• 한국환경복원기술학회지
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• 제27권5호
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• pp.13-25
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• 2024

With the increasing wildfire damage driven by climate change, it is crucial to assess the effectiveness of restoration efforts on a large scale. The majority of forests in Korea are situated in rugged mountainous regions, making it challenging to monitor large-scale wildfires. Consequently, establishing methodologies that use satellite imagery to evaluate restoration effectiveness is essential. This study aims to assess the recovery trends of ecosystems in wildfire-affected areas using NDVI mean-variance plots, which monitor changes in NDVI mean and variance over time through satellite imagery and visually represent the restoration process. The analysis of NDVI mean-variance plots for different restoration methods revealed that landscape restoration had the slowest recovery. This slower recovery is likely due to reduced growth from the complete removal of damaged trees. In contrast to High Severity (HS) areas, Moderate High Severity (MHS) areas showed that commercial afforestation, revegetation, ecological forest treatment led to a more stable recovery state post-disturbance, suggesting that areas with lower wildfire severity may recover more quickly. Furthermore, the recovery trends between artificial and natural restoration showed no significant difference, indicating that natural restoration can have similar restoration effects to artificial restoration in appropriate areas. Therefore, the study emphasizes the need to expand natural restoration areas, considering ecological and economic benefits such as increased biodiversity and genetic resource conservation. This research provides critical baseline data for the formulation and implementation of restoration policies in large-scale wildfire-affected regions and is expected to contribute significantly to the development of effective management strategies and monitoring techniques.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.441-448
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• 2015

식량수급을 이해하기 위한 농업 현황 정보가 부족한 북한을 대상으로 위성영상과 기후자료를 이용하여 객관적이고 재현 가능한 벼 수량을 추정하는 방법을 개발하는 것을 본 연구의 목적으로 하였다. 2002년부터 2014년까지의 MODIS 위성 식생지수 평균 NDVI 최대값과 27개 관측지점의 9월 강수량 자료를 이용하여 북한의 벼 수량 값을 추정하였다. 모형의 결정계수는 0.44, RMSE는 0.27 ton/ha로 다소 크게 나타났고, 분산분석결과 F비가 3.0983, 유의확률이 0.1008을 보였다. 벼논 지역의 MODIS 평균 NDVI 최대값과 등숙기의 기후자료를 이용하여 추정한 북한의 벼 수량은 2007년이 2.71 ton/ha로 가장 낮게, 2006년이 3.54 ton/ha로 가장 높게 나타났다. 통계 값과 추정 값의 산점도를 통하여 비교한 결과 벼 수량이 약 3.3 ton/ha 보다 적을 때는 모형의 추정 값이 높고 그 이상일 때는 통계 값이 더 높게 나타나는 경향이었다. 모형의 종속변수와 독립변수로 사용되는 위성영상의 품질, 단일 시기의 벼논 마스크 영상, 기상 관측지점의 수와 자료의 품질, 통계 값의 품질 등으로 벼 수량에 대한 추정 성능의 한계가 있지만 객관적 자료를 사용하여 재현 가능한 방법을 제시하였다는 의미를 가진다. 모형 구동을 위해 사용되는 자료의 품질을 높여 나가야 하는 과제를 안고 있다.