Land Use, Land-Use Change and Forestry 매트릭스 작성을 위한 공간정보 특성 고찰 Analysis of Spatial Information Characteristics for Establishing Land Use, Land-Use Change and Forestry Matrix원문보기
기후변화에 대응하기 위한 정책 수립과 이행을 위해 온실가스 인벤토리 작성의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라, 토지이용 항목과 변화들에 대해 공간 명시적으로 나타낸 Approach 3 수준의 Land Use, Land-Use Change and Forestry(LULUCF) 매트릭스 구축 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 LULUCF 매트릭스의 산림 항목을 중심으로 연속지적도, 중분류 토지피복지도, 임상도, 도시생태현황지도를 활용하여 LULUCF 매트릭스 구축에 적합한 공간정보를 검토하였다. 각 공간정보에 대한 분류 속성 비교를 실시하였고 충청남도 보령시를 대상으로 양적(면적) 비교, 질적(특성) 비교를 실시하였다. 양적 비교 결과 산림의 면적이 임상도에서 최고 50.42%($303.79km^2$), 지적도에서 최저 46.09%($276.65km^2$)의 차이를 보였다. 질적 비교 결과 자료 구축 범위 차이, 자료 구축 목적 차이, 분류 항목 차이, 일필일목의 원칙 적용 여부의 차이, 자료구축 시기 차이 등 5가지 질적 특성의 차이를 확인하였다. 연구 결과 도시생태현황지도가 LULUCF 매트릭스 구축에 가장 적합한 공간 정보로 판단되었으나 전국구축이 되어있지 않은 한계로 토지피복지도가 가장 적합한 것으로 검토되었다. 또한, 도시생태현황지도, 임상도, 토지피복지도 등을 서로 종합하여 LULUCF 매트릭스를 구축하게 될 경우 각 공간정보의 한계를 보완할 수 있을 것으로 사료된다. 추후 전국토를 대상으로 하는 1:5,000 수준의 세분류 토지피복지도 및 도시생태현황지도가 완료될 경우 LULUCF 매트릭스 작성의 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화에 대응하기 위한 정책 수립과 이행을 위해 온실가스 인벤토리 작성의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라, 토지이용 항목과 변화들에 대해 공간 명시적으로 나타낸 Approach 3 수준의 Land Use, Land-Use Change and Forestry(LULUCF) 매트릭스 구축 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 LULUCF 매트릭스의 산림 항목을 중심으로 연속지적도, 중분류 토지피복지도, 임상도, 도시생태현황지도를 활용하여 LULUCF 매트릭스 구축에 적합한 공간정보를 검토하였다. 각 공간정보에 대한 분류 속성 비교를 실시하였고 충청남도 보령시를 대상으로 양적(면적) 비교, 질적(특성) 비교를 실시하였다. 양적 비교 결과 산림의 면적이 임상도에서 최고 50.42%($303.79km^2$), 지적도에서 최저 46.09%($276.65km^2$)의 차이를 보였다. 질적 비교 결과 자료 구축 범위 차이, 자료 구축 목적 차이, 분류 항목 차이, 일필일목의 원칙 적용 여부의 차이, 자료구축 시기 차이 등 5가지 질적 특성의 차이를 확인하였다. 연구 결과 도시생태현황지도가 LULUCF 매트릭스 구축에 가장 적합한 공간 정보로 판단되었으나 전국구축이 되어있지 않은 한계로 토지피복지도가 가장 적합한 것으로 검토되었다. 또한, 도시생태현황지도, 임상도, 토지피복지도 등을 서로 종합하여 LULUCF 매트릭스를 구축하게 될 경우 각 공간정보의 한계를 보완할 수 있을 것으로 사료된다. 추후 전국토를 대상으로 하는 1:5,000 수준의 세분류 토지피복지도 및 도시생태현황지도가 완료될 경우 LULUCF 매트릭스 작성의 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
The importance of establishing a greenhouse gas inventory is emerging for policymaking and its implementation to cope with climate change. Thus, it is needed to establish Approach 3 level Land Use, Land-Use Change and Forestry (LULUCF) matrix that is spatially explicit regarding land use classificat...
