산림의 효율적인 관리를 위해 최근 원격탐사 기법을 이용하여 산림에 관련된 정보를 추출하려는 노력들이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 단일 원격탐사 데이터를 이용하는 경우 수목 인식의 정확도 및 추출되는 정보의 양적인 면에서 많은 한계를 가진다. 본 연구는 최근의 수목모델링을 위한 핵심기술들을 컬러 항공사진과 LiDAR 데이터에 적용하여 국내 환경에서의 수목 모델링을 수행하고, 그 결과를 평가하는데 그 목적을 두고 있다. 대전광역시 내에 존재하는 소규모 산림 지역 중 침엽수만으로 이루어진 단순림을 대상 지역으로 하였다. 컬러항공사진과 LiDAR 데이터를 이용하여 추정된 개체수의 정확도 평가 결과 $R^2$값이 0.77로 나타났다. 수고의 경우 집단 정확도 평가 결과 최근 변화가 일어나지 않은 지역은 측정값과 추정값의 차이가 없는 것으로 나타났고, 개별 정확도 평가의 경우 $R^2$값이 0.83으로 높은 상관도를 보였다.
본 연구는 2016년부터 2020년까지 충북 보은지역의 참진드기류의 시기별 분포를 조사하였다. 참진드기류는 다양한 환경(매년 4지점)에서 채집하였고, 5년 동안 충북 보은지역에서 채집된 참진드기류는 2속 3종으로 작은소피참진드기(Haemaphysalis longicornis), 개피참진드기(Haemaphysalis flava), 일본참진드기(Ixodes nipponensis)로 총 17,704개체의 참진드기가 채집되었다. 작은소피참진드기는 가장 많은 28.83 T.I. (68.40%) 값을 보였고, 개피참진드기 1.49 T.I. (3.53%), 일본참진드기 0.02 T.I. (0.06%)순으로 채집되었고 종 동정이 되지 않는 유충은 11.81 T.I. (28.01%)로 조사되었다. 우점을 차지하는 작은소피참진드기는 봄철 (5-6월)에, 유충은 8월과 9월에 가장 많은 수가 채집되었다. 대부분의 채집지에서 작은소피참진드기가 가장 많이 채집되었고 무덤과 초지에서만 유충이 많이 채집되었다. 개피참진드기는 충북 보은지역에서 채집된 개체수는 적지만 모든 채집지에서 분포하는 것으로 나타났다. 5년간 채집된 3종의 참진드기류에 대하여 총 828 pools의 SFTS 감염률을 조사한 결과 모두 음성으로 병원체 감염이 확인되지 않았다.
기후변화나 여러 환경문제들로부터 지속 가능한 산림자원 관리 및 모니터링을 위해 임상도의 지속적인 갱신은 필수적이다. 따라서 효율적이고 광역적인 산림 원격탐사의 필요성에 따라 차세대 중형위성 4호의 사업이 확정되어 2023년 발사 예정에 있다. 농림위성(차세대 중형위성 4호)는 5 m급 공간해상도와 Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infra Red 총 5개 밴드를 가진다. 본 연구는 농림위성의 발사 및 활용에 앞서 농림위성과 유사한 사양을 가지는 RapidEye를 이용하여 위성 기반 수종분류의 가능성을 모의 평가하기 수행되었다. 본 연구는 춘천 선도산림경영단지를 연구 대상지로 하였으며, RapidEye 위성 영상기반 모의 수종분류는 생육기 영상으로부터 추출한 분광정보와 생육기와 비생육기의 NIR 밴드로부터 추출한 GLCM 질감특성 정보가 활용되었고, 이를 입력데이터로 하여 랜덤 포레스트(Random Forest) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 침엽수종 3종(소나무, 잣나무, 낙엽송), 활엽수종 5종(신갈나무, 굴참나무, 자작나무, 밤나무, 기타활엽수), 침활혼효림 총 9종으로 임상을 분류하였다. 분류 정확도는 임상도와 분류 결과를 대조하여 산출하였으며, 분류 정확도는 분광정보만 사용한 경우 39.41%, 분광정보과 질감정보를 모두 사용한 경우 69.29%의 정확도를 보였으며, 다중시기 분광정보 및 질감정보의 활용을 통해 5 m 해상도의 위성영상으로부터 수종분류의 가능성이 있음을 확인하였다. 향후 식생의 생태적 특성을 더욱 효과적으로 반영한 추가 변수를 대입하여 농림위성 활용 가능성을 제고하고자 한다.
