초록 ▼

연구의 목적 및 내용
본 연구의 최종 목적은 다양한 시·공간적 스케일에서의 원격탐사 자료를 활용하여 다양한 산림분야에 관련된 정보들을 추출하고 공간모델을 개발함으로써 국내의 다양한 산림환경을 보다 효율적으로 관리하고자 하는 것임. 세부적으로는 1) 항공 라이다 자료를 기반으로 수관 추출 및 수관 밀도 추정 등의 산림 특성을 우리나라의 산림에 적합하도록 개선시켰고, 미국의 밀집된 산림 지역에 대해서도 새로운 접근법을 통해 연구를 수행함; 2) 복잡한 지형을 가지는 동아시아 지역에서 MODIS GPP 알고리즘을 보다 개선시켜 동아

연구의 목적 및 내용
본 연구의 최종 목적은 다양한 시·공간적 스케일에서의 원격탐사 자료를 활용하여 다양한 산림분야에 관련된 정보들을 추출하고 공간모델을 개발함으로써 국내의 다양한 산림환경을 보다 효율적으로 관리하고자 하는 것임. 세부적으로는 1) 항공 라이다 자료를 기반으로 수관 추출 및 수관 밀도 추정 등의 산림 특성을 우리나라의 산림에 적합하도록 개선시켰고, 미국의 밀집된 산림 지역에 대해서도 새로운 접근법을 통해 연구를 수행함; 2) 복잡한 지형을 가지는 동아시아 지역에서 MODIS GPP 알고리즘을 보다 개선시켜 동아시아 지역에 대해 보다 정확한 GPP를 산출함; 3) 대표적인 식생지수인 NDVI를 기존 센서들과 Landsat 8의 NDVI를 정량적으로 비교함으로써 NDVI를 지속적인 산림 연구에의 활용성을 연구함; 4) 항공 라이다 자료를 활용하여 다양한 산림 조건에 최적화된 산림 바이오매스 및 탄소 저장량 알고리즘을 개발함; 5) MODIS NDVI를 이용하여 북한 산림황폐화 현황을 분석함; 6) 위성기반의 가뭄지수를 활용하여 우리나라를 대상으로 가뭄과 산불과의 상관성을 분석함; 7) 이종영상융합 및 다시기 영상을 활용하여 높은 정확도의 산림지역을 추출하여 산림 모니터링에의 활용성을 제고함.

연구결과
1) LCR(Live Crown Ratio) 개념을 수관추출 알고리즘에 도입시켜 보다 향상된 수관추출이 가능함. 수관밀도는 2가지 종류의 라이다 자료를 이용하여 추정하였고, 미국 산림에 대한 연구는 Fishing Net Dragging와 가장자리 분류라는 새로운 기법을 통해 수관추출을 수행함; 2) GPP 플럭스 타워 값에 대해 매우 과소 추정된 기존 MODIS GPP에 비하여 훨씬 개선된 GPP값을 산출함; 3) Landsat 8의 NDVI를 다른 센서들과 정량적인 비교 평가가 수행되어 Landsat 8을 이용한 한반도의 시공간적인 NDVI 패턴이 분석 가능했음; 4) 항공 라이다 자료를 활용하여 산악 지형의 산림에 대해 바이오매스와 탄소저장량을 추정함; 5) MODIS NDVI를 이용하여 북한 산림 황폐화의 시공간적인 변화를 분석함; 6) 위성영상 기반의 가뭄지수를 활용한 산불과의 상관성에 대해 비교 분석함; 7) 다시기 및 이종영상융합을 이용하여 다양한 시나리오를 테스트하여 보다 향상된 산지 토지피복 추출을 수행함.

