Journal of Climate Change Research 2017, Vol. 8, No. 4, pp DOI: 토지부문온실가스통계산정을위한토지이용변화평가방법비교 박진우

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정헉 조
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1 Journal of Climate Change Research 2017, Vol. 8, No. 4, pp DOI: 토지부문온실가스통계산정을위한토지이용변화평가방법비교 박진우 * 나현섭 ** 임종수 * * 국립산림과학원산림산업연구과, ** 한국임업진흥원자원정보실 Comparison of Land-use Change Assessment Methods for Greenhouse Gas Inventory in Land Sector Park, Jin-Woo *, Na, Hyun-Sup ** and Yim, Jong-Su * * Div. of Forest Industry Research, National Institute of Forest Science, Seoul 02455, Korea ** Div. of Forest Resources Information, Korea Forestry Promotion Institute, Seoul 07570, Korea ABSTRACT In this study, land-use changes from 1990 to 2010 in Jeju Island by different approaches were produced and compared to suggest a more efficient approach. In a sample-based method, land-use changes were analyzed with different sampling intensities of 2 km and 4 km grids, which were distributed by the fifth National Forest Inventory (NFI5), and their uncertainty was assessed. When comparing the uncertainty for different sampling intensities, the one with the grid of 2 km provided more precise information; ranged from 6.6 to 31.3% of the relative standard error for remaining land-use categories for 20 years. On the other hand, land-cover maps by a wall-to-wall approach were produced by using time-series Landsat imageries. Forest land increased from 34,194 ha to 44,154 ha for 20 years, where about 69% of total forest land were remained as forest land and 19% and 8% within forest lands were converted to grassland and cropland, respectively. In the case of grassland, only about 40% of which were remained as grassland and most of the area were converted to forest land and cropland. When comparing land-cover area by land-use categories with land-use statistics, forest areas were underestimated while areas of cropland and grassland were overestimated. In order to analyze land use change, it is necessary to establish a clear and consistent definition on the six land use classification. Key words: Land-Use Change, Greenhouse Gas Inventory, Sampling, Wall to Wall, Land Cover Map 1. 서론 1988년유엔환경계획 (United Nations Environment Programme; UNEP) 과세계기상기구 (World Meteorological Organization; WMO) 는과학자그룹인 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 를설립하여범지구차원에서온난화현상에대한대책의필요성을인식하기시작하였다. 