본 연구는 탄소흡수원이며 재생가능한 자원인 산림 바이오매스 자원량 및 에너지로서의 잠재량을 산정하고, 이를 지도화 및 프로그램화 하고자 하였다. 2010년말 기준 우리나라 전체 산림의 총 바이오매스 자원은 804백만톤이며, 이 중 임상별로는 침엽수 265백만톤, 활엽수 282백만톤, 혼효림 257백만톤이 점유하고 있었고, 지역별로는 산림축적량에 비례하여 강원도가 가장 많은 바이오매스 양을, 다음이 경상북도, 경상남도 순이었다. 우리나라 산림에서 매년 상업적으로 벌채하여 제재목 등으로 이용되고 남은 목질부 바이오매스는 707천톤/년 정도가 되며, 숲가꾸기를 하여 원목으로 이용되는 양을 제외한 바이오매스 양은 592천톤/년으로 나타났다. 따라서 우리나라에서 연간 시장으로 공급 가능한 산림 바이오매스 자원은 약 1,300천톤/년 정도가 될 것으로 추정된다. 이를 석유환산량으로 전환하면 약 585천 toe/년이 된다. 본 연구에서 분석한 결과를 토대로 바이오매스 자원 지도 프로그램을 만들었다. 프로그램 개발하기 위해 사용된 시스템은 Microsoft Office Excel, Microsoft Office Access ArcGIS, Microsoft Visual Basic 6.0 이었으며, 공간정보를 활용할 수 있도록 ESRI MapObjects2.1 개발 도구를 이용하였다. 바이오매스 자원 지도(BiomassMap V2.0) 프로그램은 축적, 바이오매스 총 저장량, 시업지 연간 바이오매스 생장량, 상업적 벌채에 의한 바이오매스 생산량, 숲가꾸기에 의한 바이오매스 생산량 등을 지도로 나타내고, 이들 정보를 관리할 수 있는 프로그램이다. 바이오매스 자원 지도는 시도별, 임상별도로 확인할 수 있으며 이용자의 사용 목적에 따라 작성될 수 있다는 장점이 있다. 따라서 향후 본 바이오매스 지도는 산림이용 관리자들에게 유익한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
다중분광 해상도를 가진 고해상도 위성영상의 이용으로 인해 임상도 제작 부분에 있어 기존 전통적인 방법의 단점을 보완할 수 있어 고해상도 위성영상을 이용함으로써 효과적으로 임상도 수정이 이루어질 것으로 판단된다. 본 연구에서는 1m 공간 해상도와 4밴드의 분광 해상도를 가진 고해상도 인공위성 영상 데이터를 이용하여 기제작된 임상도를 수정하여 그 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구 결과는 첫째, 고해상도 영상의 근적외 밴드를 이용할 경우 침엽수, 활엽수, 미임목지, 경작지 등의 구분이 쉽게 이루어 졌다. 둘째, 기존에 제작된 임상도와 기복 편위가 수정된 정사영상 간에 임상도 경계가 불일치하여 임상도를 수정하는데 다소 어려움이 있다. 셋째, 임상도의 경급, 영급 및 소밀도 구분에는 항공사진에서와 마찬가지로 샘플에 관한 현지 조사와 임상도 제작에 경험이 많은 숙련도가 필요한 것으로 나타났다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
/
pp.41-44
/
2008
In this paper, major species of tree were discriminated in compartment by using LiDAR data and optic imagery. This is an important work in forest field. A current digital stock map has created the aerial photo and collecting survey data. Unlike high resolution imagery, LiDAR data is not influenced by topographic effects since it is an active sensory system. LiDAR system can measure three dimension information of individual tree. And the main methods of this study were to extract reliable the individual tree and analysis techniques to facilitate the used LiDAR data for calculating tree crown 2D parameter. We should estimate the forest inventory for calculating parameter. 2D parameter has need of area, perimeter, diameter, height, crown shape, etc. Eventually, major species of tree were determined the tree parameters, compared a digital stock map.
The primary objective of this study is to develop a suitable methodology to generate forest leaf area index (LAI) map at regional and local scales. To build empirical models, we collected the LAI values at 30 sample plots over the forest within the kyongan watershed area by the field measurements using an optical instrument. Landsat-7 ETM+ multispectral data obtained at the same growing season with the field LAI measurement were used. Three datasets of remote sensing signal were prepared for analyzing the relationship with the field measured LAI value and they include raw DN, atmospherically corrected reflectance, and topographically corrected reflectance. From the correlation analysis and regression model development, we found that the radiometric correction of topographic effects was very critical step to increase the sensitivity of the multispectral reflectance to LAI. In addition, the empirical model to generate forest LAI map should be separately developed for each of coniferous and deciduous forest.
