대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.41-44
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2008
In this paper, major species of tree were discriminated in compartment by using LiDAR data and optic imagery. This is an important work in forest field. A current digital stock map has created the aerial photo and collecting survey data. Unlike high resolution imagery, LiDAR data is not influenced by topographic effects since it is an active sensory system. LiDAR system can measure three dimension information of individual tree. And the main methods of this study were to extract reliable the individual tree and analysis techniques to facilitate the used LiDAR data for calculating tree crown 2D parameter. We should estimate the forest inventory for calculating parameter. 2D parameter has need of area, perimeter, diameter, height, crown shape, etc. Eventually, major species of tree were determined the tree parameters, compared a digital stock map.
본 연구에서는 2005년 4월 강원도지역의 대규모 산불로 인해 발생한 산림피해면적과 그에 따른 피해액 산정을 목적으로 하였다. 정확한 산림피해액의 산정을 위해서는 정확한 피해지역의 분류, 수고 의 결정이 중요하며, 이를 위해 SPOT-4 위성 영상을 이용하여 산불피해가 발생한 지역의 면적을 계산하고, 항공 및 지상 LiDAR 자료를 활용하여 수고모델을 생성하였다. 수고모델로부터 나무의 높이값을 결정하고, 임상도로부터 피해지역내 수종, 밀도를 추출함으로서 임분재적을 계산하였으며, 2005년 4월 고시된 입목가격을 기준으로 산림피해액을 산정하였다.
산불은 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 산불피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하다. 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해량 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격으로 신속하게 취득할 수 있다. 이에 본 연구에서는 충청남도 청양 예산 지역의 산불발생 전 후 위성영상을 이용한 분류 기법을 통해 연구대상 지역의 산불피해 정보를 산출하고자 하였다. 이를 위해 산불발생 전 후의 다 시기 Landsat 위성영상을 이용한 영상 분류를 통해 산불피해 지역의 면적을 산출하였으며 수치임상도와의 중첩분석을 통해 피해지역 삼림의 수종, 영급, 경급 및 수관밀도별 피해량을 효과적으로 산정할 수 있었으며 분류결과와 NDVI를 이용하여 식생회복을 모니터링 할 수 있었다.
이 연구에서는 지리적 여건 및 임업경영 여건을 고려하여 우리나라의 목재공급 잠재량을 예측하고자 하였다. 현실적으로 목재생산이 가능한 지역을 추출하기 위하여 목재생산지를 자연적, 이론적, 지리적, 기술적 목재생산지로 구분하여 분석을 수행하였다. 먼저 수치임상도를 이용하여 전체 산림으로부터 입목지를 추출하여 자연적 목재생산지를 구분하였다. 다음으로 법정용도지역, 경사도, 하천 그리고 도로 여건을 고려하여 이론적, 지리적, 기술적 목재생산지를 추출하였다. 입목축적량을 산출하기 위하여 수치임상도의 수종 및 영급에 대한 속성자료를 이용하였으며, 기술적 목재생산지에 대한 임목축적량을 산출함으로써 목재공급 잠재력을 평가하였다. 각 유형별 목재생산지에 대한 자원량을 산출한 결과는 244,150천$m^3$에서부터 596,248천$m^3$에 이르기까지 자원량의 편차가 크게 나타나 지리적 여건 및 임업경영 여건의 고려 수준에 따라 잠재력이 고평가 혹은 저평가 될 수 있는 것으로 나타났다. 지역별 목재공급 잠재량을 분석한 결과에서는 경상북도, 전라남도, 경상남도, 강원도의 순으로 잠재량이 높은 것으로 평가되었다.
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.
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 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.
