본 연구는 우리나라의 전체 국유림에 대한 경영이력 및 경영계획정보가 구축되어 있는 국유림경영정보시스템이 관련 법령(국유림경영계획 작성 및 운영요령)의 변경에 따라, 개정 전에는 평균 흉고직경값만 입력하도록 구축되어 있으나 개정 후에는 평균 흉고직경, 최저·최고 흉고직경값으로 표기하는 것으로 변경되었다. 이와 관련하여 기 구축되어 있는 모든 흉고직경값을 최저·최고 흉고직경값으로 변환할 수 있는 추정 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구는 국유림경영정보시스템에 포함되어 있는 12개 주요 수종에 대한 최저·최고 흉고직경을 자동으로 표기할 수 있는 추정식을 개발하기 위해 수행하였다. 최저·최고 흉고직경 추정식을 개발하기 위하여 제5~6차(2006~2015년) 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)의 6,858개 고정표본점 자료를 이용하였다. 최저·최고 흉고직경 추정식 도출을 위하여 흉고직경, 임령, 수고의 3가지 생장변수를 이용한 흉고직경-임령, 흉고직경-수고의 2가지 추정모형을 적용하였다. 본 연구에서 가장 적합한 최저·최고 흉고직경 추정모형은 흉고직경과 수고 변수를 이용한 추정식 Dmin=a+bD+cH, Dmax=a+bD+cH으로 나타났으며, 12개의 주요 수종의 최소 최대 흉고직경 추정식을 개발하였다.
본 연구는 전라북도 동부 산악지역 낙엽송 임분의 흉고직경과 흉고단면적 생장모델을 개발하고, 지역 기후 인자인 고도, 연평균 강우량 그리고 연평균 기온을 독립변수로 이용하여 모델의 정도를 향상시키기 위하여 수행하였다. 그 결과, Schumacher 다형방정식이 흉고직경과 흉고단면적 추정을 위한 최적의 모델인 것으로 분석되었다. 흉고직경 생장모델의 경우 고도와 연평균 강우량을 삽입하여 모델의 정도를 향상시킬 수 있었으며, 흉고단면적 생장모델의 경우 연평균 강우량을 이용하여 모델의 정도를 향상시킬 수 있었다. 한편, 더욱 정도 높은 모델을 개발하기 위해서는 고도와 연평균 등 환경 인자와 더불어 임목본수, 고사율, 간벌율, 그리고 토양상태 등의 다양한 인자를 포함하는 모델의 추정 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 위치종속조사가법에 의해 소나무임분에서 조사된 자료로부터 임목의 크기 및 경쟁목과의 거리를 함께 고려한 개체목차원의 거리종속경쟁지수와 전통적인 임분차원의 밀도척도를 추정하고 이들을 흉고직경생장과 비교하여 경쟁상태에 대한 설명력을 검토하였으며, 경쟁지수가 영향변수로 고려된 개체목 흉고직경생장식을 유도하였다. 경쟁목선정방법에 있어 경쟁치단각도를 30도로 설정했을 때의 경쟁지수가 흉고직경생장과 기장 높은 상관관계를 보인 반면, 경쟁구역거리는 흉고직경생장추정에 대한 경쟁지수의 설명력에 미미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개체목별 거리종속경쟁지수에 근거한 대부분의 임분경쟁지수들은 임분의 경쟁상태를 비슷하게 나타내는 것으로 평가되었다. 임령과 지위지수의 영향을 배제한 상태에서의 편상관분석결과 Alemdag의 평균경쟁지수 및 상대공간지수가 흉고직경과 가장 높은 연관성을 나타냈는데, 이중 개체목의 위치를 파악하지 않고도 비교적 손쉽게 파악될 수 있는 상대공간지수가 임분의 평균흉고직경을 추정하는데는 좀더 적합한 것으로 판단되었다. 개체목차원의 거리종속 경쟁지수중에서, 지위 및 흉고직경의 영향을 배제시킨다면 Hegyi의 경쟁지수가 흉고직경생장과 가장 밀접한 영향관계에 있는 것으로 밝혀졌다. 이로부터 Hegyi경쟁지수 및 임령, 우세목수고, 개체목의 흉고직경을 영향인자로 하는 다음과 같은 흉고직경생장식을 유도하였다. $$dbh^{\prime}=3.975362676{\cdot}age^{-1.099274613}{\cdot}ho^{0.199893990}{\cdot}dbh^{0.269430865}{\cdot}HgCI^{-0.353643587}$$ 위의 식은 다른 조건이 같다면 지위지수는 흉고직경생장에 유리한 영향을 미치는 반면 임령 및 경쟁지수의 증가에 의해서는 흉고직경생장이 둔화된다는 일반생장법칙에 부합되어 흉고직경생장식으로 적합하다고 판단되며, 단목생장모델을 위한 함수식으로 활용될 수 있다.
