본 연구는 백두대간 지리산권역 내 훼손지의 유형을 분류하고, 각 훼손 유형별 실태조사를 통해 훼손 정도를 파악하여 훼손지의 복원 방향을 제시하기 위한 기초자료로 활용하기 위해 수행되었다. 지리산권역의 훼손실태를 분석한 결과 전체 훼손지의 패치 수는 57개로 확인되었고, 평균고도가 낮고 경사가 완만한 지역일수록 훼손지의 패치 수 및 훼손 면적이 더 넓게 나타났다. 훼손 유형은 초지(폐경지)와 경작지의 비율이 높게 나타나 농업적 토지이용이 주요 훼손 요인으로 분석되었 다. 이 중 14개소의 훼손지를 대상으로 실태조사를 수행한 결과, 훼손 유형은 초지, 경작지, 복원지, 벌채지 및 나지로 분류되었 다. 각 유형별 교란정도(일년초 및 이년초의 비율, 도시화지수, 교란율)를 분석한 결과, 초지 및 경작지에서는 대부분 초본류로 만 구성된 1층 구조의 단순한 식생구조와 교란정도가 높게 나타났다. 소나무 유묘가 다수 식재된 복원지의 경우 2층 구조의 식생구조가 나타났고, 복원사업으로 인한 교란과 인근의 등산로로 인해 귀화식물의 유입이 다른 훼손지에 비해 특히 높게 나타났다. 나지의 경우 고도가 높아 귀화식물의 유입은 낮았지만, 일년초와 이년초의 비율이 높게 나타나 조사된 모든 유형의 훼손지는 천이 초기단계로 판단되었다. 훼손 유형별 군락을 서열화한 결과, Ⅰ축상의 복원지, 경작지, 초지, 벌채지 및 나지 순으로 나타나 훼손 유형별로 구분되어 배열되는 경향을 보였다. 또한 훼손 유형별 조사지와 참조생태계의 군락을 서열화한 결과, 종조성의 차이를 확인할 수 있었다. 이처럼 생태적 복원 절차에 따라 식생정보에 기초한 훼손 유형별 실태를 진단하고, 진단 결과와 함께 참조생태계와의 종조성의 차이를 확인함으로써 향후 복원 목표 및 복원 방향 설정의 기초자료로 활용하고자 한다.

Rye, whole-crop barley and Italian Ryegrass are major winter forage species in Korea, and yield monitoring of winter forage species is important to improve forage productivity by precision management of forage. Forage monitoring using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has offered cost effective and real-time applications for site-specific data collection. To monitor forage crop by multispectral camera with UAV, we tested four types of vegetation index (Normalized Difference Vegetation Index; NDVI, Green Normalized Difference Vegetation Index; GNDVI, Normalized Green Red Difference Index; NGRDI and Normalized Difference Red Edge Index; NDREI). Field measurements were conducted on paddy field at Naju City, Jeollanam-do, Korea between February to April 2019. Aerial photos were obtained by an UAV system and NDVI, GNDVI, NGRDI and NDREI were calculated from aerial photos. About rye, whole-crop barley and Italian Ryegrass, regression analysis showed that the correlation coefficients between dry matter and NDVI were 0.91∼0.92, GNDVI were 0.92∼0.94, NGRDI were 0.71∼0.85 and NDREI were 0.84∼0.91. Therefore, GNDVI were the best effective vegetation index to predict dry matter of rye, wholecrop barley and Italian Ryegrass by UAV system.