이에 1992 년브라질리우데자네이루에서는기후변화에관한 UN협약 (UNFCCC) 이채택되었으며, 1995년제1차유엔기후변화협약당사국총회 (Conference of the Parties; COP) 를시작으로 2016년모로코에서제22차 COP가개최되어기후변화에대한지속적인논의가이루어지고있다 (KFS, 2009; Yim and Song, 2017). 한편, 1997년제3차 COP에서는온실가스감축의의무를명시하는 교토의정서를채택하였다. 교토의정서제3조 3항은신규조림 (afforestation), 재조림 (reforestation), 산림전용 (deforestation), 제3조 4항은 토지이용, 토지이용변화및임업 (Land-use, Landuse change and Forestry; LULUCF) 부문에대한온실가스배출량과흡수량에대한규정을명시하여산림경영활동을통한온실가스흡수량산정을가능하도록하는등탄소흡수원으로서산림의중요성이명시되었다 (Kim et al., 2013). 국가간온실가스배출량에대한평가를위한국가온실가스인벤토리보고서는 1990년도를기준년도로매년온실가스흡수 배출량을보고토록하고있으며, LULUCF 부문의경우에는고사유기물및토양의탄소안정화기간을고려하여과거 20 년간의체계적인토지이용정보를구축하여제시하도록요구하고있다 (IPCC, 2006). 이를위하여 IPCC 지침에서는토지이 Corresponding author: yimjs@korea.kr Received October 19, 2017 / Revised November 6, 2017 / Accepted November 20, 2017

2 330 박진우 나현섭 임종수 용변화통계작성을위하여세가지접근방법을제시하였다 (IPCC, 2006). 특히, 접근방법 3은공간적으로명백한정보를포함하는것으로표본방법 (point sampling) 과주제도 (wall-towall mapping) 을활용하는방법이다 (IPCC, 2006; Yu et al., 2015). 유럽국가들의경우에는국가산림자원조사 (National Forest Inventory; NFI) 의고정표본점을활용하여표본점기반의토지이용변화통계를제공하고있다 (SEPA, 2014; Statistics Finland, 2014). 독일의경우에도전국에배치된 NFI의고정표본점정보와다양한토지이용및토지피복관련공간자료를융합하여토지이용변화매트릭스정보를생산하고활용하고있다 (FEA, 2014). 주제도에의한제작방법은원격탐사기술이발전함에따라활발히연구가진행되었으며, 뉴질랜드및호주등의국가에서는위성영상을활용한토지이용변화정보를구축하고있다 (Angel et al., 2011). 우리나라의경우에도 Lee et al.(2011) 이 SPOT/Vegetation 영상을활용하여 2000년과 2008년의토지피복변화탐지에관한연구를수행한바있으며, Sunwoo et al.(2016) 은 KOMPSAT-2 영상을활용한 2010 년부터 2014년까지의토지이용및토지피복변화모니터링을실시하였다. 또한, 환경부에서는 2010년이후우리나라전체지역에대한토지피복지도를구축하고, 이를갱신및배포하고있다 (Ministry of Environment, 2016). 하지만, 위성영상을활용한방법은공간적으로명확한변화위치가나타나는장점이있는반면, 자료의취득및처리에서발생하는비용및시간, 위성영상의전처리에대한한계의문제점을내포하고있으므로일부국가에서는표본기반토지이용변화정보를활용하고있다 (Yim et al., 2015). 우리나라의경우, 2006년부터시행된제5차 NFI에서토지이용에관한항목을추가하여표본점의토지이용정보를취득하고있지만, IPCC에서요구하는기준년도를고려할때과거시점에대한토지이용변화매트릭스정보를생산하기위한방법개발이필요하다 (Yim et al., 2015). 따라서, 본연구에서는 LULUCF 부문토지이용변화통계를작성하기위하여표본점기반방법의표본강도에따른토지이용구분및불확실성평가를실시하였으며, 위성영상을활용한토지피복주제도를제작하여시간경과에따른토지이용변화를탐지하는방법을비교하여효율적이며정확한방법을제시하고자수행하였다. 2. 연구자료및방법 2.1 연구대상지 제주도는 NFI 표본설계와관련하여 4 km 간격의표본점과 2 km 간격의보조표본점이설치되어있어표본강도에따른비교가가능하며, 최근도시개발로인한토지이용변화가높다. 제주도는지리적으로동경 126도 08분에서 126도 58분, 북위 33도 06분에서 34도 00분으로우리나라최남단에위치하고있다 (Fig. 1). 제주도의총면적은약 184천 ha로우리나라전체면적의약 1.8% 를차지하고있으며, 임야와농경지의면적비율이각각약 47%, 약 29% 로전국의임야와농경지의비율대비임야는약 0.7배낮았고, 농경지는약 1.4배높다 (Statistics Korea, 2015). 