This study was carried out to the development of ecological planting model to make up of coastal windbreak forest on the Suncheon-bay in Sucheon-si, Korea. Make up of coastal windbreak forest in this site was needed for appropriate bioresource, biodiversity and ecological structure, and for conservation of the eco-tour resource and protection of human life and property by the unforeseen disaster from the coast. Based on the plant-social principle, the planting model of windbreak forest was developed to facilitate growth of trees, considering planting locations. The ecological planting model for the coastal windbreak was composed of warm temperate evergreen and windbreak forest which is spreading around the inland area in Korea. The horizontal forest style was composed of forest edge community and inner forest community, and the vertical forest style was composed of upper, middle, low and ground planting class. The target of the present model was quasi-natural forest, and the species of tree were selected based on the adaptability to surroundings depending on a goal to create a forest and forest style. To achieve both functions of wind break forest and visual effect in short period of time, small trees and seedlings were planted with high-density of 40,000/ha in an expectation of easy natural maintenance in the future. The significance of the present study is a suggestion for a guideline to create ecological coastal windbreak forest in the Suncheon-bay in which the harmony of human life and the ecological conservation is of great importance. Also, the ecological coastal windbreak forest model should be developed further through the long term monitoring after construction of forest.
본 연구는 전남지역에 조림된 편백림을 대상으로 출현종의 개체수 및 종다양성 등의 식생요인과 토양요인의 상관성을 밝히고, 편백의 연륜생장량에 영향을 미치는 입지환경요인을 분석하였다. 편백림의 식생요인과 토양요인의 상관관계분석에서 종다양성지수와 CEC 유효인산 치환성 $K^+$사이에서는 높은 정의 상관관계를 보였다(P<0.01). 또한, 출현종수와 CEC 유효인산 치환성 $K^+$ 치환성 $Mg^{2+}$ 사이에서도 높은 정의 상관관계를 보였다(P<0.01). 편백의 연륜생장량과 입지환경요인간 상관관계 분석에서 연륜생장량은 유효인산, CEC, 치환성 $K^+$, 전기전도도 등 토양의 보비력 및 비옥도와 높은 상관관계를 보였다(P<0.01). 편백 연륜생장량의 설명변수는 치환성 $K^+$과 유기물함량, 토양산도며, 회귀모형의 설명력($R^2$)은 74.4%로 높은 수준이었다. 이 모형에서 편백의 연륜생장량은 치환성 $K^+$과 유기물함량이 높을수록 늘어났지만, 토양산도는 낮을수록 줄어들었다. 따라서, 편백의 연륜생장량은 유효인산 CEC 치환성 $K^+$ 전기전도도 등의 토양지력이 유효한 영향을 미친 것으로 분석되었다. 또한, 편백림의 토양지력은 편백의 하층식생으로부터의 낙엽공급이 유익한 영향을 미치는 것으로 보인다.
Compared to yellow dust coming from China or particulate matter created naturally in spring due to Total Suspended Particulate(TSP), particulate matter in winter season have much more serious effect on human body as they penetrate cell membranes. Although such particulate matter are becoming a social issue, there are no concrete plans on how to reduce them. Air-purifying plants are limited in maintaining the indoor air quality of large area because it is usually difficult to quantify their performance. In order to improve this, a bio-filter that can be connected to air conditioner is suggested as an option. This study seeks to improve air conditioning model-based monitoring method for bio-filters from prior studies and objectify correlations between applied vegetation and growing environment into quantitative indicators. By doing so, this study seeks to provide criteria on plants applied to artificial soil-based vegetation bio-filters and basic information to set air-conditioning features. The study results confirmed significant tendency on the growing stability of each purifying plant in mechanical air-conditioning environment. Among three models selected for bio-filter vegetation models, epipremnum aureum showed high performance in quantitative indicators, including soil moisture, EC, and leaf temperature, etc., indicating that it would assure the highest growing stability in this test air-conditioning environment.
Future climate according to land-use change was simulated by regional climate model. The goal of study was to predict the distribution of meteorological elements using the Weather Research & Forecasting Model (WRF). The KME (Korea Ministry of Environment) medium-category land-use classification was used as dominant vegetation types. Meteorological modeling requires higher and more sophisticated land-use and initialization data. The WRF model simulations with HyTAG land-use indicated certain change in potential vegetation distribution in the future (2086-2088). Compared to the past (1986-1988) distribution, coniferous forest area was decreased in metropolitan and areas with complex terrain. The research shows a possibility to simulate regional climate with high resolution. As a result, the future climate was predicted to $4.5^{\circ}$ which was $0.5^{\circ}$ higher than prediction by Meteorological Administration. To improve future prediction of regional area, regional climate model with HyTAG as well as high resolution initial values such as urban growth and CO2 flux simulation would be desirable.
