• 제목/요약/키워드: Vegetation data

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지리산 기후변화 취약수종 분포지의 산림식생 유형 및 희귀-특산식물 분포 특성 (Vegetation Type Classification and Endemic-Rare Plants Investigation in Forest Vegetation Area Distributed by Vulnerable Species to Climate Change, Mt. Jiri)

  • 김지동;박고은;임종환;윤충원
    • 한국산림과학회지
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    • 제107권2호
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    • pp.113-125
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    • 2018
  • 우리나라의 아고산대는 기후변화에 지역적 취약성을 띄는 지역으로, 아고산대의 산림식생은 기후변화에 따른 영향을 관찰할 수 있는 중요한 기초지표 중 하나이다. 본 연구는 지리산 아고산대의 기후변화 취약수종 분포지의 산림식생을 대상으로 하여 식물사회학적 식생 유형 및 희귀-특산식물 분포 특성에 대해 구명하였다. 2015년 3월부터 10월까지 37개소에서 식생조사를 실시하였고, 식물사회학적 식생유형 분류를 통해 종조성을 파악하고, 종의 우점도를 파악하기 위해 중요치를 이용하여 식생유형별 층위구조를 분석하였다. 그 결과 식생유형분류체계는 8개 종군유형과 5개의 식생단위로 구분되었다. 산림청 지정 특산식물은 9분류군, 희귀식물은 17분류군이 출현하였고, 북방계식물의 비율은 41.2%이며, 식생단위별 해발고도가 증가함에 따라 희귀-특산식물도 함께 증가하는 것으로 나타났다. 중요치 분석 결과, 구상나무는 모든 식생단위에서 평균상대우점치가 높게 나타났다. 또한 층위별로 보았을 때 식생단위 1을 제외한 단위들에서는 신갈나무, 당단풍나무 등의 수종과 경쟁관계에 놓여 있는 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 기후변화로 인한 아고산대 산림식생의 변화를 이해하기 위한 기초 자료 뿐만 아니라 식생학적 접근을 통한 장기 모니터링의 기초지표로 활용될 것으로 판단되었다.

하천환경의 자연성 평가를 위한 식생지표의 개발 (Development of Vegetation Indicator for Assessment of Naturalness in Stream Environment)

  • 전승훈;채수권
    • 환경영향평가
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    • 제25권6호
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    • pp.384-401
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    • 2016
  • 본 연구는 하천환경평가체계 구축의 일환으로서 식생 평가 지표 및 평가 기준의 검증을 목적으로 수행하였다. 본 연구를 위해 5개 시험하천을 대상으로 68개의 평가단위에서 총 204개의 식생 표본조사구를 설정하였으며, 표본조사구별 상관-종조성 수준에서 식생군집의 분류 및 현존식생도를 작성하였다. 현존식생도를 기준으로 식생자료의 분석을 통해 표본조사의 적정 규모, 식생 지수의 점수 기준, 식생 군집분류의 표준화, 그리고 식생평가지표의 등급화를 위한 종합 점수기준을 검토하였다. 하천 식생 평가를 위해 개발된 식생 다양도 지수와 식생 복잡도, 그리고 식생자연도 지수로 이루어진 식생평가지표의 종합점수 산정 및 등급화는 타당한 것으로 판단되었다. 식생평가지표의 등급화에 대한 식생지수의 기여도를 분석한 결과 식생자연도 지수가 다른 지수에 비해 보다 큰 역할을 하는 것으로 판단되었으나 세부 식생지수 사이의 상호보완적인 관계가 성립되어 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 선행 연구에서의 기준의 재검토 및 식생군집 분류의 표준화 작업 등을 통해 개정된 기준을 적용한 결과 식생평가등급 간 변별력이 크게 확보되었음을 확인 할 수 있었으나, 하천구간의 유형에 따른 식생 지수 및 식생평가지표의 등급화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.

MODIS Product를 활용한 FDB 속성 갱신 대상지역 선정 연구 (A Study on the Priority Area Selection for Updating FDB Attributes using MODIS Product)

  • 박완용;어양담;김용민;김창재
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제16권1호
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    • pp.65-73
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    • 2013
  • FDB(Feature DataBase) attributes have been produced by using the resource data prior to the year 2002. Due to this reason, the attributes need to be updated to the up-to-date ones. In this regards, this study focuses on the way of finding areas whose attributes need to be updated. Forest and crop classes were chosen as target classes among FDB features. MODIS Landcover data and FDB are, first, compared to detect the changed forest and crop areas from 2001 to 2008. Then, vegetation vitality changes are analyzed using MODIS annual NDVI data. Based on the change detection and the vegetation vitality analysis, the index of area selection for updating FDB attributes is proposed in this study.

