Remote sensing cannot provide a direct measurement of vegetation index (VI) but it can provide a reasonably good estimate of vegetation index, defined as the ratio of satellite bands. The monitoring of vegetation in nearby urban regions is made difficult by the low spatial resolution and temporal resolution image captures. In this study, enhancing spatial resolution method is adapted as to improve a low spatial resolution. Recent studies have successfully estimated normalized difference vegetation index (NDVI) using improved resolution method such as from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard EOS Terra satellite. Image enhancing spatial resolution is an important tool in remote sensing, as many Earth observation satellites provide both high-resolution and low-resolution multi-spectral images. Examples of enhancement of a MODIS multi-spectral image and a MODIS NDVI image of Cheongju using a Landsat TM high-resolution multi-spectral image are presented. The results are compared with that of the IHS technique is presented for enhancing spatial resolution of multi-spectral bands using a higher resolution data set. To provide a continuous monitoring capability for NDVI, in situ measurements of NDVI from paddy field was carried out in 2004 for comparison with remotely sensed MODIS data. We compare and discuss NDVI estimates from MODIS sensors and in-situ spectroradiometer data over Ochang plain region. These results indicate that the MODIS NDVI is underestimated by approximately 50%.
The purpose of this study was to evaluate the applicability of small RC(radio controlled) helicopter and single lens reflect camera as SFAP(Small Format Aerial Photography) aquisition system to monitor the vegetation coverage of wetland. The system used to take pictures of small artificial wetland were a common optical camera(Nikon F80 with manual lens whose focal length was 28mm) attached to the bottom of a RC helicopter with a 50 cubic inch size glow engine. Three hundreds pictures were taken at the altitude of 50m above the ground, from 23rd June to 7th September 2005. Four from the images were selected and scanned to digital images whose dimension were 2048${\times}$1357 pixels. Those images were processed and rectified with GCP(Ground Control Poins) and digital map, and then classified by the supervised- classification module of image processing program PG-steamer Version 2.2. The major findings were as follows ; 1. The final images processed had very high spatial resolution so that the objects bigger than 30mm like lotus(Nelumbo nucifera), rock and deck were easily identified. 2. The dominant plants of the monitoring site were Monochoria ragianlis, Typha latifolia, Beckmannia syzigachne etc. Because those species have narrow and long leaves and form irregular biomass, the individuals were hardly identifiable, but the distribution of population were easily identifiable depending on the color difference. 3. The area covered by vegetation was rapidly increased during the first month of monitoring. At the beginning of the monitoring 23th June 2005, The rate of area covered by vegetation were only 34%, but after 27 and 60 days it increased to 74%, and the 86% respectively.
이용객의 이용압력에 의한 토양 및 식생에 대한 영향을 알아보고자 부산시의 어린이대공원과 금강공원의 이용 통제구역과 이용지역내에 20개의 조사구를 설치하고 본 조사를 실시하였다. 토양경도는 이용지역에서 평균90kg/$\textrm{cm}^2$ 이상을 보여 식물생장에 지장을 주었고 이용객통제에 따른 토양경도의 완화효과가 있었으나 다른 토양특성들은 그 효과가 나타나지 않았다. 식물군집분석결과 이용압력에 의해 특히 관목층식생의 피해가 매우 컸으며 종다양성을 떨어뜨리게 하는 결과를 보였다. 그러나 단기간(2년)의 이용객통제는 식생의 자연복원과 종다양성 증진에 좋은 작용을 하고 있었다.
