본 연구에서는 덕유산 국립공원의 산림지역을 대상으로하여 식생의 구조를 정량화하는 지수로 널리 이용되고 있는 LAI에 대한 지형적인 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건을 설명변수로 하고 엽면적지수(LAI, Leaf Area Index)를 반응변수로 하는 회귀분석방법을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 전체적으로 LAI와 지형요소의 상관관계는 0.5 미만으로 비교적 낮고 지형고도를 제외한 나머지 요소와의 상관성에 대한 통계적 유의성이 없는 것으로 나타난 반면에 상관성 방향성을 보면 주로 고도가 높고 경사가 급하고 토양의 수분상태가 낮은 지역일수록 LAI 값이 낮은 것으로 나타났다. 지형특성에 따른 LAI 분포에 대한 영향을 평가하기 위해 지형요소의 조합에 따른 회귀분석 결과 지형고도가 모든 모델에서 통계적으로 유의한 설명변수로 나타났다. 지형고도의 변수만을 고려한 경우보다 경사와 사면향을 추가적으로 고려할 경우 LAI 변화량을 설명하는데 보다 더 잘 적합한 것으로 나타났다. 토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(Topographic Wetness Index, TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 추가적인 연구가 필요할 것이다. 본 연구에서 유도된 결과는 위성영상자료를 이용하여 덕유산 국립공원 산림식생 LAI를 추정하는데 있어서 영상자료의 분광 반사율과 지형적 특성을 함께 고려하면 보다 높은 정확도를 갖는 LAI 분포를 예측하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 덕유산 국립공원의 산림지역을 대상으로하여 식생의 구조를 정량화하는 지수로 널리 이용되고 있는 LAI에 대한 지형적인 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건을 설명변수로 하고 엽면적지수(LAI, Leaf Area Index)를 반응변수로 하는 회귀분석방법을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 전체적으로 LAI와 지형요소의 상관관계는 0.5 미만으로 비교적 낮고 지형고도를 제외한 나머지 요소와의 상관성에 대한 통계적 유의성이 없는 것으로 나타난 반면에 상관성 방향성을 보면 주로 고도가 높고 경사가 급하고 토양의 수분상태가 낮은 지역일수록 LAI 값이 낮은 것으로 나타났다. 지형특성에 따른 LAI 분포에 대한 영향을 평가하기 위해 지형요소의 조합에 따른 회귀분석 결과 지형고도가 모든 모델에서 통계적으로 유의한 설명변수로 나타났다. 지형고도의 변수만을 고려한 경우보다 경사와 사면향을 추가적으로 고려할 경우 LAI 변화량을 설명하는데 보다 더 잘 적합한 것으로 나타났다. 토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(Topographic Wetness Index, TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 추가적인 연구가 필요할 것이다. 본 연구에서 유도된 결과는 위성영상자료를 이용하여 덕유산 국립공원 산림식생 LAI를 추정하는데 있어서 영상자료의 분광 반사율과 지형적 특성을 함께 고려하면 보다 높은 정확도를 갖는 LAI 분포를 예측하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
The purpose of this study was to analyze the topographic effect of the LAI (Leaf Area Index), which has been widely used as an index that quantifies the structure of forest vegetation in Deogyusan National Park. With this aim, the study was conducted through a regression analysis which took as expla...
The purpose of this study was to analyze the topographic effect of the LAI (Leaf Area Index), which has been widely used as an index that quantifies the structure of forest vegetation in Deogyusan National Park. With this aim, the study was conducted through a regression analysis which took as explanation the following variables: the elevation, slope, aspect, and soil moisture conditions. The LAI was taken as the response variable. Overall, the correlation between the Field-LAI and topographic factors was less than 0.5, which was relatively low. Except for topographic altitude, there was no statistical significance regarding the correlation with other factors. Meanwhile, regarding the orientation of the correlation, the higher the attitude, the steeper slope, the lower the soil moist, the lower the LAI value. The topographic altitude was found as a statistically significant explanation variable. The TWI (Topographic Wetness Index), which was used in this study to explain the soil moisture conditions, was not significantly related to the LAI distribution. The results of this study are expected to be utilized as basic data in more accurate forecasting the LAI distribution using remote sensing data.
