다양한 산림 정보 중 수관 밀도는 단위면적 당 수관점유 면적의 비율로 정의되며, 다양한 분야에 활용되는 중요한 정보이다. 기존의 측정 방법들은 항공사진 판독 또는 현지 조사를 통해 이루어졌다. 이로 인하여 수관 밀도를 측정함에 있어 시간적/인적/경제적 자원의 소모가 크고, 판독자의 주관 및 경험이 반영되어 자료 제작의 일관성이 부족하다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-2 고해상도 위성영상을 이용하여 국내 산림 지역의 수관 밀도를 추정하였다. 고해상도 위성영상에 적합한 영역 기반의 수관 밀도를 추정하기 위해 영상 분할 기법과 임분 경계 정보를 이용하여 산림 내부를 일정 영역으로 구분하고, 판별 분석 기법과 산림 비율 기법을 통해 구분된 영역의 수관 밀도를 추정하였다. 현장 조사 및 영상 판독을 통해 구축한 참조자료와 비교해본 결과 판별 분석 기법은 약 60%, 산림비율 기법은 약 85%의 정확도를 보였다. 연구 결과와 수치 임상도의 비교를 통해 갱신이 필요한 후보지 추출 가능성을 확인하였다.
본 연구는 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 규명하기 위하여 수행하였다. 공간분석을 위한 기초 자료로 수치 임상도와 현존식생도를 활용하여 $100m{\times}100m$ 격자 단위로 전국 단위의 소나무림과 참나무류림 분포도를 제작하였다. 또한 $100m{\times}100m$ 래스터 격자 단위의 지형, 기후, 토양 관련 주제도를 제작하였다. 이상의 소나무림과 참나무류림의 분포도와 주제도간의 GIS 기반 공간 분석을 실시하여 지형, 기후, 토양 등의 환경 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 특성을 분석하였으며, 이러한 공간분포 특성을 활용하여 소나무림과 참나무류림의 출현빈도모델을 제시하였다. 소나무림의 경우 참나무류림에 비하여 상대적으로 표고가 낮고 경사도가 완만하며 기온이 높은 지역에 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 소나무림은 양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 화성암 지역에 주로 분포한 반면, 참나무류림은 사양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 변성암 지역에 주로 분포하고 있는 것으로 나타났다. 이상과 같은 지리형태학적 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 회귀식으로 도출한 결과 통계적 유의성이 매우 높게 나타났다. 본 연구 결과는 지형, 기후, 토양 등의 환경 요소를 고려한 소나무림과 참나무류림 임분의 합리적인 관리에 기여할 것으로 기대된다.
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.
본 연구는 밀원식물인 아까시나무의 적지적수 조림을 위해 임지생산력을 나타내는 지위지수를 도출하고, 지위지수에 어떠한 입지환경인자가 영향을 미치는 지를 수량화이론 I방법으로 구명하고자 수행되었다. 분석에 사용된 자료는 6차 국가산림자원조사와 1/5,000 산림입지토양도 상의 임령, 우세목 수고 및 각종 입지환경인자였다. 6차 국가산림자원조사에 의한 우리나라 아까시나무 임분의 지위지수는 평균 14였으며, 범위는 8에서 18 사이에 있는 것으로 분석되었다. 그리고 지위지수에 영향하는 입지환경인자는 모암, 기후대, 토양성질, 국소지형과 해발고였으며, 수량화이론 I방법을 적용한 추정모델의 적합도는 33%였다. 이 추정모델의 적합도는 낮으나 1% 수준에서 유의성이 인정되어 지위지수와 입지환경인자 간의 상호 연관성을 설명할 수 있었다. 지위지수와 입지환경인자 간의 수량화 분석 결과, 모암은 변성암, 화성암이, 기후대는 온대중부지역 이상에서, 토성은 식양토, 미사질양토가, 국소지형은 산복 지역에서 높은 점수를 갖는 것으로 나타났다. 임지생산력(지위지수)에 영향하는 입지환경인자 각각의 편상관을 분석한 결과, 산림 내 토양의 성질과 해당 입지의 해발고에 대한 편상관계수가 0.4129, 0.4023으로 각각 나타나, 이들이 가장 영향력이 높은 인자임을 알 수 있었다.
기존의 산림탄소저장량 통계는 현지 조사 표본 기반의 통계로 표본점 단위에서는 비교적 정확하지만 미조사 지점에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이를 보완하기 위한 것이 공간 정보를 보조 자료로 함께 활용하는 면적 기반 추정이며 우리나라의 경우 디지털 항공사진 판독과 현지 조사를 통해 상세 수준의 산림정보를 얻을 수 있는 1:5,000 임상도를 보유하고 있으므로 임상도의 활용성에 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 1:5,000 임상도와 제5차 국가산림자원조사 자료에 기반한 세 가지 업스케일링 방법을 비교하였다. 충청남도와 대전시를 대상으로 지도대수(방법 1), 회귀크리깅(방법 2) 및 지리가중회귀(방법 3)를 이용하여 산림탄소저장량을 각각 추정하였다. 탄소저장량 범위의 경우, 방법 2(1.39~138.80 tonC/ha)와 방법 3(1.28~149.98 tonC/ha)이 방법 1(0.00~93.37 tonC/ha)에 비해 기존의 현지 조사 표본 기반 방법의 추정치 범위(1.56~156.40 tonC/ha)와 유사한 범위로 추정하여 공간자기상관성을 고려한 회귀크리깅과 지리가중회귀 방법이 탄소저장량 분포의 공간이질성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 평가를 위해 독립검증 지점 186개소의 탄소저장량에 대한 대응표본 t-검정을 수행한 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 없으며(p>0.05) 방법 2의 결과가 가장 낮은 RMSE를 보였다. 따라서 지형과 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 경우, 회귀크리깅이 기존 통계 방법과 가장 유사한 평균 탄소저장량을 산출하면서 탄소저장량의 국지적 변이를 나타내기에 유용할 것으로 판단된다.