한편, 1985년 제주도종합개발계획 이발표되면서제주도전지역에대한국제관광지로써의개발이급속히이루어졌으며, 2003년에는국제자유도시로선정되면서첨단과학기술단지와제주공항자유무역지역이조성되어토지이용의변화가급격하게발생되고있다 (Lee et al., 2004). 2.2 연구자료본연구에서는 1990년부터 2010년까지 20년간의토지이용변화정보를파악하기위하여제3차전국산림실태조사에서촬영된제주지역의산림항공사진 (1992년촬영 ) 과제5차국가산림자원조사 (NFI) 에서배치된고정표본점의위치정보및토지이용구분정보그리고행정구역도자료등의공간정보를활용하였다 (NIFOS, 2015). NFI 고정표본점은세계측지좌표계를 TM으로투영한지도의중부원점을기준으로하며, 계통추출법에따라 4 km 간격으로전국에배치하였다. 특히제주도와같이산림면적이상대적으로적은특 광역시에는통계자료의정확성을확보하기위하여 4 km 간격의고정표본점을포함하여 2 km 간격의보조표본점을추가로배치하였다 (NIFOS, 2011). 본연구에서는표본점의중심에위치하는중앙부표본점 (S1) 의토지이용정보를활용하였으며, 결과적으로 4 km 간격의총 123개와 2 km 간격의총 476개표본점의토지이용정보를기초자료로활용하였다 (Fig. 2). 위성영상자료는미국지질조사국 USGS(United States Geological Survey) 에서제공하는 Landsat-5 TM(Thematic Mapper, 1990 년 5월 21일촬영 ) 과 Landsat-8 OLI(Operational Land Imagery, 2014년 5월 7일에촬영 ) 영상을사용하였다. Landsat 영상은촬영면적이넓고다양한 Band를탑재하고있어토지이용및식생연구, 지도제작에유용하게활용되고있다. Landsat-5 TM은 1984년 3월 1일에발사되어 30 m의공간해상도와 7개의밴드를가지고있으며, Landsat-8 OLI는 2013년 2월 22일발사되어 30 m의공간해상도와 11개의밴드로이루어져있다 ( 2016). 참조자료는 Google earth 영상과항공사진을사용하였다. Journal of Climate Change Research 2017, Vol. 8, No. 4

토지부문온실가스통계산정을위한토지이용변화평가방법비교 331 Fig. 1. Study area. (a) Sample point (2 km 2 km) (b) Sample point (4 km 4 km) Fig. 2. Sample point location by sampling intensity.

토지이용구분은 IPCC(2006) 에서제시하는 6개 ( 산림지 농경지 초지 습지 정주지 기타토지 ) 의토지이용항목으로실시하였다.

3 토지부문온실가스통계산정을위한토지이용변화평가방법비교 331 Fig. 1. Study area. (a) Sample point (2 km 2 km) (b) Sample point (4 km 4 km) Fig. 2. Sample point location by sampling intensity. 2.3 연구방법본연구는표본점기반과주제도기반의두가지방법에의해 1990년부터 2010년까지의토지이용변화매트릭스를작성하여정확도및효율성을비교하여적용가능성을분석하였다. Fig. 3은본연구의연구추진체계를나타낸모식도이다 표본점기반토지이용변화탐지표본점기반의토지이용변화매트릭스는제5차국가산림 자원조사에서수집된 2 km 간격의고정표본점에서수집된토지이용정보와 1992년에촬영된항공사진을활용하였다. 토지이용구분은 IPCC(2006) 에서제시하는 6개 ( 산림지 농경지 초지 습지 정주지 기타토지 ) 의토지이용항목으로실시하였다. 1990년도의토지이용정보는 1992년도에촬영된정사항공사진과고정표본점의위치정보를중첩하여고정표본점이위치한지점을대상으로항공사진상의토지이용에관한육안판독을실시하였으며, 보조자료는제3차수치임상도와 Google earth영상을활용하였다. 한편, 2010년도의토지이용

4 332 박진우 나현섭 임종수 Fig. 3. Study flow chart for this study. 구분정보는 5차 NFI에서취득한토지이용정보를이용하였다. NFI 조사에서는최신항공사진을이용하여고정표본점을대상으로산림 / 비산림로사전층화를실시하며, 항공사진판독과현장조사에의하여정보를수집하고있다 (NIFOS, 2011). 표본점자료의분석에있어서표본강도에따른정확도를비교하기위하여 2 km 및 4 km 간격의표본점자료에따른토지이용구분의정확도를비교하였다 주제도기반토지이용변화탐지주제도기반의토지이용변화매트릭스는 Landsat-5 TM(1990 년촬영 ) 과 Landsat-8 OLI(2014 년촬영 ) 위성영상을활용하여 6개의토지이용구분에대하여토지피복주제도를작성하여실시하였다. 