최근 탄소 흡수원으로 산림자원의 체계적인 관리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 도심지역에서의 산림자원은 탄소 흡수원 뿐만 아니라 도시자연의 환경개선 기능은 물론 사회적 정서적 측면에서도 중요한 역할을 한다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 항공영상과 KOMPSAT-2 위성영상의 이용하여 도심지역내 산림 영역의 수종 분류를 수행하기 위하여 고해상도의 항공영상과 위성영상의 NIR밴드의 영상재배열을 수행하였으며 NDVI 등 9개의 다양한 식생지수를 분산분석을 통해 임상단위로 수종을 구분하였다. 또한 산림청에서 제공하는 임상도를 이용하여 본 연구에서 구분된 수종과 비교 분석을 수행하였다. 이와 같은 식생분류 결과를 바탕으로 도시지역 내 식생관리를 위한 기초자료를 구축하고자 하였다.
본 연구는 덕유산국립공원 향적봉 및 중봉 아고산대를 대상으로 총 48개소의 고정방형구를 설치하여 Z-M 식물사회학적 방법으로 군락유형분류와 임분 구조를 분석하였던 바, 신갈나무군락군에서 군락단위로 가문비나무군락, 까치박달군락, 피나무군락으로 분류되었으며 가문비나무군락은 물참대군, 백당나무군으로 세분되었다. 군단위로 물참대군은 복장나무소군과 까치밥나무소군으로 세분되었으며, 백당나무군은 각시원추리소군과 귀룽나무소군으로 세분되었다. 중요치를 분석한 결과, 교목층을 구성하는 주요 종으로는 신갈나무(23.9%), 구상나무(14.7%), 주목(10.2%), 가문나무(8.2%), 사스래나무(7.4%)로 나타났으며, 아교목층은 시닥나무(18.6%), 당단풍나무(18.4%), 신갈나무(8.9%)로 나타났으며, 관목층은 철쭉(20.7%), 당단풍나무(17.4%), 노린재나무(8.5%)로 나타났다. 식생단위 1의 지표종은 산수국, 들메나무, 물참대와 같은 아고산의 적습한 계곡부 또는 전석지 환경을 선호하는 종들이 나타났다. 종다양도는 식생단위 1, 4, 5는 생육환경이 이질적이고 복잡하거나 국소적인 교란이 있었을 것으로 사료된다. 가문비나무군락의 하위단위인 복장나무아군, 까치밥나무아군, 각시원추리아군, 귀룽나무아군의 식생단위 1, 2, 3, 4는 유사도 지수가 0.5 이상으로 식생단위 간 유사도가 높은 경향으로 나타나, 식생단위 간 구성종의 차이가 크지 않은 것으로 판단된다.
위성 원격탐사 기법은 산림 모니터링에 적극적으로 활용될 수 있으며 우리나라 독자 운영 위성인 다목적실용위성을 활용하였을 때 특히 의미 깊다. 최근 들어 위성 원격탐사 자료에 머신러닝 기법을 적용함으로써 산림 모니터링을 수행하는 연구가 다수 이루어지고 있다. 머신러닝 기법을 통하여 제작된 산림모니터링 정보는 기존 산림 모니터링 방법의 효율성을 향상시키는 데에 활용할 수 있다. 머신러닝 기법의 경우 관심 지역과 활용 데이터의 특징에 따라 분류 정확도가 크게 달라지므로 다양한 모델을 적용함으로써 가장 효과적인 분류 결과를 도출하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 우리나라 삼척 지역에 대해 심층신경망을 적용함으로써 인공림과 자연림의 분류 성능을 확인하였다. 그 결과 픽셀 정확도가 약 0.857, F1 Score가 자연림과 인공림에 대해 각각 약 0.917과 0.433로 확인되었다. F1 score를 보았을 때 인공림의 분류 성능이 절대적으로는 낮은 수준을 나타냈다. 하지만 기존의 인공림과 자연림 분류 성능에 대해 F1 score를 기준으로 약 0.06, 그리고 0.10 향상된 성능을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 볼 때에 합성곱신경망 기반의 추가적인 모델을 적용함으로써 보다 적절한 모델을 분석할 필요가 있다.
