• 한국산림과학회지
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• 제85권1호
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• pp.107-119
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• 1996

산림(山林)의 환경구배(環境勾配)에 따른 식생변화(植生變化)를 구명(求明)하기 위하여, 미국(美國)워싱턴주 케스케이드 산맥(山脈) 동쪽의 위나치 국유림(國有林)에서 해발 975m, 1280m, 1700m에 있는 남사면(南斜面)과 북사면(北斜面)의 6개 천연림(天然林) 지역을 대상(對象)으로 하여 선형법(線型法)을 이용(利用)하여 식생조사(植生調査)를 실시(實施)하고, ordination법에 의하여 요인(要因)을 분석(分析)하였다. 미송(美松)(최고 수령 286년, DBH 110cm)은 해발고(海拔高)와 사면(斜面)의 방위(方位)에 관계(關係) 없이 모든 6개 지역(地域)에서 우점종(優占種)의 하나로 관찰(觀察)되었으며, 폰데로사소나무(최고수령 312년, DBH 97cm)는 남사면(南斜面)에서만 우점종(優占種)이었다. 그란디스젓나무(최고수령 115년, DBH 51cm)는 1280m 북사면(北斜面)에서, 그리고 라시오카파젓나무(최고 수령 127년, DBH 42cm)는 1700m 북사면(北斜面)에서 우점종(優占種)이었다. 사면방향(斜面方向)과 관계(關係)있는 수분(水分)은 특히 남사면(南斜面)에서 식생구조(植生構造)를 결정(決定)하는 가장 중요(重要)한 요인(要因) 가운데 하나이었다. 남사면(南斜面)에 비해서, 북사면(北斜面)은 수분(水分)이 제한요인(制限要因)이 아니었고, 수관(樹冠)이 더 크게 자랐으며, 고도(高度) 혹은 상호수종(相互樹種)간 경쟁(競爭)이 더 중요(重要)한 요인(要因)이었다. 종(種)의 다양성(多樣性)은 환경요인(環境要因)이 악화(惡化)됨에 따라 감소(減少)하는 경향(傾向)을 보였는데, 특히 남사면(南斜面)은 북사면(北斜面)보다 수분부족(水分不足)과 심한 온도차(溫度差)로 인(因)하여 종다양성(種多樣性)이 감소(減少)하였다. 상층식생(上層植生)의 연령구조(年齡構造)는 북사면(北斜面)과 남사면(南斜面)이 서로 다른데, 광량(光量), 수분(水分), 그리고 기후(氣候)가 양쪽사면(斜面)에서 다르게 작용(作用)하기 때문이며, 큰 규모(規模)의 교란(攪亂)(산화(山火) 혹은 해충(害蟲)의 피해(被害)) 이 연령구조(年齡構造)를 바꾸는 요인(要因)이었다. DBH와 연령(年齡)과의 상관관계(相關關係)는 성숙목(成熟木)보다 어린수목(樹木)에서 높았고, 남사면(南斜面)에서 양수(陽樹)의 DBH값은 북사면(北斜面)에서 보다 큰 값을 보였는데, 이는 사면(斜面)의 방향(方向)이 연령(年齡)과 크기를 결정(決定)짓는 가장 중요(重要)한 요인(要因) 가운데 하나라는 것을 보여 주는 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.931-946
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• 2017

본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.