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.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.332-335
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2008
Newly developing SAR (Synthetic Aperture Radar) sensors commonly include high resolution X-band those data are expected to contribute various applications. Recent few studies are presenting potential of X-band SAR data in forest related application. This study tried to investigate the relationship between forest stand parameters and multi-band SAR normalized backscattering. Multi-band SAR data was radiometric corrected to compare signal from different forest stand condition. Then correlation coefficients were estimated between attribute of forest stand map and normalized backscattering coefficients. Although overall correlation coefficients are not high, only X-band shows strong relationship with DBH class than other bands. The signal of C- and L-band is composed of a large number of discrete tree components such as leaves, stems, even background soil. In forest, strength of radar backscattering is affected by complex parameters. Further study might be considered more various forest stand parameters such as canopy density, stand height, volume, and biomass.
Some researcher started studies of natural capital from 1980's. But many researches are going along with the theme lately. Most assessment of ecosystem services are approaching a general assessment using a land-cover map. Therefore they have some problems such as overestimate, underestimate, and double counting, and so on. This study suggested a detailed typology for quantitative assessment about ecosystem services. It compared land-cover map and forest type map to select a based map and made criteria with reference to the literature and field survey. It subdivided a forest typology using ecological feature (natural forest, artifical forest), forest type (coniferous forest, mixed forest, hardwood forest) and age of stand in forest type map. Each forest type is widely distributed 21~40 ages of forests and biggest area is 21~40 ages of mixed forest in all forest typology. Further researches have to progress consistently assessment using detailed typology and function of forest ecosystem services.
Vegetation maps present an inventory of existing plant communities, their location, extent and geographical distribution in the area concerned. For green space management and environment assessment accurate vegetation maps can be used effectively for analyzing the relationships between vegetation and the physical environment. However, the Current Vegetation Map, Forest Stand Map, and Green Naturality Map in Korea do not represent the status of vegetation community exactly. Therefore, the purpose of this study is to produce a detailed vegetation map at urban neighborhood parks in Korea by collecting the exact current vegetation data from field survey, and remote sensing(RS) and storing these data in geographical information systems(GIS). Ultimately it is intended to be used in planning and managing the urban green space. The study area is 66.1ha and it is classified into total 19 communities together with parks, orchards, bare land, grassland, tombs and gardens, etc. There is 53.7ha(81.2%) difference between the detailed vegetation map and the current vegetation map. There is also 46.9ha(70.8%) difference between the detailed vegetation map and forest stand map. After this study, it was concluded that it needs producing the detailed vegetation map used in managing urban green spaces because the existing vegetation map does not represent the status of vegetation in the study site.
기후변화에 대응하기 위해 산림의 탄소저장 능력을 정량적으로 이해하기 위한 연구가 국내외적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 지상부바이오매스의 공간적 분포현황을 제공하기 위해 국가산림자원조사 표본점 단위로 계산된 지상부바이오매스를 임상도를 이용하여 공간규모를 확장(upscaling)하는 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 국가산림자원조사 자료를 이용하여 우세/준우세목 수고와 수관 밀도를 설명변수로 하는 지상부바이오매스 회귀모델과 영급을 설명변수로 하는 우세/준우세목 수고 회귀모델을 개발하였다. 그리고 이 회귀모델들과 임상도 속성정보(수종, 수관밀도, 영급)을 결합하여 지상부 바이오매스 공간분포를 추정하였다. 그 결과 단양군 산림의 지상부바이오매스는 6,606,324 ton으로 추정되었고, 표본점 기반 통계에 의한 추정치와 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 임상도를 활용하는 본 기법은 손쉽게 대면적에 대한 바이오매스를 추정하는 장점이 있는 반면, 임상도의 주요 속성이 범주형이기 때문에 산림바이오매스 공간 변이의 세밀한 추정에는 한계가 있었다.
In Korea, the initial installation of GIS requires lots of cost, time, and human efforts. If the accuracy of GIS data does not meet the certain standard for use, the system may not work as expected. So, it needs to be investigated for the accuracy of raw data. However, there is little study for the accuracy of raw data in Korea. Therefore, the purpose of this study is to review the data accuracy of raw data - geologic map, 1:5,000 and 1:25,000 scale topographic map, forest stand map, degree of green naturality(DGN) map, and detailed survey data of DGN map-, which are to be used in Environmental Information System(EIS) in Korea. After this study, some errors in data were surveyed and following conclusions were derived. (1) There is no map data, e. g, wildlife habitat map. (2) Some data are misinterpreted depending on the location in the geologic map. (3) Some data are not updated properly after change of topography in the topographic map or the elevation and location is different depending on the scale.. (4) Some data are not edited properly in the forest stand map, e. g. two attributes in one polygon. (5) DGN classification system does not reflect the characteristic of Korean vegetation community. So, it needs to be refined and restructured.
