대기 중 온실가스 증가로 인한 지구온난화의 영향으로 각종 자연 재해가 증가하면서, 온실가스에서 가장 큰 비율을 차지하는 이산화탄소의 자연 포집지인 산림이 저장하고 있는 탄소량을 추정하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 하지만 국내 지역의 환경에 적합한 탄소저장량 추정 기법 및 자료 선정에 대한 연구는 아직 부족한 상황으로, 이에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 전 세계적으로 탄소저장량 추정에 보편적으로 이용되고 있는 회귀 모델과 $k$NN($k$-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 충청북도 단양군을 대상으로 산림이 저장하고 있는 탄소 저장량을 추정하고 결과를 비교 분석하였다. 연구 자료로써 Landsat TM 영상과 제5차 NFI(National Forest Inventory) 자료를 이용하였으며, 지형효과 보정 및 식생 구분에 특화된 다양한 비율영상을 사용하였다. 분석 결과, 단양군의 탄소저장량 추정에는 회귀 모델보다 $k$NN 알고리즘을 이용하는 것이 더 유리하며, 비율영상의 경우 정확도 향상에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
최근 한국정부는 저탄소 녹색성장 비전을 제시하였고, 도시지역에서 수목의 분포나 탄소저장량을 추정하는 것은 도시 식생의 역할을 이해하는데 중요한 역할을 하며, 도시계획수립에 있어서도 탄소저장량 추정은 중요한 요소가 되고 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT-2 위성영상으로부터 시계열적 정규식생지수를 계산하고 이를 이용하여 탄소저장량을 예측할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 진주시에 위치한 6개 행정동에 대해 2007년과 2009년 영상을 이용하여 탄소저장량변화를 분석하였다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-2 위성영상을 이용하여 도시수목의 객체 추출과 탄소저장량 계산 및 시계열적 변화를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 연구의 목적은 국가산림자원조사 자료와 수치임상도를 활용하여 무주군 지역 리기다소나무림의 추정된 탄소 저장량에 대한 공간분포도를 작성하고자 하였다. 국가산림자원조사 자료를 이용하여 바이오매스 추정식을 개발하기 위해서 수고, 임령, 흉고직경, 수관밀도와의 상관관계를 분석한 결과, 수관밀도(0.74)인자가 가장 높은 양(+)의 상관성을 보였고, 다음으로는 수고(0.61)인자에서 높은 상관관계가 나타났다. 상관분석 결과를 기반으로 탄소 저장량 추정식을 도출한 후 수치임상도를 활용하여 추정된 탄소 저장량 공간지도를 작성하였다. 수관밀도와 수고를 적용하여 추정된 탄소 저장량을 산출한 결과, 평균 58.2 ton C/ha로 나타났으며 전북 무주지역 리기다소나무림의 지상부 총 탄소저장량은 430,963 C ton으로 추정되었다.