이 연구의 목적은 1910년에 제작된 조선임야분포도의 산림정보를 해석하고 그 의미를 밝히는 데 있다. 이를 위해 먼저 조선임야분포도 제작의 바탕이 되는 임적조사의 배경, 추진과정, 결과와 그 신뢰도를 평가하였다. 다음으로 종이 도면으로 남아 있는 조선임야분포도의 정보를 수치화하여 산림상태, 임상 면적 정보를 생산하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 1910년 한반도를 현재의 남한과 북한 지역으로 구분하여 분석할 경우, 북한지역이 성림지의 73%가 분포할 정도로 남한지역보다 좋은 산림을 보유하고 있었다. 당시 남한지역은 치수발생지와 무립목지가 전체 산림의 8할을 차지할 정도로 황폐화된 산림이 많았다. 현재 백두산과 혜산이 포함된 양강도 산림의 8할이 성림지로 구성되어 있을 정도로 우량한 산림을 보유하고 있었다. 소나무는 남한지역이 북한지역보다 약 2.7배 많이 분포하였다. 소나무 이외의 침엽수는 대부분 북한지역에 분포하였다. 특히 남한지역 임야의 53%, 입목지 면적의 72%가 소나무로 구성되어 있었다.
본 연구는 중국 서남지역의 서장지역에 위치하고 있는 사원의 공간구성과 원림의 형태에 관하여 그 가치를 연구하였다. 중국의 중원과 인도를 통해 유입된 불교가 서장의 민간신앙과 열악한 환경을 통해 융합되는 과정을 당대의 역사, 문화, 정치의 중심지 역할을 수행하였던 사원의 공간구획, 건물배치 및 원림을 통하여 장전불교와 장전불교사원의 영향관계를 고찰하여 장전불교 사원의 가치를 살펴보았다. 이를 위해 대표적 장전불교사원인 포달랍사원, 라포림가사원, 대소사를 통해 장전불교사원의 공간과 원림에 대한 가치를 도출하였다. 첫째, 서장은 만년설과 녹지가 공존하는 독특한 환경으로 인해 서장의 대표적 장전불교 사원인 포달랍사원, 라포림가사원, 대소사사원은 토속신앙과 불교의 자타불이와 만다라에 근거하여 계곡과 산맥에 기대어 자연에 순응하는 형태로 넓게 분포되어 있다. 둘째, 대상지들은 크게 상부공간과 하부공간으로 분리되어 진다. 상부는 예불을 위한 건물들이 위치하고 하부는 수행을 위한 공간과 원림이 위치하고 있다. 원림은 크게 2가지 형태로 존재하였다. 셋째, 수행하는 공간의 중심에 위치하고 보리수를 식재하여 석가모니와 같이 수행을 통해 이집의 분별에서 벗어나 배진합각의 진리의 세계로 벗어나자는 이상적 구조를 지니고 있었으며 사원 주변 수림을 조영하여 명상과 교류가 이루어지는 원림이 존재하였다. 수림들에는 상록 침엽수림이 주로 식재 되어 있다.