'The Ecological Forest' in Youido Park was intended to be an artificial forest in urban center, following the form of natural forests in central Korea. This study was to investigate the planting plan and the vegetation change of 'the Ecological Forest' and to compare it with natural forests of similar plant composition. The natural forests had slopes between $12^{\circ}$ and $21^{\circ}$, whereas 'the Ecological Forest' had slopes between $2^{\circ}$ and $6^{\circ}$. It was unlikely that the slope condition was adequate to show 'toposequence succession' at 'the Ecological Forest'. The soil bulk density and soil hardness of 'the Ecological Forest' were higher than those of the natural forests. The soil pH of 'the Ecological Forest' was 7.45, which was greater than that of the natural forests. There were some changes in plant composition and amounts 2 years after the construction : the number of conifers was reduced from 383 to 338 ; the number of deciduous trees was reduced from 4717 to 1158. It was because of the young trees dead in the sub-tree layer. The herbaceous species planted were 14 families, 31 species, which increased to 37 families, 93 species after 2 years. In case of horizontal structure of vegetation, trees and shrubs were distributed evenly in the natural forests, whereas 'the Ecological Forest' showed uneven distribution with higher total density. In case of vertical structure of vegetation, the natural forests had distinctive layers with dominant species distributed in each layers. In 'the Ecological Forest', however, dominant species were only in tree layer. The natural forests had greater average tree height, tree density, however, and basal area than 'the Ecological Forest'. The results showed that there were some differences in the structure between 'the Ecological Forest' and natural forests. The management plan should be applied in order that the natural condition be restored in 'the Ecological Forest' by competition between plant species and natural processes.
This study was carried out to investigate distribution on the alien plants in the Gyeong-in Ara Waterway. The alien plants were a total of 82 taxa: 17 families, 63 genera, 80 species, and 2 varieties. This number corresponds to 25.5% of alien plants identified in Korea. The proportion of alien plants in every year was increased from upstream to downstream. As the result of the analysis on vegetation stratification, bank of waterside was covered with artificial materials preventing existence of vegetation, and had step-type cross section. Floodplain was composed of waterfront area. An array of vegetation was not typical dispersion, and terrestrial and alien plants were dominated the Gyeong-in Ara Waterway. Evaluation of naturalness based on the vegetation stratification showed grade 3 or 4. In order to solve a problem, method and level of restoration should be decided based on the result of diagnostic assessment. Therefore, we need to restore the step-type cross section as pool type one. From waterside to bank in this waterway, we recommend to introduce natural plants by imitating reference species composition. Since, an invasion of alien plants is expected to be accelerated due to the continuous artificial disturbance, we recommend to quantitative investigation on the invasion of alien plants and monitoring on the change of distribution.
최근 생태자원에 대한 관심이 증가함에 따라, 자연환경의 복원과 보존이나 경관성 평가 등을 위해 생태자원을 3차원으로 시각화하려는 노력이 늘어나고 있다. 그러나 산림자원의 경우 정보의 추출은 활발하지만 그 정보를 활용하여 효과적으로 시각화 하려는 노력은 일어나지 않고 있다. 즉 산림자원의 시각화에 있어 현실적이지 못하거나 각종 분석에서 요구하는 시뮬레이션이 부적합한 경우가 다수이며 이를 효과적으로 시각화하려는 노력은 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 항공 LiDAR 데이터와 항공사진, 임상도(Forest Type Map)를 통해 산림정보를 추출하여 Vegetation Layer를 생성한 후 Flora3D 수목모델링 툴과 ArcGlobe를 이용하여 Vegetation Layer를 3차원으로 정밀하게 시각화하였다. 지리정보시스템 내에서 사용자가 산림정보를 직관적이고 현실적으로 인식할 수 있도록 함으로써 생태자원의 복원과 보존, 도시경관 등을 위한 분석에 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
대부분 훼손된 한반도 난온대 상록활엽수림의 보전실태 파악 및 복원 방안을 모색하기 위해서 상록활엽수림 분포와 산림식생유형을 파악하고, 훼손등급 기준을 설정하였다. 기존 문헌과 현존식생도를 토대로 파악한 한반도의 상록활엽수림 면적은 약 10,285ha이었다 난온대 지역인 남해안과 내륙일대 등의 32개 지역에서 산림식생유형을 파악한 결과 상록활엽수림은 26개 유형, 준상록활엽수림은 13개 유형, 낙엽활엽수림은 9개 유형, 상록침엽수림은 4개 유형, 총 52개 산림식생유형으로 구분되었다. 난온대 수종의 상대우점치와 수종 수에따라 훼손등급을 8개 등급, 14개 세부훼손등급으로 세분하여 훼손등급 기준을 설정하였다.
