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저자정보
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회 학술대회 2006 GIS / RS 공동춘계학술대회 논문집
발행연도
2006.5
수록면
199 - 207 (9page)

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Many authors have been proposed a large number of classification methods to calculate the forest canopy density from satellite data. These conventional classification methods need an excessive amount of investment in field works for training sample. This also could be costly and time consuming to the organization. To overcome these problems, satellite data have an advantage to cover the larger area for canopy density analysis in cost effective way. So, in this study, we tried to predict the canopy density classes based on Landsat TM and ETM+ data using mapping model adopted in image processing software FCD mapper. The model attempts through four biophysical indices: AVI (Advanced Vegetation Index), BI(Bare soil Index), SI (Shadow Index), TI (Thermal Index) and calculate the reflectance of vegetation based on these indices. Seasonally variation in satellite imagery and different time period of ground truth data also could affect the results. Canopy density accuracy assessment map, however, showed the result (at 95% confidence limit) indicated that the overall mapping accuracy has been assessed 71 % with kappa coefficient 0.55.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Study area
3. Data
4. Methodology
5. Results
6. Discussion
7. Conclusion
Acknowledgements
References

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