춘천 남서부지역의 식물상과 식생을 2006년 3월부터 2007년 9월까지 조사하였다. 그 결과 관속식물은 111과 448속 766종 2아종 119변종 27품종으로 총 914분류군이 자생하는 것으로 조사되었다. 조사된 914분류군 중 특산식물은 33분류군이며, 희귀식물과 멸종위기 식물은 각각 26분류군과 4분류군이었고 식물구계학적 특정식물종은 152분류군으로 조사되었다. 한편 귀화식물은 46분류군이 분포하는 것으로 집계되었으며, 생활형 조성은 H-R5-D1-e type으로 나타났다. 조사된 914종류의 용도는 식용이 308종류(33.7%)로 가장 높았고 약용 276종류(30.2%), 목초용 148종류(16.2%), 관상용 127종류(13.9%), 목재용 36종류(3.9%), 섬유용 25종류(2.7%), 그리고 공업용이 4종류(0.4%)로 나타났다. 식생분석결과 춘천 남서부 지역의 식생은 5개의 군집, 즉 거제수나무-고로쇠나무 군집, 신갈나무 군집, 신갈나무-굴참나무 군집, 신갈나무-떡갈나무 군집, 그리고 소나무 군집이 분포하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 대구광역시의 도시공원을 대상으로 환경특성을 고려한 공원의 유형을 분류하고, 공원 유형별 관리방안을 제시하는 것이다. 연구대상 공원은 총 68개의 근린공원으로 설정하였으며, 공원 내 외부의 환경인자를 토대로 유형분류를 수행하였다. 공원의 유형분류 결과, 68개 공원이 총 5개의 유형으로 분류되었다. 평지시설-주거지인접형 공원에는 41개소가 분류되었으며, 산지자연-주거지인접형 공원에는 12개소가 포함되었다. 또한, 평지시설-상공업지인접형 공원에는 6개소, 평지시설-농지인접형 공원에는 3개소, 산지시설-농지인접형 공원에는 6개소의 공원이 분류되었다. 근린공원의 유형별 생태 및 이용적 특성 분석 결과를 살펴보면, 평지시설-주거인접형 공원은 공원접근성이 우수하고, 공원 주변의 이용권 인구밀도가 가장 높게 나타났다. 산지자연-주거지인접형 공원은 공원 내 자연녹지의 존재하고 있어 식생활력이 높은 반면, 공원접근성은 낮은 것으로 평가되었다. 평지시설-상공업지인접형 공원은 식생활력도 및 녹지연결성이 매우 낮으며, 공원접근성과 이용권인구밀도는 높지 않은 것으로 평가되었다. 평지시설-농지인접형 공원은 식생활력도 및 녹지접근성 낮으며, 공원접근성은 매우 취약한 것으로 평가되었다. 산지자연-농지인접형 공원은 식생활력도 및 녹지연결성이 높은 유형의 특성을 가지는 것으로 분석되었다. 이상의 결과들은 향후 도시내 근린공원을 장기적인 관점에서 리모델링 또는 관리 계획을 마련코자 할 경우 효율적인 기초자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.
BIOLOG GN microplate를 이용하여 6종의 식생 토양에 따른 토양미생물 군집의 유일탄소원 이용능을 비교 분석하였다. 전체적으로 축합물, 아미노산, 카르복실산 화합물을 잘 이용하였으나, amide의 경우 낮은 이용능을 보였다. 대응분석을 통해 6종류의 식생 토양에 따른 토양미생물 군집은 크게 삼림토양, 초지-경작지토양, 비식생 토양의 3가지 그룹의 대사적 다양성의 차이를 보이는 집단으로 분류되었다. 다차원 척도법 분석을 통해 신갈나무 삼림토양의 미생물 군집은 소나무와 떡갈나무 삼림토양의 미생물 군집과는 또 다른 그룹으로 분리되었다. 이러한 식생토양형에 다른 미생물 군집의 대사 다양성의 차이로 볼 때, 식생의천이에 따라 식생에 영향을 받는 미생물 군집의 대사 다양성 또한 식생의 천이에 대응하여 변화하고 있음을 확인하였다.
