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원격탐사자료를 이용한 국외 산림 바이오매스 추정 현황 및 비교분석: 다섯 가지 관점에서의 고찰
Review and Comparative Analysis of Forest Biomass Estimation Using Remotely Sensed Data: from Five Different Perspectives 원문보기

한국지형공간정보학회지 = Journal of the korean society for geospatial information science, v.19 no.1, 2011년, pp.87 - 96  

조경훈 (연세대학교 토목환경공학과) ,  허준 (연세대학교 토목환경공학과) ,  정재훈 (연세대학교 토목환경공학과) ,  김창재 (연세대학교 건설공학연구소) ,  김경민 (국립산림과학원 산림자원정보과)

초록
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최근 환경오염으로 인한 기후변화가 문제시 되고 있는 가운데, 지구온난화의 주범인 탄소의 배출 및 저장량 추정이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히 산림 바이오매스는 대기와 토양 간 탄소 순환의 중요한 매개체로서 전 지구적인 탄소 순환에 잠재적인 영향을 미치기 때문에 이러한 산림 바이오매스의 각종 파라미터를 추정하고 정량화 하려는 노력이 각국에서 진행중에 있다. 그러나 현장조사를 통한 추정은 시간 및 인력낭비가 심하고, 접근이 용이하지 않은 지역에 대한 조사가 어렵기 때문에 원격탐사자료를 이용한 방법이 각광받고 있다. 본 논문은 총 41개의 해외연구 사례를 바탕으로 원격탐사자료를 이용한 산림 바이오매스 추정 연구를 다섯 가지 관점(연구대상지역; 연구대상면적; 생태군계; 원격탐사자료; 추정기법)에 따라 분류하고, 연구사례 및 기반 기술이 제한적인 국내 관련 분야의 기반자료로써 활용할 수 있도록 하고자 하였다. 조사결과 연구대상지역으로는 북미지역이 39%로 가장 많은 연구 사례가 존재하였으며, 연구대상면적에 대한 조사에 있어서는 지역크기를 대 중 소로 분류 시 소규모 지역(3,600km2)의 연구 수가 59%로 가장 많았다. 생태군계의 경우 북쪽 수림대/타이가 지역이 30%로 연구가 활발하게 수행되었고, 원격탐사자료 사용 빈도는 Landsat 시리즈와 LiDAR가 각각 35%, 16%를 차지하였다. 마지막으로 산림 바이오매스 추정기법에 있어서는 회귀분석 방법이 71%로 가장 많이 사용된 것으로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Carbon emissions and storages that are strongly related to global warming has have emerged as one of the important issues while many governments and researchers have been interested in climate change and pollution. In this regards, forest biomass estimation is quite importance since forest biomass w...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 국외 사례를 중심으로 원격탐사자료를 이용한 산림 바이오매스 추정 연구 현황 및 동향을 조사하였다. 최신 동향 조사를 위해 조사 기간은 최근 10년 간 발표된 논문으로 제한하였으며, 총 41개의 해외저널 등재논문이 검토되었다.
  • 본 논문에서는 총 41개의 국외 산림 바이오매스 추정 연구 사례를 대상지역과 대상지역의 면적, 생태군계, 원격탐사시스템 및 추정기법 등의 다섯 가지 관점에서 살펴보았다. 조사 결과, 연구대상지역으로는 북미지역이 37%로 가장 많은 연구가 진행되어 왔으며, 이 지역을 비롯한 유럽 국가들은 산림부문 바이오매스 배출계수의 산정방법은 수준 3의 신뢰성 있는 배출계수를 제시하고 있다.
  • 앞에서 산림 바이오매스 추정에 대한 국내외 현황에 대하여 알아보았다. 이러한 특성을 기초로 다음 절들에서는 원격탐사를 이용한 국외 산림 바이오매스 추정 연구를 다섯 가지 범주를 통해 분류하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
라이다란 무엇인가? 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)는 레이저를 목표점에 주사한 뒤 반사되어 돌아오는 레이저 펄스의 도달 시간을 계산, 반사지점의 공간위치정보를 취득하는 방법이다(강규찬, 2010). 특히 항공라이다측량의 경우 높은 정확도로 지표면의 높이값을 빠른 시간에 취득할 수 있으며, 자료를 통해서 취득한 수고 정보를 통해 흉고 직경을 간접적으로 계산함으로써 산림 바이오매스를 산출한 연구 등이 보고되고 있다(장안진과 김형태, 2008).
제5차 국가산림자원조사 지침서에서 정의한 산림은 어떤 것들을 포함하는가? 5ha 이상, 수고가 최소한 5m 까지 자랄 수 있는 입목의 수관밀도(Canopy cover)가 10% 이상인 토지로서, 최소폭(Minimum width)이 30m 이상이어야 한다고 정의하고 있다. 여기에는 인위적 또는 자연적 요인에 의해 일시적으로 나무가 제거되었지만 산림으로 회복될 것으로 예상되는 미립목지와 죽림을 포함한다. 원격탐사를 통해 추정하는 변수로는 이러한 산림의 임령(Sivanpillai et al.
원격탐사자료를 통한 산림 변수추정의 장점은 무엇이며, 이는 어떤 것에 기반하는가? 지표상의 모든 물질은 에너지를 방출하고 있으며, 원격탐사자료는 이러한 에너지를 센서로 감지하여 대상지역에 대한 분광특성정보를 제공한다(김태근 등, 1996). 원격탐사자료를 통한 산림 변수추정의 장점은 야외에서 수집된 현장자료를 이용, 야외조사가 이루어지지 않은 미 조사지점에 대한 산림 바이오매스를 영상소(Pixel value) 단위로 추정해 낼 수 있다는 점이며(임종수 등, 2007), 이는 원격탐사를 통해 취득된 자료에 해당하는 미 조사지점과 현장자료 조사지점의 분광유사성에 기반한다.
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참고문헌 (32)