소나무재선충병은 동남부 지역을 중심으로 국내에 급속히 확산되고 있는 수목병해이다. 본 연구는 소나무재선충병 항공예찰의 효율성과 정확성을 파악하기 위해 현장예찰 조사와 드론을 이용하여 항공사진 조사를 비교하였다. 소나무재선충병 감염목과 건전목 구분을 위해 포항과 밀양의 소나무재선충 병 발생지역에서 저고도 항공사진을 촬영 후, RGB값, 분광식생지수(Spectral Vegetation Indices), M-통계값을 비교하였다. 그 결과 항공사진의 적색광 (R)값이 소나무재선충 감염목에서 가장 높게 나타났고, 건전목에서는 녹색광(G)값이 가장 높게 나타났으며, 감염목과 건전목의 RGB값의 차이는 적색광(R) 값이 가장 크게 변동하였고, 통계적으로도 유의하였다. RGB값을 이용한 분광식생지수 Excess red (ExR), R-G, Color index of vegetation (CIVE), Woebbecke index (WI)는 소나무재선충 감염목과 건전목에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 분광식생지수의 M-통계값은 포항(2.3-3.1)과 밀양 (2.6-3.3) 모두 ExR, R-G, CIVE, WI에서 기준값인 1보다 높게 나타났다. 본 연구결과는 드론으로 촬영한 저고도 항공사진의 RBG값과 분광식생지수 분석을 통해 소나무재선충의 감염목과 건전목의 구분이 가능하며, 소나무재선충병의 항공예찰을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 도심지 산지형 공원의 물리적 구조 및 식생구조가 기상에 미치는 영향을 분석하기 위해 물리적 구조인 표고, 경사도, 사면 향, 지형구조와 식생 구조인 현존식생, 흉고직경, 울폐도의 기상과의 평균비교를 실시하였다. 분석 결과, 표고의 경우 상대습도, 풍속, 일사에서 유형 간 차이가 있는 것으로 분석되었으며, 경사도의 경우 풍속을 제외한 모든 기상요소에서 유형 간 차이가 있는 것으로 분석되었다. 사면 향의 경우 기온과 상대습도에서 유형간 차이나 있는 것으로 분석되었다. 지형구조의 경우 계곡부, 사면부, 능선부로 구분하였으며, 상대습도에서 측정 값의 차이가 있는 것으로 분석되었으나 기온, 풍속, 일사량에서는 일정한 경향과 유형간 차이가 미미한 것으로 분석되었다. 식생구조 중 현존식생의 경우 일사량을 제외한 기온, 상대습도, 풍속 항목에서 유형 간 차이가 있는 것으로 분석되었으며, 흉고직경의 경우 기온, 풍속, 일사량 항목에서 유형 간 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 울폐도의 경우 기온과 일사량에서 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 식생 및 물리적구조가 기상환경에 미치는 영향 분석을 위한 관계분석결과 기온의 경우 경사도와 사면 향, 흉고직경과 울폐도에서 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 상대습도의 경우 물리적구조인 표고, 경사도, 사면 향, 지형구조와 식생구조인 현존식생과 울폐도에서 상관성이 분석되었다. 풍속의 경우 표고, 현존식생, 흉고직경에서 상관성이 분석되었으며, 일사량의 경우 경사도와 흉고직경, 울폐도간의 상관성이 분석되었다. 전반적으로 기온과 상대습도, 일사량에 가장 큰 영향을 주는 인자는 울폐도로 분석되었으며, 다음으로 경사도에서 상관관계가 높게 분석되는 경향이 나타났다. 흉고직경 또한 기온과 일사량간의 상관성이 매우 높은 것으로 분석되었으며 풍속과의 상관관계도 나타났으나 상대습도는 통계적인 유의성이 나타나지 않았다.