현재 우리나라는 산림선진국(독일, 일본, 오스트리아 등)과 비교해도 부족하지 않을 만큼 산림경영, 산림조사 및 산림관리 등 산림분야에서 앞서 나가고 있는 상황이다. 그러나 체계적이며, 고도화된 산림관리 방안 수립 및 관련 연구는 부족하고, 실질적이면서 복합적인 분석을 위한 GIS로의 구축도 미흡한 상황이다. 이에 본 연구에서는 산림분석을 효율적으로 수행하기 위해 GIS를 기반으로 산림기본통계자료(2010년, 2015년)를 지도화하여 산림정보지도를 제작하였다. 그 결과 세부 행정구역별 산림면적, 임목축적, 평균임목축적, 산림률을 시각적 효과가 극대화된 지도로 제작할 수 있었으며, 시계열적인 변화 또한 체계적으로 분석할 수 있었다. 산림면적은 고성군, 세종특별시, 철원군, 연천군, 대전광역시 동구, 서울특별시 구로구에서만 증가하고, 그 이외 지역에서는 모두 감소하는 것을 알 수 있었으며, 임목축적은 대부분 지역에서 증가한 반면, 2011년 산불피해를 입은 울진군을 비롯하여 울릉군, 서울특별시 노원구, 서울특별시 강동구, 서울특별시 중구에서만 감소하는 것을 알 수 있었다. 평균임목축적은 4개 행정구역을 제외한 대부분의 지역에서 증가하는 것을 알 수 있었으며, 산림률의 경우 고성군, 연천군, 공주시, 부산광역시 동구, 대구광역시 서구 등 10개 지역을 제외한 대부분의 지역에서 감소한 것을 알 수 있었다. 향후, 본 연구를 바탕으로 보다 소규모의 행정구역과 더 많은 시기를 대상으로 산림정보지도를 제작하고 분석을 진행할 예정이다.
This study assesses forest fire susceptibility in Gangwon-do, South Korea, which hosts the largest forested area in the nation and constitutes ~21% of the country's forested land. With 81% of its terrain forested, Gangwon-do is particularly susceptible to wildfires, as evidenced by the fact that seven out of the ten most extensive wildfires in Korea have occurred in this region, with significant ecological and economic implications. Here, we analyze 480 historical wildfire occurrences in Gangwon-do between 2003 and 2019 using 17 predictor variables of wildfire occurrence. We utilized three machine learning algorithms—random forest, logistic regression, and support vector machine—to construct wildfire susceptibility prediction models and identify the best-performing model for Gangwon-do. Forest and soil map data were integrated as important indicators of wildfire susceptibility and enhanced the precision of the three models in identifying areas at high risk of wildfires. Of the three models examined, the random forest model showed the best predictive performance, with an area-under-the-curve value of 0.936. The findings of this study, especially the maps generated by the models, are expected to offer important guidance to local governments in formulating effective management and conservation strategies. These strategies aim to ensure the sustainable preservation of forest resources and to enhance the well-being of communities situated in areas adjacent to forests. Furthermore, the outcomes of this study are anticipated to contribute to the safeguarding of forest resources and biodiversity and to the development of comprehensive plans for forest resource protection, biodiversity conservation, and environmental management.
The land cover of burned area has changed dramatically since Daxinganling forest fire in Northeastern China during May 6 ? June 4, 1987. This research focused on determining the burn severity and assessment of forest recovery. Burned severity was classified into three levels from June 1987 Landsat TM data acquired just after the fire. A regression model was established between the forest canopy closure from 1999 forest stand map and the NDVI values from June 2000 Landsat ETM+ data. The map of canopy closure was got according to the regression model. And vegetation cover was classified into four types according to forest closure density. The change matrix was built using the classified map of burn severity and vegetation recovery. Then the change conversions of every forest type were analyzed. Results from this research indicate: forest recovery status is well in most of burned scars; and vegetation change detection can be accomplished using postclassification comparison method.
This study was performed to prove if the high resolution satellite imagery of IKONOS is suitable for preparing digital vegetation map which is becoming increasingly important in ecological science. Seven classes for forest area and five classes for non-forest area were taken for classification. Three methods, such as the pixel based classification, the segment based classification with majority principle, and the segment based classification with maximum likelihood, were applied to classify IKONOS imagery taken in April 2000. As a whole, the segment based classification shows better performance in classifying the high resolution satellite imagery of IKONOS. Through the comparison of accuracies and kappa values of the above 3 classification methods, the segment based classification with maximum likelihood was proved to be the best suitable for preparing the vegetation map with the help of IKONOS imagery. This is true not only from the viewpoint of accuracy, but also for the purpose of preparing a polygon based vegetation map. On the basis of the segment based classification with the maximum likelihood, a digital vegetation map in which each vegetation class is delimitated in the form of a polygon could be prepared.
본 산림항공사진 영상판독시스템 개발은 기존의 아날로그 방식의 제작과정을 개선하기 위해 제작 기반 기술 및 작업공정을 최적화하여 임상도 제작의 정확성과 효율성을 높이는데 그 목적이 있다. 이를 위해 시스템 구축에 필요한 수치임상도, 항공사진, 수치지형도 등의 DB 모델을 설계하고 검색 엔진, 화면제어, 입체 판독 모드 전환, 편집 도구, 출력 레이아웃 자동 설정 등의 기능과 연동될 수 있도록 인터페이스를 간결하게 구성하였다. 이를 바탕으로 표준화된 방법론을 제시함으로서 각종 수치주제도를 제작하는데 응용 및 확장할 수 있으며, 의사 결정 활용 및 신속한 산림자원정보를 전달할 수 있을 것으로 기대된다.
Space-borne multi-sensor data could provide fire scar and bum severity mapping. This paper will present detail mapping of burnt areas in Cheongyange Yesan of Korea with ETM+ image. Burn severity map based on ETM+ image was found to be affected by strong topographic illumination effects in mountainous forest area. Topographic effect is a factor which causes errors in classification of high spatial resolution image like IKONOS image. Minnaert constants J( in each band of ETM+ image is derived for reduction of mountainous terrain effects. Finally, this paper computes quantitative analysis of forest fire damage by each forest types.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.