탄소흡수원으로서 북한 조림 CDM사업이 갖는 효과분석-잎면적지수를 이용한 원격탐사기법을 중심으로

DC Field Value Language
dc.contributor.author 이상범 -
dc.contributor.other 홍현정 -
dc.date.accessioned 2017-07-05T01:35:08Z -
dc.date.available 2017-07-05T01:35:08Z -
dc.date.issued 20061030 -
dc.identifier A 환1185 2006 WO-05 -
dc.identifier.uri http://repository.kei.re.kr/handle/2017.oak/19266 -
dc.identifier.uri http://library.kei.re.kr/dmme/img/001/003/001/WO-05_Leaf_Area_Index_LAI_ Analysis_of_Landsat_Satellite_이상범.pdf -
dc.description.abstract The Kyoto Protocol is the result of international efforts to minimize global warming by reducing the greenhouse gas emission and developing CDM (Clean Development Mechanism). LULUCF (Land-Use, and Land-Use Change and Forestry) activities which include Afforestation, Reforestation, Forest Management are proposed for CDM project. Thus LULUCF activities are mainly about the land use/land cover change, and the accurate LU/LC map is extremely important to verify the validity of LULUCF activities. Remote sensing technology can be used to analyze the effect of a landscape change on a global carbon budget by estimating the Leaf-Area-Index (LAI) of satellite imagery because the spectral characteristics of a forest are determined by the leaf shape and arrangement of a tree canopy. As North Korea has experienced intensive deforestation for last few decades, the CDM Afforestation/Reforestation project in North Korea would be a great opportunity to restore the significantly degraded environment of North Korea. The main research objective is to analyze the forest land cover change and the LAI change on the forest cover between 1990 and 2002 Landsat images to test the feasibility of a LAI modeling of the past Landsat images based on the current reference data set (MODIS LAI/fPAR image and in situ LAI) and SOM (Self-Organizing Map)-based geocomputational algorithm as a better monitoring methodology of CDM Afforestation / Reforestation project in North Korea. The results of this study show the continuous destruction of North Korea forest and the applicability of the scaling-up LAI modeling from in situ LAI and the scaling-down LAI modeling from MODIS LAI/fPAR image. The forest cover of the study area, a Landsat image (Path 117, Row 33), have been reduced from 1990 to 2002 and the modeled LAI values of 2002 Landsat are lower than that of 1990 Landsat. The applicability of SOM-based geocomputational method for the scaling-up/-down LAI modeling of Landsat image is proved as all three output images show consistent results. The Landsat imageries used in this study are thoroughly preprocessed to remove the atmospheric/topographic distortions of the spectral reflectance of Landsat imagery by using MODTRAN and SCS+C algorithms. The WDVI comparison for the LAI change analysis is not a direct LAI modeling, but is an indirect LAI modeling based on the theoretical assumption of linear relationship between in situ LAI and WDVI validated in the previous study. The in situ LAI data is collected in Kwang-Neung Forest of South Korea by using LAI-2000 PCA, so the in situ LAI modeling of Landsat image is based on a reference data not collected in North Korea forest. Only the MODIS-based LAI modeling is a direct LAI modeling methodology based on the reference data estimated in the study area. The significant finding of this study