울산 무제치습원에 대한 생태식물상(ecological flora)과 군락유형분석이 이루어졌다. 군락유형분석은 Zurich-Montpelliar의 연구방법으로 식생유형 분류와 분포적 특성, 그리고 종조성적 군락동태를 파악하기 위하여 식생자료간의 거리(유사성)와 속성에 대한 집괴분석법 및 PCoA (Principal Coordinate Analysis) 좌표결정법이 적용되었다. 주요 감시종 13종을 포함한 습지성 식물종 49종과 중간습원 식물군락을 포함한 6개의 식물군락이 분류되었다. 식생유형은 쇠털골-좀고추나물군락, 바늘골-끈끈이주걱군락, 진퍼리새-하늘산제비난군집(신칭), 오리나무-진퍼리새군락, 소나무-억새군락, 졸참나무-은방울꽃군락 등이 기재되었으며, 동북아 산지성이탄습지의 중간습원을 대표하는 식생으로 진퍼리새군강이 새롭게 제창되었다. PCoA는 무제치습원 속에 현존하는 식물군락간의 종조성적 상이성이 토양의 수분구배와 식물군락의 층구조(생체량)에 대응하는 네 개의 천이식생형(쇠풀골형, 진퍼리새형, 억새형, 삼림형)으로 구분하였으며, 건생의 타생천이계열과 습생의 자생천이계열이 존재하고 있음이 밝혀졌다. 중간습원으로서 무제치습원에 대한 식생의 종조성과 분포의 지속성은 토사 및 영양염류의 비정상적 유입을 방지하는 습원생태계의 수문체제와 토지조건의 적극적인 고려로부터 가능하다는 것을 밝혔다.
산불은 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 산불피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하다. 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해량 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격으로 신속하게 취득할 수 있다. 이에 본 연구에서는 충청남도 청양 예산 지역의 산불발생 전 후 위성영상을 이용한 분류 기법을 통해 연구대상 지역의 산불피해 정보를 산출하고자 하였다. 이를 위해 산불발생 전 후의 다 시기 Landsat 위성영상을 이용한 영상 분류를 통해 산불피해 지역의 면적을 산출하였으며 수치임상도와의 중첩분석을 통해 피해지역 삼림의 수종, 영급, 경급 및 수관밀도별 피해량을 효과적으로 산정할 수 있었으며 분류결과와 NDVI를 이용하여 식생회복을 모니터링 할 수 있었다.
이 연구는 세계 39개 생물다양성 hot spot중에 하나인 인도 동부 히말라야 상부 Siang 지역의 식물상을 4년 동안 조사한 결과물이다. 이 지역의 식생에 대한 분석결과와 함께 조사된 총 1,003분류군, 110과, 529속, 994종, 1아종 그리고 8변종의 피자식물 목록을 첨부하였으며 1신종, 3미기록종 및 82특산종을 포함하고 있다. 초본과 관목의 다양성이 교목보다는 높게 나타났으며 과별로는 벼과, 콩과 그리고 난과 순으로 다양성이 우세한 것으로 조사되었다. 이 지역의 절멸위기에 처한 종들을 보고함과 동시에 급속한 도시화와 화전은 자연식생의 직접적인 절멸을 가속화하고 있어 이 지역의 자연유산을 보호하고 보존하는 방법을 찾는데 도움이 되기를 제안한다.
본 연구에서는 경주시 내남면 일대를 대상으로 KOMPSAT MSC(Multi Spectral Camera) 영상(2007.06.12)을 이용하여 TCT(Tasseled-Cap Transformation), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 알고리즘을 적용하여 분포도를 작성 하였으며 TCT DN 값을 기초로 영상 강조 및 변환을 통한 임상분류에 적합한 밴드 추출과 NDVI 분포도에서의 DN값을 기초로 산림현장 조사 결과에서 취득된 결과와의 비교 분석을 통하여 알고리즘에 대한 임상분류에 있어서의 변별력 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여 KOMPSAT MSC 영상에서의 임상분류를 위한 식생 알고리즘 적용 가능성을 검토하고자 한다.