위성영상의경우, 2010년도연구대상지의자료분석을위한정보수집이불가능하여 2014년도촬영된영상에서수집된자료를 2010년기준으로가정하였다. 토지피복주제도작성을위한분류기법은감독분류방법의최대우도법을실시하였다. 최대우도법은토지피복지도작성에가장널리이용되는확률통계방법으로분석자가참조자료를활용하여선정한훈련지역의분광특성에대하여통계값을계산하고포함될확률이가장높은분류항목으로토지피복을자동적으로분류하는방법이다 (Jeon and Kim, 2003). 본연구에서는 Google earth와항공사진을참조자료로사용하여최대우도분류방법을실시하였다. 토지이용분류항목은토지의물리적표면상태를고려하여 9개의항목 ( 산림 논 밭 비닐하우스 초지 습지 정주지 도로 나지 ) 으로분류한후, IPCC에서제시하는 6개의항목 ( 산림지 농경지 초지 습지 정주지 기타토지 ) 으로재구분을실시하였다. 산림지 초지 습지는토지이용분류항목을그대로사용하였으며, 농경지는논 밭 비닐하우스, 정주지는정주지와도로, 기타토지는나지의정보를이용하여재구분을실시하였다. 분류정확도는연구대상지에 200개의 Random point를구축하여위성영상및항공사진을판독하여분류결과에대한전체분류정확도 (Overall accuracy) 와 Kappa 분석을실시하였다 불확실성평가불확실성평가는자료의수집과정에서발생하는측정오차를실측값과추정값사이의차이정도를나타내는방법으로서 IPCC에서는불확실성평가의개념을정확성 (Accuracy) 및정밀성 (Precision) 의개념으로설명하고있다 (Chun et al., 2016). 또한, 정확성 (Accuracy) 과정밀성 (Precision) 에대한정해진수준은없으며, 정확도개선을위한우선순위의설정과방법론선정에대한결정을위하여평가된다 (IPCC, 2006). 본연구에서는표본강도에따른토지이용분류항목별불확실성비교및평가를통하여최적의표본강도를선정하였다. 불확실성평가를위하여 5차 NFI의토지이용구분자료를이용하였으며, 2 km 간격과 4 km 간격으로구분하여불확실성을평가하였다. 불확실성평가를위한토지이용항목별면적은점표본점의분포비율을이용하여비추정법 (ratio estimator) 을이용 Journal of Climate Change Research 2017, Vol. 8, No. 4

5 토지부문온실가스통계산정을위한토지이용변화평가방법비교 333 하였으며 ( 식 1), 각토지이용구분의추정면적에대한불확실 성을평가하였다 ( 식 2, 식 3)(Cochran, 1977; IPCC 2006). (1) Standard error(se) = Relative standard error(rse) (3) : Total number of points : Number of points in land-use category : The proportion of points in land-use category : The total land area : Estimated area of land-use category : Standard error of an area estimate for land-use category 3. 결과및고찰 3.1 표본강도에따른토지이용변화의불확도비교 제 5 차 NFI 고정표본점자료를활용하여 2010 년도기준의 (2) 표본강도에따른토지이용구분불확실성평가를실시한결과, 기타토지를제외한모든토지이용항목에서 2 km 간격의표본점에서불확실성이낮은것으로평가되었다. 2 km 간격의 RSE는산림지와농경지가약 5.9% 로가장낮았으며, 정주지 ( 약 13.4%), 초지 ( 약 13.5%), 습지 ( 약 23.8%) 의순이었다. 4 km 간격의경우, 농경지가약 10.9% 로가장낮았으며, 산림지 ( 약 12.3%), 초지 ( 약 27.5%), 정주지 ( 약 28.9%), 습지 ( 약 36.9%) 의순으로 4 km 간격은 2 km 간격의토지이용보다 RSE가약 2 배높았다 (Fig. 4). 토지이용별 SE와 RSE는표본강도와상관없이유사한경향을보였지만, 표본의간격이감소함에따라감소하였다. 일반적으로표본강도가증가할수록불확도는감소하는경향이나타나고있으나, 적정수준이상에서는표본강도가증가하여도불확도는크게개선되지않는다 (FEA, 2014). 따라서국가별여건을고려하여비용효율적인표본강도의설정이필요하므로다양한표본강도를비교하여최적의표본강도를설정할필요가있다. 3.2 표본점기반토지이용변화분석불확실성이낮은 2 km 간격의표본점을활용하여 1990년도와 2010년도의분류항목별토지이용면적을추정하고, 토지이용변화매트릭스를작성한결과는 Table 1과같다. 1990년도는농경지의면적비율이약 42.0% 로가장높았으며, 산림지 ( 약 35.5%), 초지 ( 약 16.2%) 의순으로분포하였다. 2010년 Fig. 4. Uncertainty assessment by sample point intensity at 2010 year.

