본 연구의 목적은 1991년 위성 데이터와 2002년의 위성 데이터의 비교 분석을 통한 전남 완도의 난대림 식생 변화추이를 밝히는데 있다. 이를 위해 1991년 Landsat TM영상과 2002년 Landsat ETM 영상이 이용되었으며, 이미지 프로세싱은 ENVI를 이용하였다. GIS를 이용한 난대림 관리 시스템 개발은 Arc/Info와 ArcView를 이용하여 완성되었다. 영상 데이터의 촬영시기 차이와 TM 영상의 해상도(Resolution)가 정밀하지 못해 복잡한 지형특성을 지닌 곳에서는 정확한 변화추이를 파악하기는 불가능하였으나, 2002년 영상을 이용하여 분석된 완도의 상록활엽수림 면적은 약 2,027ha로 산출되었다. 상록활엽수림과 상록침엽수림은 11년 전에 비해 소폭으로 증가하였으나 낙엽활엽수림은 큰 폭으로 감소하였다. 식생분류를 위한 기준은 상록활엽수림, 상록침엽수림, 낙엽활엽수림, 기타로 구분하였으며 감독분류기법을 통해 식생이 분류되었다. 완도의 공간 데이터는 녹지자연도, 현존식생도, 산림토양도, 훼손유형도, 지형도, 토지소유현황도로 분류되었고, 이에 대한 속성 데이터 베이스는 Arc/Info와 ArcView를 이용하여 완성되었다. 데이터를 관리하고 필요한 정보를 색인 분석하는 사용자 GUI(Graphic User Interface)는 Avenue를 이용하여 개발되었다.
The Weather Research and Forecasting (WRF) model and Vegetation Photosynthesis and Respiration Model (VPRM) were coupled to simulate atmospheric $CO_2$ concentrations. The performance of the WRF-VPRM to simulate regional scale $CO_2$ concentration was estimated over coastal basin areas. Either Hestia 2011(HST) or Vulcan 2002(VUL) anthropogenic $CO_2$ emission data were used in two numerical experiments for the study regions. Simulated meteorological variables were validated with ground and background $CO_2$ measurement data, and the results show that the model captured temporal variations of $CO_2$ concentration on a daily basis. $CO_2$ directional analysis revealed that the dominant $CO_2$ emission sources are located S and SW. The simulated Net Ecosystem Exchange (NEE) agreed relatively well with measured $CO_2$ fluxes at each vegetation class site, showing approximately 40% at max improvement at shrub areas.
This study refers to the derivation of simple crop yield prediction equation by using KOMPSAT-2 derived vegetation index. For a 1.25 ha small farm area located in the middle part of South Korea, the KOMPSAT-2 panchromatic and multi-spectral images of 31th August 2008, 17th November 2008, and 10th September 2009 were used. The field spectral reflectance during growing period for the 6 crops (rice, potato, corn, red pepper, garlic, and bean) were measured using ground spectroradiometer and the yield was investigated. Among the 6 vegetation indices (VI), the NDVI and ARVI between measured and image derived showed high relationship with the coefficient of determination of 0.85 and 0.95 respectively. Using the 3 years field data, the NDVI and ARVI regression curves were derived, and the yields were tried to compare with the maximum VIs value.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제2권3호
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pp.144-152
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2021
Sanankerto is one of pilot projects for tourism villages in Indonesia due to its natural tourism potential with a 24-ha bamboo forest located in Boon Pring Andeman area. However, the distribution of existing bamboo has never been identified or mapped. Thus, the mana gement is facing difficulty in planning and developing tourism potential as well as spatial management in the area. Therefore, the objectives of this study were to identify and analyze the structure of bamboo vegetation in the Boon Pring Tourism village an d to perform vegetation mapping. The type of research was descriptive exploratory with a cluster sampling technique (i.e., a two-stage cluster) covering an area of ± 10 ha. Bamboo vegetation analysis was performed by calculating diversity index (H'), evenness index (E), and Species Richness index (R). Data were collected through observation and interviews with local people and the manager to determine zonation division. Mapping of bamboo vegetation based on zoning was processed into thematic maps using ArcG is 10.3. Micro climatic factors were measured with three replications for each sub -cluster. Data were analyzed descriptively and quantitatively. Nine species of bamboo identified. Diversity, evenness, and species richness indices differed at each location. Activities of local communities, tourists, and manager determined the presence, number, and distribution of bamboo species. These bamboo distribution maps in three zoning (utilization, buffer, and core) can be used by manager for planning and developing natural tourism potential.
To verify the accuracy of the numerical experiment of Part I, measurements at the matured rice canopy located around Junam reservoir were performed at August 14, 1995. According to the measured data, the foliage temperature recorded the highest value, and the ground temperature was the lowest around noon, and these results coincided with those of the numerical experiment using the combined model of Part I. From the estimation using measured data, the maximum value of the latent heat flux was 380$Wm^2$, the highest value among energy balance terms, and the energy redistribution ratio of the latent heat flux was averaged as 0.5, the highest values among redistribution ratios. These results are the same as those of the numerical experiment in tendency, but they reveals a little lower in the absolute values than those from the numerical experiment.