백두대간은 생물종이 다양하고 풍부한 한반도의 핵심 생태축으로 남한에서 향로봉부터 지리산 천왕봉까지 약 701 km에 이른다. 덕유산권역(늘재-육십령)은 남부권역에 속하며, 특히 덕유산은 입지환경 특성에 따라 다양한 식생이 나타나는 곳이다. 따라서 본 연구는 백두대간 늘재-육십령 구간의 식생현황을 조사하고 산림식생유형분류를 통해 향후 체계적인 보전 및 관리를 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 식생조사는 2019년 5월부터 10월까지 수행하였으며 총 637개소의 조사를 실시하였다. 식생유형분류결과, 군락군수준에서는 신갈나무군락군으로 구분되었으며, 군락수준에서는 구상나무군락, 산오이풀군락, 여뀌군락, 굴참나무군락, 떡갈나무군락, 층층나무군락, 신갈나무전형군락으로 구분되었다. 구상나무군락에서는 퍼진고사리군, 가문비나무군으로 세분되었고, 굴참나무군락은 떡갈나무군, 굴참나무전형군으로 세분되었다. 본 연구를 통하여 아고산식생, 초지식생, 농경지식생 등 특이한 산림식생에 대한 보전 및 관리방안이 마련되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 무감독영상해석(Unsupervised Classification)에서 주성분 분석법(Principal Component Analysis)의 응용성을 연구하기 위하여, 주성분 분석법을 K-means, ISODATA 두가지 무감독분류법에 적용하였다. 적용대상지역은 제주도이다. 본 연구에서 주성분 분석 방법중에서 비정규형 주성분 분석방법 (Unstandardized PCA)과 정규형 주성분 분석방법(Standardized PCA) 두가지 경우로 나누어서 각각 연구하였다. 이를 위하여 제주도의 Landsat TM영상과 국토연구원에서 조사한 제주도 식생분류 조사자료와 현장조사 자료 그리고 1/25,000 수치지도를 이용하였다. 그리고 분석된 자료의 정확도를 평가하기 위하여 오차행렬(Error Matrix)을 도입하여 계산하였다. 우선 비정규형 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상과 Landsat TM 원래 영상을 오차행렬을 이용하여 제주도의 식생 분류에 각각 적용하였다. 그 결과, K-means 무감독분류법에서는 Landsat TM 자료를 직접 이용한 경우에는 바다와 육상의 분류가 잘 되지 않았으며, 또한 전반적인 영상분류결과가 관측치와 많은 차이를 보였다. 그러나, 주성분 분석법으로 계산된 주성분 영상으로 K-means방법으로 분류 한 결과는 관측치와 잘 일치를 하였다. ISODATA의 경우, Landsat TM 원래영상을 계산하면, K-means으로 분류한 결과보다는 좋은 값을 나타냈으나, 주성분 분석법으로 구한 영상의 계산결과와 비교하면, 주성분 영상으로 구한 분류결과의 정확도가 약 15%정도 높게 나타났다. 정규형 주성분 분석법의 경우를 보면 K-means에서는 Landsat TM원래 자료보다 우수한 결과를 보여주었으나, 비정규형 주성분 분석법으로 계산된 결과보다는 정확도가 다소 떨어지는 단점이 있었고, ISODATA의 경우도 Landsat TM원래 자료보다 약 7%정도의 높은 정확도를 보였으나, 비정규형 영상보다는 약8%정도 낮은 정확도를 보였다. 본 연구에서 주성분 분석법으로 계산된 결과에서 주목되는 것은, 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상은 분류방법(K-means, ISODATA, artificial neural networks)에 따라 분류된 결과값이 비슷하게 나타난 반면, Landsat TM원래 자료는 분류방법에 따라 결과값이 많은 차이를 보여 주었다. 그리고 주성분 분석 방법 중에서도 비정규형 주성분 분석법(Unstandardized PCA)이 정규형 주성분 분석법(Standardized PCA)보다 영상분석에서 더 좋은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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