Urban forests provide great ecosystem services to population in metropolitan areas even though they occupy little green space in a huge gray landscape. Unfortunately, urbanization inherently results in threatening the green infrastructure, and the recent urbanization trends drew great attention of scientists and policy makers on how to preserve or restore green infrastructure in metropolitan area. For this reason, mapping the spatial distribution of the green infrastructure is important in urban environments since the resulting map helps us identify hot green spots and set up long term plan on how to preserve or restore green infrastructure in urban environments. As a preliminary step for mapping green infrastructure utilizing multi-source remote sensing data in urban environments, the objective of this study is to map vegetation volume by fusing LiDAR and multispectral data in urban environments. Multispectral imageries are used to identify the two dimensional distribution of green infrastructure, while LiDAR data are utilized to characterize the vertical structure of the identified green structure. Vegetation volume was calculated over the metropolitan Chicago city area, and the vegetation volume was summarized over 16 NLCD classes. The experimental results indicated that vegetation volume varies greatly even in the same land cover class, and traditional land cover map based above ground biomass estimation approach may introduce bias in the estimation results.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.18
no.3
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pp.13-22
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2015
Unpaved forest roads are common accessways in mountain areas being used for forestry purposes. The presence of forest roads produces large volumes of surface runoff and sediment yield due to changes in soil properties and hillslope profile. Rainfall simulation experiments were conducted to estimate the impacts of above-ground vegetation and antecedent soil water condition on hydrology and sediment processes. A total of 9 small plots($1m{\times}0.5m$) were installed to represent different road surface conditions: no-vegetation(3 plots), vegetated surface(3 plots), and cleared vegetation surface(3 plots). Experiments were carried out on dry, wet, and very wet soil moisture conditions for each plot. Above ground parts of vegetation on road surface influenced significantly on surface runoff. Runoff from no-vegetation roads(39.24L) was greater than that from vegetated(25.05L), while cleared-vegetation condition is similar to no-vegetation roads(39.72L). Runoff rate responded in a similar way to runoff volume. Soil erosion was also controlled by land cover, but the magnitude is little than that of surface runoff. Even though slight differences among antecedent soil moisture conditions were found on both runoff and soil erosion, runoff rate and soil losses were increased in very wet condition, followed by wet condition. The experiments suggest that vegetation cover on forest road surface seems most effective way to reduce surface runoff and soil erosion during storm periods.
The real-time monitoring of surface vegetation is essential for the management of droughts, vegetation growth, and water resources. The availability of land cover maps based on remotely collected data makes the monitoring of surface vegetation easier. The vegetation index in an area is likely to be proportional to meteorological elements there such as air temperature and precipitation. This study investigated relationship between vegetation index based on Moderate Resolution Image Spectroradiometer (MODIS) and ground-measured meteorological elements at the Yongdam catchment station. To do this, 16-day averaged data were used. It was found that the vegetation index is well correlated to air temperature but poorly correlated to precipitation. The study provides some intuition and guidelines for the study of the droughts and ecologies in the future.
This study investigated the application of terrestrial light detection and ranging (LiDAR) to inspect the defects of the vegetated levee. The accuracy of vegetation filtering techniques was compared by applying filtering techniques on photogrammetric point clouds of a vegetated levee generated by terrestrial LiDAR. Representative 10 vegetation filters such as CIVE, ExG, ExGR, ExR, MExG, NGRDI, VEG, VVI, ATIN, and ISL were applied to point cloud data of the Imjin River levee. The accuracy order of the 10 techniques based on the results was ISL, ATIN, ExR, NGRDI, ExGR, ExG, MExG, VVI, VEG, and CIVE. Color filters show certain limitations in the classification of vegetation and ground and classify grass flower image as ground. Morphological filters show a high accuracy of the classification, but they classify rocks as vegetation. Overall, morphological filters are superior to color filters; however, they take 10 times more computation time. For the improvement of the vegetation removal, combined filters of color and morphology should be studied.
Recently, the heat island phenomenon in which the temperature of a city part rises from the circumference ground has developed into a big problem. In this study, we aimed at examining the impact of increasing vegetation in urban areas to reduce the heat island phenomenon by taking the Fukuoka City of Japan as a case. In order to discuss the relation between vegetation environment and the heat island phenomenon, we have calculated Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and mapped the spatial vegetation distribution. These are then compared with the heat island phenomenon investigations in Fukuoka City. The results of the study revealed that the areas showing comparatively lesser heat island phenomenon are those having increased vegetation.
