본문 바로가기 주메뉴 바로가기
22대 대한민국 국회 국회정보길라잡이 국회의원검색
회원가입 로그인
HOME

정보검색

소장정보 검색

국회도서관 홈으로 정보검색 소장정보 검색

결과 내 검색

동의어 포함

고급검색

인명/단체명

저자정보 상세정보
인명/단체명을 입력하세요.

키워드

  • 대표어

  • 외국어

-

초록보기

본 연구는 항공 LiDAR 자료를 이용하여 열대원시림인 브루나이 지역의 지상부 생체량을 정량화하기 위하여 수행되었다. 25ha 크기의 연구대상지에 0.09ha (30m×30m) 크기의 24개의 표본구 내에서 조사된 각 표본점 내 개체목의 흉고직경 및 위치자료를 활용하였다. 또한, 항공 LiDAR 자료를 이용하여 수치표면모델(Digital Surface Model), 수치지형모델(Digital Terrain Model), 수고모델(Canopy Height Model)을 구축하였다. 수고모델을 표본구단위로 분할하고 총 12개의 LiDAR 높이변수를 구축하였다. 표본구별로 상대생장식을 이용하여 계산된 생체량과 LiDAR 자료로부터 추출된 변수간의 다중회귀분석을 통해 LiDAR 자료로부터 생체량을 추정할 수 있는 식을 도출하였다. 표본구의 생체량은 평균 366.48 Mg/ha였으며, 155.81 Mg/ha부터 597.21 Mg/ha까지 분포하였다. LiDAR로부터 생체량을 추정하는 식의 검증 결과, 결정계수 값은 0.84로 나타났다.

This study aims to quantify the stand-level above ground biomass in intact tropical rain forest of Brunei using airborne LiDAR data. Twenty four sub-plots with the size of 0.09ha (30m×30m) were located in the 25ha study area along the altitudinal gradients. Field investigated data (Diameter at Breast Height (DBH) and individual tree position data) in sub-plots were used. Digital Surface Model (DSM), Digital Terrain Model (DTM) and Canopy Height Model (CHM) were constructed using airborne LiDAR data. CHM was divided into 24 sub-plots and 12 LiDAR height metrics were built. Multiple regression equation between the variables extracted from the LiDAR data and biomass calculated by using a allometric equation was derived. Stand-level biomass estimated from LiDAR data were distributed from 155.81 Mg/ha to 597.21 Mg/ha with the mean value of 366.48 Mg/ha. R-square value of the verification analysis was 0.84.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
아시아-오세아니아 지역의 MODIS 지면피복분류 개선 박지열, 서명석 pp.51-64
GIS 자료를 활용한 지상 바람 관측환경 분석 권아름, 김재진 pp.65-75
NDWI를 활용한 한반도 지역의 산림 캐노피에 대한 water stress 평가 성노훈, 서민지, 이경상, 이창석, 김현지, 최성원, 한경수 pp.77-83
TDI CMOS 센서를 이용한 인공위성 탑재용 전자광학 카메라의 Motion Blur 최소화 방법 및 Dynamic MTF 성능 분석 허행팔, 나성웅 pp.85-99
멀티간섭기법에 기반한 이온왜곡 보정기법의 보완 이원진, 정형섭, 채성호, 백원경 pp.101-110
고해상도 SAR 영상 및 EO 영상을 이용한 표적군 검출 기법 개발 김소연, 김상완 pp.111-125
항공 LiDAR 자료를 이용한 브루나이 열대우림의 임분단위 지상부 생체량 추정 윤미해, 김은지, 곽두안, 이우균, 이종열, 김문일, 이소혜, 손요환, Kamariah Abu Salim pp.127-136
AERI 스펙트럼 분석을 통한 구름에 영향을 받은 스펙트럼 자료 제거 방법 개선 조준식, 구태영, 신진호 pp.137-148
MODIS 지표 분광반사도 자료를 이용한 고품질 NDVI 시계열 자료 생성의 기법 비교 연구 이지혜, 강신규, 장근창, 홍석영 pp.149-160
아리랑 2/3호 고해상도 위성영상에 적합한 융합기법 오관영, 정형섭, 정남기 pp.161-170
실내 정밀 매핑을 위한 회전식 스테레오 라인 카메라 시스템의 캘리브레이션 오소정, 신진수, 강정인, 이임평 pp.171-182
UAV 영상을 활용한 수변구조물의 DSM 생성 및 정확도 분석 이수암, 김태정, 김재인, 김민철, 장휘정 pp.183-191
GIS 자료를 활용한 대도시 지역 기상관측소 관측환경 평가 양호진, 김재진 pp.193-203

