최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기環境復元綠化 = Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology, v.18 no.2, 2015년, pp.89 - 104
최재용 (충남대학교 산림환경자원학과) , 이상혁 (충남대학교 산림환경자원학과) , 이솔애 (충남대학교 산림환경자원학과) , 지승용 (충남대학교 산림환경자원학과) , 이상훈 (충남대학교 농업과학연구소)
In order to effectively manage forested areas in South Korea on a national scale, using remotely sensed data is considered most suitable. In this study, utilizing Land coverage maps and Forest type maps of national geographic information instead of collecting field data was tested for conducting sup...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
SVM의 특징은 무엇인가? | , 2004). SVM의 특징은 일정 수준의 분류 오차를 허용함으로서 구분되는 집단사이의 경계를 부드럽게 하여 분류 정확도를 높여준다는 것으로, 복잡하고 노이즈가 많은 데이터를 분석할 때 매우 유용한 분류자이다(Chapelle et al., 1999; Scholkopf et al. | |
토지피복도란 무엇인가? | 토지피복도(환경부, 환경공간정보서비스)는 주제도의 일종으로 지구표면 지형지물의 형태를 일정한 과학적 기준에 따라 분류하여 동질의 특성은 지닌 구역을 동일한 색깔로 표시한 후 지도의 형태로 표현한 공간정보데이터베이스를 말하는 것으로, 대분류(7개 항목, 해상도 30m급), 중분류(22개 항목, 5m급) 및 세분류(41개 항목, 1m급)로 구성되어 있다(http://egis.me. | |
산림피해조사와 관리 및 산림식생변화 모니터링과 같은 분야에서 인공위성 영상자료를 이용한 분석은 어떻게 적용되고 있는가? | 인공위성 영상자료를 이용한 분석의 장점은 대면적의 대상지를 상대적으로 적은 노력을 들여서 결과를 얻을 수 있다는 것이다. 실제로 산림조사, 산림피해조사와 관리 및 산림식생변화 모니터링과 같은 분야에서는 이러한 방법을 실제 산림지역의 관리에 적용하고 있다(Tomppo & Katila, 1991; Voigt et al., 2007; Jung et al. |
Brueckner, J. K. 2000. Urban sprawl: Diagnosis and remedies. International regional science review 23: 160-171.
Chapelle, O..P. Haffner and V. N. Vapnik. 1999. Support vector machines for histogram-based image classification. IEEE Transactions on Neural Networks 10(5): 1055-1064.
Choi J.Lee DK.Kim EY and Choi IT. 2008. Feasibility study on the introduction of no net loss of green. Journal of Korean Environmental Restoration and Revegetation Techniques. 11(2): 104-113. (in Korean)
Choi, JC and Choi JW. 1998. Studies on the rational forest land use planning. Journal of Korean Forest Economics Society 6(2): 1-19. (in Korean)
DeFries, R..M. Hansen and J. Townshend. 1995. Global discrimination of land cover types from metrics derived from AVHRR pathfinder data. Remote sensing of Environment 54: 209-222.
Heo KT. 2012. Social scientific approach to welfare in forest. Proceeding of the Symposium of Korean Forest Society 2012. (in Korean)
Jha, C. S..L. Goparaju.A. Tripathi.B. Gharai. A. S. Ragjubanshi and J. S. Singh. 2005. Forest Fragmentation and its impact on species diversity: an analysis using remote sensing and GIS. Biodiversity and Conservation 14: 1681-1698.
Jia, K..S. Liang.N. Zhang.X. Wei.X. Gu. X. Zhao.Y. Yao and X. Xie. 2014. Land cover classification of finer resolution remote sensing data integrating temporal features from time series coarser resolution data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 93: 49-55.
Jung M.Lee SH.Chang E and Hong S. 2012. Method of monitoring forest vegetation change based on change of MODIS NDVI time series pattern. Journal of Korea Spatial Information Society 20(4): 47-55.
Kerr, J. T. and M. Ostrovsky. 2003. From space to species: ecological applications for remote sensing. Trends in Ecology and Evolution 18(6): 299-305.
KFS. 2010. Annual Report on the Trend of Forest and Forestry. Daejeon: Korea Forest Service. (in Korea)
KFS. 2014. Annual Report on the Trend of Forest and Forestry. Daejeon: Korea Forest Service. (in Korea)
Kim JI. 2008. Measuring regional sprawl with macro level indices. Journal of the Korean Regional Development Association 20(2): 127-148. (in Korean)
Kwon YW. 2003. New paradigm for managing sprawling development. Planning and Plicy 256: 46-54. (in Korean)
Liu, T and X. Yang. 2013. Mapping vegetation in an urban area with stratified classification and multiple endmember spectral mixture analysis. Remote Sensing of Environment 133(15): 251-264.
Martin, M. E..S. D. Newman.J. D. Aber and R. G. Congalton. 1998. Determining forest species composition using high spectral resolution remote sensing data. Remote Sensing of Environment 65(3): 249-254.
Melamed, C. and P. Ladd. 2013. How to build sustainable development goals: integrating human development and environmental sustainability in a new global agenda. ODI and UNDP. United Nations Department of Economic and Social Affairs.
Ortiz, M. J..A. R. Formaggio and J. C. N. Epiphanio. 1997. Classification of croplands through integration of remote sensing, GIS, and historical database. International Journal of Remote Sensing 18(1): 95-105.
Scholkopf, B..S. Mika.C. J. C. Burges.P. Knirsch.K. -R. Muller.G. Ratsch and A. J. Smola. 1999. Input space versus feature space in Kernel-based methods. IEEE Transactions on Neural Networks 10(55): 1000-1016.
Tomppo, E. and M. Katila. 1991. Satellite image-based national forest inventory of Finland. Geoscience and Remote Sensing Symposium, 1991(IGARSS '91) Vol 3. -Remote Sensing: Global Monitoring for Earth Management. IEEE.
Voigt, S..T. Kemper.T. Riedlinger.R. Keifl. K. Scholte and H. Mehl. 2007. Satellite image analysis for disaster and crisis-management support. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 45(6): 1520-1528.
WCED. 1987. Report of the World Commission on Environment and Development: Our Common Future. UN Documents: Gathering a Body of Global Agreements.
Wu, T. -F..C. -J. Lin and R. C. Weng. 2004. Probability estimates for multi-class classification by pairwise coupling. Journal of Machine Learning Research 5: 975-1005.
Yoo HW. 2001. Promotion of environmentalfriendly national territorial management system. Journal of Korean Environmental Law Association 23(2): 105-156. (in Korean)
Yu, Q..P. Gong.N. CLinton.G. Biging.M Kelly and D Schirokauer. 2006. Object-based detailed vegetation classfiication with airborne high spatial resolution remote sensing imagery. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 72(7): 799-811.
Zhu, G. and D. G. Blumberg. 2002. Classification using ASTER data and SVM algorithms; The case study of Beer Sheva, Israel. Remote Sensing of Environment 80: 233-240.
http://egis.me.go.kr (Environment Geographic Information System, Ministry of Environment)
http://www.forest.go.kr (Forest Geographic Information System, Korea Forest Service)
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.