시군구 단위 산림통계의 사회적 필요성에도 불구하고 자료의 부족으로 인하여 현실을 반영한 산림통계 산출이 어려운 상황에 있다. 따라서, 시군구 산림 통계 산출을 위하여 해당 시군구의 국가산림자원조사 자료와 주변 지역의 자료를 함께 활용하여 통계량의 오차 수준을 감소시키고 소면적 통계량이 해당 지역 산림의 지역적 특수성을 반영할 수 있는 새로운 소면적 통계산출 방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 소면적 지역과 특성 구조가 유사하다는 가정을 만족하면서 통계산출을 위한 최소한의 표본점 개수를 확보하기에 적정한 공간 단위에 대한 연구를 수행하였다. 그리고 산림의 지역적 특성을 결정하는 주요 요인인 기후, 토양, 수종 구성 등의 동질성을 기준으로 구획된 확장시군구 기반의 합성추정법, 시 도 단위 자료를 이용하는 기본계획구 합성추정법, 인접 시군구 자료를 이용하는 이웃시군 합성추정법을 비교하고, 이 방법들을 통해 산출된 임목축적 통계의 지역적 특성 설명력과 상위 통계와의 관계에 대한 평가를 수행했다. 그 결과, 확장시군구 합성추정법이 기본계획구 합성추정과 이웃시군 합성추정보다 지역적 특성을 보다 잘 반영하는 통계를 산출하는 것으로 평가되었다. 또한 확장시군구 합성추정법을 통해 산출된 통계량은 시도 단위로 산출된 통계량의 95% 신뢰구간 내에 포함되었으며, 이웃시군 합성추정법에 의해 산출된 결과보다 시도단위 통계량과의 차이가 적게 발생하였다.
본 연구의 목적은 산지 내 풍력발전단지 입지 적합성 분석을 통해 입지선정 가이드라인과 산지 훼손 최소화를 위한 제도적 개선방안을 도출하는 것이다. 먼저 풍력발전단지 입지 적합성 분석을 위해 국내외 사례 및 현장조사, 연구문헌 고찰을 통해 산지 내 풍력발전단지 입지선정을 위한 요인을 도출하고, 요인별 세부항목 및 가중치를 결정하여 이를 바탕으로 각 항목별 세부평가기준을 수립함으로써 입지 적합성 모델을 개발하였다. 강원도를 사례지역으로 선정하여 풍력자원 밀도 데이터, 법적 산지보전지역, 입지 기준 요인 항목별 자료를 토대로 공간 DB를 구축하여 산지 내 풍력발전 입지가능지역을 도출하였다. 일정 개수 이상의 풍력발전기가 입지할 수 있는 풍력발전단지 잠재 입지가능면적의 추정을 위해서 본 연구에서는 근린분석방법인 Block Statistics와 Focal Statistics 방법을 이용하였다. 그 결과 Block Statistics 방법에 의한 풍력발전기 잠재적 입지가능 면적은 1,261ha이며, Focal Statistics 방법에 의한 풍력발전기 잠재적 입지가능 면적은 1,411ha으로 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 대규모 절성토에 의한 산림재해 발생 우려 및 산지경관 훼손을 방지하기 위한 저감대책이 마련되어야 할 것이다.
정확한 산불위험예보는 효율적인 산불감시 및 예방 활동에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 2002년까지 운용되었던 산림청 산불위험예보시스템의 산불위험지수, 산불위험예보 등급과 실제 산불발생과의 관계를 고찰하였다. 산불위험지수와 산불발생건수의 회귀분석 결과, 비교 적 높은 설명력$(악67\%)$을 가진 반면 산불위험지수와 산불발생 피해면적과는 특별한 상관관계가 없었다. 산불위험예보 등급별로 산불발생의 차이 분석을 위해 일원분산분석을 실시한 결과, 산불발생 건수의 경우 '위험'과 '경계', '없음' 등 세 등급에 차이가 존재했으나, '경계' 와 '없음'은 구별되지 않았다. 산불발생 피해면적의 경우 '위험'과 '경계', '없음' 세 등급 모두에 있어서 차이가 발견되지 않았다. 따라서 금후에는 기존모델에 대한 산불 위험지수 위험등급조정과 더불어 산불확산지수가 고려된 통합산불위험지수 모델의 개발이 필요하다.