Method of vegetation spectrum measurement using multi spectrum camera

  • Takafuji, Yoshifumi.;Kajiwara, Koji.;Honda, Yoshiaki.
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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    • pp.570-572
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    • 2003
  • In this paper, a method of vegetation spectrum measurement using multi spectrum camera was studied. Each pixel in taken images using multi spectrum camera have spectrum data, the relationship between spectrum data and distribution, structure, etc. are directly turned out. In other words, detailed spectrum data information of object including spatial distribution can be obtained from those images. However, the camera has some problems for applying field measurement and data analysis. In this study, those problems are solved.

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NOAA/AVHRR 자료 응용기법 연구 - 운정.지표온도, 반사도, 해수면 온도, 식생지수, 산불, 홍수 분석 - (A Study on the Application of NOAA/AVHRR Data -Analysis of cloud top and surface temperature,albedo,sea surface temperature, vegetation index, forest fire and flood-)

  • 이미선;서애숙;이충기
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제12권1호
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    • pp.60-80
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    • 1996
  • AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) on NOAA satellite provides data in five spectral, one in visible range, one in near infrared and three in thermal range. In this paper, application of NOAA/AVHRR data is studied for environment monitoring such as cloud top temperature, surface temperature, albedo, sea surface temperature, vegetation index, forest fire, flood, snow cover and so on. The analyses for cloud top temperature, surface temperature, albedo, sea surface temperature, vegetation index and forest fire showed reasonable agreement. But monitoring for flood and snow cover was uneasy due to the limitations such as cloud contamination, low spatial resolution. So this research had only simple purpose to identify well-defined waterbody for dynamic monitoring of flood. Based on development of these basic algorithms, we have a plan to further reseach for environment monitoring using AVHRR data.

환경공간정보를 이용한 식생부문 환경영향평가 고도화 방안 연구 (Environmental spatial data-based vegetation impact assessment for advanced environmental impact assessment)

  • 최유영;이지연;성현찬
    • 환경생물
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    • 제40권1호
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    • pp.99-111
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    • 2022
  • 생태계를 구성하는 주요 요소인 식생은 생물다양성 보전과 지속가능 발전의 기반으로 보전의 필요성이 높다. 개발로 인한 자연훼손을 방지할 수 있는 가장 직접적이고 효율적인 정책 수단인 환경영향평가에서 식생 관련한 평가는 정량적·객관적이지 못한 한계가 존재한다. 또한, 영향평가가 보호종의 존재 여부에 집중되어 있어 광역적 차원에서 서식처로서 식생의 역할을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 다양한 공간데이터를 활용하여 개발사업으로 인해 식생이 받는 영향을 다각도로 검토하고 향후 식생 환경영향평가의 정량화·고도화에 기여하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 선행연구 검토를 통해 거시적인 측면에서 식생 영향평가 시 다루어야 하는 항목으로 현재 활용하고 있는 식생보전등급 외에 핵심 면적, 연결성, 식생상태를 도출하였다. 각 항목을 토지피복도와 위성영상을 활용하여 공간적으로 구축하고 시계열 변화분석을 수행하였다. 연구 결과, 모든 항목에서 개발로 인해 식생이 지속적으로 악화되고 있으며, 특히 환경영향평가 대상사업지 내부뿐 아니라 주변 지역에도 악영향이 있음을 규명하였다. 본 연구를 통해 데이터를 기반으로 한 식생부문 환경영향평가의 개선방향을 제시하였으나, 실제 환경영향평가에 적용하기 위해서는 보다 구체적인 방법론이 정립될 필요성이 있다. 다양한 환경공간자료를 적극 활용하여 개발사업으로 인해 자연생태계가 받는 영향을 보다 정량적·과학적으로 평가함으로써 개발사업이 자연생태계에 미치는 영향을 최소화하고, 효과적인 저감대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.