is that the methodologies tested in this study show a consistent result, despite of the different theoretical assumption and reference data set. Due to the limited availability of the reference data of the study area and the few sampling points of in situ LAI from Kwang-Neung Forest, this study evaluates the feasibility of the scaling-up/-down LAI modeling based on in situ LAI and MODIS LAI. The next study should elaborate the scaling-up/-down LAI modeling with more comprehensive reference data of North Korea forest and attempt to differentiate deciduous and coniferous forest and then model the expected LAI value separately. In the actual CDM A/R project of North Korea, the full accessibility to North Korea forest is expected, so more accurate LAI modeling would be possible with more on-site measurements of reference data including in situ LAI. This study will help the policy-makers and CDM project managers in the preparation of Afforestation/Reforestation project in North Korea by providing the information of the historical carbon cycle of North Korea forest and empirically tested monitoring methodology of the expected carbon sink from the CDM A/R project of North Korea. -
dc.description.tableofcontents FORWARD <br>ABSTRACT <br> <br>Chapter 1. Introduction <br> <br>Chapter 2. Background and Research Objectives <br> <br> Ⅰ. Estimating the forest land cover change of North Korea <br> over the last twelve years <br> Ⅱ. Modeling LAI value of a medium spatial resolution Landsat satellite <br> image from WDVI, In Situ measurement and MODIS LAI/fPAR data <br> Ⅲ. Comparing changes of modeled LAI to analyze forest activity change <br> between 1990 and 2002 Landsat Images <br> <br>Chapter 3. Data and Methods <br> <br> Ⅰ. Preprocessing of Landsat TM/ETM+ images <br> i. Atmospheric Correction <br> ii. Topographic Correction <br> <br> Ⅱ. Land Use Classification and LAI Modeling of Landsat TM/ETM+ images <br> i. Maximum-Likelihood Hard Classification <br> ii. Three Different Leaf Area Index Modeling Algorithm <br> a. The VI-based LAI modeling <br> b. In Situ field-measured LAI-based Modeling <br> c. MODIS LAI/fPAR-based Modeling <br> iii. Analysis of forest LAI change between 1990 and 2002 <br> <br>Chapter 4. Results <br> -
dc.description.tableofcontents . -
dc.description.tableofcontents Chapter 1. Introduction <br> Chapter 2. Background and Research Objectives <br>Ⅰ. Estimating the forest land cover change of North Korea over the last twelve years <br>Ⅱ. Modeling LAI value of a medium spatial resolution Landsat satellite image from WDVI, In Situ measurement and MODIS LAI/fPAR data <br>Ⅲ. Comparing changes of modeled LAI to analyze forest activity change between 1990 and 2002 Landsat Images <br> Chapter 3. Data and Methods <br>Ⅰ. Preprocessing of Landsat TM/ETM+ images <br>i. Atmospheric Correction <br>ii. Topographic Correction <br>Ⅱ. Land Use Classification and LAI Modeling of Landsat TM/ETM+ images <br>i. Maximum-Likelihood Hard Classification <br>ii. Three Different Leaf Area Index Modeling Algorithm <br>a. The VI-based LAI modeling <br>b. In Situ field-measured LAI-based Modeling <br>c. MODIS LAI/fPAR-based Modeling <br>iii. Analysis of forest LAI change between 1990 and 2002 <br> <br>Chapter 4. Results <br> Chapter 5. Discussion <br> References <br> Appendix: Acronyms <br> Abstract in Korean -
