• 한국지리정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.44-55
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• 2018

기후변화에 대응하기 위한 정책 수립과 이행을 위해 온실가스 인벤토리 작성의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라, 토지이용 항목과 변화들에 대해 공간 명시적으로 나타낸 Approach 3 수준의 Land Use, Land-Use Change and Forestry(LULUCF) 매트릭스 구축 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 LULUCF 매트릭스의 산림 항목을 중심으로 연속지적도, 중분류 토지피복지도, 임상도, 도시생태현황지도를 활용하여 LULUCF 매트릭스 구축에 적합한 공간정보를 검토하였다. 각 공간정보에 대한 분류 속성 비교를 실시하였고 충청남도 보령시를 대상으로 양적(면적) 비교, 질적(특성) 비교를 실시하였다. 양적 비교 결과 산림의 면적이 임상도에서 최고 50.42%($303.79km^2$), 지적도에서 최저 46.09%($276.65km^2$)의 차이를 보였다. 질적 비교 결과 자료 구축 범위 차이, 자료 구축 목적 차이, 분류 항목 차이, 일필일목의 원칙 적용 여부의 차이, 자료구축 시기 차이 등 5가지 질적 특성의 차이를 확인하였다. 연구 결과 도시생태현황지도가 LULUCF 매트릭스 구축에 가장 적합한 공간 정보로 판단되었으나 전국구축이 되어있지 않은 한계로 토지피복지도가 가장 적합한 것으로 검토되었다. 또한, 도시생태현황지도, 임상도, 토지피복지도 등을 서로 종합하여 LULUCF 매트릭스를 구축하게 될 경우 각 공간정보의 한계를 보완할 수 있을 것으로 사료된다. 추후 전국토를 대상으로 하는 1:5,000 수준의 세분류 토지피복지도 및 도시생태현황지도가 완료될 경우 LULUCF 매트릭스 작성의 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제33권4호
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• pp.295-304
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• 2017

This study compared and analyzed the construction of a land use change matrix for the Intergovernmental Panel on Climate Change's (IPCC) land use, land use change, and forestry area (LULUCF). We used National Forest Inventory (NFI) permanent sample plots (with a sample intensity of 4 km) and permanent sample plots with 500 m sampling intensity. The land use change matrix was formed using the point sampling method, Level-2 Land Cover Maps, and forest aerial photographs (3rd and 4th series). The land use change matrix using the land cover map indicated that the annual change in area was the highest for forests and cropland; the cropland area decreased over time. We evaluated the uncertainty of the land use change matrix. Our results indicated that the forest land use, which had the most sampling, had the lowest uncertainty, while the grassland and wetlands had the highest uncertainty and the least sampling. The uncertainty was higher for the 4 km sampling intensity than for the 500 m sampling intensity, which indicates the importance of selecting the appropriate sample size when constructing a national land use change matrix.

• 한국습지학회지
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• 제24권2호
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• pp.102-114
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• 2022

글로벌 기후변화는 국제적 협력을 통해서만 해결 방안을 모색할 수 있다. 기후변화는 자연적 및 인위적 원인에 의하여 발생할 수 있으며, 그중에서 인위적 원인에 의한 기후변화 영향물질의 배출량을 줄이는 정책은 중요한 대응 정책이다. 본 연구는 문헌 연구를 통하여 유럽연합(EU)의 온실가스 감축 대응 정책 수립에 좋은 사례에 해당하는 독일의 토지이용 및 산림(Land Use-Land Use Change and Forestry:LULUCF) 정책을 한국의 정책과 비교함으로써 한국의 LULUCF 정책방향을 제시하고자 수행되었다. 독일의 LULUCF 정책은 시너지 효과를 위하여 다양한 정책분야에 초점을 맞추고 있는 반면 한국의 LULUCF 정책은 산림 부문에 편향되어 있다. 한국의 LULUCF 정책은 산림에 초점을 맞추고 있음에도 불구하고 기초 연구는 다소 미흡한 실정이며, 기존 환경정책과의 연계성도 낮은 것으로 나타났다. 따라서 한국의 LULUCF 정책은 농업정책, 환경정책 및 타 분야로의 확장이 필요한 것으로 평가되었다.

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.933-940
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• 2020

Land-use change matrix data is important for calculating the LULUCF (land use, land use change and forestry) sector of the national greenhouse gas inventory. In this study, land cover changes in 2004 and 2019 were compared using the Wall-to-Wall technique with a land cover map of Sejong City from the Ministry of Environment. Sejong City was classified into six land use classes according to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guidelines: Forest land, crop land, grassland, wetland, settlement and other land. The coordinate system of the land cover maps of 2004 and 2019 were harmonized and the land use was reclassified. The results indicate that during the 15 years from 2004 to 2019 forestlands and croplands decreased from 50.4% (234.2 ㎢) and 34.6% (161.0 ㎢) to 43.4% (201.7 ㎢) and 20.7% (96.2 ㎢), respectively, while Settlement and Other land area increased significantly from 8.9% (41.1 ㎢) and 1.4% (6.9 ㎢) to 35.6% (119.0 ㎢) and 6.5% (30.3 ㎢). 79.㎢ of cropland area (96.2 ㎢) in 2019 was maintained as cropland, and 8.8 ㎢, 1.7 ㎢, 0.5 ㎢, 5.4 ㎢, and 0.4 ㎢ were converted from forestland, grassland, wetland, and settlement, respectively. This research, however, is subject to several limitations. The uncertainty of the land use change matrix when using the wall-to-wall technique depends on the accuracy of the utilized land cover map. Also, the land cover maps have different resolutions and different classification criteria for each production period. Despite these limitations, creating a land use change matrix using the Wall-to-Wall technique with a Land cover map has great advantages of saving time and money.