완도수목원내 백운로 상부의 붉가시나무림을 대상으로 난대 상록활엽수림 복원 시 붉가시나무의 성장 및 종실공급과 관련된 기초정보를 제공하는 목적으로 붉가시나무의 성장 및 결실특성을 조사하고 종실량 상대성장식을 구하였다. 성장특성은 평균흉고직경급에 속하는 실생 임목 3주의 표본목을 선정 벌목하여 수간석해하였다. 표본목의 평균치의 수령(X)에 의한 흉고직경과 수고의 성장특성(Y)의 상대성장식(Y=aX+b)을 개발하였으며, 추정식에 의한 붉가시나무 수령에 따른 흉고직경 및 수고를 추정하였다. 결실특성은 성숙종실초기인 8월에 평균 흉고직경급에 속하는 임목을 대상으로 결실이 충실한 임목 3주의 표본목을 선정 벌목하여 조사하였다. 붉가시나무의 종실량 상대성장식을 개발하기 위하여 결실목 중 흉고직경이 고르게 10주의 표본목을 선정 벌목하였다. 벌목한 표본목은 흉고직경, 수고, 수관폭, 수관고 등의 성장특성(X)과 종실량(Y)을 조사 분석하여 종실량 상대성장식($Y=aX^b$)을 유도하였다. 표본목 평균치의 수령에 의한 상대성장식은 흉고직경 Y=0506X-2.064($R^2=0.999$), 수고 Y=0.321X+0689($R^2=0.992$)이었다. 개발된 상대성장식에 의하여 수령 10, 20, 30, 40년일 때 흉고직경은 각각 3.0cm, 8.1cm, 13.1cm, 18.2cm, 수고는 각각 3.9m, 7.1m, 10.3m, 13.5m가 되는 것으로 추정되었다. 결실특성 조사 결과 결과모지(結果母枝)당 잎 수를 제외한 결과모지의 길이, 직경, 결과모지 당 결과지 수, 종실 수는 유의적인 차이를 보였으며, 수관 상, 중, 하부로 갈수록 감소하였다. 종실 총수의 경우 수관 상, 중, 하부 각각 1,312립, 115립, 5립이었다. 붉가시나무 표본목을 일괄하여 추정한 종실량 상대성장식의 흉고직경(D)를 독립변수로 하는 상대성장식은 $Y=0.003X^{4.260}$, 결정계수($R^2$)은 0.896이었다. 흉고직경만을 독립변수로 하는 상대성장식은 흉고직경과 수고($D^2H$)를 독립변수로 하는 결정계수가 다소 낮으나, 측정오차를 고려하면, 흉고직경만을 독립변수로 하는 상대성장식을 적용하는 것이 실용적이라고 판단된다.
하천에서 수목의 관리를 위해서는 수목이 홍수에 미치는 영향이나 생태적 특성을 고려하여 대책을 수립하여야 한다. 수목에 의한 수리학적 영향은 통수능 감소와 유수력에 의한 전도로 인한 하류 하천시설물의 기능 저해이다. 현장 인발시험은 수목이 전도될 때의 최대 저항력을 측정하여, 하천 내의 수목이 외력에 저항하는 정도를 파악하기 위해 시행하였다. 수목의 전도모멘트를 파악하기 위한 인자는 수목의 외형적 특성인 수종, 흉고직경, 수고 등이며, 본 연구에서는 전도모멘트와 흉고 직경의 상관관계를 이용하였다. 수목의 한계 전도모멘트는 흉고직경 4.9-32.8 cm의 관목과 교목 100주를 바탕으로 검토되었다. 교목과 관목을 함께 고려할 경우에는 흉고직경과 한계 전도모멘트의 상관관계를 도출하기 어려웠다. 그러나 교목만을 고려할 경우에는 흉고직경과 한계 전도모멘트 사이에 일정한 상관관계가 있음을 확인하였다.
붉은고로쇠나무의 적정 식재밀도와 대체조림수로서의 적정 조림시기를 위한 기초 자료를 제공하기 위해 천연림과 조림지에서 생장인자분석과 흉고직경 10 cm 도달연수를 측정하였다. 천연림에서 흉고직경은 수관폭과 높은 상관관계(E-W: r=0.82, S-N: r=0.76)를 나타내었고 조림지의 흉고직경과 수관폭도 높은 상관관계 (E-W: r=0.76, S-N: r=0.90)를 나타내었다. 천연림에서 흉고직경 10cm에 도달하는 평균연수는 $21.1{\pm}7.0$년, 조림지에서는 $9.2{\pm}1.3$년으로 측정되어 최초 수액채취가 가능한 시기는 인공조림시 천연갱신을 통해 형성된 자생지 보다 약 2.3배 단축되는 것으로 나타났다.
Jong-Su, Yim;Dong-Hyeon, Kim;Chi-Ung, Ko;Dong-Geun, Kim;Hyung-Ju, Cho
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권2호
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pp.99-110
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2023
논문은 LiDAR 점군 데이터를 사용하여 흉고 직경과 수고를 예측하는 ForestLi 시스템을 제안한다. ForestLi 시스템이 LiDAR 점군 데이터를 처리하는 과정은 다음과 같이 여러 단계로 진행된다. 다운샘플링, 이상점 제거, 지표면 분할, 지표면 정규화, 수간 추출, 개체목 분할, 흉고 직경 측정, 수고 측정. LiDAR 점군 데이터를 처리하는 상용 시스템 LiDAR360은 하측 식생과 개체목 분할 오류를 사용자가 직접 수정해야 한다. ForestLi 시스템은 하측 식생에 해당하는 LiDAR 점군 데이터를 자동으로 제거한다. 결과적으로 ForestLi 시스템이 LiDAR360보다 전체 수행시간을 줄이고, 흉고 직경과 수고 예측의 정확성을 높였다. 실험을 통해서 제안된 ForestLi가 LiDAR360 시스템보다 흉고 직경과 수고 측정의 정확성과 전체 실행시간 측면에서 우수하다는 것을 보여주었다.