아이치 생물다양성 목표11을 달성하기 위하여, 국내 보호지역은 양적으로 꾸준히 증가되어왔으며, 추가 지정이 필요한 잠재 보호지역에 대한 연구도 진행되어왔다. 하지만 효과적인 생물다양성 보전을 위한 보호지역의 상보성에 대한 평가는 미흡하다. 본 연구에서는 제3차 전국자연환경조사의 식물종을 대상으로 종분포모형을 이용하여 잠재서식지역을 도출하고, 기존 보호지역과 잠재보호지역 내 잠재서식지역이 포함되는 종의 풍부도를 유사도 지수인 Jaccard, Sorenson, Bray-curtis를 이용하여 비교분석하였다. 연구결과로 기존 보호지역과 잠재보호지역 대부분이 상보성이 낮아 유사한 식물종을 보전하는 것으로 나타났다. 국립수목원 완충지역이 상보성이 높아 보호지역으로서의 가치가 높다고 할 수 있다. 잠재서식지역이 포함되 는 경우가 적은 식물종을 보호하기 위해서는 기존 또는 잠재 보호지역 외 지역에 추가로 보호지역을 선정할 필요가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 개별 보호지역이 보호지역으로서 고유한 생태계 또는 생물종 보전이 가능한지 각 보호지역의 생태적 대표성을 확인하고, 공간적으로 추가 보호가 필요한 지역을 탐색하는 방법을 제안했다는 점에서 의의가 있으며, 향후 동물종까지 포함한 상보성 평가를 통한 보호지역의 질적 개선과 계속적으로 조사되는 전국자연환경조사 자료를 이용한 보호지역의 효과성평가 연구 등으로 발전시킬 수 있을 것으로 판단된다.

제주도 곶자왈 시험림을 대상으로 산림유형을 분류하고 식생구조 특성을 평가하였다. 현지조사를 통해 수집된 수종별 흉고단면적을 이용한 계층적 군집분석을 실시하여 5가지 산림유형으로 분류하였다. 제주도 곶자왈 시험림의 산림유형은 중요치를 고려하여 종가시나무 순림, 종가시나무 우점림, 편백 우점림, 활엽수혼효림, 침활혼효림으로 각각 명명하였다. 종가시나무 우점림과 편백 우점림은 숲 틈의 인위적 조성이 필요할 것으로 보이며, 종가시나무 순림, 활엽수혼효림은 지속적인 모니터링을 통해 교란 위협으로부터 보호가 우선되어야 할 것으로 판단된다. 침활혼효림은 소나무 재선충병 피해지이므로, 고사목 발생으로 인한 식생 교란에 대비해야 할 것으로 보인다. 본 연구는 곶자왈 지역의 산림자원 보전전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.

금남호남･호남정맥 마루금 일대 식생구조를 알기 위해 입지환경과 인위적 영향을 고려해 금남호남정맥 2곳, 호남정맥 4곳을 중점조사지로 골라 식생조사를 실시했다. TWINSPAN을 써서 두 정맥은 각각 7개씩의 식물군락으로 유형화됐다. TWINSPAN기법의 식별종은 식물군락의 환경요인을 간접적으로 대변하는데 두 정맥의 군락 유형은 해발고, 토양수분, 교란 등의 환경요인에 의해 분할됐다. 이 결과는 DCA 1축의 환경요인과 조화를 이루었다. 두 정맥은 모두 저지대에선 리기다소나 무, 곰솔 등의 조림수종과 자생종이 서로 경쟁 관계에 있었다. 이처럼 정맥의 저지대는 조림, 개발사업 등으로 인위적 식생 교란이 심한 편이었다. 상대적으로 고지대의 능선부･상부사면･정상부는 신갈나무･굴참나무･소나무가 우점하는 식생유형이 양호하게 보전됐다. 차이점으론 금남호남정맥은 호남정맥보다 해발고와 위도가 높아 신갈나무우점군락이 가장 넓게 분포했다. 반면, 호남정맥은 신갈나무와 함께 소나무우점군락이었고, 남해안에 인접해 있어 곰솔우점군락이 출현했다는 점이다. TWINSPAN과 DCA 등의 정량적 식생분석에선 종조성 변화와 그 변화를 일으키는 환경요인 추출이 중요하다. 이를 위해선 우연 출현종 제거와 환경요인을 상정한 조사계획 수립, 조사데이터의 특성에 부합한 최적의 분석기법 선택 등이 필요하다.

