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최근 한반도 아고산지대에 서식하는 고유종인 구상나무 등 아고산식생의 쇠퇴가 보고되고 있다. 식생 변화의 원인은 아직 정확하게 밝혀지지 않았지만, 기후변화에 따른 극한 날씨 때문이라 추측된다. 이에 본 연구는 지난 2002~2003년 부터 2011년까지 지리산과 덕유산의 해발 1,200m 이상 아고 산지대의 식생 변화를 SPOT4와 SPOT5 위성영상을 이용하 여 분석하였다. SPOT4와 SPOT5 위성에 탑재된 센서는 0.50~1.75㎛ 파장의 전자기복사에너지를 4개 밴드로 분광하 여 저장하는 다중분광센서로, 두 센서의 공간해상도는 SPOT4가 20m, SPOT5가 10m이나, 본 연구에서는 SPOT4 영상을 pan-sharpening 방법을 통하여 10m 영상으로 변환된 영상을 획득하여 사용하였다. 본 연구에서는 지리산의 경우 2003년 5월 5일과 2011년 5월 17일에 촬영된 SPOT5 영상을 이용하였고, 덕유산의 경우 2002년 5월 23일에 촬용된 SPOT4 영상과 2011년 5월 17일에 촬영된 SPOT5 영상을 이용하였다. 각 영상은 1:5,000 수치지형도를 바탕으로 정사 보정한 다음, support vector machine(SVM) 알고리즘에 radial-based function(RBF) kernel을 적용한 분류함수를 통 해 상록침염수, 낙엽수, 초지, 비식생지의 4개 식생유형으로 분류하였다. 감독분류기법의 일종인 SVM 함수의 훈련 (training)을 위해 식생유형별로 60개의 훈련픽셀(총 240개) 을 현지조사와 고해상도 항공사진을 통해 선정하였고, 이 중 30개는 분류함수 훈련에 나머지 30개는 분류함수의 내부 파라미터 값 결정에 사용하였다. 분석 결과, SVM 분류 알고리즘의 정확도는 4개 영상 모 두 90% 이상으로 높게 나타났다. 4영상 모두 상록침엽수와 낙엽수 간 오분류 문제는 거의 없었고, 대부분의 오분류는 초지와 비식생지 사이에서 발생하였다. 이는 본 연구에서 활용한 영상이 모두 낙엽수 생장이 활발해지기 전인 5월 중에 촬영되어, 상록침엽수와 낙엽수 간 스펙트럼 차이가 컸기 때문으로 판단된다. 지리산 아고산지대의 상록침엽수림의 면적은 2003년 20.5㎢에서 2011년 19.8㎢로 3.4% 감소하였고, 덕유산 아 고산지대의 상록침엽수림은 2002년 0.43㎢에서 0.39㎢로 10.1% 감소하여 구상나무 등 상록침엽수림의 쇠퇴가 진행 되고 있었다. 이에 반해 낙엽수림은 지리산 아고산지대에서 1878㎢에서 1887.2㎢로 0.4%, 덕유산 아고산지대에서 37.0㎢에서 38.2㎢로 3.2% 증가하여, 상록침엽수가 고사한 지역을 낙엽수가 대체하고 있다고 판단된다. 또한 지리산과 덕유산 모두에서 초지 면적이 감소하였다. 초지는 주로 과 거 탐방객들의 무분별한 이용으로 식생이 훼손된 능선부 탐방로를 따라 형성되어 있었는데, 초지 면적이 감소한 것 은 과거 탐방객들의 무분별한 이용으로 식생이 훼손된 지역 이 복원되어 낙엽수림으로 천이가 진행되고 있기 때문으로 판단된다. 본 연구에서는 위성영상을 활용하여 아고산식생 변화를 분석하였는데, 높은 고도에서 지표면에서 반사되는 전자기복사에너지를 탐지하는 위성영상 특성상 높은 공간 해상도와 분광해상도를 가진 영상을 얻기 어렵다. 본 연구 진은 현재 지리산 아고산지대를 대상으로 초분광센서를 활 용한 연구를 진행 중으로, 향후 보다 정확한 상록침엽수림 변화 연구 결과를 발표할 수 있을 것이다.
