Although the road construction in forest is increasing and there is a need for development ecological restoration on deforest area, no consideration has been given to individual trees in there. This study analyzed aerial photographs of deforest area before and after road construction for determining...
Although the road construction in forest is increasing and there is a need for development ecological restoration on deforest area, no consideration has been given to individual trees in there. This study analyzed aerial photographs of deforest area before and after road construction for determining the degree of forest destruction by extracting individual trees. Study area was selected in the sites where are damaged by road construction in GongJu-si, YuSung-gu, and YeongDong-gun. The aerial photograph taken 1979 before construction is panchromatic image of 80cm in GSD (Ground Sample Distance) and other photograph taken 2016 after construction is multi-spectral image of 10cm in GSD. In order to minimize the difference of GSD, we conducted image re-sampling process for setting to same GSD for the two photographs. After that we carried out visual interpretation method for determining to change of individual tree. The result found that for GongJu-si of the number of individual tree was 1,014 in 1979 and 886 in 2016, which decreased by 128 (12.6%) and the average width of those decreased from 5.77m to 5.75m by 0.47%. In case of YoungDong-gun, the number of it was 761 in 1979 and 746 in 2016, which decreased by 2.0% and the average width of it decreased from 8.99mm to 8.90m by 1.1%. Lastly in case of YuSung-gu, the number of it was 1,578 in 1979 and 988 in 2016, which decreased by 37.4% and the average width of it decreased from 7.09m to 6.65m by 6.21%. these result imply that road construction causes destruction of forests. Since there are limitations such as errors due to researcher, it is necessary to construct a quantitative analysis method for the change of the deforest area. It is need to study the method of extracting individual tree in deforest area more accurately using high-resolution image of GSD 10cm or more as well. This study can be used as a basic data for the ecological restoration of the deforest area considering characteristics of individual tree such as height, diameter at breast height, and biomass.
Although the road construction in forest is increasing and there is a need for development ecological restoration on deforest area, no consideration has been given to individual trees in there. This study analyzed aerial photographs of deforest area before and after road construction for determining the degree of forest destruction by extracting individual trees. Study area was selected in the sites where are damaged by road construction in GongJu-si, YuSung-gu, and YeongDong-gun. The aerial photograph taken 1979 before construction is panchromatic image of 80cm in GSD (Ground Sample Distance) and other photograph taken 2016 after construction is multi-spectral image of 10cm in GSD. In order to minimize the difference of GSD, we conducted image re-sampling process for setting to same GSD for the two photographs. After that we carried out visual interpretation method for determining to change of individual tree. The result found that for GongJu-si of the number of individual tree was 1,014 in 1979 and 886 in 2016, which decreased by 128 (12.6%) and the average width of those decreased from 5.77m to 5.75m by 0.47%. In case of YoungDong-gun, the number of it was 761 in 1979 and 746 in 2016, which decreased by 2.0% and the average width of it decreased from 8.99mm to 8.90m by 1.1%. Lastly in case of YuSung-gu, the number of it was 1,578 in 1979 and 988 in 2016, which decreased by 37.4% and the average width of it decreased from 7.09m to 6.65m by 6.21%. these result imply that road construction causes destruction of forests. Since there are limitations such as errors due to researcher, it is necessary to construct a quantitative analysis method for the change of the deforest area. It is need to study the method of extracting individual tree in deforest area more accurately using high-resolution image of GSD 10cm or more as well. This study can be used as a basic data for the ecological restoration of the deforest area considering characteristics of individual tree such as height, diameter at breast height, and biomass.
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문제 정의
앞선 선행연구는 원격탐사기법을 통해 인공위성영상 및 항공영상을 통해 훼손된 산지나 변화된 토지피복을 탐지하는 연구로서 개체목 단위로 훼손지에 대한 피해량 연구는 부족하고, 항공영상을 통한 개체목 추출 방법 연구에만 국한되어 있다. 따라서 본 연구는 도로개발로 인해 산지에서 훼손된 면적뿐만 아니라 양적인 생태계의 변화를 효과적으로 파악하기 위해 개체목의 변화를 분석하고자 한다. 이를 위하여 1979년, 2016년의 두 시기 항공영상을 활용하여 영상판독 감독분류 방법을 통해 개체목을 추출하였다.
