경상북도 울진군에 위치한 소광리 산림유전자원보호구역 산림식생의 조성 및 구조적 특성을 파악하기 위하여 ZM학파의 식물사회학적 연구방법으로 총 272개 식생자료를 수집한 후, 표비교법과 TWINSPAN법을 병용하여 산림식생 유형을 구분하고 그 생태적 특성을 분석하였다. 산림식생 유형은 모두 7개 유형이 구분되었으며, 신갈나무, 소나무, 진달래, 싸리 등이 특징짓는 '사면 능선형'과 층층나무, 들메나무, 산뽕나무, 산수국 등이 특징짓는 '계곡 요(凹)지형'의 두 그룹으로 대별되었다. 식생단위의 구성 체계는 2개 군락군, 4개 군락, 그리고 6개 아군락으로 나타났다. 구분된 산림식생 유형별 단위면적당 구성종의 총피도, 중요치, 종다양성 등의 구성적 특성도 파악하였다. 산림식생의 공간분포 특성을 파악하기 위하여 1/5,000 대축척 현존상관식생도를 작성하였다. 보호구역의 핵심 보호대상 군락인 금강소나무 우점 임분은 자연적 및 인위적 영향으로 그 조성과 구조적 특성에 있어 이미 잠재자연식생인 신갈나무림의 아형 (subtype)으로 나타나고 있어 향후 보호구역 금강소나무림의 지속적인 자기유지를 유도하는 적절한 보전대책 수립이 시급히 필요해 보였다.
한반도의 산림식생은 낙엽참나무림으로 우점되는 대륙형의 한반도형으로 특징지어진다. 따라서 본 연구는 참나무과 산림식생이 우점하는 남산, 오대산, 울릉도 지역을 대상으로 이질적인 생태 특성에 따른 종조성과 환경인자의 상관관계를 비교하였다. 식생조사는 2018년 5월부터 8월까지 수행하였으며 총 75개소의 조사를 실시하였다. 식생유형분류결과 총7개 유형으로 구분되었으며, 최상위 수준에서는 내륙지역의 대표식생군락인 신갈나무군락과 도서지역의 대표식생군락인 너도밤나무군락으로 구분되었다. 신갈나무군락은 도시의 대표식생인 팥배나무군과 산악지역의 대표식생인 피나무군으로 세분되었다. 지역형에 따른 천이경향을 살펴보고자 중요치와 지표종 분석을 시행한 결과, 도시형과 도서형은 참나무군락으로 유지되며, 산악형의 경우 피나무 및 까치박달 등 활엽수종의 천이가 이루어질 것으로 판단되었다. 식생유형과 입지환경인자와의 CCA 분석결과, 동위도 상에서 종조성의 영향을 미치는 가장 큰 요인은 해발고도로 나타났다. 본 연구를 통해 한반도의 산림생태계 특성을 이해하고 이에 따른 체계적인 보전 및 복원 계획 수립 시 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.
SRTM 데이터와 USGS의 NED (National Elevation Datasets) 데이터를 사용하였으며 두 데이터를 차분함으로써 식생수고도(vegetation height map)를 얻었다. 또한 차분값과 shape 파일에 포함된 식수년도의 비교를 통해 상관관계여부를 판단하고자 했다. 회귀분석을 통해 차분데이터와 식수년도 사이의 큰 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었으며 결국 수령추정과 수령정보의 맵핑이 가능함을 보였다. 추가적으로 지역별 지형특성, 숲의 균일도 등에 의해 선형성이 영향을 받는지 관찰하였다.
현존식생이 매토종자집단의 종조성에 미치는 영향을 알아보기 위해 소나무군락과 신갈나무군락의 식생구조를 분석하고, 표토를 채취하여 영남대학교 조경학과 유리온실로 옮긴 후 매토종자를 스티로폼 상자에 넣어 발아실험을 통해 매토종자 집단의 종조성과 개체수를 조사하였다. 표토를 채취한 두 군락의 자생지에서 층위별, 군락별 및 수종별로 매토종자집단의 종조성 및 개체수에 미치는 영향을 분석한 결과, 매토종자에서 두 군락의 초본층에 출현한 식물종이 교목층과 아교목층, 관목층의 식물종보다 유의적으로 높게 출현하였다. 두 군락 간 매토종자의 종수와 개체수는 유의적 차이가 없었다. 또한, 현존식생과 매토종자에 공통으로 출현한 식물종수는 두 군락 간 유의적 차이가 없었다. 매토종자에서 발아한 두 군락의 목본종은 천이중간 또는 후기의 수종보다 선구종 또는 주연부 수종의 발아율이 높았다. 따라서, 군락의 초본층 식물종이 매토종자집단의 종조성에 가장 크게 영향을 미치고, 우리나라의 동일한 삼림대와 위도를 고려한 군락별 매토종자집단의 종조성에는 큰 차이가 없는 것으로 보인다. 또한, 현존식생의 선구종 또는 주연부 수종이 매토종자로서 표토에 축적될 가능성이 높고, 이 수종이 매토종자집단의 종조성에 영향을 미치는 것으로 판단된다.
광학위성영상을 이용해 농작물을 모니터링 할 때 가장 문제가 되는 것은 구름이나 그림자이다. 구름과 그림자의 영향을 줄이기 위해 일정 주기동안 최대 정규식생지수를 선택하는 합성기법이 사용되었다. 그러나, 본 방법은 구름의 영향을 줄이기는 하나, 일정 주기 동안 최대 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)값만을 사용하기 때문에 NDVI가 감소하는 현상을 신속히 보여주기 어렵다. 이에 따라, 구름의 영향을 최소화하면서 식생의 분광정보를 최대한 유지하기 위한 방안으로 합성 시 여러 환경인자를 정의하고, 이에 대한 점수를 부여하여 합성 시 가장 적합한 화소를 선택하는 방법인 점수 기반 합성기법이 제시되었다. 본 연구에서는 Sentinel-2A/B Level2A 반사율 영상과, 부가정보로 제공되는 구름, 그림자, Aerosol Optical Thickness(AOT), 촬영날짜, 센서천정각 등을 이용한 점수 기반 식생지수 합성기법을 개발하였다. 2021년동안 당진 논지역과 태백 고랭지 배추밭을 대상으로 15일 주기와 한달 주기로 점수기반 합성기법을 적용한 결과, 구름의 영향을 받은 우기만을 제외하고 15일 주기 합성 시 한달 주기에 비해 보다 빠르고 자세한 NDVI값의 변화를 볼 수 있었다. 특정 영상에서는 합성 NDVI영상에서 부분적으로 날짜별 차이가 나타나 공간적으로 이질적인 부분이 보이기도 하는데, 이는 사용한 구름, 그림자 정보의 부정확성으로 인한 것으로 사려된다. 향후 입력정보의 정확도를 향상시키고, Maximum NDVI Composite (MNC) 기반 합성기법과 정량적 비교를 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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