본 연구는 전라북도 무주군을 대상으로 제5차 국가산림자원조사 자료와 위성영상(Landsat TM-5)자료를 이용하여 산림 바이오매스를 추정하고 이를 토대로 바이오매스 주제도를 작성하고자 하였다. 먼저 국가산림자원조사의 야외 표본점 자료를 이용하여 조사표본점의 단위면적 당 축적을 산출하고, 바이오매스 변환계수를 적용하여 산림 바이오매스를 추정하였다. 본 연구에서는 위성영상 자료를 이용한 산림 바이오매스 추정을 위해 회귀모형을 이용하는 방법과 최근린 기법(k-Nearest Neighbor)을 이용하는 두 가지 방법을 사용하였는데, 이 두 가지 방법에 의해 추정된 산림 바이오매스를 국가산림자원조사 자료에 의한 추정치와 비교하여 최적의 방법을 선정하였다. 추정된 바이오매스 통계량의 비교를 위해 교차대조법을 이용하여 RMSE(Root Mean Square Error)와 평균편의(Mean Bias)를 산출하였는데, 그 결과 두 방법 모두 유사한 추정오차(RMSE: 63.75$\sim$67.26ton/ha)와 편차($\pm$1 ton/ha)를 보여 정확성 면에서는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 하지만 최근린 기법을 이용하여 산림 바이오매스를 추정하는 것이 효율성 측면에서 보다 유리할 것으로 평가되었다. 최근린 기법에 의해 추정된 무주군의 산림 바이오매스는 약 839만 톤으로 나타났으며 단위면적당 평균은 149톤/ha인 것으로 분석되었다.
본 연구는 5차 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI) 표본점 자료를 이용하여 충청도 지역에 분포하는 주요 수종에 대한 수고-흉고직경 생장모델을 개발하고자 하였다. 충청도 지역 고정표본지 내에서 수고와 흉고직경이 측정된 주요 수종의 총 임목 본수는 2,681본이었으며, 무작위로 생장모델의 개발을 위해 90% 자료와 모델 타당성 검정을 위해 10% 자료로 나누어서 분석하였고, 본 연구에서 제시된 최종모형의 추정된 계수는 100% 자료를 이용하였다. 8개 주요 수종에 대한 생장모델들의 적합성 검정은 결정계수($R^2$), 추정치의 오차인 평균제곱근오차(RMSE), 평균편의(MD), 절대평균편의(AMD)와 직경급별로 평균편의(MD)를 비교 분석하였다. 본 연구 결과에 의하면, 6개 주요 생장식의 결정계수는 모두 94% 이상의 높은 설명력을 나타냈으며, 특히 C-R 생장모델과 Weibull 생장모델은 다른 모델에 비해 좋은 결과를 나타냈다. 직경급 30 cm 이하에서는 소나무, 리기다소나무, 굴참나무, 신갈나무가 상대적으로 가장 작은 평균편의를 나타낸 반면, 직경급 30 cm 이상에서는 신갈나무, 상수리나무, 졸참나무가 큰 평균편의를 나타냈다. 또한 본 연구의 결과로 제시된 6개 주요 생장식에서 추정한 수고를 임목자원평가 프로그램에 적용하여 간재적을 분석한 결과, 직경급 30 cm까지는 큰 차이를 보이지 않지만, 30 cm 이상인 대경목의 경우 추정된 간재적은 큰 차이를 보이므로, 생장모델 선정에 주의를 기울여야 한다.
국가산림자원조사는 고정표본점의 설치 및 재조사하여 산림자원의 현황 파악 및 변화를 모니터링하는 체계로 개편되었다. 본 연구에서는 충청북도를 대상으로 최근 3년간 재조사된 자료를 활용하여 시간경과에 따른 산림자원 변화 탐지를 위한 평가항목을 도출하고 이에 따른 평가방법을 제시하기 위하여 수행하였다. 조사시점에 따른 고정표본점의 토지이용변화는 온실가스 인벤토리의 중요한 활동자료로 활용이 가능하며, 이를 위해서는 초지를 포함한 6개 토지이용범주의 명확한 정의에 따른 고정표본점의 구분이 필요한 것으로 나타났다. 임상 및 대표수종 변화의 경우, 조사차수별 매트릭스 구축에 의해 임상 및 대표수종의 변화 평가가 용이한 것으로 나타났으며, 충청북도의 경우 임목지로 유지된 624개 표본점 중에서 92개소(15%)에서 대표수종이 변화한 것으로 평가되었다. 한편, 5개 임분변수 (임목본수, 흉고단면적, 임분재적, 평균 흉고직경, 그리고 평균수고)에 대한 생장율과 변화량을 추정한 결과 임분밀도와 관련된 임목본수와 흉고단면적은 감소하였으며, 임분재적의 생장율은 약 3.7%로 분석되었다. 임분변수 변화량의 불확실성을 평가한 결과, 임목본수를 제외한 임분변수는 5% 이내로 정확도가 높지만, ha당 임목본수는 상대적으로 변화량이 크기 때문에 불확실성이 54.8%에 달하는 것으로 나타났다.