본 연구는 산지 생태계의 능력과 잠재성의 공간적 분포를 파악하기 위해 다계층성을 고려한 생태지역 분류를 제시해 보고자 한다. 이를 위해 연구지역 일대를 대상으로 각 환경요인의 공간적 분포를 살펴보고, 지리통계(geostatistics)기법을 이용하여 각 환경변수의 계층성을 파악하였다. 마지막으로 적절한 생태지역 분류를 제시하기 위해서 임상도와 입지도를 이용하여 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역은 $1,168km^2$ 면적의 강원도 가리왕산 일대이다. 이 지역은 퇴적암 비율이 높게 나타나며, 그중에서 석회암과 관련된 지층이 가장 넓은 면적(36.6%)을 차지한다. 북쪽과 중앙을 중심으로 고도가 높은 산지가 대부분을 차지하며, 오대천과 평창강을 따라 평탄한 지역이 나타난다. 환경요인의 계층성을 살펴보면 지질과 고도가 상위계층을 차지하고, 지형분류(사면곡면률, 사면유역지수)가 하위 계층으로 나타났다. 생태지역분류 평가에서 '지질+고도+지형분류'가 고르게 높은 ${\chi}^2$의 통계값을 보이고 있어 이에 근거하여 생태지역 분류를 실시하였다. 제시된 생태지역분류는 넓은 퇴적암면적, 높은 산지비율, 큰 고도차이 등과 같은 연구지역의 독특한 환경특징이 반영된 결과로 파악하였다. 본 연구는 다양한 생태관련 주제를 통합하여 전체적인 산지 생태계 관리 및 이용 방안의 하나로 제시될 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 강원도 평창군 중왕산 지역에 자라는 활엽수림중 신갈나무림을 대상으로 임분형을 구분하고 이에 따른 신갈나무의 형질을 비교 분석하며, 육림작업시 적용될 수 있는 적절한 미래목 본수 및 미래목들간의 간격을 결정하는 것이다. 연구대상지에 0.05ha 크기의 시험구 22개에 대한 자료조사를 통해 재적혼효율에 따른 임분형을 분류한 결과 중왕산 지역의 신갈나무림은 4개의 임분형(신갈나무 단순림, 신갈나무 - 기타활엽수림, 신갈나무 - 소나무림, 기타활엽수 - 신갈나무림)으로 구분되었다. 이중 신갈나무의 혼효율이 25% 이하인 기타활엽수 - 신갈나무림 임분형에서 신갈나무의 수간형질이 가장 우수하게 나타났으며, 신갈나무 단순림이나 신갈나무 - 소나무 혼효림 보다 신갈나무 - 기타활엽수 혼효림에서 신갈나무의 수간형질이 더 좋았다. 그러므로 신갈나무림에 대한 경영목표를 고품질의 목재생산에 둔다면 기타 활엽수와 적절한 혼효를 유지시키는 방향으로 신갈나무의 육림방향을 설정하는 것이 바람직하다고 판단된다. 신갈나무단순림에서의 미래목 본수는 122본/ha이며, 미래목간 간격은 9.15m가 적절한 것으로 나타났다. 그리고 임분형별 적절한 미래목 간격은 II형과 IV형 임분에서는 7.2m - 9.3m 정도가, III형 임분에서는 8.0m가 적절하며, 신갈나무가 혼효되지 않은 V형 임분에 대하여는 미래목 간격이 7.1m - 9.5m가 적절할 것으로 나타났다.
The purpose of this research is to analyze of biotope structure focused on the evaluation for the species and biotope preservation in the case of Soosung District in Daegu metropolitan city. We analyzed the structure of urban biotope, and investigated the disposition of space and several characteristics through the material collection relating to the existing urban ecological material and the field investigation. The results of this study were as follows; 1) The result of biotope type classification was divided into 17 biotope type groups and 90 biotope types belonging to them. 2) The biotope type of mixed forest(QD) has the highest rate in occupation area, 1.764ha and the biotope type of cultivation areas by vinyle-hothouse(KC) has the lowest rate, 0.3ha. 3) In the result of the first evaluation for the species and biotope preservation, biotope types such as QB, QI, PA, PB, NB and NC etc. possess great value. Particulary, these biotope types come from forest areas and transition zone. They have not appeared in the inner of cities. 4) The biotope types such as CA, NA, NB, ND and PB are proved to possess high value in the result of rarity and riskiness evaluation. There appear EE, MA, NB, QC and QD in IV grade which is impossible to have them regenerative. They usually have appeared in forest areas. 5) There emerge 3a biotope type that has the highest value in the result of the second evaluation such as CC, EE, KF, LD, MB, NC, PB, QB and QI etc. Most of them were presented into the large area of site size and were distributed in the forest areas intensively. So, it is certain that the space for the species and biotope preservation connected with residential district is scarce. 6) The detailed biotope plan must be made out specially continuously. It is about biotope spaces that are especially important for the species and biotope preservation from the result of this research. Also, the study on the detailed index settlement of the urban landscape plan based on the biotope map must be continued.
최근 픽셀기반분류보다 더 많은 정보를 이용할 수 있는 객체기반에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서, 본 연구는 인제군 Demilitarized Zone(DMZ)지역 일원을 대상으로 객체기반 분류기법을 이용한 토지피복분류를 실시하였다. 분류항목은 환경부 기준의 대분류 항목 7개, 중분류 항목 13개로 선정하였고, 사용된 인자는 분광 값의 평균과 표준편차, Grey Level Co-occurrence Matrix(GLCM)의 Homogeneity를 사용하여 감독분류방법 중 최근린기법을 이용하여 계층적 토지피복도를 구축하였다. 구축된 토지피복도를 이용하여 남방한계선으로부터의 거리와 Digital elevation model(DEM)을 통해 지형특성에 따른 분류항목 별 분포 특성을 분석하였다. 객체기반 분류를 위한 최적 가중치는 Scale 72, Shape 0.2. Color 0.8, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였고, 가중치 선정과정에서 Scale, Shape, Color가 가장 많은 영향을 주었다. 대분류 토지피복분류는 산림, 초지, 시가지의 순으로 각각 약 92%, 약 5%, 약 2%였으며, 중분류 토지피복분류는 활엽수림, 혼효림, 침엽수림의 순으로 각각 약 44%, 약 42%, 약 6% 순으로 분포하였다. 토지피복형태에 따른 분포특성을 보면, 남방한계선으로부터 2km이내의 지역에서 공공시설 지역과 도로의 이용이 높았으며, 남방한계선 6km이상의 지역에서는 논과 밭, 나지의 형태가 많았다. 산림은 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이상의 지역에서는 면적분포가 높았고, 농업지역과 나지, 초지는 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이하의 지역에서 면적분포가 높았다.
