The objectives of this paper are to measure surface imperviousness using three different classification methods: per-pixel, sub-pixel, and object-oriented classification. They are tested on high-spatial resolution QuickBird data at 2.4 meters (four spectral bands and three principal component bands) as well as a medium-spatial resolution Landsat TM image at 30 meters. To measure impervious surfaces, we selected 30 sample sites with different land uses and residential densities across image representing the city of Phoenix, Arizona, USA. For per-pixel an unsupervised classification is first conducted to provide prior knowledge on the possible candidate spectral classes, and then a supervised classification is performed using the maximum-likelihood rule. For sub-pixel classification, a Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) is used to disentangle land cover information from mixed pixels. For object-oriented classification several different sets of scale parameters and expert decision rules are implemented, including a nearest neighbor classifier. The results from these three methods show that the object-oriented approach (accuracy of 91%) provides more accurate results than those achieved by per-pixel algorithm (accuracy of 67% and 83% using Landsat TM and QuickBird, respectively). It is also clear that sub-pixel algorithm gives more accurate results (accuracy of 87%) in case of intensive and dense urban areas using medium-resolution imagery.
White snakeroot (Ageratina altissima (L.) R. King & H. Robinson) as an invasive alien plant appeared more abundantly at lower elevations where frequent artificial interferences prevailed than at higher elevations where such impacts were less. They appeared abundantly in introduced forests such as black locust plantation but they did not appear or were rare in natural forests such as oak forest. But an exceptional phenomenon where white snakeroot did not appear was found in a Korean pine stand with dense cover afforested recently. Appearance status of white snakeroot in each section of trampling path depended on breadth of the path and relative light intensity. Growth of white snakeroot measured as the number of ramet per genet, height, and biomass was better near the trampling path and was reduced toward the forest interior. The growth was proportionate to the relative light intensity measured according to distance from the trampling path. Such results support the fact generally known in relation invasion and expansion of the invasive alien plants. From this viewpoint, we suggest a management plan that applies ecological restoration principles to address ecosystems infected with white snakeroot by restoring the integral feature of the degraded nature and more thoroughly conserving the remaining nature.
The methodology developed by Soil Conservation Service for determination of runoff value from precipitation is applied to estimate the precipitation recharge in the Pyungchang river basin. Two small areas of the basin are selected for this study. The CN values are determined by considering the type of soil, soil cover and land use with the digital map of 1:25,000. Forest covers more than $94{\%}$ of the study area.. The CN values for the study area vary between 47 in the forest area and 94 in the bare soil under AMC 2 condition. The precipitation recharge rate is calculated for the year when the precipitation data is available since 1990. To obtain the infiltration rate, the index of CN and five day antecedent moisture conditions are applied to each precipitation event during the study period. As a result of estimation, the value of precipitation recharge ratio in the study area vary between $15.2{\%}\;and\;35.7{\%}$ for the total precipitation of the year. The average annual precipitation recharge rate is $26.4{\%}\;and\;26.8{\%}$, meaning 377.9mm/year and 397.5mm/year in each basin.
좀비비추 'Blue Edge'는 돌연변이 유기용 화학물질인 EMS(ethyle methane sulfonate)용액을 이용하여 돌연변이개체를 유기하고 그 중에서 잎 가장자리에 진한 녹색무늬가 들어간 식물체를 선발하여 영양번식한 품종이다. 2003년부터 3년간 특정검정을 실시하였는데, 'Blue Edge'는 잎가장자리에 진한 녹색무늬가 년 중 변함없이 균일하게 발현 되는 것이 특징이다. 잎의 무늬가 독특하여 분화 및 화단용 반음지성 지피식물로 이용될 수 있는 유용한 신품종이다.
토지피복은 대부분의 수문 수질 모형의 중요한 매개변수로서, 수자원 변화 예측에 중요한 입력자료로 활용되고 있다. 본 연구에서는 개선된 CA (Cellular Automata)-Markov 기법을 이용하여 충주댐유역의 미래 산림식생변화에 대한 예측을 시도하였다. 예측과정으로 과거의 Landsat TM 영상 (1985, 1990, 1995, 2000)을 이용하여 기법의 정확도 검증 및 산림분포의 변화경향을 파악하고, Landsat 산림은 2000년과 2005년의 NOAA AVHRR NDVI값을 기준으로 침엽수림, 혼효림, 활엽수림의 3종으로 구분한 후, 이를 이용하여 2030년, 2060년, 2090년의 식생변화를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법의 적용결과, 2000년과 비교하여 2090년의 활엽수림과 혼효림은 각각 14.3 %, 11.6 % 증가하였으며, 침엽수림은 24.9 % 감소하는 것으로 나타났다. 과거의 경향성에 의해 예측을 시도한 본 연구결과는 미래 토지피복 변화에 따른 수문 수질 영향 분석시 지표 조건의 불확실성을 줄이는데 활용될 수 있다고 판단된다.