The purpose of this study was to analyze the topographic effect of the LAI (Leaf Area Index), which has been widely used as an index that quantifies the structure of forest vegetation in Deogyusan National Park. With this aim, the study was conducted through a regression analysis which took as explanation the following variables: the elevation, slope, aspect, and soil moisture conditions. The LAI was taken as the response variable. Overall, the correlation between the Field-LAI and topographic factors was less than 0.5, which was relatively low. Except for topographic altitude, there was no statistical significance regarding the correlation with other factors. Meanwhile, regarding the orientation of the correlation, the higher the attitude, the steeper slope, the lower the soil moist, the lower the LAI value. The topographic altitude was found as a statistically significant explanation variable. The TWI (Topographic Wetness Index), which was used in this study to explain the soil moisture conditions, was not significantly related to the LAI distribution. The results of this study are expected to be utilized as basic data in more accurate forecasting the LAI distribution using remote sensing data.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서 본 연구에서는 덕유산국립공원의 산림지역을 대상으로 하여 식생의 구조를 정량화하는 지수로 널리 이용되고 있는 LAI를 중심으로 지형적인 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건과 LAI의 관계를 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 덕유산 국립공원의 산림지역을 대상으로 하여 식생의 구조를 정량화하는 지수로 널리 이용되고 있는 LAI에 대한 지형적인 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건을 설명변수로 하고 엽면적지수(LAI, Leaf Area Index)를 반응변수로 하는 회귀분석방법을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다.
제안 방법
현장 측정은 2012년 8월 29일에서 31일까지 그리고 9월18일에서 21일까지 총 7일에 걸쳐 이루어졌다. 각 측정지점의 면적을 5×5 m2 크기로 이 영역 내에서 5지점을 3번 측정하여 각 지점에 대해서 총 15개 측정값을 획득한 후 평균한 값을 이용해 각 해당지점의 LAI 값을 산출하였다. 측정지점의 정확한 위치는 GPS (global positioning system) 수신기를 이용하여 측정하였다.
이 자료로부터 덕유산국립공원의 해발고도자료를 LAI 현지 측정한 지점에서 추출하였다. 그리고 이 지점에서 경사 및 사면향은 간단한 공간분석 기법을 응용하여 산출하였다. 고도 자료로부터 경사, 방위, 그리고 기타 지형 인자를 산출한 과정은 Fig.
본 연구에서 덕유산국립공원 산림지역의 LAI 현지측정은 Lee (2003) 등이 제시한 방법을 참조하여 이루어졌다. 산림지역에서 태양 빛의 투과율을 이용하는 광학측정 장치인 LI-COR 회사의 LAI PCA 2000 측정기 1대를 이용하여 국립공원의 산림지역에 대한 접근성과 최소한 통계적 유의성을 고려하여 24개 지점에서 LAI을 측정하였다. 현장 측정은 2012년 8월 29일에서 31일까지 그리고 9월18일에서 21일까지 총 7일에 걸쳐 이루어졌다.
이 자료로부터 덕유산국립공원의 해발고도자료를 LAI 현지 측정한 지점에서 추출하였다. 그리고 이 지점에서 경사 및 사면향은 간단한 공간분석 기법을 응용하여 산출하였다.
따라서 본 연구에서는 덕유산국립공원의 산림지역을 대상으로 하여 식생의 구조를 정량화하는 지수로 널리 이용되고 있는 LAI를 중심으로 지형적인 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건과 LAI의 관계를 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 덕유산 국립공원의 산림지역을 대상으로 하여 식생의 구조를 정량화하는 지수로 널리 이용되고 있는 LAI에 대한 지형적인 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건을 설명변수로 하고 엽면적지수(LAI, Leaf Area Index)를 반응변수로 하는 회귀분석방법을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 전체적으로 LAI와 지형요소의 상관관계는 0.
지형요소 변수를 1개부터 모든 변수를 포함한 모델에서 변수의 통계유의성(Pr (>| t |))을 고려하여 LAI 분포를 가장 잘 설명할 수 있는 변수를 검토함으로써 지형특성에 대한 영향을 평가하였다.
각 측정지점의 면적을 5×5 m2 크기로 이 영역 내에서 5지점을 3번 측정하여 각 지점에 대해서 총 15개 측정값을 획득한 후 평균한 값을 이용해 각 해당지점의 LAI 값을 산출하였다. 측정지점의 정확한 위치는 GPS (global positioning system) 수신기를 이용하여 측정하였다. Fig.