연구결과의 활용계획
매화산경영모델림을 대상으로 항공라이다자료에서 수관추출을 위한 알고리즘을 개발 및 개선함에 따라 향후 우리나라에 최적화된 수관추출 모델 개발과 관련된 연구에서의 기초 자료로서 활용이 가능함. 향상된 GPP 결과는 향후 동아시아 지역의 탄소 순환/수지 계산에 이용될 수 있고 탄소에 관한 의사 결정시 동아시아 지역에 대한 탄소량 계산에 보조자료로 활용 가능함. 다양한 센서들 간의 NDVI 값의 일치도를 정량적으로 평가하고 그 활용성을 조사함으로써 지속적인 식생 지수의 모니터링에 활용될 수 있음. 산림 바이오매스와 탄소 저장량에 대한 정확한 추정은 생태계 생산량과 생물 다양성 등의 지표로 이용될 수 있으며 산림 보존, 생태계 생산량 추정 및 기후 변화와 탄소 순환을 이해하는데 활용됨. 산지가 많은 우리나라에 산불 연구는 매우 필요하며 산불 예보시스템 구축에 도움이 될 것임. 다양한 산림 종류가 혼재된 우리나라의 산림지역에 대해 보다 정확도 높은 산림 토지피복 추출이 가능함에 따라 향상된 산림 모니터링이 가능할 것임.

( 출처 : 한글요약문 5p )

Abstract ▼

Purpose&contents
This research aims to extract accurate forest characteristics using remote sensing data at multiple spatiotemporal scales and to develop spatial models to improve domestic forest monitoring and management. Specifically, 1) novel algorithms of individual tree crown delineation wer

Purpose&contents
This research aims to extract accurate forest characteristics using remote sensing data at multiple spatiotemporal scales and to develop spatial models to improve domestic forest monitoring and management. Specifically, 1) novel algorithms of individual tree crown delineation were developed, which were tested over forests in Korea and US; 2) the MODIS GPP algorithm was improved with fine resolution land cover data and tested over East Asia with complex topography; 3) Landsat 8-derived NDVI was quantitatively compared with Landsat 7 and MODIS NDVIs for continuous applications in forest research; 4) a novel algorithm of forest biomass and carbon stock quantification with airborne LiDAR data optimized for various forest conditions was developed; 5) deforestation in North Korea was analyzed using time-series MODIS NDVI; 6) the relationship between drought and forest fire in Korea was analyzed with satellite-based drought indices; and 7) forest classification was conducted to increase accuracy through the fusion of multi-sensors and multi-temporal images.

Result
1) New approaches based on the concept of a live crown ratio (LCR) and Fishing Net Dragging in tree crown delineation were evaluated over several forest sites in Korea and US, and increased the delineation accuracy. Stand density was successfully estimated with two types of LiDAR data; 2) GPP was improved compared to the original MODIS GPP that was significantly underestimated for in-situ GPP from flux tower; 3) Landsat 8-derived NDVI was compared and assessed with other sensors’ NDVI, making possible to analyze spatiotemporal patterns of NDVI in Korea; 4) forest biomass and carbon stock in mountainous forest region were estimated using airborne LiDAR data; 5) the spatiotemporal variations of deforestation in North Korea were investigated with time-series MODIS NDVI data; 6) the correlations of various drought indices and forest fire in Korea were analyzed; 7) the improved extraction of forest types was performed by various scenarios with multisensors and multitemporal images.

Expected Contribution
The tree crown delineation algorithm developed and tested over the managed forest area in Mt. Maehwa from airborne LiDAR data can provide a basis for more generalized tree crown delineation methods that can be applied in any forest in Korea. Improved GPP results can be utilized for calculation of carbon cycle/budget over East Asia and as supplementary data for decision making for carbon stocks over East Asia. The investigation of the quantitative agreement of NDVIs from various sensors provides key considerations when using NDVIs from multiple sensors for a specific research. The accurate estimation of forest biomass and carbon stocks is used as an index representing ecosystem production and biological diversity, which leads to better understand on-going climate change and carbon cycle. Forest fire research is necessary for Korea with many rugged mountainous areas, and would be helpful for development of a forest fire forecast system. With fine forest classification maps with high accuracy over forests in Korea, forest monitoring and management will be greatly improved.

( 출처 : SUMMARY 7p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 5
• 한글요약문 ... 5
• SUMMARY ... 7
• 연구내용 및 결과 ... 9
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 9
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 13
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 49
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 85
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 89
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 91
• 7. 참고문헌 ... 99
• 8. 연구성과 ... 105
• 9. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 110
• 10. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 112
• 11. 기타사항 ... 114
• 끝페이지 ... 114