dc.format.extent 62 p. -
dc.language 영어 -
dc.publisher 한국환경정책·평가연구원 -
dc.subject Reforestation- Korea -
dc.subject North -
dc.title 탄소흡수원으로서 북한 조림 CDM사업이 갖는 효과분석-잎면적지수를 이용한 원격탐사기법을 중심으로 -
dc.type 수시연구 -
dc.title.original Leaf Area Index (LAI) Analysis of Landsat Satellite Images for Monitoring of the Future CDM AfforestationReforestation Project in North Korea -
dc.title.partname 정책보고서 -
dc.title.partnumber 2006-05 -
dc.description.keyword 대기환경 -
dc.description.bibliographicalintroduction 북한 청정개발체제 조림/재조림 사업 모니터링을 위한 Landsat 위성영상의 엽면적지수 분석 온실가스증가에 따른 지구온난화를 줄이기 위한 Kyoto Protocol은 세가지 시장체제를 가지고 있는데, 이는 공동이행, 청정개발체제, 그리고 국제배출권거래제도이다. 청정개발체제 사업인 LULUCF (Land-Use, and Land- Use Change and Forestry)는 조림, 재조림, 그리고 산림경영 등이 포함된다. 북한은 1990년대 이전부터 이미 심각한 산림파괴를 경험하였으며 이는 현재에도 계속 진행 중이다. 따라서 북한에서의 조림사업은 남한의 청정개발체제 신규조림/재조림 사업으로 진행될 수 있으며, 이는 남북협력을 위해서도 중요한 사업이 될 수 있을 것이다. 본 연구에서 사용되는 엽면적지수는 지면m2당 잎의 m2로 정의되며 엽면적지수는 공기와 더불어 가스, 탄소, 물, 그리고 에너지 순환에 있어서 중요한 지표이므로 생태계연구에 매우 유용하다. 이러한 중요도에도 불구하고 현장에서 직접 엽면적지수를 측정하는 방법은 시간과 노동집약적이므로 넓은 지역에서 시행하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 위성영상을 이용한 간접적인 방법이 쓰이고 있다. 원격탐사에서는 산림의 spectral reflectance가 잎의 모양과 임관의 배열에 따라 결정이 되므로, 엽면적지수는 원격탐사를 통한 숲의 생물량을 산정하는데 가장 적합한 지수이다. 본 연구에서는 북한에서의 청정개발체제 신규조림/재조림 사업을 대비하여 1990년부터 2002년간 북한산림면적 변화를 분석하고, 세가지 방법론을 사용하여 1990년과 2002년 Landsat 영상간의 엽면적지수 변화를 분석하여 in situ 엽면적지수와 MODIS 엽면적지수자료로부터 scaling-up과 scaling- down을 통한 엽면적지수 모델링이 가능한지를 시험하고, surface reflectance로부터 계산된 WDVI 영상이 SOM-LVQ 신경망구조와 in situ 엽면적지수와 MODIS 엽면적지수로 직접 모델링된 엽면적지수영상과 같은 결과를 보이는지를 검증하는 것이다. 본 연구의 분석결과는 북한산림지역의 지속적인 감소와 in situ 엽면적지수와 MODIS 엽면적지수를 이용한 엽면적지수scaling-up/-down 모델링이 가능함을 보여준다. 사용된 LANDSAT image (Path 117, Row 33)에서 분류된 산림면적은 1990년과 2002년 사이에 감소하였으며, 세가지 엽면적지수 모델링방법들 모두 2002년 Landsat영상의 엽면적지수는 1990년 Landsat영상의 엽면적지수보다 낮은 값을 보였다. 본 연구에서 WDVI는 직접 엽면적지수 모델링방법으로 사용되지 않았지만, in situ 엽면적지수와 MODIS 엽면적지수를 이용한 직접적인 엽면적지수 모델링결과는 SOM기반 geocomputational 엽면적지수 모델링방법이 엽면적지수의 scaling-up/-down 모델링에 있어서 매우 유용하게 적용될 수 있음을 보여준다. 사용된 Landsat영상은 대기와 지형의 영향을 최소화하기 위하여 MODTRAN과 SCS+C기법으로 선처리되었으며, WDVI는 이렇게 선처리된 Landsat영상의 Radiance값에서 얻어진 지표면반사값(surface reflectance)로부터 계산되었다. In situ 엽면적지수 자료는 한국의 광능숲에서 LAI-2000 PCA로 측정되었으며, 따라서 in situ 엽면적지수 모델링은 북한지역에서 수집된 참고자료를 사용하지 않고 있다. 비록 해상도에서 큰 차이가 있지만, 오직 MODIS 엽면적지수 모델링만이 실제 북한지역 예상엽면적지수를 참고자료로 사용하고 있다. 본 연구의 중요성은 서로 다른 이론적 배경과 참고자료를 사용하였음에도 불구하고, 사용된 세가지 방법들이 1990년과 2002년 Landsat 영상을 이용한 엽면적지수 모델링에서 모두 일치된 결과를 보여준다는 점이다. 제한된 북한지역 참고자료와 적은 수의 in situ 엽면적지수 측정값으로 인해, 본 연구는 Landsat영상의 pixel차원에서의 정확한 엽면적지수 모델링을 시도하고 있지 않았으며, in situ 엽면적지수와 MODIS 엽면적지수를 이용한 scaling-up/-down 엽면적지수 모델링의 가능성을 평가하고자 하였다. 따라서 후속연구는 보다 많은 북한산림의 참고자료를 바탕으로 하여 scaling-up/-down 엽면적지수 모델링을 발전시키는 것과 침엽수림과 활엽수림을 구분하여 예상되는 엽면적지수 값을 따로 예측하는 것에 집중하여야 할 것이다. 실제 북한에서의 청정개발체제 신규조림/재조림 사업에서는 북한산림에 보다 자유로운 접근이 가능할 것으로 예상되므로, 보다 많은 현장측정자료를 이용하여 정확한 엽면적지수 모델링이 가능할 것으로 예상된다. 본 연구의 정책적 효용성은 정책입안자와 청정개발체제 사업집행자에게 과거로부터 북한산림지역의 산림변화와 탄소순환에 대한 자료를 제공하고, 신규조림/재조림 사업 모니터링을 위한 검증된 원격탐사기법에 관한 정보를 제공하여 북한 청정개발체제 신규조림/재조림 사업준비와 집행에 도움을 주는 것에 있다. -
dc.contributor.authoralternativename Lee -
dc.contributor.authoralternativename Sang-Bum -
dc.contributor.otheralternativename Hong -
dc.contributor.otheralternativename Hyun-Jung -
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Reports(보고서) > Policy Study(정책보고서)
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