Neural Network Applications to Determining Suitable Tree Species for Site-Specific Conditions

적지적수(適地適樹) 판정(判定)을 위한 Neural Network 기법(技法)의 응용(應用)

  • Kim, Hyungho (Department of Forest Resources, Seoul National University) ;
  • Chung, Joosang (Department of Forest Resources, Seoul National University)
  • Received : 2001.04.02
  • Accepted : 2001.07.02
  • Published : 2001.09.30

Abstract

This paper discusses applications of neural network to forest stand field data processing and determining suitable tree species for site-specific stand characteristics. For site-specific species selection, considered were 5 major coniferous species : P. densiflora for. erecta, L. leptolepis, P. koraiensis, P. densiflora, P. thunbergii. Among 1,320 sample plot data sets, 200 data sets with the highest site index (40 data sets for each species) were chosen as the test sets for investigation. Each data set includes 13 factors describing the site characteristics of the corresponding sample plot. The results of this investigation indicate high performance of neural network in data processing procedures for extracting data sets or measurement parameters without any recognizable pattern. These data sets or measurement parameters are those which have rare effect on site-specific species suitability or disturb pattern classification procedures of neural network because of unrecognizable patterns involved. Also the results have shown high potential of neural network in determining the best-suitable tree species for site characteristics. The % accuracy of the neural network model in determining the best-suitable tree species for site characteristics ranges from 77.6% to 91.8% associated with the combination of Site factors.

이 연구는 인공신경망기법을 적용하여 적지적수를 판정할 수 있는 산림환경입지인자를 도출하고, 그들 인자 상호간의 관계를 분석하여 적지적수 판정방법을 제시하고자 수행되었다. 적지적수 선정을 위한 대상수종으로 5개의 주요 침엽수종(P. densiflora for. erecta, L. leptolepis, P. koraiensis, P. densiflora, P. thunbergil)을 선정하였다. 먼저 총 1,320개소의 표준지를 대상으로 각 수종별 지위지수가 높은 순으로 40개씩 추출하여 총 200개의 표준지를 선발하였다. 각각의 자료는 해당 표준지에 대한 13개 인자의 산림입지환경 정보를 보유하고 있다. 연구결과 인공신경망기법은 패턴분류에 의한 산림입지환경 조사 자료들의 전산정보처리에 매우 효과적인 것을 알 수 있었다. 이 기법을 적지적수 판정에 필요한 패턴의 유무 분석에 응용함으로써 적지적수 판정에 거의 영향을 미칠 수 없는 패턴을 소유하고 있거나, 불규칙한 양상의 패턴으로 인해 패턴분류 과정 자체를 교란할 수 있는 자료들을 선별하여 제거할 수 있었다. 그 외에 인공신경망기법은 입지인자 구성에 따라 적지적수 판정 적합도가 77.6%에서 91.8%까지 높게 나타남으로써 산림입지환경조사 자료를 토대로 하는 적지적수 판정에 매우 높은 잠재력을 보여주었다.

Keywords