The upsurge of population, internal migration, economic activities and developmental works has brought significant land use and land cover (LULC) change over the period of 1990 and 2010 in the Bagmati basin of Nepal. Along with alteration on various other ecosystem services like water yield, water quality, soil loss etc. carbon sequestration is also altered. This study thus primary deals with evaluation of LULC change and its impact on the soil carbon storage for the period 1990 to 2010. For the evaluation, InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs) Carbon model is used. Residential and several other infrastructural development activities were prevalent on the study period and as a result in 2010 major soil carbon reserve like forest area is decreased by 7.17% of its original coverage in 1990. This decrement has brought about a subsequent decrement of 1.39 million tons of carbon in the basin. Conversion from barren land, water bodies and built up areas to higher carbon reserve like forest and agriculture land has slightly increased soil carbon storage but still, net reduction is higher. Thus, the spatial output of the model in the form of maps is expected to help in decision making for future land use planning and for restoration policies.
Kang, Sinkyu;Lee, Sang Hun;Cho, Nanghyun;Aggossou, Casmir;Chun, Jungwha
Journal of Ecology and Environment
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제45권4호
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pp.228-236
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2021
Background: A review of the literature was carried out to study dust and sandstorm (DSS) in terms of its ecosystem processes and relationship to other dryland disasters in Northeast Asia. Drylands are ecosystems that include grasslands, semi-deserts, and deserts, and these types of ecosystems are vulnerable due to their low primary productivity that depends on a small amount of precipitation. Results: Drought, dust, desertification, and winter livestock disasters (called dzud) are unique natural disasters that affect the region. These disasters are related in that they share major causes, such as dryness and low vegetation cover that combine with other conditions, wind, cold waves, livestock, and land-surface energy, to dramatically impact the ecosystem. Conclusions: The literature review in this study illustrates the macroscopic context of the spatial and temporal patterns of DSS according to geography, climate, and vegetation growth in the drylands of Northeast Asia. The effects of ocean climates and human activities were discussed to infer a possible teleconnection effect of DSS and its relations to desertification and dzud.
Linh Nguyen Van;Min Ho Yeon;Jin Hyeong Lee;Gi Ha Lee
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.175-175
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2023
Detection and monitoring of wildfires are essential for limiting their harmful effects on ecosystems, human lives, and property. In this research, we propose a novel method running in the Google Earth Engine platform for identifying and characterizing burnt regions using a hybrid of Sentinel-1 (C-band synthetic aperture radar) and Sentinel-2 (multispectral photography) images. The 2022 Uljin wildfire, the severest event in South Korean history, is the primary area of our investigation. Given its documented success in remote sensing and land cover categorization applications, we select the Random Forest (RF) method as our primary classifier. Next, we evaluate the performance of our model using multiple accuracy measures, including overall accuracy (OA), Kappa coefficient, and area under the curve (AUC). The proposed method shows the accuracy and resilience of wildfire identification compared to traditional methods that depend on survey data. These results have significant implications for the development of efficient and dependable wildfire monitoring systems and add to our knowledge of how machine learning and remote sensing-based approaches may be combined to improve environmental monitoring and management applications.
Background: Knowledge of the spatial trends of plant invasions in different habitats is essential for a better understanding of the process of these invasions. We examined the variation in invasive alien plant species (IAS) richness and composition at two spatial scales defined by elevation and habitat types (roadside, forest, and cultivated lands) in the Makawanpur district of Nepal. Following an elevation gradient ranging from 500 to 2,400 m asl along a mountain road, plant species cover was recorded within sample plots of size 10 m × 5 m. Systematic random sampling was adopted in every 100 m elevation intervals on three habitat types. Results: Altogether 18 invasive alien plants belonging to eight families were recorded within 60 plots, of which 14 species (representing 80%) were from tropical North and South America. The most common plants by their frequency were Ageratina adenophora, Chromolaena odorata, Bidens pilosa, Lantana camara, and Parthenium hysterophorus. We found a significant relationship between species composition and elevation in the study area. Low-elevation regions had a higher number of alien species as compared to high-elevation regions within different habitat types. Conclusions: The species richness and density of IAS were higher in the road site followed by the cultivated land and forest sites. This pattern occurred throughout the elevation range and habitats. IAS were found mostly in the open land with high sunlight availability. Information from such scientific assessment of invasive alien plants will assist in developing appropriate management plans in the Makawanpur district.
본 연구는 목재산업 클러스터 구축에 있어서 중요한 위치를 차지하고 있는 목재산업화지원센터 설립을 위한 타당성을 검토하였다. 목재산업화지원센터를 설립하기 위해 할인율 3.5%, 투자기간 4년 및 사업운영 16년, 투자비 246억 원을 투자할 경우, 20년간의 순현재가치 합계액은 2,579천 원으로 나타났고, 비용편익비율은 2.51%, 내부수익률은 10.1%로 산정되었다. 또한, 다지역 투입산출모형을 사용하여 파급효과를 검토한 결과, 전라남도 지역 관련산업의 생산유발계수는 1.4345이고 생산유발효과는 약 352.87억 원, 소득유발계수는 0.1655이며 소득유발액은 약 40.7억 원, 고용유발계수는 0.4665와 고용유발효과는 약 1,145명으로 추정되었다. 따라서 공공성이 강한 시설로 단순히 상기 분석을 통해 사업성 시행여부를 결정할 수는 없으나 운영에 따른 자체 발생비용을 운영수입으로 충당할 수 있는 재무적 독립이 가능한 사업으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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