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CLUE-S 모델과 시계열 Landsat 자료를 이용한 토지피복 변화 예측
김우선(Kim Woo Sun),윤공현(Yun Kong Hyun),허준(Heo Joon),자야쿠마(S. Jayakumar) 대한공간정보학회 2008 대한공간정보학회지 Vol.16 No.1
특정 기간 사이의 토지의 변화들을 파악하는 것은 매우 중요하다. 그러나, 토지를 변화 시킬 수 있는 요소들은 많이 존재할 수 있기 때문에 그러한 요인들을 규명하기란 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 이러한 토지 변화요인들을 정량적으로 사용하여 시뮬레이션을 수행하고자 하였다. CLUE-S 모델을 이용하여 사용한 자료는 1987년 Landsat TM 영상과 2001년 Landsat ETM+ 영상이며, 1987년부터 2010년까지 23년 동안의 토지 이용도를 시뮬레이션 하였다. 그 결과, 2001년 영상의 감독 분류 결과와 시뮬레이션을 수행한 2001년 결과 사이의 정확도는 93.69%가 나왔으며, 이러한 결과를 통해 미래의 토지 피복 현황도를 예측할 수 있었다 , . Land use/land cover is very important to understand the change in the land cover between specific periods. But as there are number of factors which are responsible for the change in the land cover, it is very difficult to identify the specific factors. Therefore in the study we made an attempt to use the land use strategies quantitatively and conducted simulation study. The input data using the CLUE-S model are the satellite data of 1987 and 2001 from Landsat Thematic Mapper (TM) and Enhanced Thematic Mapper (ETM+) and we conducted simulations for 23 years from 1987 to 2010. As a result, the accuracy between the land use map derived from original satellite data and simulation for 2001 was 93.69% and in this reason we could expect land use and land cover in the future.
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자야쿠마(S. Jayakumar),허준(Joon Heo),김정환(Jung Hwan Kim),김성삼(SeongSam Kim),정재훈(JaeHoon Jung) 대한공간정보학회 2010 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2010 No.1
산불로 인한 식생의 파괴는 산림 자원의 고갈, 환경오염, 동물들의 서식지 파괴와 같은 많은 문제를 일으킨다. 본 연구에서는 인도 Tamil Nadu의 Kolli hill 지역을 중심으로 산림지의 특성을 파악하고, 산불 위험지역을 예측하고자 한다. 위성영상 및 GIS 데이터로부터 경사방향, 경사도, 도로로부터의 거리, 산림수종, 거주지로부터의 거리 등, 5개의 주제도를 생성하였다. 그리고 인도 지역 3명의 전문가 의견을 수렴해서 계층화 분석법을 통해 산불지역을 추정하였다. 검증을 통해 실제 산불지역의 75%가 위험도가 높은 지역에 속한 것으로 나타났다.
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Estimation of carbon sequestration in natural forests
라마찬드란(Ramachandran),자야쿠마(S. Jayakumar),허준(Heo Joon),김우선(Kim Woo Sun) 대한공간정보학회 2007 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2007 No.6
Estimation of carbon in the natural forest regions is a pre-requisite for carbon management. In the light of increasing carbon dioxide concentration in the atmosphere, the amount of carbon present in the plants and soils are very much needed to estimate the sequestered carbons stock of any region. Carbon stock estimation studies are limited in India, especially in the natural forest regions of Eastern ghats of Tamil Nadu. Remote sensing, Geographical Information System (GIS) and global positioning system (GPS) were used along with extensive field and laboratory works to estimate the carbon stock in the living biomass and soil. About five forest types were identified and mapped using satellite data. The total biomass carbon including above and below ground were 2.74 Tg and the total soil organic carbon was 3.48 Tg. This study has yielded significant information about the carbon stock in a natural forest region and it could be used for future comparative studies.
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