본 연구에서는 드론으로 취득한 고해상도 정사영상 자료를 이용하여, 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 이용한 딥러닝 기법을 통해 수종에 대한 자동분류 가능성을 분석해 보고자 하였다. 수종판독을 위한 분류항목을 소나무, 자작나무, 낙엽송, 잣나무 그리고 신갈나무 5개 수종으로 선정하였다. 고해상도 정사영상과 임상도를 이용하여 총 5,000개의 데이터셋을 구축하였다. 수종분류를 위한 학습모델로 CNN 기법을 적용하였고, 데이터셋을 5:3:2의 비율로 훈련데이터, 검증테이터, 테스트데이터를 구분하여 모델의 학습 및 평가에 사용하였다. 모델의 전체 정확도는 89%로 나타났으며, 수종별 정확도는 소나무 95%, 자작나무 89%, 낙엽송 80%, 잣나무 86%, 신갈나무 98%로 나타났다.
튜립나무, 산수유, 은행나무, 느티나무, 단풍나무 등, 총 다섯 수종을 대상으로 phytotron에서 저농도 오존을 처리한 후 이에 따른 식물의 반응을 고찰하였다. 엽록소함량, 잎 기공저항, 잎 증산량, 항산화효소인 APX(Ascorbate peroxidase)를 통해 분석하였고, 이에 따른 결과는 수종마다 각기 다르게 나타났다. 본 실험기간동안 가시피해현상이 나타난 수종은 튜립나무와 산수유 뿐이었지만 가시피해현상이 없는 수종도 포함, 전 수종이 저농도 오존에 의해 엽록소함량, 기공저항, 기공전도도, 항산화효소 활성에서 낮은 생리적 활성을 보임을 확인할 수 있었다.
식물생육(植物生育) 특(特)히 임목(林木) 생육(生育)함에 있어서 필수(必須) 양료외(養料外)에 여러 가지의 미량요소(微量要素)가 있는데 기중(其中) Na 함량(含量)이 내산성(耐酸性)에 대(對)하여 어떠한 효용(效用) 및 영향(影響)이 있는가를 구명(究明)하기 위(爲)하여 실험(實驗)하였다. 대체적(大體的)으로 가흡태(可吸態) Ca 분(分)이 적다고 인정(認定)되는 산성역(酸性域)에서 중성역간(中性域間)에 그 함량(含量)이 많았고 수종간(樹種間)에 함량(含量)의 차이(差異)가 컸는데 이것은 Hammer & Benne의 결과(結果)와도 같이 각(各) 수종(樹種)의 특성(特性)이라 본다. 또한 이의 함량(含量)은 수종(樹種)을 통(通)하여 시찰(視察)할 때 내산도(耐酸度)가 높은 수종(樹種)일수록 산성역(酸性域)에서 Sodium 함량(含量)이 많았고 Alkali 역(域)에서 Ca함량(含量)과 상관(相觀)을 가지며 산성역(酸性域)에서 부상관(負相關)을 나타내는 것으로 보아 토양산도(土壤酸度)에 대(對)한 적응성(適應性)에 유관(有關)한 인자(因子)로 인정(認定)된다. 특(特)히 Na는 K의 생리적(生理的) 작용(作用)을 일부(一部) 보충(補充)한다는 미확인설(未確認設)에 비추어서 앞으로 임목내(林木內)의 K함량(含量)을 추적(追跡)하여 본(本) 실험(實驗)을 보충(補充)하겠다.
온대 중북부림에 속하는 강원도 평창군 중왕산 지역 일대(1,321 ha) 천연활엽수림을 대상으로 지형 요인에 따른 주요 활엽수종(거제수나무, 난티나무, 느릅나무, 다릅나무, 들메나무, 물푸레나무, 복장나무, 신갈나무, 음나무, 층층나무, 피나무)의 분포특성을 알아보고자 하였다. 수종과 지형 특성과의 관계에서 해발고에 따라 영향을 받는 수종은 고로쇠나무, 복장나무, 신갈나무이었으며 경사의 변화에 영향을 받는 수종은 느릅나무, 물푸레나무로 나타났다. 지형에 따른 주요 활엽수종의 중요치 변화에서는 고로쇠나무, 거제수나무, 난티나무, 층층나무의 계곡부위 중요치 값이 각각 13.4%, 5.7%, 3.3%로 다른 지형보다 상대적으로 높은 중요치 값을 나타냈다. 계곡부위에서의 종다양도는 0.98로 가장 높은 값을 나타냈다. 전체적인 수종 구성을 지형별로 비교한 결과 계곡지역에 출현하는 주요 우점종은 고로쇠나무(24%), 신갈나무(14%)의 순이었고, 능선지역에서는 신갈나무가 38%로 높은 비율을 차지하였다. 사면지역에 출현하는 주요 우점종의 비율은 신갈나무(23%), 고로쇠나무(19%)의 순으로 나타났다. 해발고에 따른 주요 활엽수종의 중요치 변화에서 고로쇠나무는 해발 1,200m(11.5%)까지 꾸준히 증가하였다. 물푸레나무는 해발 800m 부근(6.6%)에서 가장 높은 값을 나타냈다. 신갈나무는 해발고가 증가할수록 중요치 값(7.2%~31.9%)이 증가하는 경향을 나타냈다. 해발고에 따른 주요 활엽수종의 분포 비율은 해발고별로 약간의 차이는 있으나 가장 큰 비율을 차지하고 있는 수종은 신갈나무(6%~18%)와 고로쇠나무(6%~11%)였다. 해발고에 따른 종다양도의 변화(700 m : 0.81, 1,300 m : 0.90)는 해발고가 증가하면서 점차 증가하는 경향을 보였다.