In this study, emissivity and land surface temperature (LST) were retrieved using the previously developed algorithms and Aqua/MODIS data. And sensitivity of estimated emissivity and LST to the predefined values, such as land cover, normalized difference vegetation index (NOVI) and spectral emissivity were investigated. The methods used for emissivity and LST were vegetation cover method (VCM) and four different split-window algorithms. The spectral emissivity retrieved by VCM was not sensitive to the NOVI error but more sensitive to the land cover error. The comparison of LST showed that the LST was systematically different without regard to the land cover and season. And the LST was very sensitive to the emissivity error excepting the Uliveri et al. This preliminary result indicates that more works are needed for the retrieval of reliable LST from satellite data.
Land cover change detection is one of the most important trends in which remote sensing data could be used to assist strategists and the planners to decide the best land use policy. Two images of NOAA-AVHRR and SPOT vegetation acquired in November 1992 and 2002 were used to assess the changes of Agricultural lands in Egypt. A supervised classification together with two change images derived from classification result and NDVI were used to evaluate the trend and form of the change. It was found that agricultural areas increased by about 14.3 % during the study period in particular around the River Nile Delta and near the Northern Lakes of Egypt. The new cultivated lands were extracted mainly from the desert and from the salt marches areas. At the same time, parts of the agricultural lands were turned into non-cultivated land because of the urban expansion and soil degradation.
국립산림과학원에서 발간된 임상도에 따르면 파주시 광탄면에 위치한 본 연구대상지는 활엽수 Ⅳ영급으로 분류되었으나 식생조사 결과 영급판정이 어려운 활엽수 천연림으로 구성되어 정밀 임상도 작성의 필요성이 제기되었다. 이에 정밀 현존식생 조사와 식생구조 및 연륜 분석 자료를 기초로 한 정밀 임상도 작성방안을 제안하고자 하였다. 정밀 현존식생유형 분석결과 22개 유형이었으며 자연림은 신갈나무림, 굴참나무림 등 11개 유형, 인공림은 밤나무림 등 6개 유형으로 구분되었다. 영급 판정을 위해 정밀 현존식생도를 바탕으로 방형구 42개와 89개 표본목의 목편을 채취하여 수령을 측정한 결과, 저지대에 입지한 인공림, 참나무류 소경목 지역은 II영급(29.8%), 나머지 지역은 III영급(57.6%)으로 토지이용이 가능하였고 Ⅳ영급 이상(8.8%)은 경계부의 급경사 능선부에 분포하여 토지이용은 불가능하였다. 이상과 같이 소규모 개발 예정지가 활엽수 자연림으로 판정된 경우 보전과 이용 판정에 있어 정밀 현존식생 조사, 식물군집구조 및 표본목 분석을 통한 정밀 임상도를 작성하여야 할 것이다. 정밀 임상도에는 식생의 자연성, 희소성, 다양성 등을 종합적으로 판단할 수 있는 자료가 포함되어 소규모 부지의 개발적정성 판단에 유용할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 농업적 가뭄을 시, 공간적으로 파악하기 위하여 Terra의 MODIS 원격탐사 자료를 활용하여 가뭄의 정량적 평가를 실시하였다. 여러 가지 위성영상 중에서 식생 상태의 변화가 관찰되는 MOD13A3 영상을 통하여 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 EVI (Enhanced Vegetation Index)를 선정하였으며, 토지정보를 효율적으로 수집할 수 있는 MCD12Q1 영상의 Type1을 통하여 물, 도심지역 등을 제외한 식생부분만을 나타낼 수 있도록 토지피복분류를 하였다. 토지피복분류된 자료를 이용하여 NDVI와 EVI를 중권역별로 산정하여 나타낸 결과 계절적인 성향이 강하게 나타나 이를 보완하고자 EVI의 표준화 지수인 VSIA (Vegetation Stress Index Anomaly)를 우리나라의 극심한 가뭄해인 2001년에 대하여 중권역별로 산정하였다. 또한, 과거 우리나라의 농업가뭄 피해를 조사하였으며, 지상강우관측소의 자료를 통하여 SPI (Standardized Precipitation Index)를 중권역별로 산정하였다. SPI와 위성영상의 표준화 지수인 VSIA를 우리나라의 농업적 가뭄피해 연도와 비교하였으며, VISA의 시공간적 분석을 통해 한반도의 농업적 가뭄을 평가할 수 있는 활용성 및 적용 가능성을 검토하였다.
Kim, Hyunji;Ryu, Jae-Hyun;Seo, Min Ji;Lee, Chang Suk;Han, Kyung-Soo
대한원격탐사학회지
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제30권3호
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pp.375-381
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2014
Soil moisture is an essential satellite-driven variable for understanding hydrologic, pedologic and geomorphic processes. The European Space Agency (ESA) has endorsed soil moisture as one of Climate Change Initiates (CCI) and had merged multi-satellites over 30 years. The $0.25^{\circ}$ coarse resolution soil moisture satellite data showed correlations with variables of a water stress index, Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), from a stepwise regression analysis. The ancillary data from TVDI, Land Surface Temperature (LST) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS were inputted to a multi-regression analysis for estimating the surface soil moisture. The estimated soil moisture was validated with in-situ soil moisture data from April, 2012 to March, 2013 at Andong observation sites in South Korea. The soil moisture estimated using satellite-based LST and NDVI showed a good agreement with the observed ground data that this approach is plausible to define spatial distribution of surface soil moisture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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