본 연구는 천연기념물(62호)인 충북 영천리 측백나무(Thuja orientalis)림의 직경과 흉고단면적 생장모형을 추정하여 측백림의 관리에 필요한 기초 자료를 제공하고자 45본의 표준목을 선발하여 생장추를 이용하여 목편을 채취한 후 기초(non-overlapping) data와 데이터 재배열을 통한 overlapping data를 이용하여 최적의 흉고직경과 흉고단면적 추정식을 선정하였다. 동형 및 다형의 비선형 생장식을 데이터에 적합한 결과 overlapping data를 이용한 다형 방정식이 우수한 적합성을 보였다. 흉고직경 생장은 Schnmacher 다형 방정식인 $D_2={\exp}({\ln}(D_1)(T_1/T_2)^{0.4495}+3.8535(1-(T_1/T_2)^{0.4495}))$, 흉고단면적 생장은 Schnmacher 다형 방정식인 $BA_2={\exp}({\ln}(BA_1)(T_1/T_2)^{0.1235}+11.3793(1-(T_1/T_2)^{0.1235}))$가 가장 우수한 식으로 판명되었다. 본 연구에서 제시된 측백림의 흉고직경과 흉고단면적 생장식은 천연기념물인 측백림의 관리 경영에 필요한 정보로 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
중부지방 낙엽송 조림지에 대하여 식재후 적정한 1차 간벌 시기를 추정하기 위하여 충북대학교 부속 연습림(월악산)을 대상으로 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 충북대학교 부속 연습림내에 조림된 낙엽송의 수고곡선식은 H=4.25783+0.80024D(H=수고, D=흉고직경)이었다. (2) 본 연구대상지의 재적식을 구하기 위해 최소제곱법으로 회귀분석을 한 결과, 수고와 흉고 직경을 모두 독립변수로 하는 경우 재적식은 V=0.001474-0.002095D-0.000211H+0.000150D·H+0.000744D²+0.000008H²(V=재적(㎥), H=수고(m), D=흉고직경(cm)) 이었다. 한편, 재적에 대하여 흉고직경만을 독립변수로 한 경우는 V=0.000079-0.000512D+0.000826D²이었다. (3) 간벌시기 추정을 위한 기준으로는 수고 MAI의 극대점을 이루는 연령과 고사목에서 총 흉고직경 생장량의 평균치 이하로 떨어지는 시점의 연령이 적절한 것으로 판단된다. (4) 수고 MAI의 극대점에 도달하는 연령은 임분밀도와 유의성 있는 상관을 보이지 않아 정확한 간벌시기의 판단기준으로 삼을 수 없었다 (5) 간벌시기를 결정하는 추정식은 고사목의 흉고직경생장량의 경년변화를 토대로 계산하였으며, 그 결과식은 Y=0.2825+0.01752X 이었다. (6) 관행적인 1.8m×l.8m의 식재밀도가 적용된 낙엽송 조림지에서 간벌 개시 임령은 12∼14년이 적당한 것으로 나타났다.
본 논문은 솔잎혹파리 피해임지에서 수목의 외형적인자(수고, 수관폭, 흉고직경, 지하고)와 shigometer를 이용한 전기 저항치 ($k{\Omega}$)의 관계를 조사하였다. 외형적인자와 저항치간의 관계는 수고, 수관폭, 흉고직경은 높은 상관관계가 있었고, 지하고는 뚜렷한 관계가 나타나지 않았다. 수고, 수관폭, 흉고직경은 큰 수목이 전기저항치가 낮았고(수목의 활력이 높음) 작은 수목이 전기저항치가 높았다(수목의 활력이 낮음). 솔잎혹파리 피해임지의 고사목과 생존목을 비교하면 고사목이 생존목에 비하여 수관폭과 흉고직경의 크기는 작았고, 지하고는 높았다. 전기저항치를 3등급으로 구분 한 결과(< $14{\Omega}$, 생존가능성 양호, $14{\sim}20{\Omega}$, > $20k{\Omega}$고사 가능성 있음), 외형적인자의 크기는 낮은등급(< $14{\Omega}$)에서 수고, 수관폭, 흉고직경이 컸으며, 지하고는 낮았다. 조사한 외형적인자와 수세와의 관계를 직선회귀 방정식으로 산출한 결과 Y=-0.572${\times}$수고-1.163${\times}$수관폭-0.242${\times}$흉고직경+0.757${\times}$지하고+25.765이였으며 이들의 회귀식은 5%의 수준에서 유의성이 인정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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