• 한국기후변화학회지
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• 제9권4호
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• pp.385-398
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• 2018

Although the importance of developing reliable and systematic GHG inventory has increased, the GIS/RS-based national scale LULUCF (Land Use, Land-Use Change and Forestry) sector analysis is insufficient in the context of the Paris Agreement. In this study, the change in $CO_2$ storage of forest land due to land use change is estimated using two GIS/RS methodologies, Sampling and Wall-to-Wall methods, from 2000 to 2010. Particularly, various imagery with sampling data and land cover maps are used for Sampling and Wall-to-Wall methods, respectively. This land use matrix of these methodologies and the national cadastral statistics are classified by six land-use categories (Forest land, Cropland, Grassland, Wetlands, Settlements, and Other land). The difference of area between the result of Sampling methods and the cadastral statistics decreases as the sample plot distance decreases. However, the difference is not significant under a 2 km sample plot. In the 2000s, the Wall-to-Wall method showed similar results to sampling under a 2 km distance except for the Settlement category. With the Wall-to-Wall method, $CO_2$ storage is higher than that of the Sampling method. Accordingly, the Wall-to-Wall method would be more advantageous than the Sampling method in the presence of sufficient spatial data for GHG inventory assessment. These results can contribute to establish an annual report system of national greenhouse gas inventory in the LULUCF sector.

• 한국토양비료학회지
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• 제49권6호
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• pp.826-831
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• 2016

he land use, land-use change, and forestry (LULUCF) is one of the greenhouse gas inventory sectors that cover emission and removals of greenhouse gases resulting from land use such as agricultural activities and land use change. Particularly, LULUCF-Cropland sector consists of carbon stock changes in soil, $N_2O$ emissions from disturbance associated with land use conversion to cropland, and $CO_2$ emission from agricultural lime application. In this paper, we conducted the study to calculate the greenhouse gases emission of LULUCF-Cropland sector in South Korea from 1990 to 2014. The emission by carbon stock changes, conversion to cropland and lime application in 2014 was 4424, 32, and 125 Gg $CO_2$-eq, respectively. Total emission from the LULUCF-Cropland sector in 2014 was 4,582 Gg $CO_2$-eq, increased by 508% since 1990 and decreased by 0.7% compared to the previous year. Total emission from this sector showed that the largest sink was the soil carbon and its increase trend in total emission in recent years was largely due to loss of cropland area.

• 한국기후변화학회지
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• 제9권4호
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• pp.445-452
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• 2018

The field of agriculture, forestry, and other land-use (AFOLU) is concerned with greenhouse emissions of agriculture (crop and livestock), as is the field of land-use, land-use change, and forestry (LULUCF). The 1996 IPCC guideline and the 2006 IPCC guideline are used in combination for calculation of greenhouse gas emission from the agricultural sector, and the 2003 IPCC guideline is used for that from the land-use sector. In this research, we analyzed GHG emissions of the cropland sector in AFOLU based on the 2006 IPCC guideline. The results showed that GHG emissions of 1990 was $-504Gg{\cdot}CO_2-eq$, while that of the last year was $2,871Gg{\cdot}CO_2-eq$. Compared with the 2003 methodology, total emissions according to the 2006 IPCC was lower except in 1997 and 2003. This trend is due to difference of analyzed emission sources, lower default values, and global warming potential by the 2006 IPCC. The results are estimated using limited data at the Tier 1 level and the first issue to be solved is the activity data from the land-use change matrix. Although this result should be improved, it can be used as the basis for calculating GHG emissions of the AFOLU sector.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1053-1065
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• 2019