다중분광 해상도를 가진 고해상도 위성영상의 이용으로 인해, 임상도 제작 부분에 있어 기존 전통적인 방법의 단점을 보완할 수 있어 고해상도 위성영상을 이용함으로써 효과적으로 임상도 수정이 이루어질 것으로 판단된다 본 연구에서는 1m 공간해상도와 4밴드의 분광해상도를 가진 고해상도 인공위성 영상 데이터를 이용하여 제작된 임상도에 있어 일부 수정 부분이 가능하였다. 따라서 고해상도 위성영상이 차후 효과적인 임상도 수정에 사용될 수 있으리라 판단된다.
In Korea, the initial installation of GIS requires lots of cost, time, and human efforts, If the accuracy of GIS data does not meet the certain standard for use, the system may not work as expected. So, it needs to be investigated for the accuracy of raw data. However, there is little study for the accuracy of raw data in Korea. Therefore, the purpose of this study is to review the data accuracy of raw data - geologic map, 1:5,000 and 1:25,000 scale topographic map, forest stand map, degree of green naturality(DGN) map, and detailed survey data of DGN map - for fulfilling the expected use in Korea. After this study, some errors in data were surveyed and following conclusions were derived. (1) There is a lack of data, e. g, wildlife habitat map. (2) Some data are misinterpreted depending on the location in the geologic map. (3) Some data are not updated after change of topography in the topographic map. (4) Some data are not edited properly in the forest stand map. (4) DGN classification system does not reflect the characteristic of Korean vegetation community. So, it needs to be refined and restructured.
Fire, being primarily a natural phenomenon, is impossible to control, although it is feasible to map the forest fire risk zone, minimizing the frequency of fires. The spread of a fire starting in any stand in a forest can be predicted, given the burning conditions. The natural cover of the land and the safety of the population may be threatened by the spread of forest fires; thus, the prevention of fire damage requires early discovery. Satellite data and geographic information system (GIS) can be used effectively to combine different forest-fire-causing factors for mapping the forest fire risk zone. This study mainly focuses on mapping forest fire risk in the Madikhola watershed. The primary causes of forest fires appear to be human negligence, uncontrolled fire in nearby forests and agricultural regions, and fire for pastoral purposes which were used to evaluate and assign risk values to the mapping process. The majority of fires, according to MODIS events, occurred from December to April, with March recording the highest occurrences. The Risk Zonation Map, which was prepared using LULC, Forest Type, Slope, Aspect, Elevation, Road Proximity, and Proximity to Water Bodies, showed that a High Fire Risk Zone comprised 29% of the Total Watershed Area, followed by a Moderate Risk Zone, covering 37% of the total area. The derived map products are helpful to local forest managers to minimize fire risks within the forests and take proper responses when fires break out. This study further recommends including the fuel factor and other fire-contributing factors to derive a higher resolution of the fire risk map.
Environmental Conservation Value Assessment Map (ECVAM) is the class map to divide the national land into conservation areas and development areas based on legal and ecological assessment criteria. It contributes to enhancements of the efficiency and the scientificity when framing a policy in various fields including the environment. However, it is impossible to understand the multiphase vegetation structure as data on judging the national forest class in ECVAM are restricted to areal information of Ecological Nature Status, Degree of Green Naturality and Forest Map. This point drops the reliability of ECVAM. Therefore we constructed vegetation information using LiDAR (Light Detection And Raging) technology. We generated Biomass Class Maps as final results of this study, to introduce the new forest assessment criterion in ECVAM that alternates or makes up for existing forest assessment criteria. And then, we compared these with Forest Map and Landsat TM NDVI image. As a result, biomass classes are generally higher than stand age classes and DBH classes of Vegetation Map, and lower than NDVI of Landsat TM image because of the difference of time on data construction. However distributions between these classes are mostly similar. Therefore we estimates that it is possible to apply the biomass item to the new forest assessment criterion of ECVAM. The introduction of the biomass in ECVAM makes it useful to detect the vegetation succession, to adjust the class of the changed zone since the production of Vegetation Map and to rectify the class error of Vegetation Map because variations on tree heights, forest area, gaps between trees, vegetation vitality and so on are acquired as interim findings in process of computing biomass.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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