$\require{mediawiki-texvc}$
  • 검색어에 아래의 연산자를 사용하시면 더 정확한 검색결과를 얻을 수 있습니다.
  • 검색연산자
검색연산자 기능 검색시 예
() 우선순위가 가장 높은 연산자 예1) (나노 (기계 | machine))
공백 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 예1) (나노 기계)
예2) 나노 장영실
| 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 예1) (줄기세포 | 면역)
예2) 줄기세포 | 장영실
! NOT 이후에 있는 검색어가 포함된 문서는 제외 예1) (황금 !백금)
예2) !image
* 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 예) semi*
"" 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 예) "Transform and Quantization"
쳇봇 이모티콘
안녕하세요!
ScienceON 챗봇입니다.
궁금한 것은 저에게 물어봐주세요.

논문 상세정보

kNN 기법을 이용한 강원도 평창군의 산림 주제도 작성과 산림통계량 추정

Forest Thematic Maps and Forest Statistics Using the k-Nearest Neighbor Technique for Pyeongchang-Gun, Gangwon-Do

초록

본 연구는 야외조사 자료와 원격탐사 자료를 연계하여 야외조사가 이루어지지 않은 미 관측지점의 산림정보를 추정하고 산림 주제도를 작성할 수 있는 kNN 기법을 이용하여 강원도 평창군을 대상으로 산림정보별 주제도를 작성하고, 산림통계량을 산출하였다. 수평참조범위 반경을 20, 40, 60 km로 구분한 후, 각 반경별 추정치의 오차를 비교하였다. 반경 60 km일 때, 최소 오차를 갖는 것으로 분석되었지만, 반경 40 km와 비교하면 차이가 없는 것으로 파악되어, 반경이 작은 반경 40 km을 효율적인 참조범위로 선정하였다. 선정된 수평참조범위에서 최적의 참조 표본점의 개수를 선정하기 위하여 오차행렬을 분석한 결과, k=5가 최적의 참조 표본점개수로 관측되었다. 따라서 최소 수평반경 40 km와 k=5의 참조표본점수를 이용하여 평창군 산림의 ha당 재적, 흉고단면적, 그리고 본수에 대한 주제도를 작성하였다. 작성된 주제도에 의해 추정된 산림통계량은 야외조사에 의한 추정치보다 과소추정치를 나타내었다.

Abstract

This study was conducted to produce forest thematic maps and estimate forest statistics for Pyeongchang Gun using the kNN technique, which has been applied to produce thematic maps of variables of interest including unobserved plots by combining field plot data, remotely sensed data and other digital map data in forest inventories. The estimation errors for three horizontal reference areas (HRAs), whose radii are 20, 40 and 60 km respectively, were compared. Although the precision for the 40 km radius was lower compared to that for the 60 km radius, the 40 km radius was found to be an efficient HRA because their difference in precision was modest. At a value of k=5 nearest neighbors for the selected HRA, the overall accuracy was high. As a result, using the k=5 neighbors within the HRA of 40 km radius, thematic maps of number of trees, basal area, and growing stock per hectare were generated. As compared to the forest statistics based on field sample plots, the estimated means of each parameter from the produced maps were underestimated.

저자의 다른 논문

참고문헌 (22)