334 박진우 나현섭 임종수 Table 1. Land-use area and uncertainty by 2 km 2 km sample point (Unit: ha) 1990 Forest land Cropland Grassland Wetlands Settlements Other lands Total Forest land 55,543( 7.

6 334 박진우 나현섭 임종수 Table 1. Land-use area and uncertainty by 2 km 2 km sample point (Unit: ha) 1990 Forest land Cropland Grassland Wetlands Settlements Other lands Total Forest land 55,543( 7.0) 3,496( 33.1) 11,264(18.0) ,302( 5.9) Cropland 3,107(35.1) 60,592( 6.6) 4,661(28.5) 388(100.0) 388(100.0) - 69,137( 5.9) Grassland 1,554(49.8) 7,768( 21.9) 9,710(19.5) ,032( 13.5) 2010 Wetlands - 388(100.0) - 6,215( 24.6) - - 6,603( 23.8) Settlements 5,438(26.4) 5,438( 26.4) 4,273(29.8) - 3,884( 31.3) 388(100.0) 19,420( 13.4) Other lands (100.0) - 388(100.0) Total 65,641( 6.2) 77,682( 5.4) 29,908(10.4) 6,603( 23.8) 4,661( 28.5) 388(100.0) 184,883 The values in parentheses are the relative standard errors (%) as uncertainty. 도는산림지가약 38.0% 로가장높은비율을차지하고있으며, 농경지 ( 약 37.4%), 정주지 ( 약 10.5%), 초지 ( 약 10.3%) 의순으로분포하는것으로분석되었다. 결과적으로 20년동안산림지와정주지의면적은증가한반면, 농경지와초지의면적은감소하였다. 토지이용변화를분석한결과, 20년간산림지로유지되는면적은 55,543 ha(1990 년도면적대비약 85%) 이며, 타토지로전용된면적은약 10,099 ha로나타났다. 그중정주지와농경지로의변화가각각약 5,438 ha, 약 3,107 ha가발생하여가장높았다. 또한, 농경지는타토지로의변화가약 17,090 ha가발생하였으며, 그중초지와정주지로의변화가각각 7,768 ha와 5,438 ha가발생하여가장높았다. 한편, 초지는타토지로전용된면적이약 20,198 ha로, 산림지로의변화가약 11,264 ha로가장많이발생하였으며, 산림지면적의증가에큰원인이되었다. 정주지는타토지로의변화가약 776 ha 발생하였으나, 타토지에서정주지로의변화가약 15,537 ha 발생하여 1990년대비정주지면적이약 4.2배증가하였다 (Table 1). Kim et al.(2013) 은 1975년과 2002년제주도의산림경관변화에관한연구에서산림의총면적은크게변화하지않았지만, 제주도남쪽과서쪽의해안지역에서관광산업개발로인하여산림이타토지로전용된반면에표고 m의목장과초지였던지역에서산림으로회복되었다고하여본연구의결과와유사하였다. 3.3 주제도기반토지피복구분및토지피복변화분석위성영상자료를기반으로최대우도법에의해 6개의토지피복으로구분한결과는 Fig. 5와같다. 1990년도토지피복의분류정확도는약 82.5%, Kappa 계수는약 0.74이며, 2010년도토지피복의분류정확도는약 82.0%, Kappa 계수는약 0.76 (a) 1990 year (b) 2010 year Fig. 5. Land use map at 1990 and 2010 years. 으로산출되었다. 주제도기반의토지피목별면적은 1990년도에농경지가약 39.1% 로가장높았으며, 초지 ( 약 38.5%), 산 Journal of Climate Change Research 2017, Vol. 8, No. 4

7 토지부문온실가스통계산정을위한토지이용변화평가방법비교 335 림지 ( 약 18.5%), 정주지 ( 약 2.6%) 의순으로분포하였다 년도의경우에도농경지가약 37.2% 로가장넓은면적을차지하고있었으며, 1990년도의토지피복별면적분포와유사하였다. 또한, 산림지와정주지의면적은증가한반면, 농경지와초지, 습지 ( 수역 ), 기타토지의면적은감소하여표본점기반의토지이용변화와유사하였다. 시간경과에따른토지피복변화의분석결과, 산림지는 20년간 23,653 ha(1990 년도면적대비약 69%) 가유지되었으며, 타토지로의변화가약 10,541 ha가발생하였다. 그중초지와농경지로의변화가각각 6,452 ha와 2,812 ha의면적이발생하여가장높았다. 농경지는타토지로의변화가약 3만 ha가발생하였으며, 그중정주지와초지로의변화가각각약 15천 ha 와 11천 ha가발생하여가장높았다. 