• 한국토양비료학회지
• /
• 제42권3호
• /
• pp.160-166
• /
• 2009

We estimated site productivity for unstocked land based on the relationship between site index (i.e., average height of dominant trees at fixed age) and soil physico-chemical properties of Pinus densiflora stands. Site index relates to a direct method of determining a tree's response to a specific environment such as forest soil and climate conditions. We selected 78 sites in 22 P. densiflora stands of central temperate forest zone, and sampled soils for physicochemical analyzing. And 13 properties of soils were statistically treated by stepwise regression. In the degree of contribution of the variables to site index, the highly effective variables in A horizon were OM, clay content, sand content, available $P_2O_5$, and Exch. $Ca^{{+}{+}}$ inorder, and in B horizon T.N., O.M., Soil pH, cation exchange capacity(C.E.C.), and sand content in order. In both A and B horizon of the soil for P. densiflora stands, the variables commonly contributed to the site index were sand content and OM. These results may be useful to provide not only important criteria for establishment of Pinus densiflora stand sespecially in unstocked land but also aguidance for reforestation.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.81-99
• /
• 2015

가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

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

• 농촌계획
• /
• 제11권4호
• /
• pp.47-57
• /
• 2005

The goal of this research is to evaluate landscape-ecological characteristics of watersheds in the Nakdong River Basin by using Geogaphic Information System (GIS) and landscape indices for integation of spatio-temporal informations and multivariate statistical techniques for quantitative analysis of forest landscape. Fragmentation index and change matrix techniques using factor analysis and grid overlay method were used to efficiently analyze and manage huge amount of information for ecological-environmental assessment (land-cover and forest landscape patterns). According to the results based on the pattern analysis of land-cover changes using the change detection matrix between 1980s and 1990s, addition on 750km$^2$ became urbanized areas. The altered 442.04km$^2$ was agricultural areas which is relatively easy for shifting of land-use, and 205.1km$^2$ of forests became urbanized areas, and average elevation and slope of the whole altered areas were 75m and 4$^{\circ}$. On the other hand, 120km$^2$ of urban areas were changed into other areas (i.e., agricultural areas and green space), and fortunately, certain amount of naturalness had been recovered. But still those agricultural areas and fallow areas, which were previously urban areas, had high potential of re-development for urbanization due to their local conditions. According to the structural analysis of forest landscape using the landscape indices, the forest fragmentation of watersheds along the main stream of the Nakdong River was more severe than my other watersheds. Furthermore, the Nakdong-sangju and Nakdong-miryang watersheds had unstable forest structures as well as least amount of forest quantity. Thus, these areas need significant amount of forest through a new forest management policy considering local environmental conditions.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1300-1304
• /
• 2008

The fact that soil loss causing to increase muddy water and devastate an ecosystem has been appearing upon a hot social and environmental issues which should be solved. Soil losses are occurring in most agricultural areas with rainfall-induced runoff. It makes hydraulic structure unstable, causing environmental and economical problems because muddy water destroys ecosystem and causes intake water deterioration. One of three severe muddy water source areas in Soyanggang-dam watershed is Jawoon-ri region, located in Hongcheon county. In this area, many cash-crops are planted at illegally cultivated agricultural fields, which were virgin forest areas. The purpose of this study is to estimate soil loss with current land uses (including illegal cash-crop cultivation) and soil loss reduction with land use conversion from illegal cultivation back to forest. In this study, the Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) ArcView GIS system was utilized to assess soil erosion. If the illegally cultivated agricultural areas are converted back to forest, it is expected to 17.42% reduction in soil loss. At the Jawoon-ri region, illegally cultivated agricultural areas located at over 30% and 15% slopes take 47.48 ha (30.83%) and 103.64 ha (67.29%) of illegally cultivated agricultural fields respectively. If all illegally cultivated agricultural fields are converted back to forest, it is expected that 17.41% of soil erosion and sediment reduction, 10.86% reduction with forest conversion from 30% sloping illegally agricultural fields, and 16.15% reduction with forest conversion from 15% sloping illegally agricultural fields. Therefore, illegally cultivated agricultural fields located at these sloping areas need to be first converted back to forest to maximize reductions in soil loss reduction and muddy water outflow from the Jawoon-ri regions.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
• /
• 한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
• /
• pp.123-126
• /
• 2003

This study was to analyze land use tendency of the apartment complexes in Banpo in Seoul, Bundang, and Keureng in Chungju. The results of this study were followings. The patterns of Land use in the apartment complexes have been diversified and open spaces have been increased since 1990. In addition, land use relating facilities also has been increased. In the apartment complexes in large cities, park spaces also have been increased. The results of this study indicated that the tendency of apartment complexes is not just residential areas but places for quality of life.

