Since 2006, the $5^{th}$ National Forest Inventory (NFI) has been implemented to provide forest resources statistics at the national level and at the county level as well. However, it needs a small-area estimator for estimating forest statistics at the county-level due to a small number of samples collected within a county. This study was conducted to evaluate the applicability of a geographical-based synthetic estimator for estimating forest growing stock volumes at the county level. The NFI-field plots surveyed were post-stratified into three forest cover types. In the synthetic estimator, field plots within a geographical-based super-county for each county were used to estimate stratum weights and stratum mean volumes. It was resulted that estimated stratum weights using the synthetic estimation were significantly differ from forest cover maps. The standard errors of estimated mean by the synthetic estimation that ranged from ${\pm}3.5\;m^3$/ha to ${\pm}7.7\;m^3$/ha were more smaller than those (${\pm}7.8\;m^3/ha{\sim}{\pm}24.7\;m^3/ha$) by the direct estimation. This means that the synthetic estimation is possible to provide more precise estimates of mean volumes.
The purpose of this study is to find a way to improve damaged forest in rural area in terms of both landscape . quality and regulation. Mountain and forest cover 65% of total land in Korea, and the shortage of areas for developing housing, road and facilities made us to use forest area for above purposes. This led various types of damages on the sensitive rural landscape visually and ecologically. There are rules and regulations for decreasing damaging effect by constructions on forest area, but it was not so effective because theses rules focused on quantitative issues only. This study will consist of three phases, 1. analyse landscape damage types by development tendencies in forest area 2. find diminution plan on each damage types 3. set improvement on rules and regulations both qualitatively and quantitatively. This study will meet the goal of improving and managing rural and forest landscape by providing objective standards, rational procedure and amelioration plan.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.6
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pp.31-41
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2011
This study was conducted to predict future land-cover changes under climate change scenarios and to cluster analysis of regional land-cover characteristics. To simulate the future land-cover according to climate change scenarios - A1B, A2, and B1 of the Special Report on Emissions Scenarios (SRES), Dyna-CLUE (Conversion of Land Use Change and its Effects) was applied for modeling of competition among land-use types in relation with socioeconomic and biophysical driving factors. Gyeonggi-do were selected as study areas. The simulation results from 2010 to 2040 suggested future land-cover changes under the scenario conditions. All scenarios resulted in a gradual decrease in paddy area, while upland area continuously increased. A1B scenario showed the highest increase in built-up area, but all scenarios showed only slight changes in forest area. As a result of cluster analysis with the land-cover component scores, 31 si/gun in Gyeonggi-do were classified into three clusters. This approach is expected to be useful for evaluating and simulating land-use changes in relation to development constraints and scenarios. The results could be used as fundamental basis for providing policy direction by considering regional land-cover characteristics.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.34
no.5
s.118
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pp.70-75
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2006
The purpose of this study is to explore the effects of difference in urban tree plantings on microclimate amelioration, and to suggest essential information for quantifying urban energy budgets and energy savings. This study was focused on measuring and analyzing air temperature and relative humidity in summer. Daytime air temperatures at places with 8%, 24%, 44%, 79%, and 100% cover of woody plants were, respectively, $0.6^{\circ}C,\;1.3^{\circ}C,\;2.4^{\circ}C,\;3.5^{\circ}C,\;and\;4.8^{\circ}C$ cooler, compared to a place with 0% cover. A 10% increase of woody plant cover was estimated to reduce the temperature by approximately $0.55^{\circ}C$. The temperature reduction effects were relatively greater between places with lower cover of woody plants than between those with higher cover. Woody plant cover and crown volume were the appropriate indicators which quantified the effects of tree plantings on air temperatures, based on the correlation analysis. Regression equations to estimate temperature change ($Y:^{\circ}C$) using woody plant cover ($X_1:%$) or crown volume ($X_2:m^3$) as independent variables are as follows: $$1nY=3.3233-0.0018X_1\;(r^2=0.99,\;p<0.0001)\;Y=27.5297-0.0019X_2\;(r^2=0.96,\;p=0.0007)$$
The main purpose of this study is to obtain forest scenic beauty management informations toward forest working systems in pinus densiflora forest stands, etc. To get these information, visual preference and spatial image analysis methods are used. 25 different alternatives were simulated to visualize on basis of actual forest working methods with taken photos from May to July, 2003. The options were illustrated as photos produced by computer software. Respondents' ratings for 25 landscape scenes were obtained by interview survey method. Each alternatives were evaluated by forest major student group with total 103 respondents after reliability test. Visual preference evaluation was used 10 point rating scale. Spatial images of 12 alternatives were measured by 12 semantic differential scale. In general, the respondents preferred refreshing and ordering forest stand after forest working to natural forest stand before forest working. High visual preference for forest density produces 400-600 trees/ha in small diameter class forest stands. Regarding visual preference according to pavement type of trail, soil trail is ranked high. Visual preference for cutting area ranks mature forest stand and visual preference for trail slope cover type ranks shrub with grass as relatively high on the preference scale. Through the factor analysis, spatial images of 12 coniferous forest stands are classified as 'ordered opened' and 'beautiful healthy'. Results indicate how to conduct forest working systems for forest scenic beauty management.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.2
no.1
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pp.29-37
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1999
Land cover classification is an essential basic information in natural environment management; however, land cover classification studies in Korea have not yet been proceeded to a sufficient level. At the present, only a limited number of the precedent studies that only cover definite city area has been conducted. Furthermore, there is almost no research conducted on the land cover classification schemes that could accurately classify the Korea's land cover conditions. This study primarily focuses on the land cover classification scheme which carries the most urgent priority in order to classify and to map out the Korean land cover conditions. In order to develop the most suitable land cover classification scheme, many foreign land cover classification cases and projects that are being carried out were reviewed in depth. The land cover classification scheme this study proposes comprises 3 levels : The first level consists of 7 different classes; the second level consists of 22 different classes; and the third level is made up of 50 classes. The land cover classification map will serve many important roles in natural environment management, such as the conjecture of natural habitats and estimation of oxygen production or carbon dioxide absorption capability of a forest. In water pollution modelling, the land cover classification data can be used to estimate and locate non-point sources of water pollution. If applied to a watershed, modelling it will allow to estimate the total amount of pollution from non-point sources of pollution in the water shed. The land cover classification data will also be good as a barometer data that determines defusion of air pollutants in air pollution modelling.
