The LiDAR data structure has the potential for modeling in three dimensions because the LiDAR data can represent voxels with z value under certain defined conditions. Therefore, it is possible to classify the physical damaged degree of vegetation by forest fire as using the LiDAR data because the physical loss of canopy height and width by forest fire can be relative to an amount of points reached to the ground through the canopy of damaged forest. On the other hand, biological damage of vegetation by forest fire can be explained using the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) which show vegetation vitality. In this study, we graded the damaged degree of vegetation by forest fire in Yangyang-Gun of South Korea using the LiDAR data for physical grading and digital aerial photograph including Red, Green, Blue and Near Infra-Red bands for biological grading. The LiDAR data was classified into 2 classes, of which one was Serious Physical Damaged (SPD) and the other was Light Physical Damaged (LPD) area. The NDVI was also classified into 2 classes which are Serious Biological Damaged (SBD) and Light Biological Damaged (LBD) area respectively. With each 2 classes ofthe LiDAR data and NDVI, the damaged area by forest fire was graded into 4 degrees like damaged class 1,2,3 and 4 grade. As a result of this study, 1 graded area was the broadest and next was the 3 grade. With this result, we could know that the burned area by forest fire in Yangyang-Gun was damaged rather biologically because the NDVI in 1 and 3 grade appeared low value whereas the LiDAR data in 1 and 3 grade included light physical damage like the LPD.
It was required to evaluate ecological restorations in a comprehensive way in order to systematically manage conservation areas such as DMZ and national parks in South Korea. In this research we developed a new approach to evaluating ecological restorations with more various indexes than vegetation covering-related indexes. By analyzing damaged areas in the vicinity of DMZ, major damaged types were identified as six classes: landform modification, surface loss, soil pollution, soil physio-chemical modification, vegetation decline and vegetation damaged. From literature review, 39 indexes were selected and were grouped into four divisions: soil property, vegetation growth & structure, habitat property and landscape structure & functions. By conducting a survey with the selected indexes targeting relevant experts, data on relative importance among the divisions and indexes by damaged type were collected. As a result, it was found that the orders and values of weighted values of the divisions were different by damaged type: for example, soil property (0.402), vegetation growth & structure (0.209), habitat property (0.225), landscape structure & function (0.163) for "landform modification"; but soil property (0.171), vegetation growth & structure (0.401), habitat property (0.270), landscape structure & function (0.158) for "vegetation decline". Similarly, evaluation indexes showed different orders and values of relative importance, easiness in field measurement and representativeness for the division by damaged type, and the values were used for calculating importance factor for each index. In the evaluation table, score1 and score2 were made by the importance factors of indexes multiplied by distribution values which present grades and by the weighted values of divisions. In conclusion, while dealing with the damaged type was considered significant for evaluating and managing restorations, further tests on this table with a range of cases were needed to improve its quality.
Recently there have been a lot of kinds of damages in forest area such as forest fires, forest pest, landslide so that the efficient methods to mange those information and the way to face them are deadly needed. In this study, there were preparing the various vegetation index map and comparing them with the field surveying the tried to figure out which vegetation index algorism is the best proper to present forest fire damaged area. These all were based on Landsat ETM+ satellite image (2000.10.16). The result of this study is to select the high correlation algorism among the various vegetation indexes and then construct the forest fire disaster map, the case of forest fires damaged area.
In this paper the extraction method for the best suitable green vegetation area in urban area, Daegu, Korea, was developed using satellite images (1994, 1999, Landsat TM). For this, the GIS overlay analysis of GVI (Green Vegetation Index), SBI (Soil Brightness index), NWI (None-Such wetness Index) was performed to estimate the best suitable green vegetation area. Also, the statistical documents, algorithm and Tasseled-Cap index were used to recognize the change of land cover such as cultivation area, urban area, and damaged area. Through the result of this study, it is possible to monitor the large sized reclamation of land by drainage or damaged area by forest fires. Moreover, information with the change of green vegetation and the status of cultivation by GVI, but also moisture content by percentage by NWI and surface class by SBI can be obtained.
The usefulness of the multi-temporal satellite image to monitoring the vegetation recovery process after forest fire was tested. Using multi-temporal Landsat TM and ETM+data, NDVI and NBR changes over times were analyzed. Both NDVI and NBR values were rapidly decreased after the fire and gradually increased for all forest type and damage class. However, NBR curve showed much clearer tendency of vegetation recovery than NDVI. Both indices yielded the lowest values in severely damaged red pine forest. The results show the vegetation recovery process after forest fire can detect and monitor using multi-temporal Landsat image. NBR was proved to be useful to examine the recovering and development process of the vegetation after fire. In the not damaged forest, however the NDVI shows more potential capability to discriminate the forest types than NBR..
산불피해 임지의 식생복원 정도 및 문제점을 파악하기 위하여 산불발생 후 임목피해, 식생회복력 등의 조사 연구를 수행하였다. 소나무 고사율은 수간 및 수관의 피해흔적이 심할수록 피해율이 높았다. 산불피해지에 있어서 수관화에 의해 임분이 전소되는 피해를 받은 지역에서의 식생회복은 대부분이 매토종자 및 맹아에 의한 식생의 회복이 진행되었다. 식생회복과 복원력은 전생 임분의 식생상태와 토심에 따라서 차이가 나타났다. 인공복원의 경우 자작나무 조림지의 경우에는 병충해에 의한 피해가 발생하기도 하였다. 소나무, 해송 조림지의 경우 입지에 따른 생장차이 보다는 조사지내 개체목간의 생장차이가 다소 나타났다.
