The limitation in deriving the species richness representing the entire country of South Korea lies in its relatively short history of species field observations and the scattered observation data, which has been collected by various organizations in different fields. In this study, a comprehensive compilation of the observation data for plants held by agencies under the Ministry of Environment was conducted, enabling the construction of a time series dataset spanning over 100 years. The data integration was carried out using minimal criteria such as species name, observed location, and time (year) followed by data verification and correction processes. Based on the integrated plant species data, the comprehensive collection of plant species in South Korea has occurred predominantly since 2000, and the number of plant species explored through these surveys appears to be converging recently. The collection of species survey data necessary for deriving national-level biodiversity information has recently begun to meet the necessary conditions. Applying the Chao 2 method, the species richness of indigenous plants estimated at 3,182.6 for the 70-year period since 1951. A minimum cumulative period of 7 years is required for this estimation. This plant species richness from this study can be a baseline to study future changes in species richness in South Korea. Moreover, the integrated data with the estimation method for species richness used in this study appears to be applicable to derive regional biodiversity indices such as for local government units as well.

국내 미세먼지 농도는 과거에 비해 감소하는 추세이지만 건강에 대한 미세먼지의 위해성이 부각되면서 그에 대한 관심과 우려는 점점 높아지고 있다. 미세먼지에 대응하기 위해서는 미세먼지 농도의 영향 요인과 그 영향의 정도를 파악하는 것이 중요하다. 도시에서 미세먼지는 다양한 요인에 의해 복합적인 영향을 받는다. 기상조건에 큰 영향을 받아 강수와 풍속에 음의상관을 나타낸다. 계절에 따른 기상 조건의 차이로 계절별 뚜렷한 미세먼지 농도 차이가 나타하며, 주로 봄과 겨울에 고농도가 발생한다. 도시 외부적 영향으론 봄철 황사의 영향이 크며, 타 지역에서 발생한 미세먼지가 도시로 유입되어 미세먼지 농도를 악화시킨다. 도시 내부에서는 미세먼지가 발생되는 배출원이 넓게 분포하고, 도시에서 배출된 기체상 오염물질은 대기 중에서 물리화학 적으로 반응하여 2차 미세먼지로 변환된다. 도시환경에서 미세먼지는 도시열섬이나 기온 역전층에 의한 대기정체로 악화되거나, 도시 내 복잡한 공간구조로 인해 발생한 미기상 조건의 영향으로 변화한다. 미세먼지는 강우 시 씻겨 나가고, 바람길이 확보되어 정체된 미세먼지가 확산되면서 감소하며, 녹지에 의해서도 저감되는데, 도시 내 나무는 기공에서 미세먼지를 흡수하고, 식물체 표면에 먼지가 흡착되어 미세먼지 저감에 기여한다. 본 연구는 다양한 미세먼지 영향 요인 중 도시 내부적 요인인 토지피복 특성에 따른 미세먼지 농도 차이를 분석하고자 하였다. 토지피복 유형 중 미세먼지 배출에 관련된 시가화지역과 미세먼지 저감에 관련된 산림지역 유형의 비율에 따라 미세먼지 농도는 어떠한 차이를 보이는지 살펴보았다 연구는 서울시에 위치한 환경부 대기오염 측정망 주변의 시가화지역과 산림지역 토지피복의 비율에 따라 대기오염 측정소를 3개 그룹으로 구분한 뒤, 그룹별 미세먼지 농도 차이를 계절별로 비교하였다. 미세먼지 농도는 환경부 대기 오염 측정망의 2016년 PM10과 PM2.5의 일평균 농도 자료를 활용하였다. 토지피복은 환경부 대분류 토지피복 자료를 활용하였고, 대기오염 측정망 주변 반경 3㎞내의 토지피복 비율을 산출하였다. 