This study aims to create a model for predicting the number of extinguishment manpower to put out forest fires by taking into account the climate, the situation, and the extent of the damage at the time of the forest fires. Past research has been approached to determine the cause of the forest fire or to predict the occurrence of a forest fire. How to deal with forest fires is also a very important part of how to deal with them, so predicting the number of extinguishment manpower is important. Therefore predicting the number of extinguishment manpower that have been put into the forest fire is something that can be presented as a new perspective. This study presents a model for predicting the number of extinguishment manpower inputs considering the scale of the damage with forest fire on a scale bigger than 0.1 ha as data based on the forest fire annual report(Korea Forest Service; KFS) from 2015 to 2018 using the moderated multiple regression analysis. As a result, weather factors and extinguished time considering the damage show that affect forest fire extinguishment manpower.
The aim of this paper was mainly to interpret the real information-missing patch of image by using the kriging interpolation technology of spatial statistics. The TM Image of the Jingouling Forest Farm of Wangqing Forestry Bureau of Northeast China on 1 July 1997 was used as the tested material in this paper. Based on the classification for the TM image, the information pixel-missing patch of image was interpolated by the kriging interpolation technology of spatial statistics theory under the image treatment software-ERDAS and the geographic information system software-Arc/Info. The interpolation results were already passed precise examination. This paper would provide a method and means for interpreting the information-missing patch of image.
Forest cover density studies using high resolution satellite data and object oriented classification are limited in India. This article focuses on the potential use of QuickBird satellite data and object oriented classification in forest density mapping. In this study, the high-resolution satellite data was classified based on NDVI/pixel based and object oriented classification methods and results were compared. The QuickBird satellite data was found to be suitable in forest density mapping. Object oriented classification was superior than the NDVI/pixel based classification. The Object oriented classification method classified all the density classes of forest (dense, open, degraded and bare soil) with higher producer and user accuracies and with more kappa statistics value compared to pixel based method. The overall classification accuracy and Kappa statistics values of the object oriented classification were 83.33% and 0.77 respectively, which were higher than the pixel based classification (68%, 0.56 respectively). According to the Z statistics, the results of these two classifications were significantly different at 95% confidence level.
This study attempts to analyze the relationship between forest volume and age based on 5th NFI data and spectral characteristics of satellite imagery using ASTER sensor in Korea. Forest stand volume and age had the negative correlation with the spectral reflectance in all of the band (Blue, Green, Red, SWIR). With increasing of stand volume and age, spectral reflectance decrease. The spectral reflectance of band1 showed the highest correlation between stand volume and spectral reflectance among the VNIR wavelength. The spectral reflectance band 1, 2 (visible wavelength) and stand age have high correlation compared to other bands. The correlation coefficients between forest volume and vegetation indices have low relationship. This result indicates that the reflectance of blue band may be important factor to improve the potential of optical remote sensing data to estimate forest volume and age.
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.
산불을 고려하여 효율적으로 산림을 관리하기 위해서는 임상분포패턴과 산불특성과의 관계 규명이 요구된다. 본 연구에서는 기후형과 산불 빈도 및 규모를 표현하는데 유용한 생태지역을 단위로, 임상분포패턴 및 산불특성을 분석하고, 두 인자 간의 관계를 살펴 보았다. 이를 위해 수치임상도의 경관분석을 통해 생태지역별 전체 임상과 산불에 취약한 소나무 임분의 분포패턴을 분석하고, 산림청의 산불통계자료를 이용하여 생태지역별 산불특성을 추출한 다음 정준상관분석을 수행하였다. 임상패치는 산림면적비율이 높은 생태지역일수록 크고 복잡하였으며, 소나무 임분은 해안지역을 중심으로 형태가 복잡하고 패치 간의 근접성이 높았다. 1,000ha 당 산불발생건수는 도시화된 생태지역에서 많았으나, 건당 피해면적과 확산속도는 낮았다. 이와 반대로 "강원해안" 등 산림비율이 높은 생태지역에서는 적은 발생건수와 넓은 피해면적, 빠른 확산속도를 보였다. 정준상관분석 결과 산불특성은 소나무 임분의 경관지수와 유의한 상관관계가 있었는데, 소나무 임분 면적이 크면서 응집된 구조를 갖는 해안 생태지역일수록 장시간 연소되어 피해면적이 큰 특성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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