The importance of establishing a greenhouse gas inventory is emerging for policymaking and its implementation to cope with climate change. Thus, it is needed to establish Approach 3 level Land Use, Land-Use Change and Forestry (LULUCF) matrix that is spatially explicit regarding land use classifications and changes. In this study, four types of spatial information suitable for establishing the LULUCF matrix were analyzed - Cadastral Map, Land Cover Map, Forest Map, and Biotope Map. This research analyzed the classification properties of each type of spatial information and compared the quantitative and qualitative characteristics of the maps in Boryeong city. Drawn from the conclusions of the quantitative comparison, the forest area showed the maximum difference of 50.42% ($303.79km^2$) in the forest map and 46.09%($276.65km^2$) in the cadastral map. The qualitative comparison drew five qualitative characteristics: data construction scope difference, data construction purpose difference, classification standard difference, and classification item difference. As a result of the study, it was evident that the biotope map was the most appropriate spatial information for the establishment of the LULUCF matrix. In addition, if the LULUCF matrix is made by integrating the biotope, the forest map, and the land cover map, the limitations of each spatial information would be improved. The accuracy of the LULUCF matrix is expected to be improved when the map of the level-3 land cover map and the biotope map of 1:5,000 covering the whole country are completed.
The importance of establishing a greenhouse gas inventory is emerging for policymaking and its implementation to cope with climate change. Thus, it is needed to establish Approach 3 level Land Use, Land-Use Change and Forestry (LULUCF) matrix that is spatially explicit regarding land use classifications and changes. In this study, four types of spatial information suitable for establishing the LULUCF matrix were analyzed - Cadastral Map, Land Cover Map, Forest Map, and Biotope Map. This research analyzed the classification properties of each type of spatial information and compared the quantitative and qualitative characteristics of the maps in Boryeong city. Drawn from the conclusions of the quantitative comparison, the forest area showed the maximum difference of 50.42% ($303.79km^2$) in the forest map and 46.09%($276.65km^2$) in the cadastral map. The qualitative comparison drew five qualitative characteristics: data construction scope difference, data construction purpose difference, classification standard difference, and classification item difference. As a result of the study, it was evident that the biotope map was the most appropriate spatial information for the establishment of the LULUCF matrix. In addition, if the LULUCF matrix is made by integrating the biotope, the forest map, and the land cover map, the limitations of each spatial information would be improved. The accuracy of the LULUCF matrix is expected to be improved when the map of the level-3 land cover map and the biotope map of 1:5,000 covering the whole country are completed.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
하지만 현재 우리나라는 통계자료에 기반 한 Approach 1을 사용하고 있기 때문에 전용 면적파악에 한계가 있다(Greenhouse Gas Inventory and Research Center, 2015). 따라서 본 연구에서는 공간정보를 반영하는 Approach 3 수준에서의 LULUCF 매트릭스 구축을 위한 기초 자료 검토를 수행하였다.
본 연구는 각 공간정보의 속성 특성, 양적 특성, 질적 특성에 대해 고찰하였다. 첫째, 속성 특성 비교에서는 각 공간정보에서의 산림의 정의를 IPCC 가이드라인에서 제시하고 있는 산림 의 정의와 비교하였다.
본 연구는 자료 간의 차이에 의해 나타나는 문제에 대응하고, 추후 정책수립 및 집행 등의 과정에서 활용 가능한 공간자료 선정을 위한 기초 정보를 검토하였다. 향후 전 국토를 대상으로 하는 1:5,000 수준의 세분류 토지피복지도 및 도시생태현황지도의 구축이 완료될 경우, 토지이용 매트릭스 구축의 정밀도를 향상시킬 수 있는 추가적인 연구가 진행될 수 있을 것으로 기대된다.
Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) 지침에서는 온실가스 국가 인벤토리 산정에 있어 에너지(Energy), 산업공정 (Industrial Processes), 용제 및 기타 제품사용(Solvent and Other Product Use), 농업 (Agriculture), Land Use, Land-Use Change and Forestry(LULUCF), 폐기물(Waste)의 6개 분야를 구축하도록 하고 있다(Greenhouse Gas Inventory and Research Center, 2016). 본 연구에서는 LULUCF 분야의 인벤토리 구축에 필요한 기초 자료 제공을 목적으로 한다.
본 연구에서는 산림 분야를 중심으로 LULUCF 작성에 적합한 공간정보를 검토하였다. 산림은 국토의 64%를 차지하고 있으며, 산림면적은 개발 등으로 인한 산림 전용으로 인해 면적이 감소하고 있는 추세이다(임업통계연보, 2017).
