• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제24권3호
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• pp.127-135
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• 2008

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.

• 농업과학연구
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• 제43권3호
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• pp.299-319
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• 2016

The National Forest Inventory (NFI) is important for providing fundamental data for basic forest planning and the establishment of forest policies for the purpose of implementing sustainable forest management. The purpose of this study is to present the development of Korea's NFI including legal basis, sampling design, and measured variables and to review the usage of NFI data. The survey methods and forestry statistics among the Unites States, Canada, Japan, China, and European countries were briefly compared. Total 140 publications utilizing NFI data between 2008 and 2015 were categorized with 15 subjects. Korea has conducted the NFI 6 times since 1971, but only the $6^{th}$ NFI is comparable with the fifth, the previous NFI, because the permanent sampling plots have been shared between the periods. The Korean Forestry Statistics contains only half as many variables as that of advanced countries in Forestry. More researches were needed to improve consistent measurement of diverse variables through implementation of advanced technologies. Additional data for Forest Health Monitoring since the NFI $6^{th}$ must be under quality control which will be an essential part of the inventories for providing the chronological change of forest health.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제32권2호
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• pp.140-148
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• 2016

This study aims to estimate the forest volumes of the economic forest in Gangwon Province of Republic of Korea (hereinafter referred to as Gangwon) through the synthetic estimation. To estimate the forest volume, Stratified systematic sampling method was used along with the forest type maps and the $5^{th}$ National Forest Inventory data. The synthetic estimation includes sample plots of the expanded areas as well as those of the target area, and the forest volume of economic forest in every city and county throughout Gangwon. Results show that the average forest volume calculated by synthetic estimation was $159.6m^3/ha$ in national economic forest and $129.6m^3/ha$ in private economic forest. The total forest volume of the national economic forest was approximately $59.45million\;m^3$, which was $20.18million\;m^3$ higher than that of the private economic forest. On the other hands, the standard error of the national economic forest was approximately ${\pm}2.21m^3/ha$, which was ${\pm}0.30m^3/ha$ lower than that of the private economic forest. The lowest standard errors was about ${\pm}3.12 m^3/ha$ in broad-leaved forest, followed by ${\pm}4.33m^3/ha$ of mixed forest, and ${\pm}5.78m^3/ha$ of coniferous forest.

• 한국산림과학회지
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• 제5권1호
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• pp.10-15
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• 1966

이 연구(硏究)는 Forest survey시(時) 지상조사(地上調査)와 항공사진(航空寫眞)을 이용(利用)한 조사(調査)와의 비교(比較) 연구(硏究)인데 tone contrast가 여의(如意)치 못한 aerial photo를 인수(人手)했기 때문에 연구(硏究)에 많은 지장(支障)을 가져와 처음의 계획(計劃)대로 추진(推進)하지 못하였다. 조사방법(調査方法)은 aerial photo를 이용(利用)했을 때 가장 편리(便利)하였고 이때 적용(適用)한 방법(方法)은 지상(地上)과 병용(併用)시킨 조사방법(調査方法)이다. 임상도작성(林相圖作成)에 Radial line plotter를 사용(使用)했는데 그 결과(結果)는 대단(大端)히 좋았다. 즉(即) compass surveying에 의(依)하여 현지(現地) check한 결과(結果)와는 none significant였다. 앞으로는 double sampling에 대(對)한 연구(硏究)가 더 필요(必要)할 것으로 생각된다. 따라서 이에 대(對)한 연구(硏究)를 계획(計劃)하여 추진(推進)할 생각이다.

• 한국산림과학회지
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• 제82권2호
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• pp.207-219
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• 1993

본(本) 연구(硏究)는 임분조사(林分調査)에 필요(必要)한 표본(標本) 조사법중(調査法中)에서 조사(調査)의 효율성(效率性)을 유지(維持)하면서 시간(時間)과 경비(經費)를 절약(節約) 할 수 있는 Spiegel Relaskop를 이용(利用)한 점조사법(點調査法)의 이론(理論)과 실제(實際) 현장(現場)에서의 사용(使用) 방법(方法)을 논(論)하고 실제(實際) 임분(林分)에 대한 조사(調査) 자료(資料)를 이용(利用)하여 흉고단면적(胸高斷面績), 생육(生育) 본수(本數), 재적(材積)의 계산(計算) 예(例)를 제시(提示)함으로서 우리나라의 임분(林分) 조사(調査) 실무(實務)에 도움이 될 수 있도록 하였다. 또한 개인용 Computer를 이용(利用)한 자료(資料)의 분석을 위하여 SAS(Statistical Analysis System)의 프로그램과 사용(使用)하기 손쉬운 계산기에 의한 계산법(計算法)을 제시(提示)함으로서 이론상(理論上)의 어려움에도 불구하고 임분조사(林分調査) 실무자(實務者)가 손쉽게 사용(使用)할 수 있는 방법(方法)을 제안(提案)하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제60권1호
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• pp.10-16
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• 1983

