생물다양성의 감소는 금세기 최대 화두 중 하나이다. 이런 생물다양성의 변화를 평가할 때 생물지표종을 많이 이용하며 곤충은 유용한 지표종으로 인식되고 있다. 그 중 지표성 딱정벌레는 생태 및 분류학적 연구가 잘 되어 있고, 산림관리, 벌채, 산불, 도시화 등과 같은 환경변화를 평가할 때 자주 이용된다. 국내에서도 지표성 딱정벌레 연구가 다양하게 진행되어 왔지만, 조사기간과 조사방법이 다르고 특정 지역만을 연구했기 때문에 전국단위의 분석 및 평가에는 어려움이 있다. 본 연구는 지표성 딱정벌레의 종수와 종다양도의 전국 분포를 파악하기 위해서, 위도 0.5도와 경도 0.5도의 격자 안에 8개의 조사지를 임의로 배치하고 함정트랩법을 이용하여 2006년부터 2009년까지 4년간 5월 중순부터 9월 중순 사이에 조사를 실시했다. 전국 산림 359개 조사지의 결과를 기초로 하여 종수와 종다양도의 분포를 예측하였다. 종수의 범위는 0~16, 종다양도의 범위는 0~2.432이였다. 딱정벌레 종수와 종다양도의 분포를 추정하기 위해 공간내삽(Interpolation)인 역거리가중법(Inverse Distance Weighted : IDW)를 이용하였다. 359여개 지점에서 취득한 자료를 이용하여 공간해상도 0.5㎞ × 0.5㎞의 래스터를 구축하여 지역별 종수와 종다양도를 ArcGIS Zonal Statistic 기능을 이용하여 도출하여 비교 및 고찰하였다.

산불행동(fire behavior)과 강도(fire severity)는 다양한 연료층의 특성과 수평·수직적인 연속성에 따라 결정되며, 특정 임분에서의 산불위험도는 연료의 잠재량에 따라 산불행동과 영향을 좌우하기도 한다(Russell et al., 2004). 연료상 층위구조(fuelbed strata)는 연소 환경, 산불확산 및 속도, 화재효과에 대한 다양한 의미를 가지고 있다. 수관층, 사다리연료, 관목층은 수관화에 영향을 주고 초본층, 지표연료, 목질연료는 지표화에 영향을 준다. 본 연구는 산림내 분포하고 있는 층위별 연료량 분포를 추정하기 위해 강원 영동과 영서지역의 소나무림과 참나무류인 활엽수림을 대상으로 현장조사를 실시하였다. 강원 영동과 영서지역의 산림내 영급별 임분특성이 유사한 소나무림과 활엽수림(신갈나무, 굴참나무)에서 10m×10m 크기의 조사구를 영급별(Ⅰ-Ⅵ)로 3개씩 설치, 총 72개소를 대상으로 매목조사를 실시하였다. 조사구의 지상부(상층, 중층)에 대해서는 수령, 흉고직경(2영급 이하는 근원경), 수고, 본수 등을 조사하였으며, 중층의 경우 현장에서 지상부에서 최대한 가깝게 벌채한 후 수고와 생중량(연료의 무게)을 측정하였다. 현존 소나무와 활엽수 임분의 관목, 초본, 낙엽, 낙지 등 지표층의 연료량을 추정하기 위해 생중량을 조사하였다. 관목층은 2m×2m, 초본, 낙엽, 낙지(지표에 떨어져 죽은 가지)는 0.5m×0.5m 정방형구를 표준이 되는 곳에 3반복하여 설치하고, 모든 표본은 완전히 절취 측정한 후 현장에서 생중량을 측정하였다. 선정된 표본 중 1/3에 해당하는 시료는 분리, 포장하여 실험실로 운반하여 dry oven에서 85℃로 항량에 도달할 때까지 건조시켰다. 입목의 바이오매스 계산에는 다양한 방법들이 이용되고 있으며 확장계수를 이용한 방법, 개체목의 재적식을 이용한 방법 등이 있으며, 본 연구에서는 상층의 연료량을 추정하기 위해 국립산림과학원에서 개발한 임목자원평가 프로그램(국립산림과학원, 2004)을 이용하여 수고와 흉고직경 등 2개의 변수를 이용하여 수피를 포함한 건중량을 산출하였다. 