• 한국산림과학회지
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• 제103권3호
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• pp.446-452
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• 2014

본 연구는 임상도 상의 특성인 영급, 경급 및 수관밀도를 이용하여 임목의 축적 및 탄소저장량을 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 먼저 국가산림조사(강원도 중심)를 바탕으로 한 임목축적 자료를 임상도 제작 당시의 축적으로 전환하였으며, 이 자료와 임상도 특성과의 관계를 수량화I방법을 통하여 임목축적 추정 모형을 개발하였다. 임상도 특성이 임목축적 추정에 기여하는 바를 알 수 있는 제곱 편상관계수의 크기를 비교해 본 결과, 영급이 가장 큰 기여를 하고 있었으며, 다음이 수관밀도, 임상, 경급의 순이었다. 임목축적 추정치 중 최소치는 활엽수림의 영급 II, 경급 '소', 수관밀도 '소'인 분류기준에서 ha당 $20.0m^3$이고, 최대치는 침엽수림의 영급 VI, 경급 '대', 수관밀도 '밀'인 분류기준에서 ha당 305.0이었다. 임상별로 침엽수림은 ha당 $30.5{\sim}305.0m^3$, 활엽수림은 ha당 $20.0{\sim}200.4m^3$, 혼효림은 ha당 $23.8{\sim}238.1m^3$로 추정되었다. 임상별 탄소저장량을 비교해 보면, 임상에 무관하게 경급 '대', 수관밀도 '밀'인 분류기준에서 임목축적에 따른 영급별 탄소저장량이 최대인 것으로 나타났다. 본 임상도 특성을 이용한 임목축적 추정은 산지 전용 또는 산지 재해에 의한 임목축적의 감소 및 탄소저장량 변화를 충분히 추정할 수 있을 것이며, 일선 산림관계자 또는 정책입안자의 산림경영 의사결정에도 유효한 도움을 줄 수 있을 것이라 판단된다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제32권2호
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• pp.120-128
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• 2016

Forest sequesters large terrestrial carbon which is stored in the biomass of tree and plays a key role in reducing atmospheric carbon. Thus, the objectives of the present study were to assess the growing stock, above ground biomass and carbon in trees of Ponda watershed of Rajouri district (J&K). IRS-P6 LISS-III satellite data of October 2010 was used for preparation of land use/land cover map and forest density map of the study area by visual interpretation. The growing stock estimation was done for the study area as well as for the sample plots laid in forest and agriculture fields. The growing stock and biomass of trees were estimated using species specific volume equations and using specific gravity of wood, respectively. The total growing stock in the study area was estimated to be $0.25million\;m^3$ which varied between $85.94m^3/ha$ in open pine to $11.58m^3/ha$ in degraded pine forest. However in agriculture area, growing stock volume density of $14.85m^3/ha$ was recorded. Similarly, out of the total biomass (0.012 million tons) and carbon (0.056 million tons) in the study area, open pine forest accounted for the highest values of 43.74 t/ha and 19.68 t/ha and lowest values of 5.68 t/ha and 2.55 t/ha, respectively for the degraded pine forest. The biomass and carbon density in agriculture area obtained was 5.49 t/ha and 2.47 t/ha, respectively. In all the three forest classes Pinus roxburghii showed highest average values of growing stock volume density, biomass and carbon.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.370-377
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• 2018

현재 우리나라는 산림선진국(독일, 일본, 오스트리아 등)과 비교해도 부족하지 않을 만큼 산림경영, 산림조사 및 산림관리 등 산림분야에서 앞서 나가고 있는 상황이다. 그러나 체계적이며, 고도화된 산림관리 방안 수립 및 관련 연구는 부족하고, 실질적이면서 복합적인 분석을 위한 GIS로의 구축도 미흡한 상황이다. 이에 본 연구에서는 산림분석을 효율적으로 수행하기 위해 GIS를 기반으로 산림기본통계자료(2010년, 2015년)를 지도화하여 산림정보지도를 제작하였다. 그 결과 세부 행정구역별 산림면적, 임목축적, 평균임목축적, 산림률을 시각적 효과가 극대화된 지도로 제작할 수 있었으며, 시계열적인 변화 또한 체계적으로 분석할 수 있었다. 산림면적은 고성군, 세종특별시, 철원군, 연천군, 대전광역시 동구, 서울특별시 구로구에서만 증가하고, 그 이외 지역에서는 모두 감소하는 것을 알 수 있었으며, 임목축적은 대부분 지역에서 증가한 반면, 2011년 산불피해를 입은 울진군을 비롯하여 울릉군, 서울특별시 노원구, 서울특별시 강동구, 서울특별시 중구에서만 감소하는 것을 알 수 있었다. 평균임목축적은 4개 행정구역을 제외한 대부분의 지역에서 증가하는 것을 알 수 있었으며, 산림률의 경우 고성군, 연천군, 공주시, 부산광역시 동구, 대구광역시 서구 등 10개 지역을 제외한 대부분의 지역에서 감소한 것을 알 수 있었다. 향후, 본 연구를 바탕으로 보다 소규모의 행정구역과 더 많은 시기를 대상으로 산림정보지도를 제작하고 분석을 진행할 예정이다.

