This study was performed to construct tree species classification map according to three information types (spectral information, texture information, and spectral and texture information) by altitude (30 m, 60 m, 90 m) using the unmanned aerial vehicle images and the object-based classification method, and to evaluate the concordance rate through field survey data. The object-based, optimal weighted values by altitude were 176 for 30 m images, 111 for 60 m images, and 108 for 90 m images in the case of Scale while 0.4/0.6, 0.5/0.5, in the case of the shape/color and compactness/smoothness respectively regardless of the altitude. The overall accuracy according to the type of information by altitude, the information on spectral and texture information was about 88% in the case of 30 m and the spectral information was about 98% and about 86% in the case of 60 m and 90 m respectively showing the highest rates. The concordance rate with the field survey data per tree species was the highest with about 92% in the case of Pinus densiflora at 30 m, about 100% in the case of Prunus sargentii Rehder tree at 60 m, and about 89% in the case of Robinia pseudoacacia L. at 90 m.
This study attempts to analyze the relationship between forest volume and age based on 5th NFI data and spectral characteristics of satellite imagery using ASTER sensor in Korea. Forest stand volume and age had the negative correlation with the spectral reflectance in all of the band (Blue, Green, Red, SWIR). With increasing of stand volume and age, spectral reflectance decrease. The spectral reflectance of band1 showed the highest correlation between stand volume and spectral reflectance among the VNIR wavelength. The spectral reflectance band 1, 2 (visible wavelength) and stand age have high correlation compared to other bands. The correlation coefficients between forest volume and vegetation indices have low relationship. This result indicates that the reflectance of blue band may be important factor to improve the potential of optical remote sensing data to estimate forest volume and age.
Seo, Yeongwan;Jung, Sanghyun;Jeong, Sooncheol;Kim, Soyeon;Choi, Jungkee
Journal of Forest and Environmental Science
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제37권3호
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pp.260-268
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2021
This study was conducted to grasp users' preferences and behavior of forest paths and to provide basic data for forest path construction in the future. Among forest path users, males and females over 20 years old were surveyed on forest path preferences, motives for visiting, using time and distance, companions, and sources for obtaining information on forest paths. A total of 587 people participated in the questionnaire, and cross-analysis was conducted simultaneously using the SPSS statistical program. In analyzing the preference of forest paths, it was found that male and the general public preferred trekking path for activities while female and foresters preferred forest path for relaxation and healing (p<0.05). As for the motives for visiting forest paths, the response that they visited for a walk/rest was the highest in gender, occupation, and age group. As for the number of annual visits, less than 5 was the highest in overall, and foresters tended to visit forest path more often than the general public, and the number of visits to the forest paths increased with age (p<0.01). The most common route to acquire information about forest paths is the Internet, while the Internet use is relatively low in those over 60s (p<0.05). The response ratio of accompanying their family in visiting forest paths were the highest, while the response in their 20s and 60s was the most in accompanying their friends (p<0.05).
This research aimed to assess the possibility of detecting forest degradation using time-series satellite imagery and three different deep learning-based change detection techniques. The dataset used for the deep learning models was composed of two sets, one based on surface reflectance (SR) spectral information from satellite imagery, combined with Texture Information (GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix) and terrain information. The deep learning models employed for land cover change detection included image differencing using the Unet semantic segmentation model, multi-encoder Unet model, and multi-encoder Unet++ model. The study found that there was no significant difference in accuracy between the deep learning models for forest degradation detection. Both training and validation accuracies were approx-imately 89% and 92%, respectively. Among the three deep learning models, the multi-encoder Unet model showed the most efficient analysis time and comparable accuracy. Moreover, models that incorporated both texture and gradient information in addition to spectral information were found to have a higher classification accuracy compared to models that used only spectral information. Overall, the accuracy of forest degradation extraction was outstanding, achieving 98%.
이 연구에서는 교토의정서 제3조 4항의 산림경영활동에 따른 이산화탄소 흡수량 산정을 위한 산림경영율 추정방법으로 임의선택법, 계층추출법, 최대시업면적법, 중복시업면적법을 제시하였고, 그 중 측정 보고 검증가능한 (MRV) 방식에 있어서 현재 가장 합리적인 방법이라 판단되는 최대시업면적법을 적용하여 사례분석을 실시하였다. 산림경영율은 전체산림면적 대비 산림경영면적으로 정의될 수 있으며, 산림경영면적은 산림경영활동의 정의에 따라 전체 산림을 시업지와 제한지로 구분하였다. 시업지의 산림경영면적은 '국유림경영정보시스템'과 '사유림 경영정보 DB구축 사업'의 시업이력을 근거로, 제한지의 경우는 '산지구분도'상의 공익용 임지를 기준으로 산출되었다. 사례연구 대상지인 충청북도의 산림경영면적은 시업지 115,566 ha, 제한지 131,008 ha로 전체 산림면적 495,806 ha의 49.7%(산림경영율)로 나타났다. 이 연구는 교토의정서체계하에서의 우리나라 산림경영율을 추정할 수 있을 뿐만 아니라 산림경영율을 높일 수 있는 산림경영계획과 실행방안을 찾는데 기여할 것으로 판단된다.
