전경미 강원대학교 지구물리학과 지도교수 이훈열 2005년 11 월

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1 전경미 강원대학교 지구물리학과 지도교수 이훈열 2005년 11 월
GEOPHYSICS 강원대 연습림 임상변화 위성관측 전경미 강원대학교 지구물리학과 지도교수 이훈열 2005년 11 월

2 목차 R S / G I S 1. 서론 2. 연구배경 - 연구지역 - 위성영상 DATA 자료 3. 자료처리 - 영상의 기하 보정
4. NDVI를 이용한 정성적인 식생변화 관측 5. 영상분류를 통한 연습림의 정량적인 면적추이 6. 결론

3 서 론 ▶ 위성에서 관측된 정보를 영상으로 시간적으로 제공받을 수 있다
서 론 ▶ 위성에서 관측된 정보를 영상으로 시간적으로 제공받을 수 있다 ▶ 산림에 대한 정보를 효과적으로 얻기 위해 위성영상을 통해 임상의 변화를 파악 ▶ 연습림의 현장자료가 많아 비교분석이 용이 ▶ 20년간 축적된 위성영상을 통해 시계열적 임상의 변화를 파악

4 연구지역 L7_2002년 4월 28일 북위 37°46`~ 37°51` 동경 127°52‘~ 127°52‘
면적: 3,057.8 ha 침엽수: 765ha, 활엽수: 2,292.8ha 강원대 연습림 의 위치 ( 31km x 31km)

5 Landsat 5-TM & Landsat 7-ETM+ 촬영지역 : 115-034 강원도 일대와 서울지역
DATA - 영상자료 PATH ROW Landsat 5-TM & Landsat 7-ETM+ 촬영지역 : 강원도 일대와 서울지역 자료의 출처: 한국전자통신연구원 (ETRI) L5 _1984년11월 12일 영상 (226kmX202km)

6 연습림 실측 자료 DATA - 임상자료 1. 산림자원 경영 계획을 위한 정보 시스템 구축 (1999.10)
연습림 의 모든 자료를 체계화 2. 연습림 현황도 (임상도) 32 개 임반, 369개 소반 3. 연습림 조림대장 1972년~ 2002년 임야소재지, 식재별 식재면적 조림기록대장

7 Landsat 밴드 특성 밴드 파장 (μm) 밴드특성 수체의 투과 능력이 뛰어나며, 토양 및 식생의 특성을 분석
1 0.45~0.52 수체의 투과 능력이 뛰어나며, 토양 및 식생의 특성을 분석 2 0.52~0.6 청색과 적색 클로로필 흡수 밴드 사이의 파장대 3 0.63~0.69 활성도가 큰 식생의 적색 클로로필 흡수 식생을 구별 4 영상 내에 나타나는 식생의 생물양에 매우 민감하게 반응 0.76~0.90 5 1.55~1.75 팽창이나 식물 내에 존재하는 물의 양에 민감 지표면으로부터 방사되는 에너지의 양을 측정 6 10.4~12.5 7 2.08~2.35 열수변질 작용을 받은 지역을 구분하는데 유용 8 0.52~0.9 15m 해상도의 Panchromatic Band

8 위성영상 기하보정(Geometric Correction)
위성자료처리 위성영상 기하보정(Geometric Correction) 기하보정 전 기하보정 후 RMS ERROR : 평균 두 픽셀 이하

9 위성자료처리 연습림 현황도 기하보정 (Geometric Correction)

10 NDVI [Normalized Diffrence Vagetation Index]
식생지수 – 녹색식물의 녹색량을 상대적으로 정량화 단위가 없는 복사 값. - 식생의 건강상태, 농작물 생산량 추정 등 에 사용 NDVI 추출방법 NDVI= (Band4-Band3) / (Band4+Band3) -1 <NDVI값< 1 식생: 0.1~0.6 사이의 값 물, 구름, 눈, 암반 : 0에 가까운 극소의 값

11 NDVI 결과영상 NDVI 결과영상 NDVI-1984-11-12 밝게 반사된 부분 - 높은 식생지수 어두운 부분
- 낮은 식생지수

12 임상의 영급 구분 영급이란, 표본점 내 입목을 생장추로 목편을 뽑아 연륜수를 세어 임분의 평균 령을 구하여 1영급을 10년계로 하여 영급을 구분 구분내용 1영급 2영급 3영급 4영급 5영급 부호 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ 1 ~ 10 년생 10 ~ 20년생 20 ~ 30년생 30 ~ 40 년생 40 ~ 50년생 구분기준 영급구분표

