• 대한원격탐사학회지
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• 제20권3호
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• pp.197-205
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• 2004

Wetlands are lands with a mixture of water, herbaceous or woody vegetation and wet soil. And linear spectral mixture analysis (LSMA) is one of the most often used methods in handling the spectral mixture problem. This study aims to test LSMA is an enhanced routine for classification of wetland land-covers in Paldang reservoir and vicinity (paldang Reservoir) using Landsat TM and ETM+ imagery. In the LSMA process, reference endmembers were driven from scatter-plots of Landsat bands 3, 4 and 5, and a series of endmember models were developed based on green vegetation (GV), soil and water endmembers which are the main indicators of wetlands. To consider phenological characteristics of Paldang Reservoir, a soil endmember was subdivided into bright and dark soil endmembers in spring and a green vegetation (GV) endmember was subdivided into GV tree and GV herbaceous endmembers in fall. We found that LSMA fractions improved the classification accuracy of the wetland land-cover. Four endmember models provided better GV and soil discrimination and the root mean squared (RMS) errors were 0.011 and 0.0039, in spring and fall respectively. Phenologically, a fall image is more appropriate to classify wetland land-cover than spring's. The classification result using 4 endmember fractions of a fall image reached 85.2 and 74.2 percent of the producer's and user's accuracy respectively. This study shows that this routine will be an useful tool for identifying and monitoring the status of wetlands in Paldang Reservoir.

• 대기
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• 제20권4호
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• pp.415-426
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• 2010

A Land cover map over East Asian region (Kongju national university Land Cover map: KLC) is classified by using support vector machine (SVM) and evaluated with ground truth data. The basic input data are the recent three years (2006-2008) of MODIS (MODerate Imaging Spectriradiometer) NDVI (normalized difference vegetation index) data. The spatial resolution and temporal frequency of MODIS NDVI are 1km and 16 days, respectively. To minimize the number of cloud contaminated pixels in the MODIS NDVI data, the maximum value composite is applied to the 16 days data. And correction of cloud contaminated pixels based on the spatiotemporal continuity assumption are applied to the monthly NDVI data. To reduce the dataset and improve the classification quality, 9 phenological data, such as, NDVI maximum, amplitude, average, and others, derived from the corrected monthly NDVI data. The 3 types of land cover maps (International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, University of Maryland: UMd, and MODIS) were used to build up a "quasi" ground truth data set, which were composed of pixels where the three land cover maps classified as the same land cover type. The classification results show that the fractions of broadleaf trees and grasslands are greater, but those of the croplands and needleleaf trees are smaller compared to those of the IGBP or UMd. The validation results using in-situ observation database show that the percentages of pixels in agreement with the observations are 80%, 77%, 63%, 57% in MODIS, KLC, IGBP, UMd land cover data, respectively. The significant differences in land cover types among the MODIS, IGBP, UMd and KLC are mainly occurred at the southern China and Manchuria, where most of pixels are contaminated by cloud and snow during summer and winter, respectively. It shows that the quality of raw data is one of the most important factors in land cover classification.

• 한국지구과학회지
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• 제22권2호
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• pp.138-146
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• 2001

이 연구에서는 극궤도 기상위성인 NOAA/AVHRR 시계열 자료를 이용하여 한반도의 지면 피복을 분류하였다. 일주기 기상위성자료로부터 구름이 없는 상태의 지면상태 자료를 획득하기 위하여 10일 간격 최대치 합성법 자료를 작성하였으며 27개의 10일주기 식생지수 자료들(겨울철 12, 1, 2월 자료 9개 제외)로부터 4개의 식생 계절성 자료를 작성하였다. 또한 위성자료로부터 분석한 연 최고 및 연평균 지면온도, 그리고 지형고도 자료를 이용하였다. 각 지면 피복에 대한 특성 자료 수집이 어렵기 때문에 여기서는 2단계 무감독 분류법을 이용하였다. 즉, 초기 입력자료는 신경망 기법의 일종인 SOFM을 이용하여 군집화한 다음 결정나무를 이용하여 각 군집을 분류하였다. 최종 분류 결과는 식생지수의 시계열과 지상 자료로 검증한 결과 대도시, 농지, 낙엽수림 및 상록수림 등 우리 나라의 지면 피복을 개략적으로 잘나타내고 있는 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제18권2호
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• pp.207-218
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• 1995