본 연구는 현재 환경부에서 제공하는 토지피복지도 중 세분류 토지피복지도의 분류체계를 개선하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 해외 토지피복지도 분류 항목을 중점 검토하였다. 둘째, 기존 세분류 분류체계를 적용하여 구축된 항목 당 면적비율을 분석하였다. 셋째, 실제 세분류 토지피복지도를 사용하는 사용자(전문가 및 일반인)을 대상으로 분류체계 개선에 대하여 설문조사를 수행하였다. 넷째, 최종적으로 기존 41개 분류체계를 33개 항목으로 개선하는 분류체계를 설정하였다. 다섯째, 설정된 토지피복 분류항목을 시범 적용하였으며, 기존 분류체계와 개선안에 따른 토지피복 분류 결과를 비교하였다. 연구대상지는 시가화 지역, 농경지등 다양한 지표특성을 지니고, 지형지물이 비교적 골고루 분포되어 있는 고양시 일산 지역을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 기본 영상은 국토지리정보원에서 촬영하고 있는 0.25 m 급 정사항공영상이며, 관련 참조자료는 수치지형도, 정밀 임상도, 지적도, 행정구역도 등을 사용하였다. 개선된 분류체계를 시범지역에 적용한 결과 문화체육 휴양시설이 $1.84km^2$으로 분류되었으며, 이는 기존 분류체계 면적대비 약 2배 이상 증가한 것이다. 기타 교통통신시설 및 교육행정시설 등은 분류되지 않았다. 본 연구결과는 향후 세분류 토지피복지지도 구축과 갱신의 효율성과 실질적인 사용자 수요를 반영하였다는데 의의가 있다.
본 연구는 안산시 산림을 대상으로 연간 $CO_2$ 흡수량 평가를 위한 통계 및 공간자료의 활용성을 검토하였다. 통계자료, 임상도(1:5,000), 산림수종 표준 탄소흡수량 자료들을 활용해 산림의 연간 $CO_2$ 흡수량을 산정하였다. 또한 세분류토지피복도를 이용한 연간 $CO_2$ 흡수량 분석 및 활용성을 검증하였다. 통계자료를 이용한 경우 2010년을 기준으로 연간 $CO_2$ 흡수량의 차이가 컸다. 이는 2010년부터 산림기본통계의 작성 방법이 고도화됨에 따라 임목축적이 급격히 증가한 결과이다. 향후 통계자료를 활용할 경우 최근의 산림기본통계를 이용한 보정이 필요하다. 임상도(1:5,000)와 산림기본통계(2015, 2010)의 시기 차이를 이용한 방법은 수종들의 생장량에 따른 $CO_2$ 흡수량이 반영되지 않았다. 산림수종 표준 탄소흡수량 자료와 임상도(1:5,000)를 이용한 결과 연간 42,369 ton을 흡수하였다. 세분류토지피복도와 산림수종 표준탄소흡수량 자료를 이용한 결과는 40,696 ton이었다. 임상도(1:5,000)를 이용하여 세분류토지피복도를 검증한 결과 p<0.01 수준에서 유의했고, 흡수량 차이는 1,673 ton이었다. 본 연구는 다양한 산림활동의 온실가스 감축 효과 평가에 있어 객관적 기준을 적용하는 일환으로서 의의를 지닌다. 나아가 탄소흡수원과 관련된 토지이용 및 관리 등의 의사결정 지원을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것이다.
본 연구는 야외조사 자료와 원격탐사 자료를 연계하여 야외조사가 이루어지지 않은 미 관측지점의 산림정보를 추정하고 산림 주제도를 작성할 수 있는 kNN 기법을 이용하여 강원도 평창군을 대상으로 산림정보별 주제도를 작성하고, 산림통계량을 산출하였다. 수평참조범위 반경을 20, 40, 60 km로 구분한 후, 각 반경별 추정치의 오차를 비교하였다. 반경 60 km일 때, 최소 오차를 갖는 것으로 분석되었지만, 반경 40 km와 비교하면 차이가 없는 것으로 파악되어, 반경이 작은 반경 40 km을 효율적인 참조범위로 선정하였다. 선정된 수평참조범위에서 최적의 참조 표본점의 개수를 선정하기 위하여 오차행렬을 분석한 결과, k=5가 최적의 참조 표본점개수로 관측되었다. 따라서 최소 수평반경 40 km와 k=5의 참조표본점수를 이용하여 평창군 산림의 ha당 재적, 흉고단면적, 그리고 본수에 대한 주제도를 작성하였다. 작성된 주제도에 의해 추정된 산림통계량은 야외조사에 의한 추정치보다 과소추정치를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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