또한 과거 산림의 대부분이 대경목으로 생태적으로 중요한 대상지였으나 도로건설로 인해 많은 개체목들이 유실되고 도로 주변에 상대적으로 어린수목을 식재하여 평균 수관폭의 양이 크게 감소한 것으로 분석되었다. 본 연구는 두 시기의 항공영상을 영상판독 감독분류를 통해 개체목을 추출하여 훼손되기 이전의 변화를 살펴본 연구로서, 항공영상을 활용한 훼손된 산림 지역의 변화탐지와 개체목 추출과 같은 측면에서의 활용성을 제시하였다. 그러나 상대적으로 판독자의 오분류가 발생할 수 있는 영상판독 감독분류 방법은 과학적이고 정량적인 변화탐지의 방법을 연구할 필요가 있다.
제안 방법
개체목 추출은 현재 최신영상에서 건설된 도로의 중앙선(중앙분리대)을 도로 중심으로 정의하고 도로 중심선 좌우로 50m의 버퍼지역을 생성하였으며, 도로의 구간은 1km로 설정하였다(Figure 3). 가로 0.1km, 세로 1km의 버퍼지역 내 개체목을 추출하고, 각 두 시기에 추출된 개체목의 변화량과 평균 수관폭의 변화량을 분석하였다.
두 시기의 영상을 비교분석하고자 영상 판독 감독분류를 통해 대상지역의 도로 선형 개발 전․후에 대한 개체목 변화를 추출하고자 한다. 과거영상과 최신영상의 GSD에 따른 공간해상도 오차를 최소화하기 위해 영상재배열(Image Resampling)과정을 거쳐 2016년도에 촬영한 최신영상의 GSD를 80 ㎝ 급으로 변환하였다. 개체목 추출은 현재 최신영상에서 건설된 도로의 중앙선(중앙분리대)을 도로 중심으로 정의하고 도로 중심선 좌우로 50m의 버퍼지역을 생성하였으며, 도로의 구간은 1km로 설정하였다(Figure 3).
5 화소 이내인 자료를 활용하였다. 두 시기의 영상을 비교분석하고자 영상 판독 감독분류를 통해 대상지역의 도로 선형 개발 전․후에 대한 개체목 변화를 추출하고자 한다. 과거영상과 최신영상의 GSD에 따른 공간해상도 오차를 최소화하기 위해 영상재배열(Image Resampling)과정을 거쳐 2016년도에 촬영한 최신영상의 GSD를 80 ㎝ 급으로 변환하였다.
본 연구는 연구 대상 지역 3곳 공주, 영동, 유성에 대하여 과거 항공 영상(1979년)과 현재 항공 영상(2015년)을 영상재배열 과정을 통해 공간 해상도를 80cm급으로 통일시키고 개발된 도로의 중앙선을 기준으로 50m 버퍼영역을 생성했다. 생성된 버퍼영역에서 영상판독 감독분류를 통해 개체목과 평균 수관폭의 변화량을 추출하였다. 추출된 개체목과 변화한 평균 수관폭을 통해 도로 건설로 인해 훼손된 산림 내 개체목의 변화를 과학적으로 평가했다.
따라서 본 연구는 도로개발로 인해 산지에서 훼손된 면적뿐만 아니라 양적인 생태계의 변화를 효과적으로 파악하기 위해 개체목의 변화를 분석하고자 한다. 이를 위하여 1979년, 2016년의 두 시기 항공영상을 활용하여 영상판독 감독분류 방법을 통해 개체목을 추출하였다. 추출된 개체목의 공사 전·후 변화를 탐지하여 정량적인 생태계 변화를 분석 하고자 한다.