This study was conducted to provide ecological basic data that use to establish environmental conditions for cultivation of wild vegetables in 2016-2018. Therefore, we investigated the vegetation structure and the correlation between the community structure and the environmental factors for natural habitats of wild vegetables(Aster glehni, Allium ochotense, and Aruncus sylvester) distributed in Ulleungdo. As a result of population and gradient analysis, the vegetation was classified into Aster glehni community, Allium ochotense community, and Aruncus sylvester community. We confirmed that the classification by population analysis was consistent with that by TWINSPAN method, suggesting that they were complemented each other. The importance value of Aster glehni was the highest in all communities, followed by Aruncus sylvester, Allium ochotense, Hydrangea petiolaris, Dryopteris crassirhizoma, Asperula ldorata, Phryma leptostachya var. asiatica, Disporum viridrescens, Hedera rhombea, Anthriscus sylvestris, and Hepatica maxima. According to the results of DCCA ordination analysis, among those communities, the Aster glehni community was distributed in soil where the nutrition including T-N and O.M. were intermediate. The Allium ochotense community was distributed on the a little high northern slope at the highest altitude where the CEC and O.M. were the highest, and other nutrition and pH were low. The Aruncus sylvester was distributed on high slope and altitude on which the amount of exchangeable cation such as $Ca^{{+}{+}}$, $Mg^{{+}{+}}$ and pH were high, and the CEC, $P_2O_5$, and O.M. were the lowest.
This study proposes a method for forest vegetation monitoring using high-resolution aerial imagery captured by unmanned aerial vehicles(UAV) and deep learning technology. The research site was selected in the forested area of Mountain Dogo, Asan City, Chungcheongnam-do, and the target species for monitoring included Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. To classify vegetation species at the pixel level in UAV imagery based on characteristics such as leaf shape, size, and color, the study employed the semantic segmentation method using the prominent U-net deep learning model. The research results indicated that it was possible to visually distinguish Pinus densiflora Siebold & Zucc, Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb, and Quercus acutissima Carruth in 135 aerial images captured by UAV. Out of these, 104 images were used as training data for the deep learning model, while 31 images were used for inference. The optimization of the deep learning model resulted in an overall average pixel accuracy of 92.60, with mIoU at 0.80 and FIoU at 0.82, demonstrating the successful construction of a reliable deep learning model. This study is significant as a pilot case for the application of UAV and deep learning to monitor and manage representative species among climate-vulnerable vegetation, including Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. It is expected that in the future, UAV and deep learning models can be applied to a variety of vegetation species to better address forest management.
난온대 상록활엽수림의 변화과정을 장기 모니터링하기 위해 1996년 완도수목원에 설치된 16개 고정조사구(시험구, 대조구)를 대상으로 식생구조 변화를 분석했다. 특히 1996년도 복원기법으로 도입한 시험처리(솎아베기, 식물도입)가 식생 발달에 미친 영향을 심도 있게 논의했다. 교목층에 붉가시나무가 우점한 군락(고정조사구 1~3)에서는 이 종의 평균상대우점치(MIP)가 줄고, 외부에서 들어온 상록활엽수종의 MIP가 늘어나 장래 식생구조 변화가 예상된다. 붉가시나무-낙엽활엽수림(고정조사구 5, 7), 소나무림(고정조사구 9, 10)에서도 상록활엽수종의 세력 확장이 확인됐다. 솎아베기를 시행했던 시험구에서 조류 피식 산포형인 생달나무, 참식나무, 후박나무 등의 종 유입과 상록활엽수종의 세력 확장이 두드러져, 난온대림 식생 발달을 촉진하는데 유효했다고 본다. 시험구에 상록활엽수종을 심어 식생구조 변화를 꾀했지만, 식재 수량이 적어 식생구조 변화에 끼친 영향이 미약했던 것으로 보인다. 다른 식생유형보다 소나무림은 소나무, 곰솔의 쇠퇴에 따른 상록활엽수림으로의 식생구조 변화가 뚜렷했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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