The research aim is to classify biotope types of rural eco-villages designed by ministry of environment and analyze landscape ecological characteristics of them. This information would provide information on eco-villages' potential and specific needs to improve landscape ecological structure of eco-villages. Two eco-villages, designated by ministry of environment, in Yoocheon-ri and Sanduk-ri were selected and the landscape ecological metrics used in this study were Area, Shannon diversity index, Shape index, Distance index. The results are as follows. 1) There were five biotope types in large-scale classification, 13 biotope types m Sanduk-ri and 9 biotope types in Yoocheon-ri in middle-scale classification, 31 biotope types in Sanduk-ri and 24 biotope types in Yoocheon-ri in small-scale classification. 2) In the case of area, artificial biotope types, such as artificial forest, agricultural irrigation canal, wet paddy, dry paddy and residential area, covered more than 80% of total area. However, natural biotope types, such as natural forest, river, reservoir, covered just more than 10% of total area. In details, an orchard (26.69%) was the dominant biotope type, followed by artificial forest (19.10%) in Sanduk-ri and the first most abundant biotope type was artificial forest (49.71%), followed by wet paddy (15.95%) in Yoocheon-ri. 3) The result of Shannon diversity index indicated that Sanduk-ri (2.158) had more heterogeneity landscape, rather than Yoocheon-ri (2.051). 4) In the case of shape index, road (13.09) had more complex and irregular shape than either agricultural irrigation canal (3.35) or artificial forest (2.46) in Sanduk-ri. Road (6.52) was also the most irregular biotope shape, followed by river (5.70) and agricultural irrigation canal (4.78) in Yoocheon-ri. 5) Mean Nearest-neighbour Distance (MND) was smallest in wet paddy and dry paddy biotope types in the two study area, suggesting that these biotope types were concentrated within these study areas. From the result, this research suggested information to protect and improve biotopes of eco-villages in the landscape ecological terms. To achieve this improvement plan, there should be strong support by ministry of environment and local governments.
인간 활동 영역이 산지 곳곳에 퍼져 있는 한국에서는 산불이 주거지역이나 각종 시설물을 위협하는 경우가 잦다. 따라서 산불 이후 대책 마련과 피해 복구를 위해 피해 범위를 빠르게 파악할 필요가 있으며, 이러한 경우 원격탐사가 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2019년 4월에 발생한 고성·속초 산불 피해지역에 k-nearest neighbor (kNN) 알고리즘을 적용하여 피해 범위를 탐지하는 실험을 수행하였다. 다양한 인공지물을 포함하는 지표와 숲이 혼재된 지역 특성을 고려하여 적절한 공간 해상도와 시간 해상도를 제공하는 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) 자료를 사용하였다. Sentinel-2 MSI의 여섯 밴드와 정규식생지수(NDVI), 정규탄화지수(NBR)를 분류 특성으로 사용하였다. 산불 피해지역과 비피해 지역에서 무작위로 추출된 2,000개 지점 정보를 이용하여 kNN 분류기를 훈련시켰다. 분류 성능을 높이기 위해 데이터에서 특이값을 제거하고 임상도를 병용하였다. 다양한 이웃(neighbor) 수와 분류 특성 조합을 적용하여 산불 후 데이터를 이용한 실험과 산불 전후 데이터 차이를 이용한 실험을 수행하였다. 산불 전후 데이터 차이를 이용하였을 때 더 우수한 분류 성과를 얻을 수 있었지만, 산불 후 데이터만을 이용한 경우에도 피해지역의 범위를 파악할 수 있었다.
산불의 빠른 탐지와 진화를 위해서는 산불이 발생할 가능성이 높은 곳에 산불예방과 진화를 위한 자원을 집중적으로 배치하여야 한다. 이를 위해 임상, 지형 인자, 사회-공간 인자를 이용하여 산불발생확률을 추정할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 개발하고, 이를 통해 전국 산불발생확률지도를 작성하였다. 모형 추정 결과 산림 및 묘지와의 거리, 과거의 산불빈도, 침엽수림, 낮은 고도, 급경사에서 산불발생확률이 높은 것으로 나타났으며, 분류정확도는 63% 이었다. 개발된 모형과 지도는 한정된 산불자원을 최적으로 배치하는데 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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