현행 국내 LULUCF 매트릭스는 Approach 1 형태로 구축이 되고 있어 공간적 변화를 감지하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 Approach 3 수준의 매트릭스 구축 방안을 제시하였고, 현재 구축되어 있는 환경 정보를 대상으로 속성, 양적, 질적 분석을 시행하였다.
가설 설정
둘째, 수목 외 지역에 대한 분류 기준에 대한 차이가 있다. 연속지적도에서는 암석지·자갈땅·모래땅·습지·황무지 등을 포함하고 있으며, 임상도에서는 산림의 경영 및 관리를 위하여 설치한 도로를 포함하고 있다.
제안 방법
각 주제도가 나타내는 산림 간의 차이를 몇 가지 유형으로 나누어 질적 비교를 시행하였다. 각 주제도가 차이가 나는 원인으로는 자료구축 범위의 차이, 자료구축 목적의 차이, 분류항목 차이, 일필일목의 원칙 적용 여부, 자료구축 시기의 차이 등이 있다.
공간정보의 일반적인 특성으로 전국 구축 여부와 LULUCF 분류 가능 여부를 파악하였다. 지적도, 토지피복지도, 임상도는 전국적으로 구축되어 있으나, 도시생태현황지도의 경우에는 일부 지자체만이 구축하고 있어 전국 토지이용 매트릭스 구축에는 부적합하다.
첫째, 각 공간정보에서 토지이용 범주 중 산림에 대한 분류기준을 살펴보았다. 둘째, 각 공간정보에서 산림을 추출하여 면적을 비교(양적 비교)하였다. 셋째, 그 차이에 대해 정성적 분석(질적 비교)을 수행하였다.
첫째, 속성 특성 비교에서는 각 공간정보에서의 산림의 정의를 IPCC 가이드라인에서 제시하고 있는 산림 의 정의와 비교하였다. 둘째, 양적 특성 비교에서는 각 공간정보에서 산림에 해당하는 지역을 추출하여 면적을 비교하였다. 각 공간정보 상호간의 면적 비교와, 지적통계, 산림통계 등 통계 자료와의 비교를 실시하였다.
셋째, 질적 특성 비교에서는 각 공간정보 상에서의 산림 경계의 차이를 확인하고, 불일치 이유를 유형화하여 분석하였다. 또한, 각 비교 결과를 종합하여 어떤 공간정보가 LULUCF 매트릭스의 구축에 적합한지를 판단하고 가장 적합한 공간정보를 선정하였다(그림 2).
본 연구에서는 각 공간정보를 3가지 방법으로 비교하였다. 첫째, 각 공간정보에서 토지이용 범주 중 산림에 대한 분류기준을 살펴보았다.
본 연구에서는 현행 구축된 환경 정보만을 대상으로 적합성 판단을 진행하였다. 하지만 각 공간정보의 제작 목적은 LULUCF 매트릭스 작성을 목적으로 제작된 것은 아니기 때문에 LULUCF 매트릭스에서 요구하는 기준과는 차이가 있다.
둘째, 각 공간정보에서 산림을 추출하여 면적을 비교(양적 비교)하였다. 셋째, 그 차이에 대해 정성적 분석(질적 비교)을 수행하였다. 3가지 비교 방법을 통하여 각 환경정보의 LULUCF 매트릭스 구축에 대한 적합성을 평가하며, 향후 Approach 3 수준의 LULUCF 매트릭스 작성을 위한 공간 정보 구축 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
각 공간정보 상호간의 면적 비교와, 지적통계, 산림통계 등 통계 자료와의 비교를 실시하였다. 셋째, 질적 특성 비교에서는 각 공간정보 상에서의 산림 경계의 차이를 확인하고, 불일치 이유를 유형화하여 분석하였다. 또한, 각 비교 결과를 종합하여 어떤 공간정보가 LULUCF 매트릭스의 구축에 적합한지를 판단하고 가장 적합한 공간정보를 선정하였다(그림 2).
질적 비교에서는 자료구축 범위, 자료구축 목적, 자료 특성, 작성 시기 차이에 대해 비교하였다. 자료구축 범위에 대해서는, 토지피복지도와 임상도에서는 일부 도서지역의 누락된 도엽이 존재하지만, 지적도와 도시생태현황지도에서는 도서지역 도엽을 포함하였다.