Jeong, Yongho;Park, Jae Hyeon;Kim, Kyong Ha;Youn, Ho Joong
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.90
no.3
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pp.314-323
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2001
This study aimed to clarify the influencing factors of mesopore ratio on a pore geometry of surface soil in coniferous stands as an index of the water retention capacity. Twenty three factors including site conditions and soil properties were analyzed by spss/pc + for the data collected during March to October of 1993. The factors influencing the mesopore ratio(pF2.7) on the surface soil were as follows; macropore ratio(pF1.6), slope, crown-cover rates, thickness of F layer, organic matter contents, and the growing stock. And influencing factor on the ratio of mesopore in the soil surface was correlated with percentage of amount of clay, soil surface, A and B horizon soil hardness shows high negative significance. Also, multiple regression equations for mesopore ratios of surface soil and surface soil hardness, clear length, growing stock, B horizon of soil hardness, organic matter contents show high significance($R^2$; 0.80). In coniferous stands, it is effective in promoting development on the ratio of mesopore that forest practice for enhancing of the water resource retention capacity should be carried out when the crown-cover rates of stands are more than 80 percentages.
This paper is to present an approach for generating coarse resolution (MODIS data) fraction images of forested region in Korea peninsula using forest type area fraction derived from high resolution data (ASTER data) in regional forest area. A 15-m spatial resolution multi-spectral ASTER image was acquired under clear sky conditions on September 22, 2003 over the forested area near Seoul, Korea and was used to select each end-member that represent a pure reflectance of component of forest such as different forest, bare soil and water. The area fraction of selected each end-member and a 500-m spatial resolution MODIS reflectance product covering study area was applied to a linear mixture inversion model for calculating the fraction image of forest component across the South Korea. We found that the area fraction values of each end-member observed from high resolution image data could be used to separate forest cover in low resolution image data.
This paper demonstrates that it is feasible to evaluate forest degradation and to detect deforestation in the 8156$km^2$ study area affected by expand farming using vegetation indices derived from Landsat TM data. The NDVI-growing stock relation was applied on th Landsat TM data and a 3 second grid DEM, whose coverages could improve the assessment of forest degradation and also estimate the rate of change of forest cover area depending on elevation intervals. The strength of the relationship between the ratio of the greenness and brightness indices and forest degradation conditions would have been more interesting in the deforested areas which were converted to crop farming land.
In this study, the deforestation and forest degradation areas have been obtained in Myanmar using a land cover lamp (LCM) and a tree cover map (TCM) to get the $CO_2$ potential reduction and the strength of occurrence was evaluated by using the geostatistical technique. By applying a multiple criteria decision-making method to the regions having high strength of occurrence for the $CO_2$ potential reduction for the deforestation and forest degradation areas, the priority was selected for candidate lands for REDD+ project. The areas of deforestation and forest degradation were 609,690ha and 43,515ha each from 2010 to 2015. By township, Mong Kung had the highest among the area of deforestation with 3,069ha while Thlangtlang had the highest in the area of forest degradation with 9,213 ha. The number of $CO_2$ potential reduction hotspot areas among the deforestation areas was 15, taking up the $CO_2$ potential reduction of 192,000 ton in average, which is 6 times higher than that of all target areas. Especially, the township of Hsipaw inside the Shan region had a $CO_2$ potential reduction of about 772,000 tons, the largest reduction potential among the hotpot areas. There were many $CO_2$ potential reduction hot spot areas among the forest degradation area in the eastern part of the target region and has the $CO_2$ potential reduction of 1,164,000 tons, which was 27 times higher than that of the total area. AHP importance analysis showed that the topographic characteristic was 0.41 (0.40 for height from surface, 0.29 for the slope and 0.31 for the distance from water area) while the geographical characteristic was 0.59 (0.56 for the distance from road, 0.56 for the distance from settlement area and 0.19 for the distance from Capital). Yawunghwe, Kalaw, and Hsi Hseng were selected as the preferred locations for the REDD+ candidate region for the deforestation area while Einme, Tiddim, and Falam were selected as the preferred locations for the forest degradation area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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