Five non-stratified plant communities, Dichanthium-Artemisia-Themeda, Dichanthium- Plectranthes-Themeda, Plectranthes-Carex-Myrine, Heteropogon- Dichanthium-Dodonaea and Artemisia-Cynodon-Ber-beris were recognized in Girbanr hills, District Swat, during autumn, 1992. The indices of similarity showed that the communities were dissimilar. The percentage of leptophyllous and nanophyllous, terophytic and nanophanerophytic species were higher than other groups. These indicate dry and disturben conditions. Due to autumn season most of the species were entering in dormant stage. There was no tree layer on southern slopes while northern slopes had a poor layer of Pinus roxburghii. Deforestation, uprooting, terrace cultivation and overgrazing followed by erosion are the main ecological problems. The presence of isolated trees of Pinus roxburghii and stunted Olea ferruginea indicate that the original vegetation might have been of chirpine or Olea-Pinus type. The area having resource potential can be changed into a forest or rangeland by proper protection and management. Suggestions in favour of improvement are given.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.409-418
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• 2021

토지피복도는 국토정책, 환경정책을 위한 의사결정 근거 자료로 활용되는 매우 중요한 자료이다. 토지피복도는 원격탐사 자료를 활용하여 제작되는데, 이때 사용되는 데이터의 취득 시기에 따라 동일한 지역을 대상으로 하더라도 분류 결과가 달라질 수 있다. 본 연구에서는 단시기 데이터의 분류 정확도를 개선하기 위해 다중시기 위성영상을 활용하였으며 계절에 따른 지표면의 분광 반사 특성 차이를 딥러닝 알고리즘의 하나인 U-Net 모델에 학습시켜 분류하였다. 또한 단시기 분류 결과와 정확도 비교를 통해 분류 정확도의 향상 정도를 비교하였다. 구역 내에 30%의 녹지와 한강을 포함하여 다양한 토지피복으로 이루어진 서울특별시를 연구대상지로 설정하고 2020년 분기별 Sentinel-2 위성영상을 산출하였다. 대한민국 환경부에서 작성한 세분류 토지피복도를 활용하여 U-Net 모델을 학습시켰다. 학습한 U-Net 모델을 통해 단시기, 2시기, 3시기, 4시기로 모델을 학습하여 분류한 결과, 단시기를 제외하고 토지피복도 분류 정확도 확보기준인 75%를 상회하는 81%, 82% 79%의 정확도를 나타냈다. 이를 통해 다중 시계열 학습을 통해 토지피복의 분류 정확도 향상이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제19권1호
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• pp.73-83
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• 2016

Forest degradation reduces ecosystem services provided by forest and could lead to change in composition of species. In North Korea, there has been significant forest degradation due to conversion of forest into terrace fields for food production and cut-down of forest for fuel woods. This study analyzed the phenological changes in North Korea, in terms of vegetation and moisture in soil and vegetation, from March to Octorber 2013, using MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) images and indexes including NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDSI (Normalized Difference Soil Index), and NDWI (Normalized Difference Water Index). In addition, marginal farmland was derived using elevation data. Lastly, degraded terrace fields of 16 degree was analyzed using NDVI, NDSI, and NDWI indexes, and marginal farmland characteristics with slope variable. The accuracy value of land cover classification, which shows the difference between the observation and analyzed value, was 84.9% and Kappa value was 0.82. The highest accuracy value was from agricultural (paddy, field) and forest area. Terrace fields were easily identified using slope data form agricultural field. Use of NDVI, NDSI, and NDWI is more effective in distinguishing deforested terrace field from agricultural area. NDVI only shows vegetation difference whereas NDSI classifies soil moisture values and NDWI classifies abandoned agricultural fields based on moisture values. The method used in this study allowed more effective identification of deforested terrace fields, which visually illustrates forest degradation problem in North Korea.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.553-563
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• 2006

본 연구의 목적은 MODIS 다중시기영상과 선형분광혼합화소분석(Linear Spectral Mixture Analysis : LSMA)을 이용하여 한반도의 토지피복도를 작성하는 것이다. 다양한 공간해상도와 광역적인 촬영스케일의 MODIS 영상에 LSMA를 이용하여 토지피복분류기 정확도의 향상과 한반도 생물계절적인 특성을 분석하고자 하였다. LSMA는 하나의 화소를 단일의 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 물체의 화소값(Endmember)을 선택하여 자연환경요소들의 하나하나를 분리하는 기법이다. 본 연구에서 MODIS 다중시기 영상에 LSMA를 적용한 결과 남, 북한의 농경지 및 산림지역에 대한 서로 다른 생물계절적인 특성을 파악 할 수 있었으며, 이러한 결과 영상을 ISODATA 무감독분류기법을 통해서 대분류와 중분류하였다. 대분류에서는 79.94%의 전체 정확도를 보였으며, 농업지역은 85.45%, 산림지역은 88.12%로 다른 분류군들에 비해서 가장 높은 정확도를 보였다. 중분류에서는 산림지역과, 농업지역을 더욱 세분화하여 분류하였다. 전체정확도는 82.09%였으며, 활엽수림 86.96%, 논 85.38%로 분류군중 가장 높은 정확도를 나타냈다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-11
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• 2000