제주도 곶자왈 시험림을 대상으로 식생분포 실태를 파악하기 위해 식생구조를 비교하였다. 제주도 내 5개 곶자왈의 식생 조사자료를 이용하여 중요치, 종다양도 및 지역 간 유사도 지수를 분석하였다. 그 결과 교래 곶자왈을 제외한 4개 곶자왈에서 종가시나무 등 상록활엽수의 중요치가 높게 나타났고, 교래 곶자왈은 주로 낙엽활엽수 혼효림으로 조사되었다. 식생 층위별 종 다양도 지수는 교목층에서 교래 곶자왈이 1.052로 가장 높았고, 선흘 0.739, 저지 0.629, 청수 0.353, 무릉 0.316 순으로 분석되었다. 아교목층은 저지(0.927)와 교래 곶자왈(0.914)이 가장 높았고, 관목층에 서는 선흘 곶자왈이 0.932로 종다양도가 가장 높았다. 지역 간 유사도 지수는 무릉, 저지, 청수 곶자왈이 0.5 이상으로 나타나 유사성이 상대적으로 높게 나타났다. 이는 종가시나무 등 상록활엽수의 우점도가 높은 특성으로 인해 식생의 구조적인 유사성이 높은 점과 지리적으로도 인접한 부분도 영향을 미친 것으로 판단된다. 본 연구대상지 5개 곶자왈 지역은 식생 층위 구조의 균형을 도모하고 종다양도 증진을 위해 주기적인 모니터링과 전략적 관리가 고려되어야 할 것으로 사료된다.

본 연구에서는 통계적인 방법을 통해 DSM 제작에 있어, 토지피복과 식생의 영향을 정량적으로 살펴보았다. 산림지역이 DSM과 DEM 사이의 고도 차이를 증가시키는데 가장 큰 역할을 하였으며, 수종에 따라 약간의 차이는 있지만 침엽수림과 혼효림보다 는 활엽수림의 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 항공사진의 촬영 문제, 왜곡, 촬영 당시 형태나 위치가 변하는 문제와 그늘 지역이 통계적인 관련을 낮춘 주요 원인으로 생각된다. 통계적인 관련을 낮춘 여러 원인에도 불구하고, 본 연구의 결과는 식생에 따른 임관의 형태적 특성을 직접적으로 반영한 것으로 보인다. 본 연구와 같은 자료가 보다 쌓인다면, DSM과 DEM의 특성을 통해 산림 속성과 수종 분포와 같은 정보를 확인할 수 있을 것으로 기대된다.

식물사회네트워크란 식물사회를 이해하기 위한 기존의 식물사회학적 방법과 사회과학에서 최근에 주목받고 있는 사회연결 망 분석 방법을 접목하여 식물사회연결망을 시각화하고 분석하는 것을 말한다. 구축 및 분석 과정은 조사구 설정 및 출현 수종 조사, 종간결합분석, 소시오그램 작성, 네트워크 구조 및 중심성 분석 순으로 진행된다. 식물사회네트워크를 구축하기 위해 본 연구는 해안식생과 내륙식생을 동시에 볼 수 있는 부산광역시를 중심으로 다양한 상관우점식생이 포함되도록 708개 조사구를 설치하여 출현 수종을 조사하였다. 조사 결과, 출현한 수종은 모두 195종이었으며, 상록수 42종, 낙엽수 151종, 반상록수 2종으로 나탔으며, 전체 출현수종을 중심으로 종간결합분석을 실시하였다. 종간결합 분석 결과, 친화종수는 사스레피 나무(47종), 마삭줄(46종), 감태나무(44종), 팥배나무(44종), 광나무(41종) 순으로 나타났으며, 이를 바탕으로 gephi 0.9.2. program을 활용하여 소시오그램을 작성하였다. 작성된 소시오그램은 해안에서 주로 출현하는 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 나뉘어져 있어 부산광역시 산림식생의 지리적 분포특성을 반영하고 있었다. 네트워크 구조를 분석한 결과, 1,709개의 연결선 (link)이 나타났고, 한 수종과 종간결합을 갖는 종수의 평균은 약 17.5개였다. 밀도는 0.09, 지름은 5, 평균 경로거리는 2.268로 분석되었는데, 사회과학분야의 네트워크 특성과 정밀한 비교 분석을 위해 앞으로 다양한 식물사회네트워크 구축이 진행되어야 할 것으로 판단되었다. 부산광역시 식물사회네트워크에서는 사스레피나무, 감태나무, 광나무, 마삭줄 등이 중심성 이 높은 것으로 나타났다.

