동아시아경관연구(구 휴양 및 경관연구) 제13권 제4호 (p.1-9)

경관패턴지수를 활용한 농촌지역 경관다양성 분석 - 중국 호남성 농촌지역을 대상으로 -

A Study on Landscape Diversity Using Landscape Pattern Metrics -Focused on a Typical Rural Areas of Hunan Province in China-
키워드 :
Landscape Diversity,Rural Areas,Landscape Pattern Metrics,China

목차

ABSTRACT
국문초록
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 연구 방법
   3.1 연구 과정
   3.2 연구대상지 선정
   3.3 경관패턴지수의 선정
   3.4 Land Use/Land Cover 지도화
   3.5 분석방법
4. 결과 및 고찰
   4.1 경관패턴지수 상관분석
   4.2 경관유형화 분석
   4.3 경관패턴지수 주성분 분석
5. 결론
References

초록

본 연구는 농촌지역인 자연공간과 시가화공간이 복합적으로 나타나고 있는 중국 호남성 일부 농촌지역 읍·면을 사례지로 선정하여 토지이용 및 개발계획 전해 시에 경관활성화 적용을 위한 기준 제시에 큰 의의가 있다. 이를 위해 우선 토지이용/토지피복도(LU/LC Map)를 기반으로 ArcGIS를 활용하여 연구대상지의 경관다양성 평가를 수행하고 시공간적 변화를 분석하였다. 연구대상지의 경관다양성을 정량적으로 구축하기 위하여 해상도 5x5의 크기로 적절하여 FRAGSTATS를 통하여 경관패턴지수를 분석하였다. 추출된 경관패턴지수 중에 높은 상관도를 나타내는 지수를 제외한 후, PLAND, PD, LSI, AREA-MN, ENN_MN, 그리고 AWMSI 등 6개 지수를 이용하여 최종적으로 3개(44.3%, 33.7%, 8.9%) 주성분(PCA)을 추출하였다. 결과를 보면 본 대상지에 수역, 습지, 산림지역을 경관다양성이 상당히 높게 측정되었으며, 일부 시가화지역이 초지로 전환된다. 또한 시가지역이 확장함에 따라 생태관광지역 일대의 개발제한구역을 중심으로 경관다양성이 증가되었으며, 지속가능한 농촌지역을 재개발하는 데는 자연 공간을 보전 하고 유지하는 것이 가장 바람직하다. 본 연구결과는 중국에서 새롭게 개발될 「국토공간계획(國土空間計劃)」에 경관다양성을 적용하기 위한 다각적인 정책 기준을 뒷받침할 수 있는 중요한 기초자료가 될 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 활용된 연도별 토지이용/토지피복은 자연적인 공간과 인공적인 공간의 분포 현황을 3차원인 시공간적으로 판단하기 때문에 실제 드러나는 경관은 인위적인 영향 등으로 인해 다르게 나타날 수 있을 것이다. 따라서 향후 연구에서는 농촌지역 정주자 생활권의 변화 등과 같은 다양한 요인도 복합적으로 고려해야 할 것으로 판단된다.
The objectives of this research were to predict landscape diversity and to quantify the landscape spatiotemporal dynamics including Land Use/Land Cover(LU/LC) change at the rural areas of Hunan Province in China, covering a period between 2016 and 2030 under two scenarios. Herein, this study examined the synergistic operation among Geographic Information System(ARC-GIS) in quantifying LU/LC changes with landscape pattern metrics using FRAGSTATS programme and Principal Component Analysis(PCA) to detailed information of the spatial patterns and temporal variation, and to assess landscape fragmentation characteristics respectively. Additionally, the analysis of accuracy indices by PCA suggested that all the three classification techniques are performing satisfactorily with overall accuracy of 44.3%, 33.7% and 8.9%, However, the patch area and the patch density show that the fragmentation of farmland and garden plot is high because of factitious factors, but it is low in the woodland, which can be noticed by patch, class and landscape indices. In fact, protecting and maintaining natural space is most desirable for sustainable rural redevelopment, The suggested approach is robust and flexible enough to be considered to provide important basic data. In addition, as the annual LU/LC used in this study determines the three-dimensional distribution of natural space and artificial space in time and space, the actual landscape may be completely different due to human influence, etc. Therefore, it is believed that various factors, such as the differentiation of rural residence rights, must be considered in the future.