생성된 버퍼영역에서 영상판독 감독분류를 통해 개체목과 평균 수관폭의 변화량을 추출하였다. 추출된 개체목과 변화한 평균 수관폭을 통해 도로 건설로 인해 훼손된 산림 내 개체목의 변화를 과학적으로 평가했다.
추출된 개체목의 공사 전·후 변화를 탐지하여 정량적인 생태계 변화를 분석 하고자 한다.
대상 데이터
두 시기 모두 활엽수의 잎이 적은 봄과 가을 영상을 이용하였고 1979년 가을에 촬영한 과거 정사 항공영상은 산림청에서 협조 받은 자료로서 WGS84 타원체의 중부원점 좌표계로 정의된 GSD(Ground Sample Distance) 80cm급 전정색 영상(Panchrom- atic Image) 자료이다. 2016년 항공영상은 공주 3월, 유성 3월, 영동 9월에 촬영되었으며, GSD 10cm급 다중분광영상(Multispectral Image)을 이용하였다. 최신 항공영상은 CESSNA 社의 CESSNA208 항공기를 이용하고 VECXEL 社 ULTRACAM EAGLE MARK 2 렌즈를 통해 촬영하였다.
과거영상과 최신영상의 GSD에 따른 공간해상도 오차를 최소화하기 위해 영상재배열(Image Resampling)과정을 거쳐 2016년도에 촬영한 최신영상의 GSD를 80 ㎝ 급으로 변환하였다. 개체목 추출은 현재 최신영상에서 건설된 도로의 중앙선(중앙분리대)을 도로 중심으로 정의하고 도로 중심선 좌우로 50m의 버퍼지역을 생성하였으며, 도로의 구간은 1km로 설정하였다(Figure 3). 가로 0.
공주시 반포면 온천리 산33-1번지 1번 국도 주변, 충청북도 영동군 학산면 봉소리 산119-1번지 일대 19번 국도 주변과 대전광역시 유성구 세동 산 64-4번지 일대 1번국도 주변산림으로 하였다(Figure 2). 세 곳 모두 도로건설 전 침엽수, 활엽수가 고르게 분포되어 있던 산림으로서 도로 건설로 인해 개체목의 변화가 확연하게 드러나, 연구 대상지를 선정하였으며 건설된 도로는 모두 왕복 4차선으로 동일하나, 공주는 이미 1979년에 2차선 도로가 건설되어 있었으나, 2007년 1월3일 도로 증설 공사로 4차선 도로로 구간 확장 개통되었다.
대상 도로는 ‘박정자삼거리’를 포함한 1km 구간이다.
도로 건설로 인한 개체목 변화를 분석하기 위한 영상은 1979년(과거), 2016년(최신)두 시기를 활용하여 분석하였다. 두 시기 모두 활엽수의 잎이 적은 봄과 가을 영상을 이용하였고 1979년 가을에 촬영한 과거 정사 항공영상은 산림청에서 협조 받은 자료로서 WGS84 타원체의 중부원점 좌표계로 정의된 GSD(Ground Sample Distance) 80cm급 전정색 영상(Panchrom- atic Image) 자료이다.
도로 건설로 인한 개체목 변화를 분석하기 위한 영상은 1979년(과거), 2016년(최신)두 시기를 활용하여 분석하였다. 두 시기 모두 활엽수의 잎이 적은 봄과 가을 영상을 이용하였고 1979년 가을에 촬영한 과거 정사 항공영상은 산림청에서 협조 받은 자료로서 WGS84 타원체의 중부원점 좌표계로 정의된 GSD(Ground Sample Distance) 80cm급 전정색 영상(Panchrom- atic Image) 자료이다. 2016년 항공영상은 공주 3월, 유성 3월, 영동 9월에 촬영되었으며, GSD 10cm급 다중분광영상(Multispectral Image)을 이용하였다.