  1. 강규찬, 2010, "항공디지털카메라와 레이저측량을 이용한 정사영상 제작 및 평가", 연세대학교 대학원 석사논문. 

  2. 김태근, 김광은, 조기성, 김환기, 1996, "Landsat TM 영상자료를 이용한 호수수질 관측", 한국지형공간정보학회지, 제4권, 제2호, pp.22-33. 

  3. 국립산림과학원, 2008, 산림부문 온실가스 흡수.배출계스 관리 방안, 연구보고서, pp.17-21. 

  4. 국립산림과학원, 2009, 제5차 국가산림자원조사-현지 조사 지침서 Version 1.3, pp.3-6. 

  5. 노남진, 손요환, 김종성, 김래현, 서금영, 서경원, 구진우, 경지현, 박인협, 이영진, 손영모, 이경학, 2006, "가평지역 낙엽송림의 바이오매스와 영급별 줄기 밀도 및 바이오매스 확장계수 추정 연구", 임산에너지, 제 25권, 제 1호, pp.1-8. 

  6. 윤정호, 2004, 소나무림 공간 분포의 특성 및 변화 예측: 지형, 기상, 토양인지의 영향을 중심으로, 박사학위논문, 고려대학교, pp.68-99. 

  7. 임종수, 공지수, 김성호, 신만용, 2007, "kNN 기법을 이용한 강원도 평창군의 산림 주제도 작성과 산림 통계량 추정", 한국임학회지, 제96권, 제3호, pp.259-268. 

  8. 임종수, 한원성, 황주호, 정상영, 조현국, 신만용, 2009, "위성영상자료 및 국가 산림자원조사 자료를 이용한 산림 바이오매스 추정", 대한원격탐사학회지, 제25권, 제4호, pp.311-320. 

  9. 장안진, 김형태, 2008, "항공사진과 Lidar 데이터를 이용한 산림지역의 바이오매스 추정에 관한 연구", 한국지리정보학회지, 제11권 제3호, pp.116-173. 

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  11. 정상영, 임종수, 황주호, 조현국, 신만용, 2009b, "BioCLUST 기법을 이용한 무주군 산림 바이오매스의 추정 및 주제도 작성", 한국임학회 정기 학술연구발표회. 

  12. 정재훈, 허준, 유수홍, 김경민, 이정빈, 2010, "kNN 알고리즘과 계절별 Landsat TM 위성영상을 이용한 단양군 지역의 지상부 바이오매스 탄소저장량 추정", 한국지형공간정보학회지, 제 18권, 제 4호, pp.119-129. 

  13. 황주호, 임종수, 정진현, 김성호, 신만용, 2009, "위성영상과 국가산림자원조사를 이용한 소면적의 산림통계량 추정", 한국임학회 정기 학술연구발표회. 

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  30. Turner, D.P., Guzy, M., Lefsky, M.A., Ritts, W.D., Tuyl, S.V., Law, B.E., 2004, "Monitoring forest carbon sequestration with remote sensing and carbon cycle modeling", Environment Management, Vol.33, No.4, pp.457-466. 

  31. Wulder, M. A., White, J. C., Fournier, R. A., Luther, J. E., Magnussen, S., 2008, "Spatially explicit large area biomass estimation: three approaches using forest inventory and remotely sensed imagery in a GIS", sensor, Vol.8, pp.529-560. 

  32. WWF, 2008, Living planet report 2008, research report. 

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