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자료유형
학술저널
저자정보
이정희 (울산과학기술대학교 도시환경공학부) 임정호 (울산과학기술대학교 도시환경공학부) 김경민 (국립산림과학원 국제산림연구과) 허준 (연세대학교 사회환경시스템공학부)
저널정보
한국지리정보학회 한국지리정보학회지 한국지리정보학회지 제18권 제4호
발행연도
2015.1
수록면
81 - 99 (19page)

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가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
#토지피복변화분석 #탄소 저장량 추정 #불확실성 분석 #국가산림자원조사

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Ahmed, O.S. / 2015 / Characterizing stand-level forest canopy cover and height using landsat time series, samples of airborne LiDAR, and the random forest algorithm / ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 101:89~101 google schola Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45:5~32 google schola Chapelle, O. / 2002 / Choosing multiple parameters for support vector machines / Machine Learning 46:131~159 google schola Crist, E.P. / 1984 / A physically-based transformation of thematic mapper data-the TM tasseled cap / IEEE Geoscience and Remote Sensing 3:256~263 google schola Dube, T. / 2014 / Intra-and-inter species biomass prediction in a plantation forest : testing the utility of high spatial resolution spaceborne multispectral Rapideye sensor and advanced machine learning algorithms / Sensors 14(8):15348~15370 google schola

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