Park, Jeongmook;Lee, Yongkyu;Lim, Byeongmin;Lee, Jungsoo
Journal of Forest and Environmental Science
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제36권3호
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pp.187-198
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2020
This study extracted deforestation area and degraded forestland area, which are potential REDD+ (Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation) project candidate areas in Paraguay using Land Cover Map (LCM) and Tree Cover Map (TCM). The REDD+ project objectives scenarios were set three stages: 'afforestation and economic efficiency scenario', 'local capacity reinforcement scenario', and 'Infrastructure-oriented scenario'. And then, we evaluated the project unit suitable area of the REDD+ project. All scenarios selected the evaluation factors for each scenario in addition to the area ratio factors for deforestation area and degraded forestland area and weighted values were extracted by assigning category scores. As a result of the three scenarios comparison analysis, Concepcion state score was the highest. Within Concepcion state, the Belon district had the highest score, making it appropriate as a project unit REDD+ project candidate area in Paraguay, while the San Carlos district had the lowest score. This study can be used as basic data for selecting REDD+ project candidate area in Paraguay, and it is expected to contribute sufficiently to REDD+ project if additional data or information of social, cultural and economic sectors are secured.
본 연구는 국립산림과학원에서 개발된 GIS 기반 산림기능평가 프로그램을 활용하여 국유림 산림경영계획을 위한 임 소반단위 산림기능구분도 작성을 목적으로 연구를 수행하였다. 산림기능구분방법은 프로그램을 이용하여 Grid 단위 기능별 잠재력을 평가한 후 소반단위 기능 잠재력의 최대값을 찾아 기능평가도를 작성하고 기능우선순위에 따라 산림기능구분도를 작성하였다. 산림경영계획 수립에 필요한 최종 산림기능구분도는 우선적으로 지속가능한 산림자원관리지침의 법정림을 구분하고 다음으로 지방 산림청 자체기준에 따라 구분하였으며, 나머지 산림은 산림경영계획 담당자가 우선순위 산림기능구분도를 참고하여 구분한 결과들을 중첩하여 작성하였다. 연구결과 산림기능평가 프로그램을 이용한 Grid 단위의 기능별 잠재력평가를 통해 임 소반단위로 산림기능을 평가함으로서 국유림 산림경영계획 수립시 필요한 자료를 제공하여 합리적인 산림경영계획 수립을 가능하게 하였으며, 지속가능한 산림자원관리지침과 지방산림청 자체기준에 따라 기능을 구분할 수 있는 방법을 개발하였기 때문에 국유림 산림경영계획작성에 필요한 산림기능구분도를 보다 손쉽게 작성할 수 있었다.
최근 기후변화로 인해 산불 발생이 빈번해지고 있으며, 산불의 크기도 대형화가 되고 있다. 우리나라 산불은 매년 100 ha 이상 산불피해가 지속적으로 발생하고 있다. 최근 5년간 강원도에서 발생한 대형산불의 90%는 동해안 지역을 중심으로 집중된 것으로 나타났다. 동해안 지역은 건조한 대기, 양간지풍 등 산불에 취약한 기후와 침엽수림의 산림 조건을 지니고 있다. 이와 관련하여 산불 발생 위험성 예측, 산불 위험도 산정 등 다양한 산불 분석과 관련된 연구들이 추진되고 있다. 기상 및 산림 관련 인자를 고려하여 산림지역에 대한 위험 분석에 관련된 연구는 많이 추진되고 있으나, 산림 인접 지역을 대상으로 위험도 분석을 수행한 연구는 아직 부족한 실정이다. 산림 인접 지역에 대한 관리는 인명과 재산 보호를 위해 중요한 일이다. 산림 인접한 주택 및 시설물들은 산불에 의해 큰 위협을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 국가지점번호를 활용하여 산림 인근 지역에서 영향을 받는 인자들을 활용하여 격자기반 산불 관련 재난위험지도를 작성하고 강릉 산불 사례 기반으로 산림 지역과 산림 인접 지역을 대상으로 위험등급 차이를 비교하였다.
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.
본 연구는 임도개설(林道開設)을 위한 기초자료로서 강릉영림서(江陵營林署)의 5개 관리소(管理所)(강릉, 양양, 삼척, 정선, 평창관리소)의 국유림도(國有林道)를 대상으로 경사별(傾斜別) 임도우회계수(林道迂廻係數)를 산출하였다. 그 결과, 임도우회계수(林道迂廻係數)는 경사도 5%이하에서 0.33, 6~10%에서 0.39, 11~15%에서 0.50, 16~20%에서 0.58, 및 21%이상에서는 0.63으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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