Yim, Jong Su;Kleinn, Christoph;Kim, Sung Ho;Jeong, Jin-Hyun;Shin, Man Yong
한국산림과학회지
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제98권2호
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pp.133-141
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2009
This study was conducted to support for determining an efficient sampling design for forest resources assessments in South Korea with respect to statistical efficiency. For this objective, different systematic sampling designs were simulated and compared based on an artificial forest population that had been built from field sample data and satellite data in Yang-Pyeong County, Korea. Using the k-NN technique, two thematic maps (growing stock and forest cover type per pixel unit) across the test area were generated; field data (n=191) and Landsat ETM+ were used as source data. Four sampling designs (systematic sampling, systematic sampling for post-stratification, systematic cluster sampling, and stratified systematic sampling) were employed as optimum sampling design candidates. In order to compute error variance, the Monte Carlo simulation was used (k=1,000). Then, sampling error and relative efficiency were compared. When the objective of an inventory was to obtain estimations for the entire population, systematic cluster sampling was superior to the other sampling designs. If its objective is to obtain estimations for each sub-population, post-stratification gave a better estimation. In order to successfully perform this procedure, it requires clear definitions of strata of interest per field observation unit for efficient stratification.
This study compared and analyzed the construction of a land use change matrix for the Intergovernmental Panel on Climate Change's (IPCC) land use, land use change, and forestry area (LULUCF). We used National Forest Inventory (NFI) permanent sample plots (with a sample intensity of 4 km) and permanent sample plots with 500 m sampling intensity. The land use change matrix was formed using the point sampling method, Level-2 Land Cover Maps, and forest aerial photographs (3rd and 4th series). The land use change matrix using the land cover map indicated that the annual change in area was the highest for forests and cropland; the cropland area decreased over time. We evaluated the uncertainty of the land use change matrix. Our results indicated that the forest land use, which had the most sampling, had the lowest uncertainty, while the grassland and wetlands had the highest uncertainty and the least sampling. The uncertainty was higher for the 4 km sampling intensity than for the 500 m sampling intensity, which indicates the importance of selecting the appropriate sample size when constructing a national land use change matrix.
본 연구는 지속가능한 산림경영에 적합한 표본조사 방법을 제시하기 위해 계통적 추출법, 계통적 집락추출법, 그리고 층화집락추출법을 이용하여 경기도 양평군의 산림을 대상으로 자료를 수집한 후 통계검증을 실시하였다. 표본조사 방법은 계통적 집락추출법이 가장 효율적인 것으로 분석되었는데, 계통적 집락추출법을 적용할 경우 집락의 형태와 집락 내의 표본점 간의 거리를 결정하기 위해 5가지 집락의 형태와 표본점간의 거리 4가지에 대하여 통계검증을 실시하였다. 그 결과 집락의 형태는 삼각형 그리고 집락 내의 표본점 간의 거리는 50m가 가장 적합할 것으로 평가되었다.
본 연구는 경상북도 봉화군 춘양면 애당리 수확 벌채 지역을 대상으로 다양한 표본추출방법을 적용하여 재적을 산출한 후 실제 벌채량 및 설계서상의 재적 값과의 비교를 통해 보다 정확하고 비용 효율적인 표본추출방법을 제시하고자 수행하였다. 연구에 사용된 표본추출방법으로는 1) 임의추출법, 2) 계통추출법, 3) 선상추출법을 적용하였으며, 각 표본추출방법별로 이동시간, 추정된 재적평균의 표본 오차율, 조사시간, 조사원 규모, 시간당 임금, 표본점 개수 등을 이용하여 표본추출방법에 대한 산림조사의 비용 효율성을 분석하였다. 각 표본추출방법별로 10개의 표본점을 추출하였으며, Bootstrap 기법을 이용하여 표본 강도의 타당성을 검증하였다. 분석결과, 선상추출법이 임의 및 계통추출법보다 실측된 재적 값과의 재적 편차가 상대적으로 가장 적은 것으로 나타났고, 산림 조사 비용 측면에서는 목표 표준오차율에 상관없이 임의추출법을 활용한 산림조사가 조사비용이 가장 낮은 것으로 나타났다. 본 연구결과에 따르면, 선상추출법과 임의추출법을 통한 산림조사 방법이 계통추출법을 이용한 방법보다 비용 효율적이며 재적의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 하지만 사례 연구의 특성상, 연구에서 분석된 결과의 일반화에는 한계가 있어, 향후 국내의 다양한 지역을 대상으로 동일한 방법의 연구가 진행된다면, 국내 산림의 환경적 특성을 반영한 표본추출방법이 제시될 것으로 기대된다.