본 연구는 진도 첨찰산을 대상으로 보전가치가 큰 난온대 상록활엽수림의 식생구조를 정량적으로 파악함과 동시에 변화상을 규명하고자 진행하였다. TWINSPAN과 DCA에 의한 군락분류결과, 구실잣밤나무군락(Ⅰ), 구실잣밤나무-참가시나무군락 (Ⅱ), 붉가시나무-구실잣밤나무군락(Ⅲ), 낙엽활엽수-상록활엽수혼효군락(Ⅳ)으로 구분되었다. 조사된 진도 첨찰산 상록활엽 수림의 전체 MIP분석 결과, 교목층에서 구실잣밤나무, 참가시나무, 붉가시나무, 아교목층에서 동백나무, 광나무, 생달나무, 관목층에서 마삭줄, 동백나무, 구실잣밤나무가 우점하고 있었다. 주요 상록수종을 대상으로 흉고직경급별 분포를 분석하여 과거 자료와 비교한 결과, 상층을 우점하고 있는 구실잣밤나무, 붉가시나무는 대경목 비율이 늘어난 반면, 아교목성상의 동백나 무, 광나무의 흉고직경급별 분포 차이는 나타나지 않았다. 향후 진도 첨찰산 상록활엽수림의 보전을 위해서는 천연기념물 보호구 역을 중심으로 정밀현존식생도 제작과 함께 실제 상록활엽수 분포지역을 파악한 후, 유역권 개념이 포함된 첨찰산 상록활엽수 림의 보호구역 재설정이 필요하다고 판단된다.

본 연구는 무등산국립공원 옛길 제2구간의 식생구조를 파악하기 위해 시행되었다. 총 60개의 조사구를 설치 및 조사하여 TWINSPAN과 DCA를 통해 군락을 분류한 결과 총 5개의 군락으로 분류되었다. 군락Ⅰ은 낙엽활엽수군락, Ⅱ는 소나무-졸 참나무군락, Ⅲ은 졸참나무군락, Ⅳ는 비목나무군락, Ⅴ는 신갈나무군락으로 최종 분류되었다. 분류된 군락들은 해발고에 따른 우점종의 분포가 뚜렷하게 나타났다. 군락 Ⅳ를 제외한 4개의 군락은 교목층의 수종이 우점하는 가운데 아교목층에서 때죽나무가 우점하는 현재의 군락의 형태가 유지될 것으로 판단된다. 한편, 군락 Ⅱ~Ⅳ의 관목층에 발달한 조릿대는 일시개화 및 고사 이후 하부식생 천연갱신에 대한 모니터링이 필요할 것이다. 군락 Ⅱ의 소나무-졸참나무간의 경쟁관계는 장기적인 측면에서 소나무군락의 세력 감소에 대한 관찰이 요구된다. 옛길 2구간은 해발고별 식생의 변화가 뚜렷하고 무등산국립공원의 깃대종인 털조장나무가 자생하는 등 생태적으로 가치가 높은 탐방로로써, 지속가능한 이용을 통해 우수한 산림생태계를 보전하여야 한다.