본 항공기와 렌즈를 통해 비행고도 약 2,000m에서 촬영한 영상을 기하 및 방사보정을 진행한 후 자료를 사용하였다. 두 시기 영상에서 같은 위치정확도가 0.5 화소 이내인 자료를 활용하였다. 두 시기의 영상을 비교분석하고자 영상 판독 감독분류를 통해 대상지역의 도로 선형 개발 전․후에 대한 개체목 변화를 추출하고자 한다.
본 연구는 연구 대상 지역 3곳 공주, 영동, 유성에 대하여 과거 항공 영상(1979년)과 현재 항공 영상(2015년)을 영상재배열 과정을 통해 공간 해상도를 80cm급으로 통일시키고 개발된 도로의 중앙선을 기준으로 50m 버퍼영역을 생성했다. 생성된 버퍼영역에서 영상판독 감독분류를 통해 개체목과 평균 수관폭의 변화량을 추출하였다.
렌즈는 최대 92%의 종중복으로 GSD 10cm급 영상이 촬영 가능한 멀티스펙트럼 렌즈이다. 본 항공기와 렌즈를 통해 비행고도 약 2,000m에서 촬영한 영상을 기하 및 방사보정을 진행한 후 자료를 사용하였다. 두 시기 영상에서 같은 위치정확도가 0.
공주시 반포면 온천리 산33-1번지 1번 국도 주변, 충청북도 영동군 학산면 봉소리 산119-1번지 일대 19번 국도 주변과 대전광역시 유성구 세동 산 64-4번지 일대 1번국도 주변산림으로 하였다(Figure 2). 세 곳 모두 도로건설 전 침엽수, 활엽수가 고르게 분포되어 있던 산림으로서 도로 건설로 인해 개체목의 변화가 확연하게 드러나, 연구 대상지를 선정하였으며 건설된 도로는 모두 왕복 4차선으로 동일하나, 공주는 이미 1979년에 2차선 도로가 건설되어 있었으나, 2007년 1월3일 도로 증설 공사로 4차선 도로로 구간 확장 개통되었다. 대상 도로는 ‘박정자삼거리’를 포함한 1km 구간이다.
2016년 항공영상은 공주 3월, 유성 3월, 영동 9월에 촬영되었으며, GSD 10cm급 다중분광영상(Multispectral Image)을 이용하였다. 최신 항공영상은 CESSNA 社의 CESSNA208 항공기를 이용하고 VECXEL 社 ULTRACAM EAGLE MARK 2 렌즈를 통해 촬영하였다. 렌즈는 최대 92%의 종중복으로 GSD 10cm급 영상이 촬영 가능한 멀티스펙트럼 렌즈이다.
성능/효과
1979년과 2016년 각 시기의 개체목 추출하여 변화량을 확인한 결과, 공주시 일대는 1979년 1,014본, 2016년 886본으로 개체목의 수가 12.6% 감소하였고, 개체목의 평균 수관폭은 5.78m에서 5.75m로 약 0.5% 정도 감소하였다. 공주시는 기존 1979년 이전에 개발된 왕복 2차선 도로가 왕복 4차선으로 확장된 도로로 산림 훼손이 다른 지역에 비해 적은 것으로 나타났고, 대부분의 도로가 확장된 지역이 동쪽 방향 산림으로 확장이 되기보다는 서쪽 농업지역으로 확장되었기 때문에 개체목의 변화량과 평균 수관폭 변화량이 크지 않은 것으로 판단된다.
과거 영상과 현재 영상의 GSD를 동일하게 80cm급으로 설정하여 개체목을 분석한 결과, 공주시 13%, 영동군 2%, 유성구 37% 정도가 도로 건설로 인해 개체목이 감소한 것을 알 수 있었다. 또한 평균 수관폭은 공주시 0.