시계열 자료의 분석은 분광대에 기초한 분석과는 달리 생태계의 동적특성 연구에 자주 이용되어왔다. 그러나 시계열 자료의 처리가 갖는 문제점과 대륙이나 전세계를 대상으로한 광역자료가 갖는 문제점에 대하여 해결방안을 제시한 연구는 미미하다. 이 연구에서는 광역 시계열 자료 분석의 특징들을 살펴본 후, 지역간 식생성장패턴의 차이와 검정자료 화보의 어려움을 지적하였다 이들 문제에 대한 해결방안으로 위도별 화상분할기법과 불변화소의 이용법을 제시하였다. 사례연구로 아시아지역의 일부를 대상으로 1982년에서 1993년까지의 AVHRR 자료를 이용하여 화상분류를 실시하였다. 불변화소들은 한 시점의 검정자료 정보를 다른 시점으로 확대 적용을 가능케하여, 다른 시점에 대해서도 충분한 양의 검정자료 정보를 확보할 수 있었으며, 위도별 화상분할을 통하여 지역간 식생성장패턴의 차이를 연구에 포함시킬 수 있었다. 퍼지화상분류를 통한 사례연구는 또한 인구밀집 지역에서의 삼림의 감소와 경작지의 증가 추세를 보여주었으며, 인구 희소지역에서의 반대패턴을 보여주었다.

• 한국전통조경학회지
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• 제36권1호
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• pp.55-66
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• 2018

제주 선인장군락지는 동아시아 지역에서 식물지리학적으로 특이적인 분포를 보이고 있으며, 국내 유일한 자생지로 특유의 고유경관을 형성하고 있다. 그럼에도 불구하고 자생지 일대의 선인장 분포 현황에 관한 정밀조사가 이루어진 바 없으며, 서식지 내 혼생식물의 다양성 및 선인장 개체군 분포와의 상호 관계에 관한 조사가 이루어진 바 없다. 본 연구는 월령리 선인장군락지 내 관속식물의 다양성을 파악하고 선인장의 분포 실태 및 출현 경향을 기록하고자 하였다. 선인장의 분포 특성과 함께 혼생 식물종 가운데 서식처의 특성을 반영하는 종의 특성과 선인장 개체군의 유지에 위협이 되거나, 선인장 보존에 있어서 관리의 대상이 되는 생물 및 환경 요소에 관하여 논의하고자 한다. 식물상 확인을 위한 현장조사는 2015년 6월부터 2017년 9월까지 식물계절을 고려하여 총 6회에 걸쳐 이루어졌다. 식물에 대한 배열순서와 학명의 기재는 Engler 분류체계에 따라 정리하였으며, 종의 한글명은 한국표준식물목록을 채택하였다. 연구결과 제주 월령리 선인장군락지는 선인장이 우점하는 지역 고유의 특징적인 상관을 형성하고 있었다. 관속식물상은 53과 104속 109종 15변종 1품종으로 총 125분류군을 확인하였다. 환경부 지정 멸종위기식물은 분포하지 않았다. 양치식물은 꼬리고사리, 도깨비쇠고비로 2종이 확인하였으며, 나자식물은 서식하지 않았다. 피자식물이 총 123분류군이 나타났으며, 쌍자엽식물이 91분류군, 단자엽식물이 32분류군으로 밝혀졌다. 선인장 보호지역 내 전체 487개 격자 중 59.3%에 해당하는 289개 격자에서 선인장 분포를 확인하였으며, 5-95%의 다양한 피도분포를 보였다. 미출현 격자의 대부분은 현무암 암반이 노출된 해안지역으로, 반복적인 파도의 영향을 받아 토심이 발달하지 못하거나 극히 제한적인 지역과 인위적 시설물 또는 초지, 관찰로 등이 조성된 지역이었다. 반면 선인장이 70% 이상 높은 우점도를 보이는 구간은 총 71개 격자 지점으로 전체의 14.5%를 차지하고 있었다. 선인장은 보호 지역 내에서 무작위분포를 나타내며, 미소서식처 환경에 적응되어 생육가능입지를 따라 기회주의적으로 분포하고 있는 것으로 확인되었다. 군락지 내 선인장은 대부분 단위생식(parthenogenesis)에 의존되어 있음을 고려할 때 현재의 분포는 군락지 내 선인장의 잠재분포가능 영역을 투영하는 결과로 판단된다. 현장조사결과를 바탕으로 보호지역 보존 및 보호를 위한 관리방안을 제안하였다.