한편, 초지는타토지로의변화가약 42,789 ha가발생하였으며, 그중산림지로의변화가약 17,950 ha가발생하여산림지면적증가에대부분이초지에서발생하였으며, 표본점기반토지이용변화와유사한경향을보였다. 정주지는타토지로의변화가약 1,520 ha 발생하였으나, 타토지에서정주지로의변화가약 19,026 ha 발생하여 1990년도정주지면적대비약 4.7배로크게증가하였다 (Table 2) (Fig. 5). 제주도는 2000 년대이후에도심지뿐만아니라, 촌락지역까지인구증가가꾸준히이루어지고있으며, 농업분야종사자의감소와숙박 음식 서비스업의종사자가증가하는것으로보아이에따라토지이용변화가발생한것으로판단된다 (Bu, 2015). 주제도기반토지피복변화는표본점기반토지이용변화와비교하여유사한경향을보였으나, 농경지와정주지를제외한나머지항목에서면적차이가발생하였다. 3.4 접근방법에따른토지이용면적비교및평가표본점및주제도기반의토지이용구분별면적을 1990년과 2010년도지목별통계자료와비교하여국가통계와의차이를분석하였다. 제주도의지목통계에따른산림면적비율은 1990 년도와 2010년도에각각약 51%, 약 48% 로분포하였지만, 표본점기반과주제도기반의경우에는각각약 36% 와약 38%, 약 18% 와약 24% 로과소추정되었다. 반면, 농경지는지목통계에서 1990년도와 2010년도에모두약 29% 로분포하였지만, 표본점기반은약 42%, 약 37%, 주제도기반은약 39%, 약 37% 로과대추정된것으로나타났다. 이는한라산정상에위치한지역의경우지목통계에는임야로구분되어있지만, 3차임상도및 1:5,000 수치임상도를확인하였을때, 제지 ( 초지 ) 로분류된지역으로써실제산림지는분포하지않은지역이다. 이러한결과는토지피복 (land-cover) 과토지이용 (land-use) 에대한정의차이로발생된것으로판단된다. 산림지의경우 FAO 의정의에따른토지피복에의한정의를적용하는반면, 타토지의경우에는토지이용에따른정의를적용하고있다 (GIR, 2015). 한편, 표본점및주제도기반에따른토지이용항목별면적은분포비율이높은산림지와농경지, 초지는표본점기반을이용하였을때지목통계와차이가작았으며, 습지와정주지, 기타토지는주제도기반을이용하였을때지목통계와차이가작았다 (Table 3). 4. 결론 우리나라는온실가스감축목표를 2030년까지 BAU 대비 37% 로설정하여 UNFCCC 에제출하였으며, 위의목표를달성하기위하여다양한정책을개발하고있다. 또한, 파리협정에서는국가별온실가스인벤토리의투명성이강조되어국제수준에부합하는온실가스인벤토리의산정이시급한실정이다. LULUCF 부문에서온실가스통계의완전성을확보하기 Table 2. Land use change matrix by thematic map (Unit: ha) 1990 Forest land Cropland Grassland Wetlands Settlements Other lands Total Forest land 23,653 2,500 17, ,154 Cropland 2,812 43,048 21, , ,834 Grassland 6,452 11,353 28, , Wetlands Settlements ,180 3, , ,275 Other lands ,163 2,487 Total 34,194 72,199 71, ,771 2, ,883

8 336 박진우 나현섭 임종수 Table 3. Comparison of estimated area by the differnent data sources [Unit: ha (%)] Sample-based Thematic map Cadastral statistics Sample-based Thematic map Cadastral statistics Forest land 65,641(36) 34,194(18) 93,143(51) 70,302(38) 44,154(24) 88,753(48) Cropland 77,682(42) 72,199(39) 53,235(29) 69,137(37) 68,834(37) 54,057(29) Grassland 29,908(16) 71,250(39) 19,066(10) 19,032(10) 47,001(25) 18,038(10) Wetlands 6,603(4) 469(0.3) 2,777(2) 6,603(4) 132(0.1) 3,189(2) Settlements 4,661(3) 4,771(3) 12,387(7) 19,420(11) 22,275(12) 18,354(10) Other lands 388(0.2) 2,000(1) 2,053(1) 388(0.2) 2,487(1) 2,492(1) Total 184,883(100) 184,883(100) 182,661(100) 184,883(100) 184,883(100) 184,883(100) 위해서는시간경과에따른토지이용구분별면적정보가필수적으로요구되지만, 우리나라는아직토지이용변화와관련하여일관된정보의부재로통계를제시하지못하고있다. 따라서본연구는 LULUCF 부문토지이용변화매트릭스구축을위하여최근토지이용변화가많이발생한제주도를대상으로 IPCC 지침에서제시된두가지방법에의한토지이용변화매트릭스를작성하여비교함으로써효율적인제작방안을제시하고자수행하였다. 