산림의 인위피해 중에서 가장 심한 산화의 영향을 받은 지역과 피해를 입지 않은 지역의 식생구조와 미기상변화를 팔공산일대를 중심으로 측정조사하였다. 전반적인 조사지역의 식생분류학적 단위는 Querceto-Pinetun 으로 전지역에서 출현하는 풍부한 식별종군에 비해 산화피해지역과 무피해지역에 나타나는 식별종군은 빈약한 편이었다. 두 지역간의 현재군락계수(Gp)는 30.3으로 외관상의 차이는 크나 근본적으로 거의 유사한 집단이었다. 높이와 깊이에 따른 일중 기온차가 가장 심한 시간은 산화피해지역이 11:00시, 무피해지역이 13:00시 였으며 대체로 산화피해지경이 높은 온도분포를 나타내었고 태양복사선의 변화에 따른 반응이 예민하게 나타났다. 높이에 따른 습도의 변이는 적었으며 포화결손치는 두지역 공히 13:00시에 극단적인 결손현상을 나타내었고 역시 산화피해지역이 민감한 반응을 나타내었다.
Urbanization and industrialization have caused increasing damage to national lands, and ecological restoration has proceeded without any specific assessment of this damage. The purpose of this study is to select indices to assess damaged areas through literature review and panel discussions, and to derive the importance of damaged area assessment indices by analyzing them through the Analytic Hierarchy Process (AHP). This study has derived, via literature review, six types of damage and a total of 18 related assessment indices. A total of 51 responses were collected from surveys and given to experts, and an AHP analysis conducted. As a result of the analysis, "Landform change (0.268)" was of the highest importance, with associated damage types as follows: "Soil contamination (0.193)", "Vegetation damaged (0.149)", "Surface soil loss (0.143)", "Change in soil physiochemical property (0.125)", and "Vegetation decline (0.122)". The analysis determined that the item of the highest importance in the overall assessment of damage was "Slope occurred area (0.100)", and that "Conductivity (0.022)" was of the lowest importance. This study can be presented as a criterion in determining the type and degree of damage in setting priorities for future ecological restoration projects.
In this study, we 1) identified the damaged areas along the south limit line (SLL) of the demilitarized zone (DMZ) by the military's 'DMZ barren land campaign', and 2) categorized the identified damaged areas into a few ecological types. Using high-resolution satellite images, we delineated the total damaged areas to be 1,183.2 ha, which accounted for 50.1% of the 100-m northern buffer regions from the SLL. Of the total damaged areas, 16% were severely damaged, i.e., they had been damaged until recently and so remained barren without vegetation cover. In other areas, the levels of damage were either moderate (59.9%) or slight (24.1%), due to natural succession that turned those areas to grassland or forest. Using satellite image-derived land cover maps and climatic and topographic data, we categorized the damaged areas into seven types: lowland grassland (19.8%), western lowland forest (21.4%), low-altitude forest (25.5%), mid-altitude forest (18.4%), high-altitude forest (6.8%), vicinity in east coast (7.9%), and waterbody (0.2%). These types can be used to identify proper measures to restore ecosystems in the DMZ for now and after Korean reunification.
클로버는 잔디의 대표적 유해 식물로 양지식물인 잔디보다 일찍 생육활동을 시작하여 잔디의 상부에 수관을 형성하고 잔디의 광합성과 성장을 방해한다. 이로 인해 두 식생종 간 경쟁에서 대부분, 클로버 영역은 확산되고 잔디의 경우는 훼손과 고사가 진행되게 된다. 훼손된 부분은 장마 및 생장 휴면 기간 중, 토양표출 확산으로 전개되어 잔디 복구에 심리적 스트레스 및 많은 경제적 부담을 초래하고 있다. 본 연구의 목적은 잔디의 대표적 유해식물인 클로버를 구분하고 클로버의 확산에 따른 훼손지역 분포, 퇴치 전·후의 식생변화 추이를 고찰하는 것이다. 이를 위해 RGB, BG-NIR 센서를 탑재한 융·복합 드론기반 영상을 활용, 3가지 식생지수의 시계열 분석을 통해 선별적 퇴치를 위한 식생구분, 복구전략 수립을 위한 잔디 훼손 분포 등을 고찰하였다. 특히, 인력 및 기기에 의한 선별적 제초 및 예초 전·후, 클로버의 생태변화 추이를 시계열로 분석하였다. 또한, 잔디와 클로버의 성장 중반기 기간 중, 식생 종간 구분 방안도 모색하였다. 연구결과, 잔디와 클로버 생육 특성에 따른 RGB 및 BGNIR 드론영상의 MGRVI 및 NDVI, MSAVI 지수의 시계열 분석을 통해 잔디 훼손과 클로버 퇴치 후 변화 추이 분석의 활용성을 확인하여 잔디 유해 잡초에 대한 효율적 관리의 활용 가능성을 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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