과거에는 완전한 산림지역이었으나, 도로 선형건설로 인하여 많은 개체목이 감소하였다. 또한 과거 산림의 대부분이 대경목으로 생태적으로 중요한 대상지였으나 도로건설로 인해 많은 개체목들이 유실되고 도로 주변에 상대적으로 어린수목을 식재하여 평균 수관폭의 양이 크게 감소한 것으로 분석되었다. 본 연구는 두 시기의 항공영상을 영상판독 감독분류를 통해 개체목을 추출하여 훼손되기 이전의 변화를 살펴본 연구로서, 항공영상을 활용한 훼손된 산림 지역의 변화탐지와 개체목 추출과 같은 측면에서의 활용성을 제시하였다.
세동지역은 개체목이 대상지 중 37%로 가장 많이 감소되었고 수관폭 역시 평균 7.09m에서 6.65m로 가장 큰 감소폭을 확인하였다. 도로건설 이전, 대경목으로 이루어진 완전한 산림지역이었기 때문에 도로개발로 인해 가장 큰 훼손을 발생시켰다.
현지 조사결과 공주의 우점수종은 리기다소나무와 상수리나무였으며 평균 흉고직경은 28cm± 6.96cm이다.
후속연구
본 연구는 과거 과학기술의 한계로 인한 고해상도 항공영상 부재로 과거영상(1979년)의 공간 해상도 수준의 맞춰 GSD 10cm급 최신영상 (2016년)을 GSD 80cm급으로 영상재배열을 통해 도로 개발로 인해 변화된 개체목 및 수관폭 변화량을 추출한 연구의 한계가 있다. 공간해상도가 기술발전에 따라 더 작아질수록 개체목의 추출의 정확도가 높아 질 것이라 예상되며, 추후 연구에서는 고해상도 항공영상을 활용함으로서 과학적이며, 정확한 개체목 추출과 나아가 변화한 식생의 바이오매스 양의 확인이 가능할 것이라 판단된다. 또한 본 연구에서 활용한 영상판독 감독분류는 판독자의 경험에 따른 오차 등의 오분류를 범할 한계가 있기 때문에, 산지 내 개체목의 변화에 대한 정량적인 분석방법을 마련할 필요가 있다.
다양한 영상 분류방법론과 추가적인 입력자료를 통해 산림의 훼손 전·후 개체목의 변화를 분석한다면 향후 진행될 산림훼손지의 효율적이며 과학적인 생태적 분석이 가능할 것이다.
더 나아가 인위적인 도로 개발 전·후의 변화탐지 뿐만 아니라 도로 개발 이후 도로가 주는 지속적인 영향을 개체목 단위로 평가할 수 있는 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
공간해상도가 기술발전에 따라 더 작아질수록 개체목의 추출의 정확도가 높아 질 것이라 예상되며, 추후 연구에서는 고해상도 항공영상을 활용함으로서 과학적이며, 정확한 개체목 추출과 나아가 변화한 식생의 바이오매스 양의 확인이 가능할 것이라 판단된다. 또한 본 연구에서 활용한 영상판독 감독분류는 판독자의 경험에 따른 오차 등의 오분류를 범할 한계가 있기 때문에, 산지 내 개체목의 변화에 대한 정량적인 분석방법을 마련할 필요가 있다. 그러나 도로 건설에 의해 훼손된 산림 내 개체목의 변화량을 탐지한 선도적인 연구로서 도로 선형 건설로 인한 인위적 훼손뿐만 아니라, 산사태 및 산불 등 자연재해로 인해 훼손 대상지를 정량적이고 정성적인 평가가 가능하여 산림공간의 생태적 복원을 효과적으로 지원하기 위한 연구로서 큰 의의가 있다.