오스트리아 salzburg에서 약 40km 떨어진 schneegattern림(林)에서 실시(實施)한 이 조사(調査)는 적외선(赤外線) 흑백(黑白) 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀), 해석(解析)하여 임지(林地)를 제지(除地), 유령림(幼齡林), 너도밤나무림(林), 침엽수림(針葉樹林)으로 나누고 침엽수림(針葉樹林)은 임령별(林齡別)로 41~80년생(年生)과 81년생(年生) 이상(以上)으로 구분(區分)한 후 다시 이것을 수관밀도(樹冠密度) 60%를 기준(基準)으로 소밀(疎密)을 구분(區分)하였다. 여기서 무작위(無作爲)로 추출(抽出)한 표본점(標本點)을 현지(現地)에서 확인(確認)하고 relascope로 직경(直徑)을 조사(調査)하여 얻은 결과(結果)는 다음과 같다. 1) 침엽수림(針葉樹林)의 ha당(當) 평균축적(平均蓄積)은 $470{\pm}31.9m^3$이었다. 2) 침엽수림(針葉樹林) 40~80년생(年生)의 직경분포(直徑分布)가 이항분포(二項分布)인 반면 81년생(年生) 이상(以上) 임분(林分)은 정규분포(正規分布)이었다. 3) 5%의 표준오차내(標準誤差內)에서 $C_2$는 시화(尸化)하는 것이 27 plot의 현지(現地) 조사수(調査數)가 감소(減少)되었다. 4) 년평균(年平均) 생장량(生長量)은 $C_1$, $C_2$에 관계(關係)없이 ha당(當) $5.7m^3$으로 생장(生長)이 아주 느렸다.

• 한국산림과학회지
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• 제107권4호
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• pp.402-411
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• 2018

본 연구는 국가산림자원조사(NFI) 고정표본점 자료를 기반으로 우리나라에 분포하는 강원지방소나무와 중부지방소나무의 진계생장 추정식을 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 5년 동안의 진계생장량을 파악할 수 있는 정보를 제공하는 제5차 및 제6차 NFI의 동일 표본점 자료를 활용하였다. 진계생장 추정식 개발을 위한 2단계 접근법에 따라 첫 번째 단계에서는 진계생장 발생확률을 추정하기 위해 로지스틱 회귀모형을 이용하여 분석을 수행하였으며, 두 번째 단계에서는 진계생장이 발생한 표본점만을 대상으로 회귀식을 이용하여 진계생장량을 추정하였다. 또한 최적 모형의 선정은 회귀계수가 추정된 후보모형에 대해 모형의 평균편의(MD), 모형의 정도(SDD), 그리고 모형의 표준오차(SED)의 3가지 평가통계량을 분석한 결과에 근거하여 도출하였다. 그 결과 진계확률 추정식은 진계가 발생하지 않은 표본점 수에 기반한 로지스틱 회귀모형(모형 VI)이 선정되었고, 진계생장량 추정식에는 수종구성(SC) 변수를 포함한 지수함수식(모형 VII)이 최적모형으로 분석되었다. 이상과 같이 개발된 진계생장 추정식은 다양한 임분조건에 대해 추정능력을 평가하였으며, 적합도나 활용적인 측면에서 문제가 없는 것으로 평가되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제65권1호
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• pp.68-73
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• 1984

Simple random sampling과 P.P.S. sampling의 효율을 비교하기 위하여 오스트리아 Salzburg 부근의 침엽수 장령림 임분에서 임목조사를 실시하였다. 축적 1:10,000의 흑백 적외선 사진을 판독하여, 조사 임지를 제지, 유령림, 너도 밤나무 장령림, 침엽수 장령림으로 구분하고, 침엽수 장령림 내에서 random sampling에 의한 99개의 표본점과 P.P.S. sampling에 의한 75개의 표본점을 흉고 단면적 제수 4인 Relascope에 의하여 야외 조사한 자료를 비교한 결과는 다음과 같다. 1) random sampling에 의한 임분 재적의 추정치는 $422.0m^3/ha$이었고, P.P.S. sampling에 의해서는 $433.5m^3/ha$이었으나 이들간의 통계적 유의성은 없었다. 2) 5 %의 허용 오차내에서는 P.P.S. sampling에 의하여는 170점, random sampling에 의하여는 237점이 필요하였다. 3) P.P.S. sampling은 random sampling에 비하여 야외 조사 시간을 17% 감소시킬 수 있었다.

• 한국기후변화학회지
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• 제6권4호
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• pp.303-310
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• 2015

This study was conducted to estimate of carbon stock and greenhouse gas (GHGs) removals by tree species and forest type at Gangwon province. We used a point sampling data with permanent sample plots in national forest inventory and national emission factors. GHGs emissions was caclulated using the stock change method related to K-MRV and IPCC guidance. Total carbon stock and greenhouse gas removals were high in deciduous forest and species than in coniferous. The range of annual net greenhouse gas emissions in other deciduous species was from $-11,564.83Gg\;CO_2\;yr^{-1}$ to $-13,500.60Gg\;CO_2\;yr^{-1}$ during 3 years (2011~2013). On the other hand, coniferous forest was temporally converted to source due to reducing of growing stock in 2012. It was that growing stocks and forest area were likely to reduce by the deforestation and clear cutting. This study did not consider other carbon pools (soil and dead organic matter) due to the lack of data. This study needs to complement the activity data and emission factors, and then will find the way to calculate the greenhouse gas emissions and removals in the near future.

• 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.