생태·자연도 작성 및 활용을 위한 원격탐사기법 연구Ⅱ

Title
생태·자연도 작성 및 활용을 위한 원격탐사기법 연구Ⅱ
Other Titles
식생분류도 작성을 중심으로
Authors
전성우
Co-Author
정휘철
Issue Date
1999-12-30
Publisher
한국환경정책·평가연구원
Series/Report No.
연구보고서 : 99-07
Page
ix, 170p.
URI
http://repository.kei.re.kr/handle/2017.oak/19011
Language
한국어
Keywords
Remote sensing
Table Of Contents

Ⅰ. 서론 1
1. 연구의 배경 및 목적 1
2. 연구의 범위 및 방법 2

Ⅱ. 식생지수 및 분류의 이론적 고찰 5
1. 식생지수 5
1.1. 식생지역의 광학적 특성 5
1.2. 식생지수 산출시 이용 가능한 위성자료 6
1.3. 식생지수의 정의 6
1.4. 기본적인 지수들 6
1.4.1. 비율식생지수(RVI : Ratio Vegetation Index) 6
1.4.2. 정규식생지수(NDVI : Normalized Difference Vegetation Index) 7
1.4.3. 적외선비율식생지수(IPVI : Infrared Percentage Vegetation Index) 8
1.4.4. 차이식생지수(DVI : Difference Vegetation Index) 8
1.4.5. 수직식생지수(PVI : Perpendicular Vegetation Index) 8
1.4.6. 가중차이식생지수(WDVI : Weighted Difference Vegetation Index) 9
1.5. 토양간섭(Soil Noise)을 최소화하기 위한 지수 9
1.5.1. 토양보정식생지수(SAVI : Soil Adjusted Vegetation Index) 9
1.5.2. 변형토양보정식생지수(TSAVI : Transformed Soil Adjusted Vegetation Index) 9
1.5.3. 수정토양보정식생지수(MSAVI : Modified Soil Adjusted Vegetation Index) 10
1.5.4. 수정토양보정식생지수 2 (MSAVI2:Modified Soil Adjusted Vegetation Index 2) 10
1.6. 대기간섭을 최소화하기 위한 지수 10
1.6.1. 지구환경모니터지수(GEMI : Global Environment Monitoring Index) 11
1.6.2. 대기저항식생지수(ARVI : Atmospherically Resistant Vegetation Index) 11
1.7. 다른 지수 11
2. 식생분류 12
2.1. 식생분류방법론 12
2.1.1. DEM을 이용한 Landsat TM 영상자료의 지형적 정규화 12


2.1.2. 선행 확률(Prior probability)을 포함한 Maximum-Likelihood 분류 15
2.2. 식생분류비용 17
3. 식생분류 정확도 18

Ⅲ. 국내?외 사례조사 및 분석 20
1. 식생지수 20
1.1. 정규식생지수를 이용한 북한산 국립공원 주연부 탐지 20
1.2. 식생지수를 이용한 환경영향평가 21
1.3. 녹색식생지수를 이용한 서울시 녹지변화 21
1.4. 식생지수와 녹지자연도의 비교평가 22
1.5. 인공위성영상자료와 GIS 기법을 이용한 녹지자연도 등급판정 기법 개발 23
1.6. AVHRR과 SeaWifs위성자료를 이용한 광역식생지수 24
2. 식생분류 25
2.1. 美. USGS-NPS의 식생도 제작사업 25
2.1.1. 개 요 25
2.1.2. 식생도 작성에 사용된 자료 26
2.1.3. 식생도 제작을 위한 영상분석의 한계성 27
2.1.4. 식생분류체계와 지도제작 29
2.2. USDA와 NCASI의 Eastside 식생도 작성사업 30
2.3. 美. 미네소타州의 위성자료를 이용한 산림자원 조사 33
2.4. 식생의 구조파악 35
3. 육상식생의 1차생산력 추정 38
3.1. AVHRR/NDVI를 이용한 육상NPP의 추정 38
3.2. NPP를 추정하는 생태계 모델 40
3.2.1. 위성에 의한 LAI의 추정 41
3.2.2. LAI의 생태계모델로의 통합 42
3.3. 와 FOREST-BGC의 비교 43
4. 식생도를 이용한 얼룩 올빼미 서식지 연구 44
4.1. 개 요 44


4.2. 원격탐사와 GIS기법을 이용한 林分(stand)기반 식생지도화기법의 유형과 구조 44
4.3. 공간적 개체군 모형 45
4.4. 얼룩올빼미 서식지의 SEPM모형 47

Ⅳ. 사례연구 51
1. 사례연구 대상지역의 선정 51
2. 사례연구 대상지역의 현황 52
2.1. 지형?지세 현황 52
2.2. 산림 및 공원녹지현황 55
2.3. 하천현황 57
3. 이용가능한 위성자료 및 참조자료 57
4. 분석결과물 및 시사점 58
4.1. 양평군 전체분석 58
4.1.1. 토지피복분류 결과 58
4.1.2. 식생지수분석결과 60
4.1.3. 식생분류 결과 65
4.2. 심층분석 72
4.2.1. 현존식생도의 문제점 72
4.2.2. 식생분류 77
4.2.3. 식생지수 91

Ⅴ. 식생분류도 활용방안 및 추진원칙 98
1. 식생분류도의 활용방안 98
2. 식생분류도 작성을 위한 추진원칙 및 향후 연구과제 99

Ⅵ. 요약 및 결론 102
참고문헌 103
부록 Ⅰ : 일본의 위성화상을 이용한 식생조사방법 109
부록 2 : 토지피복분류결과 및 정확도 검증 130

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