This study aimed to classify damaged lands, to find what are the damage factors affecting the studied area, and to present a prescription in order to provide some benefit for the restoration of Regional Ecological Network at Chungnam province. Finally we classified damaged lands from 1st to 4th damaged lands according to relative intensity of damage. The main damage factors for the First Damage Lands were humus horizon, soil hardness and plant species richness. In the Second Damage Lands, those were soil hardness, plant species richness, number of plants and dominant plant species. In the Third Damage Lands, those were humus horizon, soil hardness, plant species richness, number of plants and dominant plant species. In the Fourth Damage Lands, those were humus horizon, organic matter, soil hardness, EC, T-N content, plant species richness, number of plants and dominant plant species. In every cases, the damage of soil and vegetation was originated due to development carried out by human being. The changes in soil condition were not big enough for it to affect plant growth, however, degradation of vegetation was still severe.
정밀안전진단보고서를 분석한 결과 국내 고속도로 교량은 결함, 열화, 물리력에 의한 손상이 주요하게 발생한다. 특히 열화는 시간이 경과함에 따라 다양한 환경 영향인자와 외부적 요인에 의해 발생하는 필연적인 손상이다. 교량 바닥판의 경우 열화가 가장 빠른 부재로, 균열부를 중심으로 철근부식, 박리/박락 등의 여러 가지 유형의 이종손상이 함께 발생하는 것으로 분석된다. 따라서 교량의 이종손상과 열화환경 간의 상관관계를 밝히고 이를 통해 교량의 이종손상 발생 원인을 규명해야 한다. 본 연구에서는 랜덤포레스트를 활용하여 교량의 이종손상 예측 모델을 개발하였으며, 개발된 모델을 통해 이종손상 발생에 영향을 미치는 상위 5가지 영향인자를 도출하였다. 이를 통해 장래 교량의 유지관리 및 예산을 추정하는 분야에 활용하는 기초자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 산림환경이 인체 내 과산화지질 농도 변화에 영향을 줄 수 있는지 확인하고, 산림치유 효과 측정을 위한 생리적 지표로써 과산화지질의 활용가능성을 검토하고자 하였다. 피험자 29명을 대상으로 도시지역인 제주도의 제주시청 앞 인도와 산림지역인 삼나무 숲길에서 심리적 지표인 기분상태척도와 생리적 지표인 과산화지질수준 변화를 걷기 전후에 분석하였다. 도시지역에 비해 산림지역에서 기분상태척도의 총기분장애점수가 유의하게 낮아져 심리적으로 안정되는 효과를 보였다. 또한 과산화지질 수준은 도시지역에서 2.9에서 3.5 수준(5점 수준, 만점)으로 유의하게 높아졌고, 산림지역에서는 2.4에서 1.9 수준으로 낮아지는 경향을 보였는데, 위와 같은 결과는 과산화지질이 단기간 환경노출에 의한 인체에 미치는 영향을 파악하는데 적합한 지표라는 것을 보여준다. 산림과 도시에서 대기환경 및 심리적 안정도가 달라 과산화지질 수준의 변화 경향도 서로 다르게 나타난 것으로 보인다. 향후 연구에서는 장기간의 환경노출이 인체에 미치는 영향을 파악하기 위한 생리적 지표로써 과산화지질의 적합성을 분석하고, 새로운 생리적 지표를 지속적으로 발굴하는 것이 필요하다.
The forest seemed apparently to die on the forest fire area in Honjima, Kagawa Prefecture, Japan. However, the soil that became growing basic of vegetation hardly suffered damage, and the forest recovery was started by the sprout, etc. in the next year. For restoration of forest fire area, the fascine mulching works and log barrier works using the damaged trees were used for the upper-stream, and chack dam and erosion control dam were set up in the downstream. Also, the forest restoration was tried with the plants and the microorganism that inhabit in Honjima to preserve a peculiar forest ecosystem.
Forest fire is due to difficulty in approaching the forest fire at the time of forest fire and quite a long of time required for post-fire investigation, accurate analysis of damages to the forest area caused by forest fire is difficult to obtain. Recently, In attempt to overcome such difficulty, many researches are using satellite images. Nevertheless, it is not easy for everyone to obtain the satellite image data, and additional researches in order to verify accuracy of such data are also required. Therefore, in this study for satellite image to about damages to the forest areas caused by forest fire using tile selected two data of spectral reflectance of the vegetation, gained by using a spectrometer. That is we wished to search about mistake that is apt to happen by one time eyesight observation by analyzing two datas that is used spectral radiometer 3 months and 6 months later and gets.
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.
One-year-old rooted cuttings of ten poplar clones and one willow clone were planted in a riparian area in Osan. Survival rate, growth performance, biomass, vitality, defoliation, leaf damages by diseases and/or insects and stem borer damage of the poplar and willow clones have been investigated for three growing seasons. Average survival rate of all eleven clones was declined from 80.7% for the first year to 60.7% for the third year. At three years after planting, poplar clones Dorskamp, ST-148 and Eco-28 showed the best survival rate of 80%. For height and DBH growth, the poplar clone Ay-48 and the willow clone 131-25 were the highest 8.3m and 9.5cm, respectively. However, poplar clones 72-30 and 72-31 were lower than those of the other clones. Clones Ay-48 and 131-25 seemed to have strong vitality when compare to the other clones. No serious damages by diseases and insects were found in most clones. Clones Ay-48 and ST-148 were the most tolerant to various diseases and insects. Clone Ay-48 produced the largest biomass for individual and annual total biomass, 22.5kg and 18.7ton $ha^{-1}$, respectively. Clone Dorskamp showed the best adaptability, which was estimated with survival rate, biomass and damages by various diseases and insects in the riparian area and followed by clones Ay-48, 97-19 and Eco-28. As a consequence, the four clones seemed to be the best candidate poplar clones for the establishment of riparian woody buffer.
최근 기후변화로 인해 중대형 산불이 빈번하게 발생하여 매년 인명 및 재산피해로 이어지고 있다. 원격탐사를 활용한 산불 피해지 모니터링 기법은 신속한 정보와 대규모 피해지의 객관적인 결과를 취득할 수 있다. 본 연구에서는 산불 피해지를 분류하기 위해 Sentinel-2의 분광대역, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI), 정규수역지수(normalized difference water index, NDWI)를 활용하여 2022년 3월 발생한 강릉·동해 산불 피해지를 대상으로 U-net 기반 convolutional neural networks (CNNs) 딥러닝 모형을 모의하였다. 산불 피해지 분류 결과 강릉·동해 산불 피해지의 경우 97.3% (f1=0.486, IoU=0.946)로 분류 정확도가 높았으나, 과적합(overfitting)의 가능성을 배제하기 어려워 울진·삼척 지역으로 동일한 모형을 적용하였다. 그 결과, 국립산림과학원에서 보고한 산불 피해 면적과의 중첩도가 74.4%로 확인되어 모형의 불확도를 고려하더라도 높은 수준의 정확도를 확인하였다. 본 연구는 농림위성과 유사한 분광대역을 선택적으로 사용하였으며, Sentinel-2 영상을 활용한 산불 피해지 분류가 정량적으로 가능함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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