기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 Landsat 위성영상과 수치임상도 등을 이용하여 충청남도의 임상을 분석하고 이를 바탕으로 산림 탄소저장량을 추정하였다. 임상분석은 NDVI 방법과 Tasseled Cap, ISODATA, 감독분류 등을 사용하였으며, 분류된 결과를 기초로 임상통계를 활용하여 충청남도의 산림 탄소저장량을 추정하였다. 그 결과, 위성영상을 이용한 임상분석에서는 감독분류를 통한 임상분석이 가장 높은 전체정확도를 보였으며, 충청남도 전체 임상에서 차지하는 비율은 침엽수(49.3%), 활엽수(28.0%), 혼효림(22.7%)로 나타났다. 수정된 수치임상도를 통해 추정된 산림 탄소저장량과 다른 추정 방법들을 비교분석한 결과에서는 Tasseled Cap과 무감독분류를 이용한 방법이 가장 유사한 산림 탄소저장량을 추정하였지만, 단순히 수치임상도만을 이용한 경우 가장 많은 차이가 나타났다. 향후 위성영상 및 수치임상도를 통합하여 탄소저장량을 추정한다면 국가단위 산림 탄소저장량 추정에 있어서 보다 정확한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
산림 사업이 산림의 탄소저장량에 미치는 영향을 알아보기 위하여 임상도, 산림사업 정보 및 토양 정보 등을 활용하여 산림 사업 전후의 지상부 및 토양의 탄소저장량을 산정하고 그 변화를 분석하고자 하였다. 먼저 임상도 정보에 기초하여 면적이 넓고 영급이 감소하는 도엽 6곳을 선정하였다. 그리고 임상도와 생장계수, 산정 지역의 토양유기물함량, 토양용적밀도 등 데이터를 수집하여 산림 탄소저장량을 산정하였다. 그 결과 모든 곳에서 산림 탄소저장량은 산림사업 후 약 34.1~70.0%가 감소하였다. 그리고 기존 연구와 비교했을 때 국내 산림 토양은 지상부에 비해 더 적은 탄소를 저장하고 있어 우리나라의 산림 토양은 더 많은 탄소를 저장할 수 있는 잠재성이 큰 것으로 판단되며 탄소저장량 증대를 위한 전략이 필요할 것으로 판단되었다. 산림사업이 없을 때 있을 때보다 탄소저장량은 약 1.5배 많은 것으로 추정되었다. 그리고 본 연구에서 산림사업에 따라 간벌 전 산림 탄소저장량으로 회복되기까지 약 27년이 걸리는 것으로 추정되었다. 산림은 물리적 훼손에 의해 탄소저장량이 감소하면 원래의 탄소저장량으로 회복되기까지 오랜 시간이 걸리므로 특히 자연성이 높은 산림은 최대한 보전하는 계획을 수립하여 산림의 탄소저장 기능을 유지할 수 있도록 하여야 할 것이다.
가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
산림 생태계 내 탄소 수지에 관한 기초자료를 확보하기 위해 소나무와 참나무류의 순림 및 이들의 혼효임분에 대한 탄소 저장량을 추정하였다. 연구대상지는 강원도 횡성군 둔내면 일대로 임분별로 흉고직경 5 cm 이상 임목에 대한 흉고단면적($m^2/ha$)을 기준으로 소나무:참나무류의 비율이 95:5인 소나무 순림과 0:100인 참나무류 순림, 그리고 20:80-70:30인 혼효림을 선정하였다. 각각의 임분 내 식생, 낙엽층, 고사목의 생체량과 탄소 농도를 분석하고, 0-30 cm 깊이까지의 토양 탄소 농도를 분석하였다. 식생(상층 임목과 하층 식생)의 탄소 저장량은 참나무류 순림에서 147.6 Mg C/ha, 소나무 순림에서 141.4 Mg C/ha, 혼효림에서 115.8 Mg C/ha 등으로 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 낙엽층 내 탄소 저장량은 소나무 순림에서 12.7 Mg C/ha, 참나무류 순림에서 9.9 Mg C/ha와 혼효림에서 8.4 Mg C/ha 등이었으며, 고사목 내 탄소 저장량은 혼효림에서 2.2 Mg/ha, 참나무류 순림에서 1.7 Mg/ha 와 소나무 순림에서 1.1 Mg/ha 등으로 낙엽층의 탄소량은 임분간 유의한 차이가 있었으나(p<0.05), 고사목의 탄소 저장량은 임분간 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 지표로부터 30 cm 깊이까지의 토양 탄소 저장량은 소나무 순림에서 44.4 Mg C/ha이고, 혼효림에서 41.6 Mg C/ha과 참나무류 순림에서 33.3 Mg C/ha 등의 분포를 보였으나 임분간 유의한 차이는 없었다. 생태계 내 총 탄소 저장량은 소나무 순림에서 199.6 Mg C/ha, 참나무류 순림에서 192.5 Mg C/ha, 혼효림에서 169.1 Mg C/ha 등으로 임분별로 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 탄소 저장량이 혼효림에서 순림보다 낮은 것은 탄소 저장량의 대부분을 차지하는 식생의 탄소 저장량이 혼효림에서 더 낮기 때문이었다. 혼효림의 식생은 소나무와 참나무류의 종간경쟁으로 참나무류의 직경생장이 둔화되고 임분 밀도가 높아 참나무류 임목간의 경쟁이 심하게 되어 순림보다 낮은 생체량을 보이는 것으로 추정된다. 혼효임분에서 탄소 저장량을 증가시키기 위해서는 간벌과 같은 적절한 임분관리를 통한 임분의 종내 및 종간경쟁을 완화시킬 필요가 있는 것으로 사료된다.
