Mapping time-series land use land cover map and analysis forest change trend in inaccessible North Korea

Abstract

North Korea, as an inaccessible area, has little research on land cover change, but it is very important to understand the changing trend of LULCC and provide information previously unknown to North Korea. This study therefore aimed to construct and analyze a 30-m resolution modern time-series land use land cover (LULC) map to identify the LULCCs over long time periods across North Korea and understand the forest change trends. A land use and land cover (LULC) map of North Korea from 2001 to 2018 was constructed herein using semi-permanent point classification and machine learning techniques on satellite image time-series data. The resultant relationship between cropland and forest cover, and the LULC changes were examined. The classification results show the effectiveness of the methods used in classifying the time series of Landsat images for LULC, wherein the overall accuracy of the LULC classification results was 97.5% ± 0.9%, and the Kappa coefficient was 0.94 ± 0.02. Using LULC change detection, our research effectively explains the change trajectory of North Koreas current LULC, providing new insights into the change characteristics of North Koreas croplands and forests. Further, our results show that North Koreas urban area has increased significantly, its forest cover has increased slightly, and its cropland cover has decreased. We determined that North Koreas Forest protection policies have led to the forest restoration. Thus, as agriculture is one of North Koreas main economic contributors, croplands have been forced to relocate, expanding to other regions to compensate for the land loss caused by forest restoration.

북한은 세계에서 가장 심각하게 황폐화된 산림 중 하나를 포함하고 있지만 최근에는 산림 복원을 강조하고 있다. 산림 복원이 일어나는 정도를 이해하기 위해서는 토지 이용과 토지 피복 변화 경향 (LULCC)을 이해해야 한다. 따라서 본 연구는 30m 해상도의 현대 시계열 토지 이용 토지 피복 (LULC)지도를 구성 및 분석하여 북한 전역의 장기 LULCC를 식별하고 산림 변화 추세를 이해하는 것을 목표로 한다. 2001 - 2018 년 기간 동안 국가의 LULC지도는 30m 해상도 위성 이미지 시계열 데이터를 기반으로 반영구적 포인트 분류 및 기계 학습을 사용하여 구성되었으며, 이는 GEE (Google Earth Engine)에서 수집 한 현상 학적 정보와 함께 사용되고 있다. 또한 LULCC 탐지기 법과 경작지 변화와 고도의 관계를 고려하여 2001 - 2018 년 북한의 산림 변화를 평가하였다. LULC 맵 결과의 전체 분류 정확도는 97.5 % ± 0.9 %이고, Kappa 계수는 0.94 ± 0.02 이다. LULCC 탐지는 또한 2001 - 2018 년에 북한의 산림 면적이 약간 증가한 것으로 나타났다. 일반적으로 산림 피복 면적은 크게 변하지 않았으나 남부와 중부 지역의 산림 복원과 북부와 서부의 경작지 상대적 증가 측면에서 뚜렷한 공간적 변화가 관찰되었다. 북한의 특성과 산림 정책 문서를 검토 한 결과 북한 근대 산림의 일부 지역이 복원되고 있음을 확인하였다.