Recently 3D city models are required for many applications such as urban microclimate, transportation navigation, landscape planning and visualization to name a few. The existing 3D city models mostly target on modeling buildings, but vegetation also plays an important role in the urban environment. To represent a more realistic urban environment through the 3D city model, in this research, an investigation is conducted to extract the position of trees from high resolution IKONOS imagery along with Airborne Laser Scanner data. Later, a tree growth model is introduced to simulate the growth of trees in the identified tree-positions.
This study applied the LANDIS-II model to the forest vegetation of the study area in Yeongdong-gun, Korea to identify climate effects on ecosystems of forest vegetation. The main purpose of the study is to examine the long-term changes in forest aboveground biomass(AGB) under three different climate change scenarios; The baseline climate scenario is to maintain the current climate condition; the RCP 4.5 scenario is a stabilization scenario to employ of technologies and strategies for reducing greenhouse gas emissions; the RCP 8.5 scenario is increasing greenhouse gas emissions over time representative with 936ppm of $CO_2$ concentration by 2100. The vegetation survey and tree-ring analysis were conducted to work out the initial vegetation maps and data for operation of the LANDIS model. Six types of forest vegetation communities were found including Quercus mongolica - Pinus densiflora community, Quercus mongolica community, Pinus densiflora community, Quercus variabilis-Quercus acutissima community, Larix leptolepis afforestation and Pinus koraiensis afforestation. As for changes in total AGB under three climate change scenarios, it was found that RCP 4.5 scenario featured the highest rate of increase in AGB whereas RCP 8.5 scenario yielded the lowest rate of increase. These results suggest that moderately elevated temperatures and $CO_2$ concentrations helped the biomass flourish as photosynthesis and water use efficiency increased, but huge increase in temperature ($above+4.0^{\circ}C$) has resulted in the increased respiration with increasing temperature. Consequently, Species productivity(Biomass) of trees decrease as the temperature is elevated drastically. It has been confirmed that the dominant species in all scenarios was Quercus mongolica. Like the trends shown in the changes of total AGB, it revealed the biggest increase in the AGB of Quercus mongolica under the RCP 4.5 scenario. AGB of Quercus mongolica and Quercus variabilis decreased in the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios after 2050 but have much higher growth rates of the AGB starting from 2050 under the baseline scenario. Under all scenarios, the AGB of coniferous species was eventually perished in 2100. In particular they were extinguished in early stages of the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios. This is because of natural selection of communities by successions and the failure to adapt to climate change. The results of the study could be expected to be effectively utilized to predict changes of the forest ecosystems due to climate change and to be used as basic data for establishing strategies for adaptation climate changes and the management plans for forest vegetation restoration in ecological restoration fields.