난온대 동백나무군강의 한국 내 분포 북한계는 연평균 기온 13℃와 14℃, 한랭지수 -10℃로 제안된 바 있다. 본 연구는 이들 기후요소의 지리적 공간분포 실체를 검토 하였다. 세 기후요소의 공간분포 양상은 티센망법과 크리 깅법으로 분석하였으며, 세 가지 기후도를 생산하여 난온대 주요 상록활엽수종의 현존분포와 그 대응성을 비교·분석하였다. 결과로 난온대 식생의 분포 북한계는 한랭지수 -10℃가 연평균기온 14℃보다 일치하였으나, 연평균기온 13℃가 더욱 정교한 일치를 보여주었다. 한반도에서 연평균기온 13℃를 북한계로 한 난온대 식생역의 잠재 분포 면적은 20,334 km2로 다른 두 온도요소의 경우보다 넓었다. 본 연구는 가공하지 않은 직접 기후요소인 연평균기온 13℃가 가공으로부터 생겨난 간접 기후요소인 한랭지수 - 10℃보다 난온대 식생 분포 북한계에 대응하는 특정 온도 요소인 것으로 밝혀졌다. 더불어 식물구계학적 특정종 의 평가 기준으로 사용되는 난온대 경계선에 대한 학술적 재고의 필요성이 대두되었다.

부산광역시 내 사스레피나무를 중심으로 한 생태적 특성 및 식생구조 파악을 위하여 사스레피나무가 출현한 조사구(면적 100m2) 89개를 설정하여 조사를 실시하였다. TWINSPAN 및 DCA 분석을 통해 89개의 조사구는 졸참나무-소나무-사스레피 나무 군락, 곰솔-사스레피나무 군락, 곰솔-동백나무 군락으로 총 3개의 군락으로 나뉘었다. 군락 Ⅰ은 졸참나무-소나무-사스레 피나무 군락으로 해발고도가 높은 내륙에 주로 분포하며, 교목층에 졸참나무와 소나무가 경쟁관계인 상태에서 아교목층에 사스레피나무가 우점하였고 극상 수종 중 하나인 개서어나무가 관목부터 교목층까지 균일하게 분포하고 있어 향후 낙엽성 참나무류 또는 개서어나무가 우점하는 식생으로 천이될 것으로 예측되었다. 군락 Ⅰ에서 사스레피나무는 다른 상록활엽수에 비해 해발고도가 높은 내륙에 위치하며, 낙엽활엽수림으로 천이되어도 수세를 유지할 것으로 예측되었다. 군락 Ⅱ는 곰솔-사스 레피나무 군락으로 특별한 교란요인이 없는한 현 상태를 유지될 것으로 예측되었다. 군락 Ⅲ은 동백섬에 위치한 곰솔-동백나무 군락으로 인위적인 관리를 받고 있었다. 교목층에는 곰솔이 단일 수종으로 출현하였고, 아교목층에서 동백나무가 우점하였으며, 비관리지역의 아교목층과 관목층에서 사스레피나무와 다수의 상록활엽수가 각각 출현하였다. 따라서 군락 Ⅲ에서는 동백나무를 중심으로 한 지속적인 관리가 없을 경우 사스레피나무가 우점할 것으로 예상되었다. 또한 관목층에 후박나무, 돈나무 등 상록활엽수종들이 다수 출현하고 있는데 기온이 계속해서 상승한다면 향후 곰솔은 쇠퇴하고 상록활엽수림으로 천이될 것으로 예측되었다. 89개의 조사구에서 출현한 수종들과 사스레피나무의 상관관계를 Pearson 상관계수를 통해 분석한 결과, 9가지 수종들과 통계적으로 유의한 관계가 있었다(p<0.05). 그중 정(+)의 상관관계를 갖는 수종은 돈나무, 떡갈나무 등 4종이 있었으며, 부(-)의 상관관계를 가지는 수종은 5가지 수종으로 그중 사스레피나무와 동일한 생태적 지위를 갖는 동백나무가 -0.384로 가장 높은 부(-)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.