소나무속(屬) 23수종(樹種)의 침엽(針葉) Peroxidase 동위효소(同位酵素)를 전분(澱粉)겔 전기영동법으로 분석하였다. 각종(種)마다 특유(特有)의 밴드형(型)을 가지고 있었으며 이들 밴드형(型)은 7개군(個群)으로 나눌 수 있었다. 이가운데 제II군(群)은 어느 수종(樹種)에서나 나타나서 소나무속(屬)의 고유형(固有型)으로 추정(推定)하였다. 이들 7개군(個群)은 고전적(古典的) 형태분류군(形態分類群)과는 확실(確実)한 관계(関係)를 발견(発見)할 수 없었다.
지리산국립공원의 장터목을 중심으로 남향사면인 중산리-장터목지역과 북향사면인 가내소폭포-장터목지역을 대상으로 사면방향과 해발고에 따른 교목츠의 산림구조를 조사분석하였다 북향사면은 남향사면에 비하여 교목층의 밀도 흉고단면적 종다양도가 높은경향을 보였다 특수한 지형인 주능선부에 위치하는 정부를 제외하면 해발고가 ?아짐에 따라 교목층 전체의 평균 흉고직경과 흉고단면적은 북혀 사면에서는 감소하는 반면 남향사면에서는 증가하는 경향을 보였다 종수, 종다양도, 균재도는 남향사면과 북향사면 모두 해발고가 높아짐에 따라 감소하였다 남향사면과 북향사면에서 모두 해발고가 증가함에 따락 중요치가 높아지는 수종은 구상나무 철쭉꽃 등이었으며 중요치가 감소하는 수종은 졸참나무 서어나무 생강나무 등이었다 cluster 분석결과 남향사면 하부의 졸참나무-활엽수군집 남향사면 중부와 북향사면 하부의신갈나무-전나무군집 남향사면 상부와 북향사면 상중부의 구상나무-활엽수군집 정부의 구상나무군집 등 4개 유형의 군집으로 구분되었다. 졸참나무 산뽕나무 비목나무 고로쇠나무 서어나무 다릅나무 등의 수종간에는 유의적인 정의 상관이 있어으며 구상나무와 사닥나무는 노각나무와 유의적인 부의 상관이 있었다.
경사면(傾斜面)에 생육(生育)하는 굴참나무, 물참나무, 갈참나무, 떡갈나무 천연림(天然林)의 입목경사도(立木傾斜度)에 미치는 여러 인자(因子)의 영향을 측정(測定) 분석(分析)하였다. 입목경사도(立木傾斜度)에 영향을 미치고 있는 인자(因子)는 수종간(樹種間)의 차(差), 입목경사도(立木傾斜度), 방위(方位)였으며, 입목밀도(立木密度)와 수고(樹高)는 입목경사도(立木傾斜度)와는 상관(相關)이 없었다. 인자(因子) 중 수종간(樹種間)의 차(差)가 입목경사도(立木傾斜度)에 가장 크게 영향을 미쳤으며 다음이 사면경사도(斜面傾斜度)였다. 특히 수종(樹種) 중에서는 물참나무가 모든 사면경사도(斜面傾斜度)에서 가장 기울어지는 양상을 나타내었다.
우리나라의 아고산대는 기후변화에 지역적 취약성을 띄는 지역으로, 아고산대의 산림식생은 기후변화에 따른 영향을 관찰할 수 있는 중요한 기초지표 중 하나이다. 본 연구는 지리산 아고산대의 기후변화 취약수종 분포지의 산림식생을 대상으로 하여 식물사회학적 식생 유형 및 희귀-특산식물 분포 특성에 대해 구명하였다. 2015년 3월부터 10월까지 37개소에서 식생조사를 실시하였고, 식물사회학적 식생유형 분류를 통해 종조성을 파악하고, 종의 우점도를 파악하기 위해 중요치를 이용하여 식생유형별 층위구조를 분석하였다. 그 결과 식생유형분류체계는 8개 종군유형과 5개의 식생단위로 구분되었다. 산림청 지정 특산식물은 9분류군, 희귀식물은 17분류군이 출현하였고, 북방계식물의 비율은 41.2%이며, 식생단위별 해발고도가 증가함에 따라 희귀-특산식물도 함께 증가하는 것으로 나타났다. 중요치 분석 결과, 구상나무는 모든 식생단위에서 평균상대우점치가 높게 나타났다. 또한 층위별로 보았을 때 식생단위 1을 제외한 단위들에서는 신갈나무, 당단풍나무 등의 수종과 경쟁관계에 놓여 있는 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 기후변화로 인한 아고산대 산림식생의 변화를 이해하기 위한 기초 자료 뿐만 아니라 식생학적 접근을 통한 장기 모니터링의 기초지표로 활용될 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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