• 농업생명과학연구
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• 제45권3호
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• pp.35-41
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• 2011

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.

• 대기
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• 제33권1호
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• pp.61-72
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• 2023

Accurate estimation of forest carbon stocks is important in establishing greenhouse gas reduction plans. In this study, we estimate the spatial distribution of forest carbon stocks using machine learning techniques based on high-resolution remote sensing data and detailed field survey data. The high-resolution remote sensing data used in this study are Landsat indices (EVI, NDVI, NDII) for monitoring vegetation vitality and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data for describing topography. We also used the forest growing stock data from the National Forest Inventory (NFI) for estimating forest biomass. Based on these data, we built a model based on machine learning methods and optimized for Korean forest types to calculate the forest carbon stocks per grid unit. With the newly developed estimation model, we created forest carbon stocks maps and estimated the forest carbon stocks in South Korea. As a result, forest carbon stock in South Korea was estimated to be 432,214,520 tC in 2020. Furthermore, we estimated the loss of forest carbon stocks due to the Donghae-Uljin forest fire in 2022 using the forest carbon stock map in this study. The surrounding forest destroyed around the fire area was estimated to be about 24,835 ha and the loss of forest carbon stocks was estimated to be 1,396,457 tC. Our model serves as a tool to estimate spatially distributed local forest carbon stocks and facilitates accounting of real-time changes in the carbon balance as well as managing the LULUCF part of greenhouse gas inventories.

• 한국산림과학회지
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• 제99권6호
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• pp.827-835
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• 2010

기후변화협약 대응을 위한 산림의 임목축적량과 변화량 탐지의 측면에서 국가산림자원조사는 신뢰성있는 산림통계량을 산출하기 위한 기반자료로서의 결정적인 역할을 담당하고 있다. 그러나 많은 정보들이 아직 행정구역단위 통계로만 산출되고 있어 산림 통계량의 공간적 분포와 같은 정보를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서 본 연구는 국가산림자원조사 자료를 이용해 임상특성별 임분재적 추정모델을 개발하고, 임상도와 통합하여 임분재적의 공간분포를 추정하는 것을 목표로 하였다. 산림의 임분재적 추정모델 개발을 위해 연구대상지에 포함된 국가산림자원조사 자료를 이용하여 표본점별 임분재적과 흉고단면적합을 산출하고, 표본점의 임황정보(수종, 경급, 영급, 소밀도)를 모델개발에 활용했다. 결과적으로 수종, 영급, 소밀도 기준에 따른 임분재적 모델이 구축되었으며, 본 모델을 임상도에 적용해 임분재적 주제도와 불확실성 주제도를 제작했다. 임분재적 주제도에 의한 연구대상지의 평균 임분재적은 85.7 $m^3$/ha이며, 95% 신뢰구간을 고려했을 때 약 79.7~91.8 $m^3$/ha 구간에 포함되는 것으로 나타났다.

• 농촌계획
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• 제16권4호
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• pp.109-116
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• 2010

Climate change is known to affect both natural and managed ecosystems, and will likely impact on the terrestrail carbon balance. This paper reports the effects of climate change on spatial-temporal changes in carbon reductions in South Korea's during 2000-2100. Future carbon (C) stock distributions are simulated for the same period using various spatial data sets including land cover, net primary production(NPP) and leaf area index (LAI) obtained from MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), and climate data from Data Assimilation Office(DAO) and Korea Meteorological Administration(KMA). This study attempts to predict future NPP using multiple linear regression and to model dependence of soil respiration on soil temperature. Plants store large amounts of carbon during the growing periods. During 2030-2100, Carbon accumulation in vegetation was increased to $566{\sim}610gC/m^2$/year owing to climate change. On the other hand, soil respiration is a key ecosystem process that releases carbon from the soil in the form of carbon dioxide. The estimated soil respiration spatially ranged from $49gC/m^2$/year to $231gC/m^2$/year in the year of 2010, and correlating well with the reference value. This results include Spatial-Temporal C reduction variation caused by climate change. Therefore this results is more comprehensive than previous results. The uncertainty in this study is still large, but it can be reduced if a detailed map becomes available.

• 한국산림과학회지
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• 제96권3호
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• pp.259-268
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• 2007

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.

• 환경영향평가
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• 제27권2호
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• pp.124-138
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• 2018

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.