It is important to measure the height of trees as an essential element for assessing the forest health in urban areas. Therefore, an automated method that can measure the height of individual tree as a three-dimensional forest information is needed in an extensive and dense forest. Since airborne LiDAR dataset is easy to analyze the tree height(z-coordinate) of forests, studies on individual tree height measurement could be performed as an assessment forest health. Especially in urban forests, that adversely affected by habitat fragmentation and isolation. So this study was analyzed to measure the height of individual trees for assessing the urban forests health, Furthermore to identify environmental factors that affect forest growth. The survey was conducted in the Mt. Bongseo located in Seobuk-gu. Cheonan-si(Middle Chungcheong Province). We segment the individual trees on coniferous by automatic method using the airborne LiDAR dataset of the two periods (year of 2016 and 2017) and to find out individual tree growth. Segmentation of individual trees was performed by using the watershed algorithm and the local maximum, and the tree growth was determined by the difference of the tree height according to the two periods. After we clarify the relationship between the environmental factors affecting the tree growth. The tree growth of Mt. Bongseo was about 20cm for a year, and it was analyzed to be lower than 23.9cm/year of the growth of the dominant species, Pinus rigida. This may have an adverse effect on the growth of isolated urban forests. It also determined different trees growth according to age, diameter and density class in the stock map, effective soil depth and drainage grade in the soil map. There was a statistically significant positive correlation between the distance to the road and the solar radiation as an environmental factor affecting the tree growth. Since there is less correlation, it is necessary to determine other influencing factors affecting tree growth in urban forests besides anthropogenic influences. This study is the first data for the analysis of segmentation and the growth of the individual tree, and it can be used as a scientific data of the urban forest health assessment and management.
This study applied the LANDIS-II model to the forest vegetation of the study area in Yeongdong-gun, Korea to identify climate effects on ecosystems of forest vegetation. The main purpose of the study is to examine the long-term changes in forest aboveground biomass(AGB) under three different climate change scenarios; The baseline climate scenario is to maintain the current climate condition; the RCP 4.5 scenario is a stabilization scenario to employ of technologies and strategies for reducing greenhouse gas emissions; the RCP 8.5 scenario is increasing greenhouse gas emissions over time representative with 936ppm of $CO_2$ concentration by 2100. The vegetation survey and tree-ring analysis were conducted to work out the initial vegetation maps and data for operation of the LANDIS model. Six types of forest vegetation communities were found including Quercus mongolica - Pinus densiflora community, Quercus mongolica community, Pinus densiflora community, Quercus variabilis-Quercus acutissima community, Larix leptolepis afforestation and Pinus koraiensis afforestation. As for changes in total AGB under three climate change scenarios, it was found that RCP 4.5 scenario featured the highest rate of increase in AGB whereas RCP 8.5 scenario yielded the lowest rate of increase. These results suggest that moderately elevated temperatures and $CO_2$ concentrations helped the biomass flourish as photosynthesis and water use efficiency increased, but huge increase in temperature ($above+4.0^{\circ}C$) has resulted in the increased respiration with increasing temperature. Consequently, Species productivity(Biomass) of trees decrease as the temperature is elevated drastically. It has been confirmed that the dominant species in all scenarios was Quercus mongolica. Like the trends shown in the changes of total AGB, it revealed the biggest increase in the AGB of Quercus mongolica under the RCP 4.5 scenario. AGB of Quercus mongolica and Quercus variabilis decreased in the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios after 2050 but have much higher growth rates of the AGB starting from 2050 under the baseline scenario. Under all scenarios, the AGB of coniferous species was eventually perished in 2100. In particular they were extinguished in early stages of the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios. This is because of natural selection of communities by successions and the failure to adapt to climate change. The results of the study could be expected to be effectively utilized to predict changes of the forest ecosystems due to climate change and to be used as basic data for establishing strategies for adaptation climate changes and the management plans for forest vegetation restoration in ecological restoration fields.