토양수분조건으로 오목한 형태와 경사가 완만한 특성을 갖는 지형에서 분포한 토양에서는 수분이 모이고 경사가 가파르고 볼록한 형태의 지형에서는 물이 흐르는 특성을 지형습윤지수(Topographic Wetness Index, TWI) 를 이용하여 정량화하여 사용하였다. 이 지수는 경사에 따라 물이 흐르는 방향에 직각을 만나는 단위 면적에 대한 물의 면적의 비율로 산출된다 이 값이 높을수록 토양 수분 상태가 높은 값의 지역에 상대적으로 많다는 것을 의미한다(Gessler et al.
산림지역에서 태양 빛의 투과율을 이용하는 광학측정 장치인 LI-COR 회사의 LAI PCA 2000 측정기 1대를 이용하여 국립공원의 산림지역에 대한 접근성과 최소한 통계적 유의성을 고려하여 24개 지점에서 LAI을 측정하였다. 현장 측정은 2012년 8월 29일에서 31일까지 그리고 9월18일에서 21일까지 총 7일에 걸쳐 이루어졌다. 각 측정지점의 면적을 5×5 m2 크기로 이 영역 내에서 5지점을 3번 측정하여 각 지점에 대해서 총 15개 측정값을 획득한 후 평균한 값을 이용해 각 해당지점의 LAI 값을 산출하였다.
대상 데이터
수치고도자료(Digital Elevation Model, DEM)는 실제 지형기복의 형태를 표현하고자 3차원으로 표현한 수치자료로서 대상 지역을 일정한 면적을 정방형으로 격자를 나눈 뒤 각 격자마다 해당지점의 해발고도가 입력된다. 본 연구에서 사용된 수치고도자료는 국립공원에서 제작하고 배포하는 1 : 5,000 축척의 수치지형도에서 지형의 고도 값을 나타내는 등고선 관련 자료에서 고도값이 입력된 각 지점을 연속적인 삼각형으로 연결하는 불규칙 삼각망(Triangulated Irregular Network, TIN) 보간법을 적용하여 격자크기는 수치지형도의 정확도를 고려하여 10 m DEM자료를 제작하였다(Burrough and McDonnell, 1998).
데이터처리
덕유산국립공원의 산림지형특성에 따른 LAI의 분포를 해석하기 위해서 R tool을 이용하여 현지에서 측정한 LAI 값과 고도 · 경사 · 사면 · 토양수분조건의 관계를 통계분석기법 중 하나인 회귀분석방법을 통해 분석하였다(Ahn, 2011). Fig.
이러한 지형특성의 영향을 평가하기 위해 앞서 제시된 GIS 공간분석 기법을 통해 유도된 지형요소를 설명변수로 하고 LAI 현지 측정값을 반응변수로 하여 회귀분석을 수행하였다.
이론/모형
본 연구에서 덕유산국립공원 산림지역의 LAI 현지측정은 Lee (2003) 등이 제시한 방법을 참조하여 이루어졌다. 산림지역에서 태양 빛의 투과율을 이용하는 광학측정 장치인 LI-COR 회사의 LAI PCA 2000 측정기 1대를 이용하여 국립공원의 산림지역에 대한 접근성과 최소한 통계적 유의성을 고려하여 24개 지점에서 LAI을 측정하였다.
성능/효과
2˚ 의 범위에 분포하고 있다. 북쪽사면에 22%, 동쪽사면에 23%, 남쪽사 면에 48%, 서쪽사면에 6%의 비율로 LAI가 분포하는 것으로 나타났다. 토양의 수분상태를 설명하는 지형습윤지수 (TWI)는 전반적으로 1.
2 km2로 덕유산국립공원의 전체 면적 중 약 96%를 차지하고 있다. 산림유형별 활엽수림은 산림 총면적 중 67.2%, 침엽수림은 13.5%, 혼효림은 15.1%의 비율로 분포하는 것으로 산출되었다. 토지피복도는 지구표면의 형태를 일정한 과학적 기준에 따라 동질의 특성을 지닌 구역을 지도의 형태로 표현한 자료로서 중앙정부 및 지방정부의 환경정책 수립의 과학적 근거 및 다양한 연구자료로 활용되고 있다(Korea Environment Institute, 2002).
상관성의 방향성을 보면 주로 고도가 높고 경사가 급하고 토양의 수분상태가 낮은 지역일수록 LAI 값이 낮은 것으로 나타났다(Fig. 6). 이는 지형적 변화가 다양하고 산림밀도가 높은 산림지역의 특성과 산림지역에서 나타 나는 지형요소의 복합적인 상호작용에 기인할 수 있다고 판단되며(Lee et al.
