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국가산림자원조사 자료와 임상도를 이용한 경기지역 산림의 임분재적 공간분포 추정 / 김은숙 ; 김경민 ; 김종찬 ; 이승호 ; 김성호 1

요약 1

Abstract 1

서론 1

연구방법 2

1. 연구대상지 및 자료 2

2. 임분재적 추정 모델 3

3. 국가산림자원조사 표본점 자료의 분석 4

4. 임상도 4

5. 지도 제작과 모델의 평가 4

연구결과 5

1. 임분재적 추정 모델 5

2. 임분재적 주제도 산출 6

결론 및 제언 7

1. 자료 제작시기의 일치 7

2. 범주형 자료 이용의 한계 8

3. 지역적 환경특성과 수고의 고려 8

인용문헌 8

초록보기

기후변화협약 대응을 위한 산림의 임목축적량과 변화량 탐지의 측면에서 국가산림자원조사는 신뢰성있는 산림통계량을 산출하기 위한 기반자료로서의 결정적인 역할을 담당하고 있다. 그러나 많은 정보들이 아직 행정구역단위통계로만 산출되고 있어 산림 통계량의 공간적 분포와 같은 정보를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서 본 연구는 국가산림자원조사 자료를 이용해 임상특성별 임분재적 추정모델을 개발하고, 임상도와 통합하여 임분재적의 공간분포를 추정하는 것을 목표로 하였다. 산림의 임분재적 추정모델 개발을 위해 연구대상지에 포함된 국가산림자원조사 자료를 이용하여 표본점별 임분재적과 흉고단면적합을 산출하고, 표본점의 임황정보(수종, 경급, 영급, 소밀도)를 모델개발에 활용했다. 결과적으로 수종, 영급, 소밀도 기준에 따른 임분재적 모델이 구축되었으며, 본 모델을 임상도에 적용해 임분재적 주제도와 불확실성 주제도를 제작했다. 임분재적 주제도에 의한 연구대상지의 평균 임분재적은 85.7㎥/ha이며, 95% 신뢰구간을 고려했을 때 약 79.7~91.8 ㎥/ha 구간에 포함되는 것으로 나타났다.

Reliable forest statistics provides important information to meet the UNFCCC. In this respect, the national forest inventory has played a crucial role to provide the reliable forest statistics for several decades. However, the previous forest statistics calculated by administrative district has not provided spatial information in a small scale. Thus, this study focused on developing models to estimate an explicit spatial distribution of forest growing stock. For this, first, stand volume model by stand types was developed using National Forest Inventory(NFI) data. Second, forest type map was integrated with this model. NFI data were used to calculate plot-level stand volume and basal area. The stand types of NFI plot including the species composition, age class, DBH class and crown density class are very crucial data to be connected with forest type map. Finally, polygonlevel stand volume map was developed with spatial uncertainty map. Average stand volume was estimated at 85.7 ㎥/ha in the study area, and at 95% significance interval it was ranged from 79.7 ㎥/ha to 91.8 m3/ha.

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참고문헌 (15건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 국립산림과학원. 2005. 산림자원조사보고서(민유림): 경기도<서울특별시, 인천광역시 포함> 기본계획구, 국립산림과학원. 서울. pp. 656. 미소장
2 김갑덕. 1985. 산림측정학. 향문사. 서울. pp. 275. 미소장
3 김경민, 김철민, 전은진, 공지수. 2008. 수치임상도 (1:25,000) 표준 제작체계. 국립산림과학원. 서울. pp.259. 미소장
4 산림청. 2005. 임업통계연보. 산림청. 대전. 미소장
5 우리나라 소나무의 생장 네이버 미소장
6 심우범, 정진현, 김성호, 김준섭, 류주형, 김종찬, 서수안, 유병오. 2008. 제5차 국가산림자원조사-현지조사 매뉴얼. 국립산림과학원. 서울. 미소장
7 Estimation of Forest Biomass based upon Satellite Data and National Forest Inventory Data 소장
8 Estimation of Forest Biomass for Muju County using Biomass Conversion Table and Remote Sensing Data 소장
9 Blackard, J.A., Finco, M.V., Helmer, E.H., Holden, G.R., Hoppus, M.L., Jacobs, D.M., Lister, A.J., Moisen, G.G., Nelson, M.D., Riemann, R., Ruefenacht, B., Salajanu, D., Weyermann, D.L., Winterberger, K.C., Brandeis, T.J., Czaplewski, R.L., McRoberts, R.E., Patterson, P.L. and Tymcio, R.P. 2008. Mapping U.S. forest biomass using nationalwide forest inventory data and moderate resolution information. Remote Sensing of Environment 112: 1658-1677. 미소장
10 Biomass estimation of Gwangneung catchment area with landsat ETM+ image 소장
11 Fournier, R.A., Luther J.E., Guindon L., Lambert M.-C., Piercey, D., Hall, R.J. and Wulder, M.A. 2003. Mapping aboveground tree biomass at the stand level from inventory information: test cases in Newfoundland and Quebec. Canadian Journal of Forest Research 33: 1846- 1863. 미소장
12 Hall, R.J., Arsenault E.J., Boudewyn P., Filiatrault M., Gillis M.D., Beaudoin A., Luther J.E. and Wulder M.A. 2009. Creating a national forest biomass map of Canada by integrating satellite data and models. GOFC-GOLD Biomass meeting (June 15, 2009). 미소장
13 Developing a canopy closure model to predict overstorey/understorey relationships in Pinus radiata silvopastoral systems 네이버 미소장
14 A comparison of four methods to map biomass from Landsat-TM and inventory data in western Newfoundland 네이버 미소장
15 Forest Inventory and Analysis in the United States: Remote Sensing and Geospatial Activities 네이버 미소장

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