본 연구는 생태·경관보전지역으로 지정된 강원도 하시동 안인사구에 분포하는 사구식생유형과 분포 특성을 파악하여 사구식생의 관리, 보전 및 복원에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 안인사구의 현존식생도와 군락의 종조성을 분석한 결과 출현하는 식물군락은 곰솔군락, 소나무군락, 아까시나무군락, 은사시나무군락, 족제비싸리군락, 가래나무군락, 털백령풀군락, 억새군락, 통보리사초-갯메꽃군락 등 9개 군락으로 나타났다. 안인사구 식생의 대상분포를 보면, 사빈에서부터 통보리사초, 갯메꽃, 억새, 차풀 순으로 분포하고 있으나 통보리사초와 갯메꽃, 억새와 차풀이 혼생하여 분포하고 있다. 초본식생 배후에 곰솔군락이 넓게 분포하며 사빈과 가까운 곰솔 군락 하층에 털백령풀과 순비기나무, 해란초 등이 비교적 높은 빈도로 출현하였다.

본 연구는 일본잎갈나무림의 벌채유형을 대조구, 보잔목작업구, 모수작업구, 군상개벌작업구, 대상개벌작업구로 구분하여 벌채 처리 전·후의 하층식생 변화를 분석하기 위해 수행되었다. 경북 봉화 지역에서 2014년부터 2016년까지 벌채유형별로 각 9개씩 총 45개 조사구를 대상으로 방형구법을 이용하여 하층식생을 조사하였다. 군상개벌작업구의 총 피도가 지속적으로 높게 나타났으며, 벌채를 실시한 처리구에서는 광선호성 종들이 우점하고 있는 것으로 나타났다. 보잔목작업구와 군상개벌작업구, 대상개벌작업구에서는 노출된 임분에 잘 적응하는 소형지상식물 (Microphanerophyte)의 비율이 가장 높게 나타났으며, 이는 지속적으로 증가할 것으로 판단되었다. 종조성 변화에서는 다른 처리구들과 다르게 보잔목작업구가 가장 큰 변화를 보인 것으로 나타났다. 처리구 간 분석 결과, 대조구와 군상개벌작업구의 두 처리구 간 종조성 차이는 이질적인 것으로 나타났다. 결론적으로, 일본잎갈나무 조림지에서 수행한 4가지 벌채 처리는 모두 대조구에 비해 식물다양성이 증가하는 경향을 보였다. 그러나, 하층식생의 발달 뿐 만 아니라 일본잎갈나무의 천연갱신을 유도하기 위해서는 5년∼7년의 결실주기를 가진 일본잎갈나무 특성상, 지속적인 모니터링 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Vegetation segmentation in a field color image is a process of distinguishing vegetation objects of interests like crops and weeds from a background of soil and/or other residues. The performance of the process is crucial in automatic precision agriculture which includes weed control and crop status monitoring. To facilitate the segmentation, color indices have predominantly been used to transform the color image into its gray-scale image. A thresholding technique like the Otsu method is then applied to distinguish vegetation parts from the background. An obvious demerit of the thresholding based segmentation will be that classification of each pixel into vegetation or background is carried out solely by using the color feature of the pixel itself without taking into account color features of its neighboring pixels. This paper presents a new pixel-based segmentation method which employs a multi-layer perceptron neural network to classify the gray-scale image into vegetation and nonvegetation pixels. The input data of the neural network for each pixel are 2-dimensional gray-level values surrounding the pixel. To generate a gray-scale image from a raw RGB color image, a well-known color index called Excess Green minus Excess Red Index was used. Experimental results using 80 field images of 4 vegetation species demonstrate the superiority of the neural network to existing threshold-based segmentation methods in terms of accuracy, precision, recall, and harmonic mean.