표본기반접근방법에서는표본강도가증가할수록토지이용별면적의불확실성이감소되는것으로나타났다. 구분항목별불확실성은분포면적이상대적으로넓은농경지, 산림지, 초지가낮았던반면, 상대적으로분포면적이적은정주지와습지, 기타토지에서는불확실성이높은것으로분석되었다. 표본점기반의토지이용변화를분석한결과, 산림지는정주지와농경지로변화가많은것으로나타났으며, 농경지는초지와정주지, 초지는산림지와농경지로변화하였다. 주제도기반의토지피복변화를분석한결과, 초지는약 13% 감소한반면, 산림지와정주지는각각약 5% 및 10% 가증가하였다. 1990년도와 2010년도의토지이용변화를보면, 산림지는초지와농경지로, 농경지는정주지와초지로변화하였으며, 특히 1990년도에농경지와초지였던지역에서정주지로많은면적이변화하였다. 표본점및주제도기반의분류항목별면적을제주도의지목통계와비교하였을때, 면적분포가많은산림지, 농경지, 초지는표본점기반의방법을이용하는것이지목통계와차이가작았으며, 면적분포가작은습지, 정주지, 기타토지는주제도기반의방법을이용할때지목통계와차이가작았다. 특히, 한라산정상주변에위치한산림 ( 임야 ) 는실제위성영상및항공사진에서는초지및기타토지의분포를구분되므로, 향후토지이용구분의명확한정의의정립이필요한 것으로판단된다. 현재의 IPCC 지침에서는토지이용 (Land use) 에따른구분을정의하고있으나, 위성영상등의원격탐사자료를활용할경우에는토지피복 (Land cover) 의정의를활용하고있다. 따라서토지이용과토지피복간의관계에따른오류가발생되고있다. IPCC에서도이러한문제에대한해결을위하여새로운지침을작성하고있으므로향후새로운지침에따른토지이용 / 피복구분에관한연구가필요하다. 또한본연구에서는 1990년도와 2010년도와일치하는자료가부재하여항공사진의경우에는 1992년에촬영된자료를활용하였으며, 위성영상의경우에는 2014년도에촬영된영상을기준자료로가정하여활용하였다. 따라서이러한측정년도가부재할경우의시계열차이문제를해결할수있는방안에관한연구가필요한것으로판단된다. REFERENCES Angel S, Parent J, Civco DL, Blei A, Potere D The dimensions of global urban expansion: Estimates and progection for al. countries, Progress in Planning 75: Bu HJ Rural change by increase in urban-to-rural migrants in Jeju island. Journal of The Korean Association of Regional Geographers. 21(2): (In Korean with English abstract). Chun BG, Lee KH, Jang HM, Kim SK Estimating uncertainty of greenhouse gas emissions in energy sectors using the combined tier method. Korean Energy Economic Review 15(1): (In Korean). Cochran WG Sampling techniques, 3 rd edition. John Journal of Climate Change Research 2017, Vol. 8, No. 4

9 토지부문온실가스통계산정을위한토지이용변화평가방법비교 337 Wiley & Sons, New Jersey. FEA (Federal Environment Agency) Land-use, land-use change and forestry. In: National Inventory Report, Germany 2014, pp GIR (Greenhouse Gas Inventory & Researches Center) National greenhouse gas inventory - Guideline for measurement, reporting, verification -. (in Korean). IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) Chapter 3. Consistent representation of lands. IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. pp Jeon YJ, Kim JI Supervised classification system for high resolution satellite images. KTCP 9(3): (In Korean with English abstract). KFS (Korea Forest Service) Climate change and forest. pp Kim EM, Kwon JO, Kang CW, Chun JW Causes of the difference of inhabited altitudes above sea level of fairy pittal(pitta nympha) on Jeju