이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건을 설명변수로 하고 엽면적지수(LAI, Leaf Area Index)를 반응변수로 하는 회귀분석방법을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 전체적으로 LAI와 지형요소의 상관관계는 0.5 미만으로 비교적 낮고 지형고도를 제외한 나머지 요소와의 상관성에 대한 통계적 유의성이 없는 것으로 나타난 반면에 상관성 방향성을 보면 주로 고도가 높고 경사가 급하고 토양의 수분상태가 낮은 지역일수록 LAI 값이 낮은 것으로 나타났다. 지형특성에 따른 LAI 분포에 대한 영향을 평가하기 위해 지형요소의 조합에 따른 회귀분석 결과 지형 고도가 모든 모델에서 통계적으로 유의한 설명변수로 나타났다.
1은 각 변수의 영향을 검토하기 위해 적용한 모델이다(Table 2). 지형고도는 모든 모델에서 통계적으로 유의한 설명변수로 나타났다. 비록 LAI 변화량을 14.
지형고도의 1개 변수를 고려한 모델에서는 14.3% 정도 LAI 변화량을 설명하고 지형고도, 경사, 사면향을 함께 고려할 경우 7% 정도로 적은 양이지만 보다 더 많은 LAI 변화량을 설명하는 것으로 나타났다. 토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 나타났다.
지형특성에 따른 LAI 분포에 대한 영향을 평가하기 위해 지형요소의 조합에 따른 회귀분석 결과 지형 고도가 모든 모델에서 통계적으로 유의한 설명변수로 나타났다. 지형고도의 변수만을 고려한 경우보다 경사와 사면향을 추가적으로 고려할 경우 LAI 변화량을 설명하는데 보다 더 잘 적합한 것으로 나타났다. 토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(Topographic Wetness Index, TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 추가적인 연구가 필요할 것이다.
지형요소에 따른 LAI분포의 영향을 분석하기 전에 LAI 와 모든 DEM자료로부터 유도된 지형요소와 어떤 관계가 있는지를 상관분석을 통해 평가한 결과 지형고도와 상관성은 매우 높은 통계적 유의성(p-value⁄0.001)이 나타난 반면에 나머지 지형요소와 상관성의 통계적 유의성뿐만 아니라 전체적으로 LAI와 지형요소의 상관계수도 비교적 낮게 산출되었다(r<0.5).
5 미만으로 비교적 낮고 지형고도를 제외한 나머지 요소와의 상관성에 대한 통계적 유의성이 없는 것으로 나타난 반면에 상관성 방향성을 보면 주로 고도가 높고 경사가 급하고 토양의 수분상태가 낮은 지역일수록 LAI 값이 낮은 것으로 나타났다. 지형특성에 따른 LAI 분포에 대한 영향을 평가하기 위해 지형요소의 조합에 따른 회귀분석 결과 지형 고도가 모든 모델에서 통계적으로 유의한 설명변수로 나타났다. 지형고도의 변수만을 고려한 경우보다 경사와 사면향을 추가적으로 고려할 경우 LAI 변화량을 설명하는데 보다 더 잘 적합한 것으로 나타났다.
47로 비교적 좁은 범위의 LAI 값이 측정되었다. 측정한 지점의 지형특성을 보면 해발고도는 최소 228 m에서 최대 940 m 범위에서 평균 606.5 m으로 나타났다. 지형경사는 평균 19.
3% 정도 LAI 변화량을 설명하고 지형고도, 경사, 사면향을 함께 고려할 경우 7% 정도로 적은 양이지만 보다 더 많은 LAI 변화량을 설명하는 것으로 나타났다. 토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 나타났다. 덕유산 국립공원 산림의 식생구조 변화를 설명하는데 적합하지 않는 지수일지 모른다.
북쪽사면에 22%, 동쪽사면에 23%, 남쪽사 면에 48%, 서쪽사면에 6%의 비율로 LAI가 분포하는 것으로 나타났다. 토양의 수분상태를 설명하는 지형습윤지수 (TWI)는 전반적으로 1.2 이상으로 평균 3.7과 최대 12.8로 나타났다. Fig.