본 연구에서는 각 공간정보를 3가지 방법으로 비교하였다. 첫째, 각 공간정보에서 토지이용 범주 중 산림에 대한 분류기준을 살펴보았다. 둘째, 각 공간정보에서 산림을 추출하여 면적을 비교(양적 비교)하였다.
본 연구는 각 공간정보의 속성 특성, 양적 특성, 질적 특성에 대해 고찰하였다. 첫째, 속성 특성 비교에서는 각 공간정보에서의 산림의 정의를 IPCC 가이드라인에서 제시하고 있는 산림 의 정의와 비교하였다. 둘째, 양적 특성 비교에서는 각 공간정보에서 산림에 해당하는 지역을 추출하여 면적을 비교하였다.
충청남도 보령시를 대상으로 연속지적도, 중분류 토지피복지도, 임상도, 도시생태현황지도에 서 산림에 해당하는 부분을 추출하여 그 면적을 비교하였다. 연속지적도에서 임야에 해당하는 면적은 276.
대상 데이터
그리하여 본 도엽에 분포하는 삽시도 등 지역에 분포되어 있는 산림의 경우 연속지적도와 도시생태현황지도에서만 표현되고 토지피복지도, 임상도에서는 누락됨을 볼 수 있다. 대상 지역의 경우 해양수가 대부분인 도엽으로 토지피복지도 및 임상도 구축 시 효율적인 사업비 집행을 위해 구축과 갱신 대상에서 제외되었다.
즉 현재의 토지피복 상태와 차이가 존재할 수밖에 없다. 본 예시 지역은 산림 지역이 목장으로 전환된 지역을 포함하고 있다. 비교적 최근 제작된 연속지적도, 중분류 토지피복지도, 도시생태현황지도의 경우는 해당 지역을 산림으로 표현하지 않지만, 임상도는 해당 지역을 여전히 산림으로 표현하고 있다(그림 8).
데이터처리
둘째, 양적 특성 비교에서는 각 공간정보에서 산림에 해당하는 지역을 추출하여 면적을 비교하였다. 각 공간정보 상호간의 면적 비교와, 지적통계, 산림통계 등 통계 자료와의 비교를 실시하였다. 셋째, 질적 특성 비교에서는 각 공간정보 상에서의 산림 경계의 차이를 확인하고, 불일치 이유를 유형화하여 분석하였다.
이론/모형
국가·지자체·민간 등에서 생산되는 공간 정보 중 정보의 신뢰성, 갱신의 연속성, 인문·사회적 특성과 물리적 특성의 비교 등을 바탕으로 본 연구에서는 연속지적도(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2017), 중분류 토지피복지도(Ministry of Environment, 2013), 5차 임상도(Korea Forest Service, 2010), 도시생태현황지도(Boryeong-si, 2011)를 검토하였다.
성능/효과
LULUCF 매트릭스 구축에 대한 각 공간정보의 적합성을 종합해 보았을 때, 도시생태현황지도와 토지피복지도가 가장 적합하다고 판단하였다. 하지만, 전국 단위의 LULUCF 매트릭스 구축을 위해서는 현재 전국 구축이 완료되지 않은 도시생태현황지도보다는 토지피복지도의 이용이 가장 적합한 것으로 사료된다.
공간정보의 일반적인 특성과 질적 비교 결과를 통해 각 공간정보가 LULUCF 매트릭스 구축에 적합한지를 판단하였다(표 2).
충청남도 보령시를 대상으로 연속지적도, 중분류 토지피복지도, 임상도, 도시생태현황지도에 서 산림에 해당하는 부분을 추출하여 그 면적을 비교하였다. 연속지적도에서 임야에 해당하는 면적은 276.65km2(46.09%), 중분류 토지피복지도에서 산림에 해당하는 면적은 300.24km2 (49.84%), 임상도에서 산림에 해당하는 면적은 303.79km2(50.42%), 도시생태현황지도에서 산림에 해당하는 면적은 290.47km2(48.41%)로 나타났다. 정부 통계인 지목통계(2015)에서는 산림의 면적을 329.
임상도에서 가장 넓은 면적 및 비율이 산림으로 표현되었으며, 연속지적도에서 가장 적은 면 적이 산림으로 표현되었다. 정부 통계인 지목통계 및 산림통계와 비교해 보았을 때, 통계자료 와 공간정보 면적 간에 상당한 차이를 보였으며, 공간정보에서 산림의 면적이 작게 나타났다.