13 임상의 영급 구분 NDVI를 RGB에 결합 하얀색(R+G+B): 3영급 이상 (25년이상)
Red 년 11월 12일 Green 년 11월 16일 Blue 년 11월 19일 하얀색(R+G+B): 3영급 이상 (25년이상) 노란색(R+G): 1986~2001 사이에 벌채 하늘색(G+B): 3영급 (20~25년) 보라색(R+B): 84이후 벌채 2001이전 조림 붉은색(R): 1984~1986 사이에 벌채 파란색(B): 1영급 (10년 이하)

14 임상의 영급 구분 NDVI를 RGB에 결합 하얀색(R+G+B): 3영급 이상 (25년이상)
Red 년 11월 12일 Green 년 03월 11일 Blue 년 11월 19일 하얀색(R+G+B): 3영급 이상 (25년이상) 노란색(R+G): 1999 ~ 2001사이에 벌채 하늘색(G+B): 1영급 (10년 이하) 보라색(R+B): 84이후 벌채 2001이전 조림 붉은색(R): 1984 ~ 1986년 사이에 벌채 초록색(G): 1999년 먼저 피어난 활 잡목

15 자료분석 31임반 8임반 2임반 비교분석에 사용된 임반의 위치 32임반 카 소반- 잣나무 평균나이 70년생 31임반
가소반-대부분 잣나무 40년생 나소반-대부분 잣나무 25~40년생 8임반 붉게 보이는 부분: 70년대에는 침엽수였으나 지금은 헬기장 2임반 라,마,바 소반- 활엽수도 포함되어 있지만 잣나무 45 년생 31임반 8임반 32임반 2임반 비교분석에 사용된 임반의 위치

16 32임반 카 소반 -잣나무 평균나이가 70년생 이상 우리나라의 대표적인 잣나무 채종림
자료분석 32임반  32임반 카 소반 -잣나무 평균나이가 70년생 이상 우리나라의 대표적인 잣나무 채종림

17 자료분석 31임반   가소반 -대부분이 잣나무 40년생 나ㆍ자소반- 잣나무 25~40년생 다ㆍ라소반- 잣나무 70년생

18 8임반 - 더운짐내기 에서 붉게 보이는 부분은 97~98년도에 벌채가 되어 지금은 나지인 부분이다.
자료분석 8 임반 8임반 - 더운짐내기 에서 붉게 보이는 부분은 97~98년도에 벌채가 되어 지금은 나지인 부분이다.

19 2임반-라,마,바 소반의 경우 활엽수도 포함되어 있지만 잣나무 45년생이 분포되어있는 지역이라 하얗게 반사됨
자료분석 2임반 2임반-라,마,바 소반의 경우 활엽수도 포함되어 있지만 잣나무 45년생이 분포되어있는 지역이라 하얗게 반사됨

20 CLASSIFICATION 영상분류 Traning set 선정 -침엽수림 (conifer) -활엽수지역 (broad)
-그늘진 활엽수 (broad_shadow) 127:49:25.80 E 37:47:54.29 N 127:48:59.40 E 37:47:34.90 N 127:49:44.2 5E 37:46:43.59 N Training set 선정지역

21 CLASSIFICATION TM TM TM

22 CLASSIFICATION 연도별 면적 추이
자료분석 CLASSIFICATION 연도별 면적 추이 MD 분류방법에 의한 연도별 면적변화

23 자료분석 NDVI를 이용한 영급별 영상분류 Training set : 8개 Red : 1984년 11월
Green : 1986년 11월, 1999년 3월 Blue : 2001년 11월 구 분 면적 (ha) 실제면적(ha) 3 영 급 이상 40 227 3 영 급 3 영 급 159 187 1 영 급 63 18 84~86 벌채 130 37 86~99 벌채 37 43 99~01 벌채 18 6 99년도 활엽수 129 알 수 없음 활엽수 1378 2236

24 CONCLUSION Landsat 영상으로 겨울 영상의 NDVI 를 시계열적으로 나열
정성적인 임상의 분포는 파악 가능, 정량적인 면적추이는 불가능 임상의 영급 구분 가능 전국 산림에 확대 적용 해볼만한 가치가 있음 고해상도와 계절별로 많은 영상의 축적이 필요 1m 해상도의 KOMPSAT 2가 기대됨 3영급 이상, 3영급 , 1영급 , 84~86 벌채지역, 86~99벌채지역, 99~01벌채지역, 99년도의 먼저 피어난 활엽수

25 FINISH 감사합니다

26 GEOPHYSICS 밴드 분광 특성

27 GEOPHYSICS 최단거리분류법(Minimum Distance Classifer)
- 화소자료와 분류 클래스 특징과의 유사도를 특징공간에서의 거리로 나타내고, 거리가 가장 짧은(유사도가 가장 큰) 클래스로 화소자료를 분류하는방법