드론(drone)과 센서(senor) 적용기술은 농업분야 작물의 성장 정보에 대한 디지털화를 가능하게 하면서 정밀농업 발전을 한층 가속화하고 있다. 이 기술은 자연재해 발생시 농작물 피해량 산정을 가능하게 하고, 현장 방문조사로 진행되고 있는 농작물재해보험 평가방법의 과학화에 기여할 수 있다. 본 연구는 콩을 대상으로 드론 기반 RGB영상을 취득하여 추출된 식생지수로 도복피해율을 산정하는 방법을 개발하고자 하였다. Support Vector Classifier (SVC) 분류 모델은 Crop Surface Model (CSM) 기반의 도복피해율에 식생지수를 추가하여 식생지수 적용성을 검토하였다. 식생지수 중 Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), Green Red Vegetation Index (GRVI) 기반 콩의 도복피해율 분류 정확도는 각각 0.709, 0.705로 높은 분류정확도를 나타내었다. 연구 결과, 드론 기반 RGB 영상은 도복피해율 산정에 매우 유용한 도구로 활용 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 이상기후로 인한 광역 지역 자연재해에 대한 도복피해 산정 시 Sentinel-2, RapidEye 위성과 더불어 2025년 발사 예정인 농림업중형위성 영상과 연계해 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 함양 상림 천연기념물의 식생구조, 환경피해도 등 환경생태적 구조를 분석하여 생태적 관리방안을 제시하고자 수행되었다. 식생구조에서 현존식생은 22개 유형으로 분류되었고 졸참나무-개서어나무군집(31.8%), 졸참나무군집(14.5%)이 넓게 분포하였다 주요 식물군집은 졸참나무군집, 졸참나무-개서어나무군집, 갈참나무군집, 상수리나무군집, 개서어나무군집, 개서어나무-졸참나무군집, 느티나무-졸참나무군집, 조경수식재지 등 8개 유형이었고, 층위발달 정도에 따라 13개 식물군집으로 세분되었으며, 대경목의 수령은 61∼77년생이었다. 환경피해도에서는 등급 3이 51,950$m^2$(32.8%), 등급 4는 5,583$m^2$(3.5%), 등급 5는 4,086$m^2$(2.6%)로 인위적 복원이 필요한 등급 3∼5의 총면적은 61.619$m^2$(38.9%)이었다. 현존식생, 식물군집구조, 환경피해도를 고려하여 비오톱을 유형화한 결과 총 14개 비오톱 유형으로 구분되었으며 이 중 관목층이 훼손된 참나무류 장령림(51,246$m^2$, 32.4%), 단층구조의 낙엽활엽수 장령림(19,906$m^2$, 12.6%)의 분포면적이 넓은 반면, 다층구조의 낙엽활엽수 장령림(2,085$m^2$, 1.3%)과 참나무류 장령림(14,943$m^2$, 9.4%)은 합계 10.7%에 불과하였다. 장기적으로 함양 상림 자연생태계의 안정화를 위하여 다층구조의 낙엽활엽수 장령림 및 참나무류 장령림은 보존대상으로서 이용객 통제와 아울러 보호 관리해 나가야 할 것이며, 관목층훼손 식생지와 단층구조 식생지는 소극적 복원지로서 군집유형별로 상림내 안정된 다층구조의 자연식생구조를 모델로 하여 생태적 천이발달을 유도하여야 할 것이다. 또한 잔디광장과 조경수식 재지는 적극적 복원지로서 다층구조의 참나무류군집과 낙엽활엽수군집 (개서어나무 우점)을 모델로 하여 관리해야 할 것이다.
Jaekyeong Baek;Wan-Gyu Sang;Dongwon Kwon;Sungyul Chanag;Hyeojin Bak;Ho-young Ban;Jung-Il Cho
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.88-88
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2022
Detection of stress responses in crops is important to diagnose crop growth and evaluate yield. Also, the multi-spectral sensor is effectively known to evaluate stress caused by nutrient and moisture in crops or biological agents such as weeds or diseases. Therefore, in this experiment, multispectral images were taken by an unmanned aerial vehicle(UAV) under field condition. The experiment was conducted in the long-term fertilizer field in the National Institute of Crop Science, and experiment area was divided into different status of NPK(Control, N-deficiency, P-deficiency, K-deficiency, Non-fertilizer). Total 11 vegetation indices were created with RGB and NIR reflectance values using python. Variations in nutrient content in plants affect the amount of light reflected or absorbed for each wavelength band. Therefore, the objective of this experiment was to evaluate vegetation indices derived from multispectral reflectance data as input into machine learning algorithm for the classification of nutritional deficiency in rice. RandomForest model was used as a representative ensemble model, and parameters were adjusted through hyperparameter tuning such as RandomSearchCV. As a result, training accuracy was 0.95 and test accuracy was 0.80, and IPCA, NDRE, and EVI were included in the top three indices for feature importance. Also, precision, recall, and f1-score, which are indicators for evaluating the performance of the classification model, showed a distribution of 0.7-0.9 for each class.
증발산 현상은 중요한 수문순환과정 중의 하나로서 지상의 수분으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산 과정을 합한 것이다. 증발산량을 산정하는 방법은 토양수분으로부터 간접적으로 추출하는 방법, 증발산량계에 의한 직접 추출방법 및 물수지 혹은 에너지수지를 이용하는 방법 등 매우 다양하다. 그러나 이러한 방법을 이용하여 지형 및 식생 등을 포함하는 지역적 특성을 고려하여 정확한 증발산량을 산정한다는 것은 대단히 어려운 일이다. 따라서 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 증발산량 산정 모형의 개발을 목표로 하고 있다. 증발산현상은 기상조건에 큰 영향을 받으며, 그 기상조건은 그 지역의 식생피복 및 식생 성장에 많은 영향을 주게 된다. 이러한 점에서 식생정보는 그 지역의 복잡한 기상정보의 이력을 포함하고 있다고 볼 수 있으며, 식생지표와 증발산량과의 사이에는 높은 상관관계가 성립한다. 따라서 본 연구에서는 NOAA/AVHRR 자료에서 얻어진 정규화식생지수(NDVI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 증발산량 산정 모형을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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