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pp.63-72
본 연구는 강원도 평창군 도사리를 대상으로 산림경영의 집단화 및 규모화를 위하여 산림경영단위의 유형을 구분하고, 파편화분석을 통하여 산림경영단위의 구조적 특징을 정량적으로 평가하는 것을 목적으로 하였다. 산림경영단위 구분은 GIS의 유역분석방법을 이용하였으며, 산림경영단위의 유형구분은 계층적 및 비계층적 군집분석 방법을 이용하였다. 유형구분을 위한 주요인자는 환경적 인자(임상, 영급)와 지리적 인자(표고, 경사, 접근성)를 적용하였다. 산림경영단위는 총 62개로 구분되었으며, 두 가지 군집분석에 의한 산림경영단위의 유형은 5개로 분류되었다. 특히, 군집4는 활엽수 Ⅳ영급 지역으로 모든 군집에서 경사와 표고가 낮았으며, 접근성이 가장 높아 산림경영활동에 적합하였다. 한편, 판별분석에 의한 분류 정확도는 비계층적 군집분석방법이 약 98.4%로 계층적 군집분석보다 약 1.6% 높았다. 또한, 경관지수를 통한 파편화정도는 비계층적 군집분석의 경계부 밀도와 형태의 복잡성이 계층적 군집분석보다 낮았다. 따라서 본 연구방법은 산림경영단위의 집단화를 위한 정량적 평가 및 분석에 활용 가능할 것이라 판단된다.
The study aims to classify the types of forest management units by conducting an analysis on the spatial characteristics of forest throughout the region of Dosa-ri, Pyongchang-gun, Gangwon-do, then to assess the structural characteristics of forest, in terms of the quantitative criteria with the fragmentation analysis method. The forest management unit was classified using the watershed analysis method of GIS. The types of forest management units was classified using both hierarchical and non-hierarchical cluster analysis method. Major factors chosen to classify types were environmental factors (Forest type, Age class) and geographic factors (Altitude, Slope, Accessibility). The forest management unit was classified into a total of 62. The forest management unit was classified 5 types using the two cluster analyses. In particular, Cluster 4, the age class area of Broadleaved IV, was suitable for the forest management activity because slope and altitude were low and accessibility was the highest in all clusters. Meanwhile, the classification accuracy according to a discriminant analysis was about 98.4% in the non-hierarchical cluster analysis method, about 1.6% higher than the hierarchical one. In addition, the edge density and an Area weighted mean shape index of the non-hierarchical cluster analysis were lower than those of the hierarchical one with regard to the degree of fragmentation through landscape indices. Therefore, it suggests that the method used in this study is available to quantitatively assess and analyze for the grouping of forest management units.