충남 오서산 산림식생의 종 조성 및 군집 특성 (Characteristics of Species Composition and Community Structure for the Forest Vegetation of Mt. Ohseo in Chungnam Province)

  • 신학섭;윤충원
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.35-51
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    • 2014
  • A phytosociological vegetation survey was conducted in July to September 2011 in order to examine the vegetation community structure in Mt. Ohseo area. It was aimed to provide basic data for the effective vegetation conservation by analyzing the importance, species diversity and community similarity of the forest community in Mt. Ohseo for each layer, followed by the classification of the actual forest vegetation. According to the cluster analysis, the community type of Mt. Ohseo was classified into a total of 4 vegetation communities: Pinus densiflora community, Cornus controversa-Quercus serrata community, Miscanthus sinensis community, and Quercus mongolica community; the vegetation type 4 showed the lowest species diversity index of 0.5236, and vegetation type-2 showed the highest species diversity index of 0.6606. The community similarity between Quercus mongolica community and Pinus densiflora community showed the highest 0.679, and the community similarity between Quercus serrata community and Pinus densiflora community and between Quercus serrata community and Quercus mongolica community showed the levels of 0.5, respectively.

색상지수 기반의 식물분할을 위한 다층퍼셉트론 신경망 (A Multi-Layer Perceptron for Color Index based Vegetation Segmentation)

  • 이문규
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제43권1호
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    • pp.16-25
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    • 2020
  • Vegetation segmentation in a field color image is a process of distinguishing vegetation objects of interests like crops and weeds from a background of soil and/or other residues. The performance of the process is crucial in automatic precision agriculture which includes weed control and crop status monitoring. To facilitate the segmentation, color indices have predominantly been used to transform the color image into its gray-scale image. A thresholding technique like the Otsu method is then applied to distinguish vegetation parts from the background. An obvious demerit of the thresholding based segmentation will be that classification of each pixel into vegetation or background is carried out solely by using the color feature of the pixel itself without taking into account color features of its neighboring pixels. This paper presents a new pixel-based segmentation method which employs a multi-layer perceptron neural network to classify the gray-scale image into vegetation and nonvegetation pixels. The input data of the neural network for each pixel are 2-dimensional gray-level values surrounding the pixel. To generate a gray-scale image from a raw RGB color image, a well-known color index called Excess Green minus Excess Red Index was used. Experimental results using 80 field images of 4 vegetation species demonstrate the superiority of the neural network to existing threshold-based segmentation methods in terms of accuracy, precision, recall, and harmonic mean.

Studies on the Actual Vegetation and Vegetation Structure of the Tongdosa Temple Forest

  • Kang, Hyun-Mi;Lee, Sang-Cheol;Choi, Song-Hyun;Park, Seok-Gon
    • 한국환경생태학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.46-61
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    • 2015
  • The purpose of this study is to investigate a vegetation structure around Tongdosa temple forest and provincial park and to provide preliminary data. In order to look over the vegetation status, an actual vegetation map was drawn around study area. Vegetation structure survey was carried out for 6 representative communities of actual vegetation which were Quercus variavilis community, Carpinus tschonoskii community, Pinus densiflora community, P. densiflora-Broadleaf deciduous Forest community, Q. mongolica community and Broadleaf deciduous Forest community. The area of the Tongdosa district measured $29,202,262m^2$. Actual vegetation type were divided into 35 types, and the ratio of Q. variavilis community was 32.35 % ($9,447,932m^2$). To investigate the structure of 6 representative communities, 58 plots were set up and unit area plots measured $100m^2$. The estimated age of the forest is 50~100-years-old and the oldest tree P. densiflora is 113-years-old.

식생가뭄반응지수 (VegDRI)를 활용한 위성영상 기반 가뭄 평가 (Satellite-based Hybrid Drought Assessment using Vegetation Drought Response Index in South Korea (VegDRI-SKorea))

  • 남원호;;;장민원;홍석영
    • 한국농공학회논문집
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    • 제57권4호
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    • pp.1-9
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    • 2015
  • The development of drought index that provides detailed-spatial-resolution drought information is essential for improving drought planning and preparedness. The objective of this study was to develop the concept of using satellite-based hybrid drought index called the Vegetation Drought Response Index in South Korea (VegDRI-SKorea) that could improve spatial resolution for monitoring local and regional drought. The VegDRI-SKorea was developed using the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on remote sensing data such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS satellite images, climate drought indices such as Self Calibrating Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) and Standardized Precipitation Index (SPI), and the biophysical data such as land cover, eco region, and soil available water capacity. A case study has been done for the 2012 drought to evaluate the VegDRI-SKorea model for South Korea. The VegDRI-SKorea represented the drought areas from the end of May and to the severe drought at the end of June. Results show that the integration of satellite imageries and various associated data allows us to get improved both spatially and temporally drought information using a data mining technique and get better understanding of drought condition. In addition, VegDRI-SKorea is expected to contribute to monitor the current drought condition for evaluating local and regional drought risk assessment and assisting drought-related decision making.