머신러닝 기법을 활용한 분석에서 훈련 데이터의 샘플링 전략은 예측 정확도 뿐 만 아니라 일반화 능력에도 많은 영향을 미친다. 특히, 산사태 취약성 분석의 경우, 산사태 발생부에 대한 정보에 비해 산사태 미발생부에 대한 정보가 과도하게 많은 데이터 불균형 현상이 발생하며, 이에 따라 분석 모델의 훈련 데이터 설계 시 데이터 샘플링 과정이 필수적이다. 그러나 기존의 연구들은 대부분 산사태 미발생부 선택 시 발생부 데이터와 1:1의 비율을 갖도록 무작위로 선택하는 방법을 적용하였을 뿐, 특정한 선택 기준에 따라 분석을 수행하지 않았다. 따라서 본 연구에서는 훈련 데이터의 샘플링 전략이 모델의 예측 성능에 미치는 결과를 확인하기 위하여 산사태 발생부와 미발생부의 샘플링 전략기준에 따라 서로 다른 6개의 시나리오를 만들어 Random Forest 모델의 훈련에 사용하였다. 또한 Random Forest의 결과 중 하나인 변수 중요도를 각 산사태 유발인자들에 가중치로 곱하여 줌으로써 산사태 취약지수 값을 산정하였으며, 취약지수 값을 이용해 산사태 취약성도를 제작하고 각 결과 지도의 정확도를 비교 분석하였다. 분석 결과, 훈련데이터의 샘플링 방법에 상관없이 두 지역의 산사태 취약성 분석 결과는 모두 70~80%의 정확도를 보였다. 이를 통해 Random Forest 기법의 산사태 취약성 분석기법으로서의 적용 가능성을 확인하였으며, Random Forest 모델이 제공하는 입력변수의 중요도를 산사태 유발인자 가중치로 활용할 수 있음을 확인하였다. 또한 훈련 시나리오 간의 정확도를 비교한 결과, 특정한 기준에 의해 훈련 데이터를 설계하는 것이 기존의 랜덤 선택 방법보다 높은 예측 정확도를 기대할 수 있음을 확인하였다.
본시험(本試驗)은 리기다소나무 인공단순림(인공단순림)에 있어서 임분재적추정(林分材積推定)을 단급법(單級法) 단순임의추출법(單純任意抽出法) 복합비추정법(複合比推定法) 분리비추정법(分離比推定法) 표준목비추정법(標準木比推定法)등의 방법(方法)으로 조사비교(調査比較)한 것이다. 비추정(比推定)에 의하여 얻은 결과(結果)는 표(表) 8과 같아 실제임분재적(實際林分材積)이 추정임분재적내(推定林分材積內)에 포함(包含)되어 있는 것은 단순임의추출법(單純任意抽出法)과 복합비추정법(複合比推定法)뿐이다. 단순임의추출법(單純任意抽出法)이 좋은 결과(結果)를 갖어온 것은 임분(林分)의 구성상태(構成狀態)가 단순동령림(單純同齡林)이기 때문이라 추측(推測)된다. 추정시(推定時) 측정(測定)이나 계산(計算)이 간편한것은 (1) 단급법(單級法) (2) 단순임의추출법(單純任意抽出法) (3) 표준목비추정법(標準木比推定法) (4) 분리비추정법(分離比推定法) (5) 복합비추정법(複合比推定法)의 순(順)으로 되어 정도면(精度面)이나 실제임분(實際林分) 재적(材積) 측정시(測定時) 시간경비(時間經費) 노력(勞力)을 비교적(比較的) 적게 들이고 측정(測定)할수 있는 방법(方法)은 적어도 인공일제림(人工一齊林)에서는 단순임의추출법(單純任意抽出法)이 가장 좋은 결과(結果)를 가져왔다고 본다.