후속연구
토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(Topographic Wetness Index, TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 추가적인 연구가 필요할 것이다. 본 연구 에서 유도된 결과는 위성영상자료를 이용하여 덕유산 국립공원 산림식생 LAI를 추정하는데 있어서 영상자료의 분광 반사율과 지형적 특성을 함께 고려하면 보다 높은 정확도를 갖는 LAI 분포를 예측하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
지형고도의 변수만을 고려한 경우보다 경사와 사면향을 추가적으로 고려할 경우 LAI 변화량을 설명하는데 보다 더 잘 적합한 것으로 나타났다. 토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(Topographic Wetness Index, TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 추가적인 연구가 필요할 것이다. 본 연구 에서 유도된 결과는 위성영상자료를 이용하여 덕유산 국립공원 산림식생 LAI를 추정하는데 있어서 영상자료의 분광 반사율과 지형적 특성을 함께 고려하면 보다 높은 정확도를 갖는 LAI 분포를 예측하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
국립공원의 식생구조와 분포의 변화를 관찰하기 위해 원격탐사를 이용하여 엽면적지수를 측정하는 방법이 효율적으로 적용될 수 있는 이유는?
국립공원에서 식생구조와 분포의 변화를 주기적으로 관찰하는 것은 생물다양성 보전 및 증진에 있어서 매우 중요한 요소이다. 그러나 전국에 산재되어 있는 국립공원의 지리·지형적 특성상 광범위한 지역에서 식생의 구조와 분포 변화를 직접적으로 관찰하는 것은 인력 및 시간적 비용이 많이 소요된다. 이에 원격탐사를 이용하여 엽면적지수(Leaf Area Index, LAI)를 측정하는 방법이 효율적으로 적용될 수 있다(Lee et al.
생물다양성에 대한 위협은 국가적인 관심사가 되고 있는 이유는?
지구 온난화 현상과 더불어 급격한 기후변화가 진행됨에 따라 생물다양성에 대한 위협은 국가적인 관심사로 대두되고 있다. IPCC (2007)에 따르면 범 지구온도가 1.
범 지구온도가 1.5 ~2.5 C 상승할 경우 동식물에 미칠 영향은?
5 ~2.5 C 상승할 경우 동식물의 20~30%가 멸종하고 지리적 분포 범위가 크게 변할 것으로 보인다. 최근 국립공원관리공단의 보도한 자료에서 기후변화에 따른 신갈나무의 개엽시기도 빨라지고 있다고 하였다 (National Park Research Institute, 2012a).
참고문헌 (17)
Ahn, C.H. 2011. Data Analysis for Beginners. Hannarae Publishing Co., Korea.
Bonan, G. 1993. Importance of leaf area index and forest type when estimating photosynthesis in boreal forests. Remote Sensing of Environment 43: 303-313.
Gessler, P.E., O.A. Chadwick, F. Chamran, L. Althouse and K. Holmes. 2000. Modeling soil-landscape and ecosystem properties using terrain attributes. Soil Science Society of America Journal 64: 2046-2056.
Gower, S.T., C.J. Kucharik and J.M. Norman. 1999. Direct and indirect estimation of leaf area index, fAPAR, and net primary production of terrestrial ecosystems. Remote Sensing of Environment 70: 29-51.
Kim, M.H., H.S. Bang, M.S. Han, H.K. Hong, Y.E. Na, K.K. Kang, J.T. Lee and D.B. Lee. 2009. Effect of vegetation types on the distribution of soil invertebrates. Korean Journal of Environmental Agriculture 28(2): 125-130.
Korea Environment Institute. 2002. Building the Land Cover Map using Remote sensed data. Ministry of Environment, Korea.
Lee, K.S., B.C. Lee and J.H. Shin. 1996. Classification of forest vegetation zone over southern part of Korean peninsula using geographic information systems. Korean Journal Ecology 19: 465-476.
Lee, K.S., S.H. Kim, Y.I. Prak and K.C. Jang. 2003. Generation of forest Leaf Area Index (LAI) map using multispectral satellite data and field measurements. Korean Journal of Remote Sensing 19(5): 371-380.
LI-COR Inc. 1992. Instruction Manual LAI 2000 Plant Canopy Analyzer. LI-COR Inc., Lincoln, Nebraska, USA.
National Park Research Institute. 2012a. Establishing Monitoring System for the impact of Climate Change on Ecosystem. Korea National Park Service.
National Park Research Institute. 2012b. Nature Resource Research of Deogyu-San National Park. Korea National Park Service.
Spadavecchia, L., M. Williams, R. Bell, P.C. Stoy, B. Huntley and M.T. VanWijk. 2008. Topographic controls on the leaf area index and plant functional type of a tundra ecosystem. Journal of Ecology 96: 1238-1251.
Stenberg, P., T. Nilson, H. Smolander and P. Voipio. 2003. Gap fraction based estimation of LAI in Scots pine stands subjected to experimental removal of branches and stems. Canadian Journal of Remote Sensing 29(3): 363-370.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.