참고문헌 (38건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Anderson, J.A.R. and D. Marsden, 1984. Brunei forest resources and strategic planning study, The forest resources of Negara Brunei Darussalam. Brunei. 미소장
2 A universal airborne LiDAR approach for tropical forest carbon mapping 네이버 미소장
3 What controls tropical forest architecture? Testing environmental, structural and floristic drivers 네이버 미소장
4 The Laser Vegetation Imaging Sensor: a medium-altitude, digitisation-only, airborne laser altimeter for mapping vegetation and topography 네이버 미소장
5 Estimating the Aboveground Biomass of Bornean Forest 네이버 미소장
6 Clark, D.B. and D.A. Clark, 2000. Landscape-scale variation in forest structure and biomass in a tropical rain forest, Forest ecology and management, 137(1): 185-198. 미소장
7 Clark, M.L., D.A. Roberts, J.J. Ewel, and D.B. Clark, 2011. Estimation of tropical rain forest aboveground biomass with small-footprint lidar and hyperspectral sensors, Remote Sensing of Environment, 115(11): 2931-2942. 미소장
8 Above‐ground biomass estimation in closed canopy Neotropical forests using lidar remote sensing: factors affecting the generality of relationships 네이버 미소장
9 Estimation of tropical forest height and biomass dynamics using lidar remote sensing at La Selva, Costa Rica 네이버 미소장
10 Climatic patterns in a tropical rainforest in Brunei 네이버 미소장
11 Importance of sample size, data type and prediction method for remote sensing-based estimations of aboveground forest biomass 네이버 미소장
12 Height-diameter allometry of tropical forest trees 네이버 미소장
13 Tree height integrated into pan-tropical forest biomass estimates 네이버 미소장
14 Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), 2007. Brief on National Forest Inventory (NFI) Brunei Darussalam Forest, Strenghten Monitoring, Assessment and Reporting on Sustatinable Forest Management Working Paper, FAO, Rome. 미소장
15 Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), 2010. Global Forest Resources Assessment 2010, Country report, Brunei Darussalam, FAO, Rome. 미소장
16 Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), 2011. Assessing forest degradation, Forest Resources Assessment Working Paper, FAO, Rome. 미소장
17 A framework for structuring the global forest monitoring landscape in the REDD+ era 네이버 미소장
18 Baseline Map of Carbon Emissions from Deforestation in Tropical Regions 네이버 미소장
19 Temporal and spatial variation of forest biomass in relation to stand dynamics in a mature, lowland tropical rainforest, Malaysia 네이버 미소장
20 Kim, E.Y., G.J. Wei, H.M. Cho, and I.T. Yang, 2010. A Study for forest research using airborne laser scanning, Korean Society of Surveying Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 28(3): 299-304. 미소장
21 Kwak, D.A., 2010. Estimation of tree-specific parameters based on individual tree- and plotlevel using airborne LiDAR data, Ph. D. Dissertation, Department of Environment Science and Ecological Engineering Graduate School, Korea University. 미소장
22 Application of LiDAR for Measuring Individual Trees and Forest Stands 소장
23 Detection of individual trees and estimation of tree height using LiDAR data 네이버 미소장
24 Estimating plot volume using lidar height and intensity distributional parameters 네이버 미소장
25 Laurin, G.V., Q. Chen, J.A. Lindsell, D.A. Coomes, F. Del Frate, L. Guerriero, F. Pirottig, and R. Valentini, 2014. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 89: 49-58. 미소장
26 Lee, S.B., 2008. Application of Hyperspectral Image Data for Vegetation Analysis, Korea Environment Institute. 미소장
27 Lidar Remote Sensing of the Canopy Structure and Biophysical Properties of Douglas-Fir Western Hemlock Forests 네이버 미소장
28 Lidar Remote Sensing for Ecosystem Studies 네이버 미소장
29 Use of Large-Footprint Scanning Airborne Lidar To Estimate Forest Stand Characteristics in the Western Cascades of Oregon 네이버 미소장
30 Comparative Height-Crown Allometry and Mechanical Design in 22 Tree Species of Kuala Belalong Rainforest, Brunei, Borneo 네이버 미소장
31 A Large and Persistent Carbon Sink in the World’s Forests 네이버 미소장
32 High- Versus Low-Density LiDAR in a Double-Sample Forest Inventory 네이버 미소장
33 Forest plot volume estimation using National Forest Inventory, Forest Type Map and Airborne LiDAR data 소장
34 Satellite lidar vs. small footprint airborne lidar: Comparing the accuracy of aboveground biomass estimates and forest structure metrics at footprint level 네이버 미소장
35 Rutishauser, E., F. Noor’an, Y. Laumonier, J. Halperin, K. Hergoualch, and L. Verchot, 2013. Generic allometric models including height best estimate forest biomass and carbon stocks in Indonesia, Forest Ecology and Management, 307: 219-225. 미소장
36 Remote sensing of tropical forests : an overview of research and applications using non-photographic sensors 네이버 미소장
37 Carbon stocks and fluxes in tropical lowland dipterocarp rainforests in Sabah, Malaysian Borneo. 네이버 미소장
38 Forest stand height determination from low point density airborne laser scanning data in Roznava Forest enterprise zone (Slovakia) 네이버 미소장

추천서가 (다양한 추천 자료를 만나보세요)

권호기사보기

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 기사목차

권호

기사명 원문보기 기사목차
닫기