Research and technological advances in the field of remote sensing have greatly enhanced the ability to detect and quantify physical and biological stresses that affect the productivity of agricultural crops. Reflectance in specific visible and near-infrared regions of the electromagnetic spectrum have proved useful in detection of nutrient deficiencies. Especially crop canopy sensors as a ground remote sensing measure the amount of light reflected from nearby surfaces such as leaf tissue or soil and is in contrast to aircraft or satellite platforms that generate photographs or various types of digital images. Multi-spectral vegetation indices derived from crop canopy reflectance in relatively wide wave band can be used to monitor the growth response of plants in relation to environmental factors. The normalized difference vegetation index (NDVI), where NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red), was originally proposed as a means of estimating green biomass. The basis of this relationship is the strong absorption (low reflectance) of red light by chlorophyll and low absorption (high reflectance and transmittance) in the near infrared (NIR) by green leaves. Thereafter many researchers have proposed the other indices for assessing crop vegetation due to confounding soil background effects in the measurement. The green normalized difference vegetation index (GNDVI), where the green band is substituted for the red band in the NDVI equation, was proved to be more useful for assessing canopy variation in green crop biomass related to nitrogen fertility in soils. Consequently ground remote sensing as a non destructive real-time assessment of nitrogen status in plant was thought to be useful tool for site specific crop nitrogen management providing both spatial and temporal information.
We described the above-ground plant species composition and measured a range of soil physico-chemical properties and the composition and size of the soil seed bank in the remnant natural vegetations on the flood plains of the Han River within Seoul, South Korea. We used analysis of variance and multivariate analyses to analyse the data and S${\o}$rensen's similarity index to compare the composition of the vegetation and seed banks. The soils were circum-neutral and composed of mainly sand and silt fractions with a very limited clay component; a gradient based on sand/clay proportions was identified. The soil seed banks varied markedly between- and within-sites and had much greater species diversity than the above-ground vegetation. Two of the major dominants in the vegetation (Miscanthus saccariflorus and Phragmites australis) were found at very low densities in the seed bank. The site differences appeared to be correlated with the sand-clay gradient, suggesting that the soil properties differentially affected seed inputs into the soil, or that the processes than controlled sediment deposition during floods was also important in differentially affecting seed deposition. Lastly, there was relatively little similarity between the vegetation, dominated mainly by perennials, and the seed bank which contained a relatively large proportion of annuals and biennials. This result suggests that after disturbance caused by flooding there is the potential for many other species to colonize. This may impinge on the regeneration potential of the sites and cause concern for the future conservation of these important remnants of natural vegetation.
This study refers to develop a semi-automatic extraction of agricultural land use and vegetation information using high resolution satellite images. Data of IKONOS satellite image (May 25 of 2001) and QuickBird satellite image (May 1 of 2006) which resembles with the spatial resolution and spectral characteristics of KOMPSAT3. The precise agricultural land use classification was tried using ISODATA unsupervised classification technique and the result was compared with on-screen digitizing land use accompanying with field investigation. For the extraction of vegetation information, three crops of paddy, com and red pepper were selected and the spectral characteristics were collected during each growing period using ground spectroradiometer. The vegetation indices viz. RVI, NDVI, ARVI, and SAVI for the crops were evaluated. The evaluation process is under development using the ERDAS IMAGINE Spatial Modeler Tool.
Biotop map can be utilized for nature conservation and assessment of environmental impact for human activities in urban area. High resolution satellite images such as IKONOS and KOMPSAT1-EOC were interpreted to classify land use, hydrology, impermeable pavement ratio and vegetation for biotop mapping. Wildlife habitat map and detailed vegetation map obtained from former study results were used as ground truth data. Vegetation was investigated directly for the area where the detailed vegetation map is not available. All these maps were combined and the boundaries were delineated to produce the biotop map. Within the boundary, the characteristics of each polygon were identified, and named. This study investigates the possibility of biotop mapping using high resolution satellite remote sensing data together with field data with the goal of contributing to nature conservation in urban area.
This study was carried out in each three study areas of Pinus densiflora community and Quercus mongolica community from March 5th, 2008 to October 15th, 2010 to analyze the relationship between seed bank and the actual vegetation of the lower layer. Based on the relationship between the lower layer of actual vegetation and the germination of seed bank, all of three study areas, the similarity of the actual vegetation of the lower layer and seed bank were high in Plot 1 (84.62%) and Plot 3 (89.91%). As for Quercus mongolica community, the similarity was high between the actual vegetation of the lower layer and seed bank in Plot 4 (82.24%) and Plot 6 (89.47%). Especially, the germination of the pine seed banks in the Pinus densiflora community compared to other tree species appeared in all. In Quercus mongolica community, Quercus mongolica did not appear among the seeds germinated in the seek bank, but the other tree species constituting the under layer of the community. In case of the restoration based on the actual vegetation, it is desirable to sue the lower layer of vegetation as the model for the making of its alternatives for restoration works of the species.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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