상층 건중량(바이오매스량) 계산을 위해 일반적으로 많이 이용되는 W = bD2H 추정식을 이용하였다(여기에서 W：건중량(ton/ha), D：흉고직경(cm), H：수고(m), b：상수). 방형구내 상층, 중층, 지표층의 건중량(연소물량) 조사결과를 이용하여 단위면적당(ha) 바이오매스량을 추정하였다. 이상의 현장조사에서 얻어진 결과를 이용하여 4차 수치임상도를 영급별로 침엽수림, 활엽수림, 혼효림으로 대분류한 후 임분별 층위구조에 따른 연소물량을 ArcGIS 9.3을 이용하여 공간자료화하였다. 강원 영동과 영서지역에서 추정된 층위별 연소물량은 Fig. 1과 Fig. 2와 같다. 본 연구에서는 임내의 잠재위험성 평가를 위해 Van Wagner(1977)가 제시한 Crown Fire 이론을 기반으로 하였다. 지표화에서 수관화로 전이되는 조건으로 연료습도(FMC), 지하고(CBH), 지표화 강도(SFI) 등 3가지 파라미터를 산출하여, 수관화 전이를 결정하는 지표화강도(CSI)를 추정하여 연료량 변화에 따른 임내 산불잠재위험성을 평가하였다(Fig. 3). 이때 지표화 강도(SFI)가 수관화전이 지표화 결정강도(CSI)보다 크다면, 수관화로 전이되고 SFI가 CSI보다 작거나 같을 경우 지표화로만 진행된다고 가정할 수 있다.

대형산불 발생 후 원격탐사를 이용한 식생분석은 대규모 지역에서 신속하고 객관적인 분석결과를 적은 비용으로 얻을 수 있는 장점이 있다. 또한, 이러한 결과를 다른 분야에 제공함으로써 연구과제의 연결성과 분석의 효용성을 최대화 할 수 있다. 위성영상분석결과를 활용한 산불 피해강도의 도면화는 산불피해 직후, 조사계획 수립과 모니터링은 물론 산불 전후의 피해특성 및 양상 그리고 복구계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있다(Lentile, 2006). 시기에 따른 피해강도를 분석할 때 다양한 환경 요인의 변화는 변화된 정보량을 얻는데 영향을 주게 된다. 따라서 변화 탐지의 성능을 향상시키기 위해 환경적인 요소의 변화를 최대한 줄여 주어야 한다. 최근 분석의 정확도를 향상시키기 위해, RapidEye, SPOT-5, IKONOS, KOMPSAT-2와 같은 중고해상도의 영상을 이용하는 경우가 증가하고 있다. 본 연구에서는 2012넌 4월에 발생한 서산 지역의 RapidEye 위성영상을 활용하여 산불피해지의 피해강도 추출하였고 ND산불피해지 현장조사 자료를 기반으로 감독분류기법인 최대우도법(Maximum Likelihood)을 이용하여 피해등급을 구분하였다. 최적 피해강도 추출을 위한 분석기법 선정하기 위해 분류된 피해강도 결과를 비교 분석하였다. 감독분류를 위해서는 산불피해지의 현장조사로 얻어진 5개의 피해등급 지점들의 샘플을 트레이닝 지역으로 활용하였다. 분류에 대한 검증으로는 Kappa 계수를 구했으며 그 값은 0.7870로 아주 좋은 결과를 보였다. 그 이유는 현장조사자료를 훈련지역으로 반영한 결과로 볼 수 있다. 그리고 현장에서 조사한 산불피해강도 조사야장(Korea Composite Burn Index, KCBI)를 통해 나온 등급지수와 서산 지역의 위성영상에서 도출된 결과와 비교 분석하였다. KCBI는 0 ～ 13.2 로 산불피해등급과 같이 5단계로 나누었다. 각 각의 결과를 상관관계로 비교하니 R2 = 0.8981로 상당히 높은 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이를 토대로 향후 대형 산불을 포함한 산불 발생 시 산불피해 및 피해상태를 측정하여 보다 신속하고 정확하게 국가 보고에 활용할 수 있을 것이라 생각된다.