island followed by forest landscape through the comparison of landsat images and the literature review. Journal of the KAGIS 16(4): (In Korean with English abstract). Kim HH, Kang HD, Kim RH, Kim CM, Koh KC, Lee KH Estimation of forest management ratio under article 3.4 of the Kyoto protocol: A case study on the Chungchengbuk-do. Jour Korean For Soc 102(4): (In Korean with English abstract). Lee JH, Kim SI, Han KS, Lee YW Hotspot detection for land cover changes using spatial statistical methods. Korean Journal of Remote Sensing 27(5): (In Korean with English abstract). Lee KS, Oh MH, Hong JY The changes in the land use patterns of Jeju island. The Journal of Applied geography 25:67-88 (In Korean with English abstract). Ministy of Environment Building subdivided land cover map (7th) and improving national environmental guidance system functions. p NIFOS (National Institute of Forest Science) The 6 th National Forest Inventory and Forest Helth Monitoring - Field Manual -. Korea Forest Service. NIFOS (National Institute Of Forest Science) Changes in Korea s National Forest Inventory System. pp SEPA(Sweden Environmental Protection Agency) Landuse, land-use change and forestry. National Inventory Report Sweden pp Statistics Finland Land-use, land-use change and forestry. Greenhouse Gas Emissions in Finland pp Statistics Korea Statistics Annual Report. Sunwoo WY, Kim DE, Kang SK, Choi MH Application of KOMPSAT-2 imageries for change detection of land use and land cover in the west coasts of the Korean peninsula. Korean Journal of Remote Sensing 32(2): (In Korean with English abstract). USGS (United States Geological Survey) Landsat Collection Yim JS, Kim RH, Lee SJ, Son YM Land-use change assessment by permanent sample plots in national foreset inventory. J Climate Change Res 6(1):33-40 (In Korean with English abstract). Yim JS, Song MK Key issues and implication on forest sector in the COP 22. NIFOS 43. Yu SC, Ahn JW, Ok JA A study on constriction plan of the statistics for national green house gas inventories (LULUCF sector). Journal of Korea Spatial Information Society 23(3):67-77 (In Korean with English abstract).

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03-서연옥.hwp 농업생명과학연구 49(4) pp.31-37 Journal of Agriculture & Life Science 49(4) pp.31-37 Print ISSN 1598-5504 Online ISSN 2383-8272 http://dx.doi.org/10.14397/jals.2015.49.4.31 국가산림자원조사 자료를 적용한 충남지역 사유림경영율 추정 서연옥