The mission of the Forest Inventory and Analyis (FIA) program of the Forest Service, U.S. Department of Agriculture, is to conduct the national forest inventory of the United States of America for purposes of estimating the area of forest land; the volume, growth, and removal of forest resources; and the health of the forest. Users of FIA data, estimates, and related products include land managers, policy and decision-makers, forest industry, environmental organizations, and university researchers. To accomplish its mission, the FIA program has established a sampling design with an intensity of approximately one permanent plot per 2,400 ha across the entire country. Depending on the region of the country, each plot is remeasured at intervals of five or 10 years. The program releases data annually and reports estimates at the county level for each state every five years. Due to budgetary constraints and natural variability among plot observations, sufficient numbers of plots cannot be measured to satisfy precision guidelines for the estimates of many variables unless the estimation process is enhanced using ancillary data. Classified satellite imagery has been demonstrated to be a source of ancillary data that can be used with stratified estimation techniques to increase the precision of estimates with little corresponding increase in costs. A crucial factor restricting the utility of FIA data is that the exact locations of inventory plots cannot be released to the public. Thus, users are generally not able to obtain estimates for small areas or for their own areas of interest if exact plot locations are required. To compensate, satellite imagery, inventory plot data, and the k-Nearest Neighbors technique are being used to construct Internet-based maps of forest attributes from which estimates for arbitrary user-defined areas of interest may be obtained.
제5차 국가산림자원조사는 다양한 산림자원의 현황을 평가하고 시간경과에 따른 산림자원의 변화를 모니터링하기 위하여 연년조사체계로 개편되었다. 본 연구는 충청북도를 대상으로 연년조사체계에서 수집된 현지조사 표본점 자료를 이용하여 일정시점의 평균임목축적을 추정하기 위한 방법을 모색하기 위해 수행되었다. 연년통계량의 산출을 위하여 임상구분의 표본층을 고려하지 않은 단순임의추출법과 표본층을 고려한 사후층화이중추출법의 추정식을 이용한 추정치를 비교한 결과, 사후층화이중추출법에 의한 추정치의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 최근 5년간 수집된 현지조사 자료를 통합하기 위하여 조사년도의 차이를 고려하지 않은 시차 무시법(Temporally Indifferent Method), 조사년도별 추정치를 산출한 후 통합하는 단순이동평균법, 그리고 연도별 표본개수에 의해 가중치를 부여하는 가중이동평균법에 의한 평균임목축적과 추정분산을 비교하였다. 평균임목축적은 시차 무시법과 가중이동평균법에서 동일한 것으로 나타났지만, 추정치의 정도를 나타내는 추정분산은 가중이동평균법을 이용한 것이 약간 향상되었으며, 결과적으로 연도별 변이를 반영할 수 있는 가중이동평균법이 보다 적합한 것으로 평가되었다.
Lee, Young Jin;Coble, Dean W.;Pyo, Jung Kee;Kim, Sung Ho;Lee, Woo Kyun;Choi, Jung Kee
한국산림과학회지
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제98권2호
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pp.178-182
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2009
A new mixed-effects model was developed that predicts individual-tree total height for Pinus densiflora trees in Gangwon province as a function of individual-tree diameter (cm). The mixed-effects model contains two random-effects parameters. Maximum likelihood estimation was used to fit the model to 560 height-diameter observations of individual trees measured throughout Gwangwon province in 2007 as part of the National Forest Inventory Program in Korea. The new model is an improvement over fixed-effects models because it can be calibrated to a local area, such as an inventory plot or individual stand. The new model also appears to be an improvement over the Forest Resources Evaluation and Prediction Program for the ten calibration trees used in this study. An example is provided that describes how to estimate the random-effects parameters using ten calibration trees.
북한 산림황폐화를 방지하기 위한 남북한 협력 수단으로 REDD 메커니즘의 적용 가능성을 사전 검토하였다. 북한은 기후변화협약이 국가 단위의 REDD+ 메커니즘의 이행 조건으로 요구한 REDD+ 국가 전략 수립과 산림모니터링 시스템 등을 구비하지 못하였다. 또한 북한은 REDD 메커니즘을 적용하기 위한 토대인 산림자원 통계의 신뢰성 역시 부족하였다. 인공위성 영상자료를 활용하여 추정한 산림면적 자료를 제외한 대부분의 산림자원 통계는 신뢰할만한 산림조사 결과를 바탕으로 하지 않고 단순한 가정을 기초로 추정된 것이다. 이러한 검토 결과는 북한이 산림황폐지 복구 수단으로 REDD 메커니즘을 당장 적용할 수 없다는 것을 보여준다. 이를 바탕으로 향후 REDD 메커니즘을 북한에 적용하기 위한 연구 주제와 남북한 산림부문의 협력 의제를 제안하였다. (1) 최소한 2000년 이후 북한지역의 토지이용변화 탐지, 탄소축적변화 추정 및 산림전용 산림황폐화의 원인 구명 연구가 필요하다. (2) 남북한의 REDD+ 협력은 북한의 'REDD+ 국가 전략 수립' 및 '국가산림조사 체계 구축' 부문에 초점을 맞추어야 한다.
Mounted in aircraft, LiDAR (Light Detection And Ranging) technology uses pulses of light to collect data about the terrain below. The main objective of this study was to extract reliable the individual tree and analysis techniques to facilitate the used LiDAR data for estimating tree crown diameter by measuring individual trees identifiable on the three dimensional LiDAR surface. In addition, this study can be quantitative analysis of individual tree through the canopy parameter.
In recent years, LiDAR technology has been becoming more popular and important. Its applications are completely replacing the traditional remote sensing technique. One of these applications is creating Digital City Models in urban areas, which is essential for many others such as disaster management, cartographic mapping, simulation of new buildings, updating and keeping cadastral data. In most of these cases the building outlines is the primary feature of interest. In this paper, a method of extracting building outlines from LiDAR data will be performed.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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