Estimating the Spatial Distribution of Forest Stand Volume in Gyeonggi Province using National Forest Inventory Data and Forest Type Map

국가산림자원조사 자료와 임상도를 이용한 경기지역 산림의 임분재적 공간분포 추정

  • Kim, Eun-Sook (Division of Forest Resource Information, Korean Forest Research Institute) ;
  • Kim, Kyung-Min (Division of Forest Resource Information, Korean Forest Research Institute) ;
  • Kim, Chong-Chan (Division of Forest Resource Information, Korean Forest Research Institute) ;
  • Lee, Seung-Ho (Division of Forest Resource Information, Korean Forest Research Institute) ;
  • Kim, Sung-Ho (Division of Forest Resource Information, Korean Forest Research Institute)
  • 김은숙 (국립산림과학원 산림자원정보과) ;
  • 김경민 (국립산림과학원 산림자원정보과) ;
  • 김종찬 (국립산림과학원 산림자원정보과) ;
  • 이승호 (국립산림과학원 산림자원정보과) ;
  • 김성호 (국립산림과학원 산림자원정보과)
  • Received : 2010.07.23
  • Accepted : 2010.11.08
  • Published : 2010.12.30

Abstract

Reliable forest statistics provides important information to meet the UNFCCC. In this respect, the national forest inventory has played a crucial role to provide the reliable forest statistics for several decades. However, the previous forest statistics calculated by administrative district has not provided spatial information in a small scale. Thus, this study focused on developing models to estimate an explicit spatial distribution of forest growing stock. For this, first, stand volume model by stand types was developed using National Forest Inventory(NFI) data. Second, forest type map was integrated with this model. NFI data were used to calculate plot-level stand volume and basal area. The stand types of NFI plot including the species composition, age class, DBH class and crown density class are very crucial data to be connected with forest type map. Finally, polygonlevel stand volume map was developed with spatial uncertainty map. Average stand volume was estimated at 85.7 $m^3$/ha in the study area, and at 95% significance interval it was ranged from 79.7 $m^3$/ha to 91.8 $m^3$/ha.

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.

Keywords

References

  1. 국립산림과학원. 2005. 산림자원조사보고서(민유림): 경기도<서울특별시, 인천광역시 포함> 기본계획구, 국립 산림과학원. 서울. pp. 656.
  2. 김갑덕. 1985. 산림측정학. 향문사. 서울. pp. 275.
  3. 김경민, 김철민, 전은진, 공지수. 2008. 수치임상도 (1:25,000) 표준 제작체계. 국립산림과학원. 서울. pp. 259.
  4. 산림청. 2005. 임업통계연보. 산림청. 대전.
  5. 손영모, 이경학. 2004. 우리나라 소나무의 생장. 숲과 문화 총서 12: 319-328.
  6. 심우범, 정진현, 김성호, 김준섭, 류주형, 김종찬, 서수안, 유병오. 2008. 제5차 국가산림자원조사-현지조사 매뉴얼. 국립산림과학원. 서울.
  7. 임종수, 한원성, 황주호, 정상영, 조현국, 신만용. 2009. 위성영상자료 및 국가 산림자원조사 자료를 이용한 산림 바이오매스 추정. 대한원격탐사학회지 25(4): 311-320. https://doi.org/10.7780/kjrs.2009.25.4.311
  8. 정상영, 임종수, 조현국, 정진현, 김성호, 신만용. 2009. 산림 바이오매스 변환표와 위성영상을 이용한 무주군의 산림 바이오매스 추정. 한국임학회지 98(4): 409-416.
  9. Blackard, J.A., Finco, M.V., Helmer, E.H., Holden, G.R., Hoppus, M.L., Jacobs, D.M., Lister, A.J., Moisen, G.G., Nelson, M.D., Riemann, R., Ruefenacht, B., Salajanu, D., Weyermann, D.L., Winterberger, K.C., Brandeis, T.J., Czaplewski, R.L., McRoberts, R.E., Patterson, P.L. and Tymcio, R.P. 2008. Mapping U.S. forest biomass using nationalwide forest inventory data and moderate resolution information. Remote Sensing of Environment 112: 1658-1677. https://doi.org/10.1016/j.rse.2007.08.021
  10. Chun, J.H., Lim, J. and Lee, D.K. 2007. Biomass Estimation of Gwangneung Catchment Area with Landsat ETM+ Image. Journal of Korean Forest Society 96(5): 591-601.
  11. Fournier, R.A., Luther J.E., Guindon L., Lambert M.-C., Piercey, D., Hall, R.J. and Wulder, M.A. 2003. Mapping aboveground tree biomass at the stand level from inventory information: test cases in Newfoundland and Quebec. Canadian Journal of Forest Research 33: 1846-1863. https://doi.org/10.1139/x03-099
  12. Hall, R.J., Arsenault E.J., Boudewyn P., Filiatrault M., Gillis M.D., Beaudoin A., Luther J.E. and Wulder M.A. 2009. Creating a national forest biomass map of Canada by integrating satellite data and models. GOFC-GOLD Biomass meeting (June 15, 2009).
  13. Knowles, R.L., Horavath G.C., Carter M.A. and Hawke, M.F. 1999. Developing a canopy closure model to predict overstorey/understorey relationships in Pinus radiata silvopastoral systems. Agroforestry Systems 43: 109-119.
  14. Labrecque, S., Fournier R.A., Luther J.E. and Piercey D. 2006. A comparison of four methods to map biomass from Landsat-TM and inventory data in western Newfoundland. Forest ecology and management 226: 129-144. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2006.01.030
  15. Nelson, M., Moisen G., Finco, M. and Brewer, K. 2007. Forest inventory and analysis in the United States: remote sensing and geospatial activities. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 73(7): 729-732.