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Landsat 위성영상을 이용한 충청남도임상 분석 및 산림 탄소저장량 추정 = Analysis of Forest Types and Estimation of the Forest Carbon Stocks Using Landsat Satellite Images in Chungcheongnam-do, South Korea
저자
발행기관
학술지명
한국지역지리학회지(Journal of The Korean Association of Regional Geographers)
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발행연도
2014
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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수록면
206-216(11쪽)
KCI 피인용횟수
3
제공처
본 연구는 Landsat 위성영상과 수치임상도 등을 이용하여 충청남도의 임상을 분석하고 이를 바탕으로 산림 탄소저장량을 추정하였다. 임상분석은 NDVI 방법과 Tasseled Cap, ISODATA, 감독분류 등을 사용하였으며, 분류된 결 과를 기초로 임상통계를 활용하여 충청남도의 산림 탄소저장량을 추정하였다. 그 결과, 위성영상을 이용한 임상분석에 서는 감독분류를 통한 임상분석이 가장 높은 전체정확도를 보였으며, 충청남도 전체 임상에서 차지하는 비율은 침엽 수(49.3%), 활엽수(28.0%), 혼효림(22.7%)로 나타났다. 수정된 수치임상도를 통해 추정된 산림 탄소저장량과 다른 추 정 방법들을 비교분석한 결과에서는 Tasseled Cap과 무감독분류를 이용한 방법이 가장 유사한 산림 탄소저장량을 추 정하였지만, 단순히 수치임상도만을 이용한 경우 가장 많은 차이가 나타났다. 향후 위성영상 및 수치임상도를 통합하 여 탄소저장량을 추정한다면 국가단위 산림 탄소저장량 추정에 있어서 보다 정확한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
더보기In this study, forest types in Chungheongnam-do were analyzed using Landsat satellite images and igital forest type map as a means to estimate forest carbon stocks. NDVI and Tasseled Cap, ISODATA, and upervised classification among others were used to analyze the forest types. The forest carbon stocks of hungcheongnam-do were estimated utilizing forest statistical data derived from the classified results. The resultsindicate that the analysis of forest types through supervised classification yielded the highest overall accuracy inanalyzing forest types using satellite images. Coniferous forests(49.3%) accounted for the highest proportion in allthe forest types of Chungcheongnam-do, followed by deciduous forests(28.0%) and mixed forests(22.7%). Theresults of a comparative analysis between forest carbon stocks estimates made using the modified digital forest typemap and other estimation methods showed that the method using Tasseled Cap and unsupervised classificationyielded the most similar forest carbon stock estimates. The most significant difference, though, was made whenonly the digital forest type map was used. It is expected that if carbon stocks are estimated by integrating satelliteimages and digital forest type maps in the future, more accurate results can be derived in estimating forest carbonstocks at a national level.
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2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.77 | 0.77 | 0.9 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.91 | 0.94 | 1.203 | 0.4 |
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