Quantification of carbon absorption and understanding the human induced land use changes (LUC) forms one of the major study with respect to global climatic changes. An attempt study has been made to quantify the carbon absorption by LUC through remote sensing technology. The Landsat imagery four time periods was classified with the hybrid classification method in order to quantify carbon absorption by LUC. Thereafter, for estimating the amount of carbon absorption, the stand biomass of forest was estimated with the total weight, which was the sum of individual tree weight. Individual tree volumes could be estimated with the crown width extracted from digital forest cover type map. In particular, the carbon conversion index and the ratio of the $CO_2$ molecular weight to the C atomic weight, reported in the IPCC guideline, was used to convert the stand biomass into the amount of carbon absorption. Total carbon absorption has been modeled by taking areal estimates of LUC of four time periods and carbon factors for land use type and standing biomass. Results of this study, through LUC suggests that over a period of construction, 7.10 % of forest and 9.43 % of barren were converted into urban. In the conversion process, there has been a loss of 6.66 t/ha/y (7.94 %) of carbon absorption from the study area.
위성영상은 대면적의 산림 바이오매스 추정 및 주제도의 제작에 있어서 효과적인 자료로 이용되고 있다. 본 연구는 제5차 국가산림자원조사에서 수집된 야외 표본점의 임분 변수와 위성영상을 이용하여 산림 바이오매스 변환표를 작성한 후, 무주군의 산림 바이오매스를 추정 및 주제도를 제작하기 위해 수행되었다. 4개의 표본점별 임분 변수와 산림 바이오매스 간의 상관분석을 실시한 결과, 수고, 수관밀도, 그리고 영급이 산림 바이오매스에 영향을 미치는 변수로 파악되었다. 따라서 산림 바이오매스 변환표 작성을 위해 이들 3가지 임분 변수의 조합을 독립변수로 하는 6개 회귀모형을 사용하여 최적 회귀추정식을 도출한 후, 임상별로 산림 바이오매스 변환표를 작성하였다. 회귀추정식의 적합도를 평가하기 위하여 교차대조법에 의한 추정치 오차와 편차를 산출한 결과, 수관밀도와 수고등급을 독립변수로 하는 추정식(모형 V)이 다른 모형에 비해 산림 바이오매스 추정능력이 우수한 것으로 나타났다. 회귀모형 V를 이용한 산림 바이오매스 변환표와 위성영상의 분류에 의해 생성된 임분 변수의 주제도를 이용하여 추정된 전라북도 무주군의 총 산림 바이오매스는 약 881만 톤이며, ha당 산림 바이오매스는 128.3톤으로 나타났다.
본 연구에서는 산림청에서 산사태 위험지를 판정하는데 이용하고 있는 판정표를 기반으로 산사태 발생 위험도를 예측할 수 있는 GIS 응용모델을 개발하였다. 이 모델에서 산사태 위험지는 지형, 임상 및 지질과 같은 산림입지환경 인자들 중 7개 인자를 선별적으로 이용하여 분석하도록 설계되었다. 이러한 입지환경 인자들 중 경사길이, 경사위치, 사변형태의 분석은 DEM 자료를 이용하여 산지사면 분석이 가능하도록 개발된 '산사태 예측을 위한 산지사면 입지해석 모듈' 을 이용하였다. 산사태 위험지 판정 모델의 구조는 원자료를 입력받아 가공, 변환하는 입력모듈과, 산사태 위험지 판정인자를 분석하여 해당지역의 산사태 위험지를 분석하는 모듈, 분석된 산사태 위험도 판정 결과를 제시하는 출력모듈 등으로 구성되어 있다. 경기도 용인 안성 지역에서 발생한 산사태를 대상으로 모델을 적용한 결과 약 72%에 해당하는 산사태가 산사태 위험도 2등급 이상으로 판정된 곳에서 발생하였다.
국립공원에 서식하는 생물종과 서식지 간의 관계를 공간적 평가에 활용하기 위해 생물종의 생태적 특성, 공간 유형, 식생군락, 지형 및 지질 조건을 기준으로 서식지 유형 분류 체계를 개발하고 서식지 분류 지도를 제작하였다. 서식지 유형의 체계적 분류 및 판정을 위해 분류기준표를 제작하였다. 분류 체계는 구조적 서식지를 중심으로 6개 대분류로 구분하였으며, 중분류는 59개의 생태계 유형으로 분류하였다. 산림생태계는 20개, 하천 및 습지생태계는 8개, 해안생태계는 16개, 농경지는 6개, 개발지는 9개, 해양생태계는 1개로 분류하였다. 서식지 분류 체계를 기반으로 정사영상, 정밀식생도, 임상도를 활용하여 서식지 분류 지도를 작성하였다. 서식지 분류 지도는 21개 국립공원에 대해 1,461개 도엽으로 구축하였다. 본 연구의 활용성을 높이기 위해 국내 서식지 조건을 고려한 서식지 분류 체계 고도화와 조사 프로토콜을 개발하여 서식지 평가에 적용하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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