  1. 산림청. 2004a. 임업통계요람. 434p 
  2. 산림청. 2004b. 국내외 여건변화에 다른 산림자원조사체계 개편연구(III). 284p 
  3. 산림청. 2005. 국내외 여건변화에 따른 산림자원조사체계 개편연구(IV). 290p 
  4. 이승호, 김철민, 원현규, 김경민, 조현국. 2004. Landsat TM 위성영상을 위한 산림자원량 산정. 한국임학회 정기학술발표 논문집, pp 250-252 
  5. 임업연구원. 1996. 전국산림자원조사요령. 49p 
  6. Altman, N.S. 1992. An introduction to kernel and nearest-neighbor nonparametric regression. The American Statistician 46(3): 175-184 
  7. Cho, H.K. 2002. Untersuchungen ber die Erfassung von Waldflchen und deren Vernderungen mit Hilfe der Satel-litenfemerkundung und segmentbasierter Klassifikation. Dissertation zur Georg-August-Universitt Gttingen. 120p 
  8. Franco-Lopez, H., A.R. Ek, and M.E. Bauer. 2001. Estimation and mapping of forest stand density, volume, and cover type using the k-nearest neighbors method. Remote Sensing of Environment 77: 251-274 
  9. Halme, M. and E. Tomppo. 2001. Improving the accuracy of multi-source forest inventory estimates by reducing plot location error a multi-criteria approach. Remote Sensing of Environment 78: 321-327 
  10. Holmgren, P. and T. Thuresson. 1998. Satellite remote sensing for forestry planning a review. Scandinavian Journal of Forest Research 13:90-110 
  11. Katila, M. and E. Tomppo. 2001. Selecting estimation parameters for the Finnish multi source national forest inventory. Remote Sensing of Environment 76: 16-32 
  12. Katila, M. and E. Tomppo. 2002. Stratification by ancillary data in multisource forest inventories employing k-nearest-neighbour estimation. Canadian Journal of Forest Research 32(9): 1548-1561 
  13. Kleinn, C. 2002. New technologies and methodogies for national forest inventories. Unasylva 210(53): 10-18 
  14. Lee, K.S. and J.S. Yoon. 1997. Radiometric correction of terrain effects for SPOT and Landsat Thematic mapper imagery in mountainous forest area. Journal of the Korean society of Remote sensing 13(3): 277-292 
  15. McRoberts, R.E., M.D. Nelson, and D.G. Wndet. 2002. Stratified estimation of forest area using satellite imagery, inventoy data, and the k-neatest neighbors technique. Remote sensing of Environment 82: 457-468 
  16. Reese, H., M. Nilsson, P. Sandstrm, and H. Olsson. 2002. Applications using estimates of forest parameters derived from satellite and forest inventory data. Computers and Electronics in Agriculture 37(1): 37-55 
  17. Reese, H., T. Granqvist-Pahlen, M. Egberth, M. Nilsson, and H. Olsson, 2005. Automated estimation of forest parameters for Sweden using Landsat data and kNN algorithm. The 31 sl International symposium on Remote sensing Environment June 20-24 2005, Saint Petersburg, Russia 
  18. Tokola, T., J. Pitknen, S. Partinen, and E. Muinonen. 1996. Point accuracy of a non-parametric method in estimation of forest characteristics with different satellite materials. International Journal of Remote Sensing 17(12): 2333-2351 
  19. Tokola, T. and J. Heikkila. 1997. Improving satellite image based forest inventory by using a priori site quality information. Silva Fennica 31(1): 67-78 
  20. Tokola, T. 2000. The influence of field sample data location on growing stock volume estimation in Landsat TM-based forest inventory in eastern Finland. Remote sensing of environment 74(3): 422-431 
  21. Tomppo, E. 1990. Satellite image-based national forest inventory of Finland. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing 28: 419-424. Proceedings of the Symposium on Global and Environmental Monitoring, Techniques and Impacts, 17-21 Sept. 1990. Victoria, British Columbia, Canada 
  22. Tomppo, E., and M. Halme. 2004. Using coarse scale forest variables as ancillary information and weighting of variables in k-NN estimation: a genetic algorithm approach. Remote Sensing of Environment 92: 1-20 

이 논문을 인용한 문헌 (7)

  1. 2009. "" 韓國林學會誌 = Journal of Korean Forest Society, 98(2): 133~141 
  2. Yim, Jong-Su ; Han, Won-Sung ; Hwang, Joo-Ho ; Chung, Sang-Young ; Cho, Hyun-Kook ; Shin, Man-Yong 2009. "Estimation of Forest Biomass based upon Satellite Data and National Forest Inventory Data" 대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, 25(4): 311~320 
  3. Jung, Jae-Hoon ; Heo, Joon ; Yoo, Su-Hong ; Kim, Kyung-Min ; Lee, Jung-Bin 2010. "Estimation of Aboveground Biomass Carbon Stock in Danyang Area using kNN Algorithm and Landsat TM Seasonal Satellite Images" 한국지형공간정보학회지 = Journal of the korean society for geospatial information science, 18(4): 119~129 
  4. Yim, Jong-Su ; Han, Won-Sung ; Jung, Il-Bin ; Kim, Sung-Ho ; Shin, Man-Yong 2010. "Application of Synthetic Estimator for Estimating Forest Growing Stock Volumes at the Small-Area Level" 韓國林學會誌 = Journal of Korean Forest Society, 99(3): 285~291 
  5. Cho, Kyung-Hun ; Heo, Joon ; Jung, Jae-Hoon ; Kim, Chang-Jae ; Kim, Kyung-Min 2011. "Review and Comparative Analysis of Forest Biomass Estimation Using Remotely Sensed Data: from Five Different Perspectives" 한국지형공간정보학회지 = Journal of the korean society for geospatial information science, 19(1): 87~96 
  6. Kim, Kyoung-Min ; Lee, Jung-Bin ; Kim, Eun-Sook ; Park, Hyun-Ju ; Roh, Young-Hee ; Lee, Seung-Ho ; Park, Key-Ho ; Shin, Hyu-Seok 2011. "Overview of Research Trends in Estimation of Forest Carbon Stocks Based on Remote Sensing and GIS" 한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, 14(3): 236~256 
  7. Park, Jin-Woo ; Lee, Jung-Soo 2014. "Stand Volume Estimation of Pinus Koraiensis Using Landsat TM and Forest Inventory" 한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, 17(1): 80~90 

원문보기

원문 PDF 다운로드

  • ScienceON :

원문 URL 링크

원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다. (원문복사서비스 안내 바로 가기)

상세조회 0건 원문조회 0건

DOI 인용 스타일