신기후체제에 대응하여 정확한 탄소흡수 및 배출량을 산정하기 위해 토지이용 범주별 통계량 산출은 활동자료로서 매우 중요한 자료이다. 본 연구는 효과적인 토지이용 범주별 판독을 위하여 산림항공사진(이하 FAP)에 딥러닝모델을 적용하여 토지이용 범주별 자동화 판독 분류를 한 후 샘플링기법을 통해 국가단위 통계량을 산출하였다. 딥러닝모델에 적용한 데이터세트(이하, DS)는 국가산림자원조사 고정표본점 위치 기반 FAP의 이미지를 추출하여 훈련데이터세트(이하, 훈련DS)와 시험데이터세트(이하, 시험 DS)로 구분하였다. 훈련 DS는 토지이용 범주별 정의에 따라 이미지별 레이블을 부여하였으며, 딥러닝모델을 학습하고 검증하였다. 검증 시 모델의 학습정확도는 학습 횟수 1500회에서 정확도가 약 89%로 가장 높았다. 학습된 딥러닝모델을 시험DS에 적용한 결과, 이미지 레이블의 판독 분류정확도는 약 90%로 높았다. 샘플링기법을 통해 범주별 분류 결과에 대해 면적을 추정하여 국가통계와 비교한 결과 정합성 또한 높아 향후 LULUCF(Land Use, Land Use Change, Forestry)분야 국가 온실가스 인벤토리 보고서의 활동자료로 활용하기에 충분하다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.203-217
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• 2024

The Land Use, Land-Use Change and Forestry (LULUCF) sector of the National Greenhouse Gas Inventory is crucial for obtaining data on carbon sinks, necessitating accurate estimations. This study analyzes cases of countries applying the LULUCF sector at the Tier 3 level to propose enhanced methodologies for carbon sink estimation. In nations like Japan and Western Europe, satellite spatial information such as SPOT, Landsat, and Light Detection and Ranging (LiDAR)is used alongside national statistical data to estimate LULUCF. However, in Korea, the lack of land use change data and the absence of integrated management by category, measurement is predominantly conducted at the Tier 1 level, except for certain forest areas. In this study, Space-borne LiDAR Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) was used to calculate forest canopy heights based on Relative Height 100 (RH100) in the cities of Icheon, Gwangju, and Yeoju in Gyeonggi Province, Korea. These canopy heights were compared with the 1:5,000 scale forest maps used for the National Inventory Report in Korea. The GEDI data showed a maximum canopy height of 29.44 meters (m) in Gwangju, contrasting with the forest type maps that reported heights up to 34 m in Gwangju and parts of Icheon, and a minimum of 2 m in Icheon. Additionally, this study utilized Ordinary Least Squares(OLS)regression analysis to compare GEDI RH100 data with forest stand heights at the eup-myeon-dong level using ArcGIS, revealing Standard Deviations (SDs)ranging from -1.4 to 2.5, indicating significant regional variability. Areas where forest stand heights were higher than GEDI measurements showed greater variability, whereas locations with lower tree heights from forest type maps demonstrated lower SDs. The discrepancies between GEDI and actual measurements suggest the potential for improving height estimations through the application of high-resolution remote sensing techniques. To enhance future assessments of forest biomass and carbon storage at the Tier 3 level, high-resolution, reliable data are essential. These findings underscore the urgent need for integrating high-resolution, spatially explicit LiDAR data to enhance the accuracy of carbon sink calculations in Korea.

• 한국산림과학회지
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• 제98권1호
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• pp.55-65
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• 2009

부속서I국가의 Post-2012 LULUCF 협상을 위해 2008년 8월 가나 아크라에서 개최된 AWG-KP 회의에서 교토의정서 제1차 공약기간에 적용된 gross-net 탄소계정 방법을 개정하기 위한 4가지 협상 대안(gross-net, net-net, 베이스라인 설정, 토지기반 탄소계정 방법)을 결정하였다. 본 연구는 베이스라인 설정 방법을 제외한 3가지 대안에 대해 보고방식, 할인율과 배출권 인정 상한량(cap)에 따라 4가지 대안 시나리오를 설정하여 국가 간 산림 탄소배출권(RMU)을 추정 비교하였다. 교토의정서 3.4조 활동을 현재의 자발보고에서 의무보고로 개정할 경우 러시아, 호주, 뉴질랜드 및 잠재적으로 캐나다도 RMU의 손실이 클 것으로 추정되었다. net-net 및 토지기반 탄소계정 방법은 기준연도 또는 기준기간에 따라 RMU 차이가 큰데, 장령림이 많은 국가는 기준 연도 또는 기준 기간이 공약기간과 가까울수록 RMU가 감소하였다. 모든 국가는 산림경영 활동에 대한 현재의 85% 할인율을 낮출수록 RMU는 증가하였다. 신규조림 및 재조림의 잠재력이 낮은 우리나라는 할인율의 변화에 RMU가 가장 민감하게 변화하였다. 향후 Post-2012 LULUCF 협상은 gross-net 탄소계정 방법과 교토의정서 3.4조 활동의 자발보고라는 현행 탄소계정 체계의 승계가 유력할 것으로 전망된다. 다른 탄소계정 방법은 국가 간 이해관계가 크고 신뢰할만한 방법론 개발에 많은 비용과 시간이 요구된다는 측면에서 채택될 가능성이 낮다. Post-2012 온실가스 의무감축에 참여에 대비하여 우리나라는 기존 선진국과는 다른 차별화된 협상 전략이 필요한데, 특히 산림경영 활동에 대한 할인율을 낮추는 것이 유력한 대안이 될 수 있다.