1) 본시험(本試驗)은 area sampling의 Form과 unit의 크기를 결정(決定)짓고져 행(行)하여진 실험(實驗)이다. 2) unit가 작은 것은 큰것에 비(比)해 과대추정치(過大推定値)를 주었다. 3) incular sample plot는 타(他)에 비(比)하여 과대추정치(過大推定値)를 준다. 4) area sampling에 있어서는 rectangular plot $0.06ha(20m{\times}30m)$가 가장 경제적(經濟的) unit가 된다. 또 circular plot를 사용(使用)할 때는 0.10 ha, square plot를 사용(使用)할 때는 0.08ha 보다 큰 unit를 사용(使用)해야만 population mean과 유의차(有意差)없어 추정(推定)할 수 있다.
Simple random sampling과 P.P.S. sampling의 효율을 비교하기 위하여 오스트리아 Salzburg 부근의 침엽수 장령림 임분에서 임목조사를 실시하였다. 축적 1:10,000의 흑백 적외선 사진을 판독하여, 조사 임지를 제지, 유령림, 너도 밤나무 장령림, 침엽수 장령림으로 구분하고, 침엽수 장령림 내에서 random sampling에 의한 99개의 표본점과 P.P.S. sampling에 의한 75개의 표본점을 흉고 단면적 제수 4인 Relascope에 의하여 야외 조사한 자료를 비교한 결과는 다음과 같다. 1) random sampling에 의한 임분 재적의 추정치는 $422.0m^3/ha$이었고, P.P.S. sampling에 의해서는 $433.5m^3/ha$이었으나 이들간의 통계적 유의성은 없었다. 2) 5 %의 허용 오차내에서는 P.P.S. sampling에 의하여는 170점, random sampling에 의하여는 237점이 필요하였다. 3) P.P.S. sampling은 random sampling에 비하여 야외 조사 시간을 17% 감소시킬 수 있었다.
이 연구(硏究)는 Forest survey시(時) 지상조사(地上調査)와 항공사진(航空寫眞)을 이용(利用)한 조사(調査)와의 비교(比較) 연구(硏究)인데 tone contrast가 여의(如意)치 못한 aerial photo를 인수(人手)했기 때문에 연구(硏究)에 많은 지장(支障)을 가져와 처음의 계획(計劃)대로 추진(推進)하지 못하였다. 조사방법(調査方法)은 aerial photo를 이용(利用)했을 때 가장 편리(便利)하였고 이때 적용(適用)한 방법(方法)은 지상(地上)과 병용(併用)시킨 조사방법(調査方法)이다. 임상도작성(林相圖作成)에 Radial line plotter를 사용(使用)했는데 그 결과(結果)는 대단(大端)히 좋았다. 즉(即) compass surveying에 의(依)하여 현지(現地) check한 결과(結果)와는 none significant였다. 앞으로는 double sampling에 대(對)한 연구(硏究)가 더 필요(必要)할 것으로 생각된다. 따라서 이에 대(對)한 연구(硏究)를 계획(計劃)하여 추진(推進)할 생각이다.
Mirzaei, Mehrdad;Bonyad, Amir Eslam;Bijarpas, Mahboobeh Mohebi;Golmohamadi, Fatemeh
Journal of Forest and Environmental Science
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제31권2호
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pp.73-77
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2015
Acquiring accurate quantitative and qualitative information is necessary for the technical and scientific management of forest stands. In this study, stratification and systematic random sampling methods were used to estimation of quantitative characteristics in study area. The estimator ($((E%)^2xT)$) was used to compare the systematic random and stratified sampling methods. 100 percent inventory was carried out in an area of 400 hectares; characteristics as: tree density, crown cover (canopy), and basal area were measured. Tree density of stands was compared through systemic random and stratified sampling methods. Findings of the study reveal that stratified sampling method gives a better representation of estimates than systematic random sampling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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