본 연구는 과거 과학기술의 한계로 인한 고해상도 항공영상 부재로 과거영상(1979년)의 공간 해상도 수준의 맞춰 GSD 10cm급 최신영상 (2016년)을 GSD 80cm급으로 영상재배열을 통해 도로 개발로 인해 변화된 개체목 및 수관폭 변화량을 추출한 연구의 한계가 있다. 공간해상도가 기술발전에 따라 더 작아질수록 개체목의 추출의 정확도가 높아 질 것이라 예상되며, 추후 연구에서는 고해상도 항공영상을 활용함으로서 과학적이며, 정확한 개체목 추출과 나아가 변화한 식생의 바이오매스 양의 확인이 가능할 것이라 판단된다.
우리나라는 국토의 2/3이상이 산림으로서 산림 훼손지의 복원과 관리의 관심 및 연구의 필요성이 증가하고 있지만 산림 개체목에 대한 기초통계 자료의 구축이 미흡하고, 산림 내부의 접근성이 낮아 실질적인 복원 및 관리에 어려움이 있다. 본 연구를 통해 산림이 훼손되기 이전과 도로 선형 개발과 같은 인위적 훼손 및 산불, 산사태와 같은 자연재해과 같이 훼손된 이후의 개체목 추출 및 평균 수관폭의 변화량을 비교하고 평가하는 연구를 제안하였으며, 향후 산림 훼손지 생태 적 복원사업에 기초 자료로써 활용이 가능할 것으로 사료된다.
79cm이다. 항공사진을 활용한 개체목 추출결과와 현지조사를 비교해본결과 본 연구에 활용할 만한 기준의 수준이었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
최근 도로 건설에서 발생한 문제점은?
우리나라는 1980년 이후 급격한 경제발전에 따라 교통수요에 따른 자동차가 급증하였고, 증가된 교통 수요 해결과 국가기간교통 망 확충을 위해 정부는 지속적으로 도로 건설 및 노선개선 사업을 진행했다(Kim et al, 2017). 최근 도로 건설의 경향은 환경보전 및 토양침식, 산사태, 야생생물 이동통로 확보를 위해 산림을 일직선으로 개발하는 선형 도로 개발을 제한했으나 개인 소유 차량의 증가, 토지매입에 따른 보상비, 거리에 따른 조성비, 중장비 발달 등에 따라 과거건설 되지 못했던 산림지역이 점차 개발이 되고 있어 산림훼손이 진행됐다(Lee and Han, 2002). 산지 내 도로개발의 비율은 지방자치제도가 도입된 이래 계속 증가하는 추세이다.
우리나라의 교통수요 증가가 만든 결과는?
우리나라는 1980년 이후 급격한 경제발전에 따라 교통수요에 따른 자동차가 급증하였고, 증가된 교통 수요 해결과 국가기간교통 망 확충을 위해 정부는 지속적으로 도로 건설 및 노선개선 사업을 진행했다(Kim et al, 2017). 최근 도로 건설의 경향은 환경보전 및 토양침식, 산사태, 야생생물 이동통로 확보를 위해 산림을 일직선으로 개발하는 선형 도로 개발을 제한했으나 개인 소유 차량의 증가, 토지매입에 따른 보상비, 거리에 따른 조성비, 중장비 발달 등에 따라 과거건설 되지 못했던 산림지역이 점차 개발이 되고 있어 산림훼손이 진행됐다(Lee and Han, 2002).
도로 건설에 의한 산림 내 개체목 변화를 고려한 생태적 복원 연구가 부족한 이유는?
도로 개발로 인해 훼손된 전·후 개체목의 변화량 및 변화정도와 같은 산림 훼손정보를 정량적으로 수집하여 도로에 의한 산림 내 훼손지 복원을 보다 효율적으로 진행 될 수 있음에도 불구하고, 도로 건설에 의한 산림 내 개체목 변화를 고려한 생태적 복원의 방향을 제시한 연구는 미비한 실정이다. 이는 산림조사에 있어서 개체목 단위의 측정은 한정적인 조사비용 및 접근이 어려운 지형적인 조건 때문에 매우 제한적으로 이루어지고 있기 때문이다(Woo et al, 2007).
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