자료구축 범위에 대해서는, 토지피복지도와 임상도에서는 일부 도서지역의 누락된 도엽이 존재하지만, 지적도와 도시생태현황지도에서는 도서지역 도엽을 포함하였다. 자료구축 목적에 대해서는, 지적도는 토지의 용도, 미래의 목적을 나타냄으로 현 상태를 나타내는 LULUCF 매트릭스 구축에 이용하기 부적합하지만, 토지피복 지도, 임상도, 도시생태현황지도는 현재의 토지상태를 나타내므로 LULUCF 매트릭스 구축에 적합하다. 한편, 일필일목의 원칙을 적용하고 있는 지적도는 실제의 피복과 차이가 있어 LULUCF 매트릭스 구축에 사용하는 것이 부적합하다고 판단된다.
후속연구
셋째, 그 차이에 대해 정성적 분석(질적 비교)을 수행하였다. 3가지 비교 방법을 통하여 각 환경정보의 LULUCF 매트릭스 구축에 대한 적합성을 평가하며, 향후 Approach 3 수준의 LULUCF 매트릭스 작성을 위한 공간 정보 구축 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
하지만 평가 기준이 모호하거나 주관적인 부분이 있어 평가 기준을 객관화하고 체계화하는 과정이 추가적으로 필요하다고 생각된다. 또한, LULUCF 매트릭스 작성에 더욱 적합한 기준이 있으면 평가 시 추가적 항목으로 활용할 수 있을 것이다.
Approach 3 수준의 LULUCF 매트릭스 구축을 위해서는 특정 시기의 시계열 정보가 필요한데, 갱신 주기가 길 경우 정보 획득이 불리하기 때문이다. 추가적으로, 분류가 분명하지 않은 항목에 대해서 LULUCF 매트릭스 분류 기준에 맞게 판단하는 작업이 필요할 것이라 사료된다.
하지만 각 공간정보의 제작 목적은 LULUCF 매트릭스 작성을 목적으로 제작된 것은 아니기 때문에 LULUCF 매트릭스에서 요구하는 기준과는 차이가 있다. 향후 LULUCF 매트릭스 구축을 위해 환경공간정보를 신규로 제작할 시, 신규 제작된 환경공간정보 적합성 평가 시에도 활용 가능하다는 장점이 있다.
본 연구는 자료 간의 차이에 의해 나타나는 문제에 대응하고, 추후 정책수립 및 집행 등의 과정에서 활용 가능한 공간자료 선정을 위한 기초 정보를 검토하였다. 향후 전 국토를 대상으로 하는 1:5,000 수준의 세분류 토지피복지도 및 도시생태현황지도의 구축이 완료될 경우, 토지이용 매트릭스 구축의 정밀도를 향상시킬 수 있는 추가적인 연구가 진행될 수 있을 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
LULUCF란 무엇인가?
LULUCF란 토지이용과 목적, 형태에 따라 6개의 범주(산림지, 농경지, 초지, 습지, 정주지, 기타토지)로 구분하여 각 토지이용 범주별 인위적인 활동에 따른 온실가스 배출·흡수량과 토지이용변화에 따른 온실가스 배출·흡수량을 산출하는 분야이다(Greenhouse Gas Inventory and Research Center, 2015). LULUCF 분야 매트릭스를 작성하는 방법에 대해서 IPCC 지침에서는 3개의 접근방법을 제시하고 있다.
LULUCF 분야 매트릭스를 작성하는 방법 중 Approach 1이 가지는 한계점은 무엇인가?
Approach 1은 정의된 공간 단위 이내 토지이용 면적의 합계를 반영한 것으로, 시간에 따른 토지이용의 순 면적 변화만을 추적할 수 있다. 하지만, 토지이용의 정확한 변화 탐지가 불가능하다는 한계가 있다. Approach 2는 주로 표본 추출을 통해 작성되며, 특정한 토지이용 카테고리 간의 변화에 대한 정보를 포함하는 매트릭스의 형태로 나타난다.
산림 지역의 변화가 LULUCF 매트릭스 작성에 있어 중요한 이유는 무엇인가?