산림의 바이오매스 탄소저장량을 추정하는 것은 산림의 공익적인 가치를 평가하기 위해 선행되어야 하는 연구이다. 하지만 기존의 바이오매스 탄소저장량 추정에 관한 연구는 대부분 결정론적 모델이 사용되어 오차에 의한 영향을 알 수 없다는 한계를 가진다. 본 연구에서는 단양군의 지상부 바이오매스 탄소저장량 추정의 경우를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 오차에 의한 추정오차의 영향을 분석하고자 하였다. 기본적인 추정 방법으로는 kNN 알고리즘이 사용되었으며, 표본점의 위치에 우연오차 및 계통오차를 추가하여 RMSE의 변화를 통해 추정오차에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 일반적인 위성영상에서 발생 할 수 있는 0.5~1 영상소의 위치오차에 의해 추정의 평균 RMSE가 24.8 tonC/ha에서 26 tonC/ha로 증가하는 것으로 확인되었으며, 추정 오차의 범위는 23.8 tonC/ha에서 28.1 tonC/ha로 나타났다. 하지만, 대상지역의 특성에 의해 0.8 영상소 이상의 우연오차에 대해서는 더 이상의 RMSE 증가가 없이 수렴하는 것으로 확인되었다. 방향을 고려한 계통오차에 대한분석의 경우 실험자료에서 특정한 경향은 발견되지 않았다.
기존의 산림탄소저장량 통계는 현지 조사 표본 기반의 통계로 표본점 단위에서는 비교적 정확하지만 미조사 지점에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이를 보완하기 위한 것이 공간 정보를 보조 자료로 함께 활용하는 면적 기반 추정이며 우리나라의 경우 디지털 항공사진 판독과 현지 조사를 통해 상세 수준의 산림정보를 얻을 수 있는 1:5,000 임상도를 보유하고 있으므로 임상도의 활용성에 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 1:5,000 임상도와 제5차 국가산림자원조사 자료에 기반한 세 가지 업스케일링 방법을 비교하였다. 충청남도와 대전시를 대상으로 지도대수(방법 1), 회귀크리깅(방법 2) 및 지리가중회귀(방법 3)를 이용하여 산림탄소저장량을 각각 추정하였다. 탄소저장량 범위의 경우, 방법 2(1.39~138.80 tonC/ha)와 방법 3(1.28~149.98 tonC/ha)이 방법 1(0.00~93.37 tonC/ha)에 비해 기존의 현지 조사 표본 기반 방법의 추정치 범위(1.56~156.40 tonC/ha)와 유사한 범위로 추정하여 공간자기상관성을 고려한 회귀크리깅과 지리가중회귀 방법이 탄소저장량 분포의 공간이질성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 평가를 위해 독립검증 지점 186개소의 탄소저장량에 대한 대응표본 t-검정을 수행한 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 없으며(p>0.05) 방법 2의 결과가 가장 낮은 RMSE를 보였다. 따라서 지형과 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 경우, 회귀크리깅이 기존 통계 방법과 가장 유사한 평균 탄소저장량을 산출하면서 탄소저장량의 국지적 변이를 나타내기에 유용할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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