본 연구는 고해상도 위성영상인 QuickBird 영상을 이용한 픽셀 및 분할기반의 분류방법의 정확도를 비교하여 적합한 수종 분류방법을 선정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 연구대상지인 충청북도 옥천군과 영동군의 산림을 대상으로 현지조사를 실시하여 총 398개 토지피복정보를 수집하였다. 총 14개의 토지 피복 등급(4개의 침엽수종과 7개의 활엽수종, 그리고 3개의 비산림지)으로 구분된 현지조사 자료를 훈련자료로 이용하였다. 픽셀기반 분류에 있어서 위성영상이 가지고 있는 원 화소값, tasseled cap 분석에 의한 3개의 지수, 그리고 주성분 분석을 통한 3개의 성분값을 이용한 3가지의 밴드조합 영상을 생성하여 분류정확도를 비교한 결과, 위성영상의 원 화소값을 이용한 분류 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다. 분할기반 분류에서는 3개의 축척계수에 따른 정확도를 비교한 결과, 축척계수 50%을 적용하였을 때 전체 정확도는 76%, 그리고 ${\hat{k}}$ 값은 0.74로 다른 축척계수에 의한 정확도보다 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 QuickBird 영상의 원 화소값과 50%의 축척계수를 이용한 분할기반의 수종분류 결과가 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다.
본 연구는 효율적인 산림시업계획 수립을 위하여 입목의 측정정보와 머신러닝 알고리즘을 이용하여 주요 침엽수종(소나무, 잣나무, 낙엽송)의 수관급 분류를 목적으로 하였다. 입목의 측정정보는 9년간 수집된 국유림 모니터링 정보를 활용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 Random Forest (RF), XGBoost (XGB), Light GBM (LGBM)을 사용하였다. 알고리즘의 정확도, 정밀도, 재현율, F1 score를 이용한 성능평가를 통하여 알고리즘의 정확도를 비교·평가하였다. 분석결과, 소나무림, 잣나무림, 낙엽송 모두 RF 알고리즘이 성능평가 점수가 가장 높았으며, 수종별로는 소나무가 정확도 약 65%, 정밀도 약 72%, 재현율 약 60%, F1 score 약 66%로 성능평가 점수가 가장 높았다. 수관급은 우세목의 정확도가 약 80%이상으로 높았으나, 준우세목과 중간목, 피압목의 분류 정확도는 낮게 평가되었다. 본 연구결과는 산림시업의 간벌목 선정에 있어 의사결정을 위한 참조자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 국내 주요 용재수종인 잣나무와 삼나무, 편백에 대한 종 분포 예측 모델의 결과를 앙상블하여 기후 시나리오에 따라 현재, 근미래, 먼미래의 서식 적합지를 예측하였고 잣나무와 삼나무, 편백의 기후변화 시나리오별 분포 적합지를 분석하였다. 특히, 잣나무를 삼나무와 편백이 대체할 수 있는지 평가하였다. 기준연도(현재) 잣나무의 매우 적합한 서식지는 전국의 약 13.87%를 차지하지만 SSP5-8.5 하의 먼미래에서는 약 0.11%까지 낮아진다. 삼나무의 경우 기준연도의 서식 적합지는 약 7.08%이며 SSP5-8.5하의 먼미래에서는 약 18.21%까지 증가한다. 편백의 경우 기준연도의 서식 적합지는 약 19.32%이며 SSP5-8.5 하의 먼미래에서는 약 90.93%까지 차지하는 것으로 예측되었다. 전국적으로 조림하던 잣나무는 기후변화의 영향으로 서식처가 점차 북상하여 우리나라에서 적합한 서식처가 크게 감소하였으므로 21세기 중반 이후에는 국내에서 용재수종으로 조림하기에는 부적합하며 높은 수준의 서식 적합도를 갖는 편백이나 삼나무로 대체될 필요가 있다고 전망된다. 특히, 편백은 대부분의 영역에서 잣나무를 대체 가능하며, 삼나무의 경우 남해안과 중부지방 일부분을 대체할 수 있다고 평가되었다. 결론적으로 미래에는 조림하는 용재수종의 변화가 생길 것이며 다양한 수종을 대상으로 한 연구를 통해 기후변화에 대응하는 방안이 마련되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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