• 한국산림과학회지
• /
• 제108권1호
• /
• pp.50-58
• /
• 2019

우리나라에서 발생된 땅밀림지의 지형특성을 분석하여 땅밀림지에 대한 지형적인 기초자료를 제공하기 위하여 실시하였다. Aspect ratio가 1.00 미만인 땅밀림지는 전체 37개소 중 17개소(약 46.0 %)로 0.37 ~ 0.92의 범위를 나타내었다. 또한 Aspect ratio가 2.00 미만인 경우는 전체 37개소 중 36개소(약 97.0 %)이었다. 종단형상비가 1.00 미만인 땅밀림 지역은 총 37개소 중 15개소(약 41.0 %)이었으며, 1.00 이상인 땅밀림지는 22개소(약 59.0 %)이었다. 우리나라에서 발생한 전체 37개소의 땅밀림지 중 평면형지형은 말발굽형이 가장 많은 것으로 나타났다. 또한 미세지형은 철(凸)상대지상 지형이 가장 많은 것으로 나타났다. 땅밀림지역의 미세지형의 등고선 간격을 평균한 결과 29.4(9.5 ~ 83.2)m이었으며, 땅밀림지 내에서 미세지형을 제외한 땅밀림지 내의 평균등고선 간격은 24.3(14.4 ~ 59.4)m로 미세지형이 5.1(4.9 ~ 23.8)m 더 넓게 나타났다. 우리나라에서 발생한 땅밀림지 내에서 미세지형의 평균 등고선 간격과 미세지형을 제외한 평균 등고선 간격의 T-test 분석 결과 5 % 수준에서 유의한 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.113-126
• /
• 2021

본 연구는 위성영상을 바탕으로 북한 DMZ의 산림현황을 분석하고 산림황폐지의 변화를 분석하기 위해 수행되었다. 생육기·비생육기 RapidEye 위성영상을 활용하여 북한 DMZ의 토지피복을 분류하였다. 토지피복을 입목지(침엽수림, 활엽수림, 혼효림), 산림황폐지(산간나지, 개간산지, 무립목지), 비산림지로 분류하고 산림 및 산림황폐지 면적을 생태지리구획에 따라 집계하였다. 연안-배천지구, 법동-평강지구, 회양-금강지구, 통천-고성지구의 산림황폐율은 14.24%, 16.75%, 5.98%, 16.63%로 각각 산출되었으며, 북한 DMZ 내 산림황폐화 주요 원인은 산불과 산지전용으로 판단되었다. 또한, 구글 어스 영상을 통해 산림황폐지 변화를 분석하였으며, 산림황폐지 면적은 감소하고 있는 것으로 확인되었다. 향후 본 연구 결과는 북한 DMZ의 산림공간정보를 제공함으로 써 남북접경지역의 산림협력 전략 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
• /
• pp.574-577
• /
• 2006

In this paper, we developed a forest fire detection algorithm which uses a regression function between NDVI and land surface temperature. Previous detection algorithms use the land surface temperature as a main factor to discriminate fire pixels from non-fire pixels. These algorithms assume that the surface temperatures of non-fire pixels are intrinsically analogous and obey Gaussian normal distribution, regardless of land surface types and conditions. And the temperature thresholds for detecting fire pixels are derived from the statistical distribution of non-fire pixels’ temperature using heuristic methods. This assumption makes the temperature distribution of non-fire pixels very diverse and sometimes slightly overlapped with that of fire pixel. So, sometimes there occur omission errors in the cases of small fires. To ease such problem somewhat, we separated non-fire pixels into each land cover type by clustering algorithm and calculated the residuals between the temperature of a pixel under examination whether fire pixel or not and estimated temperature of the pixel using the linear regression between surface temperature and NDVI. As a result, this algorithm could modify the temperature threshold considering land types and conditions and showed improved detection accuracy.

• 한국산림과학회지
• /
• 제112권3호
• /
• pp.267-279
• /
• 2023

본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.