, 종다양도, 종균재도가 가장 높았으며, 종우점도는 식생단위 6이 가장 높았다. 흑산도 산림유전자원보호구역의 6개 식생단위와 12개 종군에 대한 군집생태학적 접근의 관리방안이 필요할 것으로 판단되었다.
고해상도의 위성 영상을 이용하여 지표를 모니터링하기 위한 방법으로 분석 대상 객체의 색상을 이용하여 영상을 분류하는 방법이 널리 사용된다. 고해상도 위성영상에서는 도심 지역의 경우 건물, 도로 등과 같은 주요 객체들 이외에도 수목 등과 같은 식생 객체들도 빈번하게 나타난다. 도심 지역에 나타나는 식생 객체들의 색상은 건물, 도로, 그림자 등의 객체와 유사한 경우가 많으며, 이는 색상 정보에 기초하여 객체를 분류할 경우에 분류 성능이 저하되는 요인이 된다. 본 연구에서는 건물 등과 같은 다양한 색상을 가지는 객체뿐만 아니라 식생 객체도 정확하게 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 식생 객체 검출에 유용한 정규식생지수 영상을 RGB 영상과 함께 사용하고 객체 클래스를 서브 클래스로 세분화하여 분류한다. 서브 클래스 분류 결과를 융합한 후에 영상 분할 결과와 결합하여 최종 분류 결과를 생성한다. 차세대중형위성1호 영상을 이용한 실험에서 정규식생지수를 사용하지 않은 서브채널 분류 기법과 서브클래스 분류 기법의 overall accuracy가 각각 73.18%, 81.79%의 결과를 보인 반면, 정규식생지수와 서브클래스 분류를 함께 적용하여 제안한 방법은 overall accuracy가 87.42%의 우수한 성능을 보였다.
본 연구는 하천환경평가체계 구축의 일환으로서 식생 평가 지표 및 평가 기준의 검증을 목적으로 수행하였다. 본 연구를 위해 5개 시험하천을 대상으로 68개의 평가단위에서 총 204개의 식생 표본조사구를 설정하였으며, 표본조사구별 상관-종조성 수준에서 식생군집의 분류 및 현존식생도를 작성하였다. 현존식생도를 기준으로 식생자료의 분석을 통해 표본조사의 적정 규모, 식생 지수의 점수 기준, 식생 군집분류의 표준화, 그리고 식생평가지표의 등급화를 위한 종합 점수기준을 검토하였다. 하천 식생 평가를 위해 개발된 식생 다양도 지수와 식생 복잡도, 그리고 식생자연도 지수로 이루어진 식생평가지표의 종합점수 산정 및 등급화는 타당한 것으로 판단되었다. 식생평가지표의 등급화에 대한 식생지수의 기여도를 분석한 결과 식생자연도 지수가 다른 지수에 비해 보다 큰 역할을 하는 것으로 판단되었으나 세부 식생지수 사이의 상호보완적인 관계가 성립되어 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 선행 연구에서의 기준의 재검토 및 식생군집 분류의 표준화 작업 등을 통해 개정된 기준을 적용한 결과 식생평가등급 간 변별력이 크게 확보되었음을 확인 할 수 있었으나, 하천구간의 유형에 따른 식생 지수 및 식생평가지표의 등급화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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