산림은 국토의 64%를 차지하고 있으며, 산림면적은 개발 등으로 인한 산림 전용으로 인해 면적이 감소하고 있는 추세이다(임업통계연보, 2017). 또한 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 작용하기 때문에, 산림 지역의 변화는 LULUCF 매트릭스 작성에 있어 중요하다 (Fuchs et al., 2009).
Fuchs, H., P. Magdon, C. Kleinn and H. Flessa. 2009. Estimating above groundcarbon in a catchment of the Siberian forest tundra: combining satellite imagery and field inventory. Remote Sensing of Environment 113: 518-531.
Greenhouse Gas Inventory and Research Center, 2016. 2016 National Greenhouse Gas Inventory Report of Korea, SEOUL, KOREA (온실가스종합정보센터, 2016. 2016 국가 온실가스 인벤토리 보고서, 서울특별시, 대한민국).
Greenhouse Gas Inventory and Research Center, 2015. A Study on the GIS-based approach 3 methodologies for the land use matrix of the LULUCF Sector, SEOUL, KOREA (온실가스종합정보센터, 2016. 공간영상정보를 활용한 LULUCF 분야 토지이용 및 토지이용변화 매트릭스 구축 방안 연구, 서울특별시, 대한민국).
Hong, S.E., D.H. Yi and S.H. Park. 2004. Land Category Non-coincidence measurements using high resolution satellite images and digital topographic maps, The Journal of GIS Association of Korea 12(1):43-56 (홍성언, 이동헌, 박수홍, 2004. 고해상도 위성영상과 수치지형도를 이용한 지목 불부합의 정도 측정, 한국공간정보학회 12(1):43-56).
IPCC, 2006. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, IGES, JAPAN.
Kim, J.H. and K.W. Kwon. 2011. The subdivision method of land category for the efficient registration of land use in building site, Journal of the Korean cadastre information association 6(1): 65-79 (김준현, 권기욱, 2011."대"지목의 효율적 토지이용 등록을 위한 지목세분화 방안, 한국지적학회 6(1):65-79).
Korea Forest Research Institute, 2011. Production of the fifth forest map using aerial photograph DB data, SEOUL, KOREA (국립산림과학연구원, 2011. 항공사진 DB자료를 활용한 제5차 임상도 제작, 서울특별시, 대한민국).
Korea Forest Service, 2016. 2016 Statistical Yearbook of Forestry, DAEJEON, KOREA (산림청, 2016. 2016 산림통계연보, 대전광역시, 대한민국).
Ministry of Environment, 2013. Demonstration project for National Environmental Map, SEJONG, KOREA (환경부, 2013. 국가환경지도 구축 시범사업, 세종특별자치시, 대한민국).
Miphokasap, P., 2017. Spatial inventory of CO2 emissions and removals from land use and land use changes in Thailand, Chemical Engineering Transactions 56: 13-18.
Park, S.C., B.H. Han, M.J. Park, H.D. Yun and M.J. Kim, 2016. A study on the possibility of utilizing both biotope maps and land cover maps on the calculation of the ecological network indicator of city biodiversity index, J. KILA 44(6): 73-83 (박석철, 한봉호, 박민진, 윤형두, 김명진, 도시생물다양성 지수(CBI) 중 생태네트워크 산정을 위한 도시생태현황지도 및 토지피복지도 활용 가능성 연구, 한국조경학회 44(6):73-83).
Stahl, G., J. Heikkinen, H. Petersson, J. Repola and S. Holm. 2014. Sample-based estimation of greenhouse gas emissions from forests-a new approach to account for both sampling and model errors, Forest Science 60(1):3-13.
Yoon, J.D., H.J. Lee, D.G. Yoon and C.S. Seo. 2009. An examination of the cadastral system and its efficient adjustment, Journal of the Korean cadastre information association 12(2): 247-266 (윤정득, 이현정, 윤동건, 서철수, 2009. 지목체계의 효율적 개선방안에 관한 연구, 한국지적학회지 25(2): 247-266).
Yu, S.C., J.W. Ahn and J.A. Ok, 2013. A study on construction plan of the statistics for national green house gas inventories(LULUCF SECTOR), Journal of Korea Spatial Information Society 23 (3):67-77 (우선철, 안종욱, 옥진아, 2013. 국가 온실가스 인벤토리 LULUCF 부문 통계 구축방안에 관한 연구, 한국공간정보학회 23(3):67-77).
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.