토지피복 비율을 기준으로 K-mean 군집화를 통해 대기오염 측정소를 3개 그룹으로 분류하였고, 3개 그룹간 농도 차이는 비모수 검정방법인 Kruskal-Wallis 검정을 실시하였다. 개별 그룹간 차이는 Mann-Whitney U 검정을 실시하여 Bonferroni Correction Method에 따른 유의수준 보정을 통해 두 그룹간의 통계적 차이를 제시하였다. 시가화지역과 산림지역 비율에 따른 K-mean 군집화 결과 산림 우세 그룹(A)의 토지피복 비율 평균은 산림 34.6%, 시가지 53.4%이었고, 6개의 측정소가 분류되었다. 시가지 우세 그룹(B)은 산림 6.7%, 시가지 76.3%이었고, 10개 측정소가 분류되었다. 중간값 그룹(C)은 산림 16.5%, 시가지 61.8%로 7개 측정소가 분류되었다. PM10의 계절별 농도에 대하여 그룹별 정규성 검정 결과 모든 계절에서 정규분포를 충족하지 않았다. 따라서 비모수 검정인 Kruskal-Wallis test를 실시한 결과 모든 계절에서 그룹간 차이가 통계적으로 유의하였다(p<0.001). 개별 그룹 간 차이에 대해 Bonferroni Correction Method를 적용한 Mann-Whitney U 검정결과 겨울철 B-C 그룹간 차이를 제외한 모든 계절의 그룹간 차이가 통계적으로 유의하였다 (p<0.001). 종합하면 A그룹은 모든 계절의 PM10 농도가 B, C그룹보다 낮았다. B그룹은 겨울철만 C그룹보다 낮았으나 차이는 유의하지 않았고, 나머지 계절에서 A, C그룹보다 유의하게 높았다. PM2.5의 계절별 농도도 모든 계절에서 정규분포를 충족 하지 않아 Kruskal-Wallis test를 실시한 결과 모든 계절에서 그룹간 차이가 유의하였다(p<0.001). 개별 그룹간 분석도 겨울철 B-C 그룹을 제외한 모든 계절에서 통계적으로 유의한 차이가 인정되어(p<0.001) PM10 결과와 동일한 경향을 확인하였다. 계절별로 그룹간 차이를 자세히 살펴보면 PM10은 A그룹의 농도가 B, C그룹과 큰 차이로 낮았고, B-C의 차이가 작았다. 이러한 경향은 계절별로도 유사하였지만, 고농도 시기인 겨울과 봄에 그룹간 차이가 다소 작고, 저농도 시기인 여름과 가을에 다소 큰 차이가 있었다. PM2.5 농도는 봄~가을에 A<C<B순서를 보이며 그룹간 균등한 차이를 보였고, 겨울은 B와 C그룹의 농도가 유사하면서, A그룹과의 차이가 컸다. 저농도 시기인 여름에 그룹간 차이가 가장 컸고, 고농도 시기인 겨울에는 차이가 가장 작았다. 고농도 시기인 봄의 그룹간 편차와 저농도 시기인 가을의 편차는 유사하였다. 이상의 분석 결과 측정소 주변 산림지역 비율이 높은 지역은 미세먼지 농도가 낮고, 시가화지역 비율이 높은 지역은 미세먼지 농도가 높아 미세먼지의 배출과 저감에 기여하는 토지피복 유형의 비율에 따른 미세먼지 농도 차이를 확인하였다. PM10과 PM2.5 모두 산림 우세 그룹(산림비율 평균 34.6%)의 미세먼지 농도가 가장 낮았다. 중간값 그룹(산림비율 평균 16.5%)은 시가지 우세 그룹 보다 미세먼지 농도가 낮지만 PM10은 차이가 작았고, PM2.5는 차이가 커서, PM2.5는 중간값의 산림비율에서도 농도 저감 효과가 큰 것으로 판단되었다. 계절별로는 여름철에 그룹간 농도 차이가 가장 커서 저농도 시기에 토지피복에 의한 영향이 증가하는 것으로 추정되었다. 또한 고농도 시기인 겨울철은 그룹간 농도 차이가 가장 작아 고농도 시기에 토지피복의 영향은 감소하고, 기상조건 등 다른 요인의 작용이 큰 것으로 판단되었다. 다만 1년 중 가장 농도가 높은 계절은 봄철 이었는데 겨울철 보다 그룹간 농도 편차가 컸다. 이에 대한 추후 연구가 필요하였다.

무인항공기(UAV; Unmanned Aerial Vehicle)는 관련 기술이 급속히 발전되면서 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 주로 상업분야(미디어, 레크리에이션, 농업 등)에서 많이 이용되고 있지만 인공위성 및 항공영상에 비해 적은 운용비용과 효과적인 자료 취득이 가능하여 공공(감시·관리, 기상·관측 등), 연구(환경, 지리정보, 해양관측, 원격탐사 등)분야에서의 이용이 증가하는 추세이다. 하지만 기술의 잠재성과 사회적 관심에 비해 관련 연구는 상대적으로 미흡한 실정이며 특히 환경·생태 분야에서의 활용은 시작단계로 볼 수 있다. 따라서 UAV와 관련한 공간정보의 발전 추이와 연구 동향을 파악하는 것은 UAV 활용을 위한 기반연구로서 의의가 있다. 본 연구에서는 국내·외 관련 연구동향을 정량적으로 파악하고 세부적인 연구영역이 어떻게 구성되어 있는지를 분석하 는데 목적이 있다. 또한 최근 환경·생태 연구 분야에서 UAV와 관련하여 새롭게 주목받고 있는 연구 주제들은 무엇인지 파악하고자 하였다. 연구동향 분석을 위해 자료의 검색은 UAV를 제목으로 하는 1997~2017년 사이의 논문으로 하였다. 자료의 검색은 Thomson Reuters사의 Web of science에 등재된 연구논문 중 KCI, SCI, SCIE에 한하였으며 등재후보지 및 기타 문헌은 제외하였다. 분석 방법은 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝과 동시출현 단어 분석을 통해 시계열적인 연구 동향과 주요 연구 분야 분류를 통해 그 의미를 해석하고자 하였다. 수집된 자료는 논문 수와 발행 시기를 고려하여 두 개의 시기 (97-13, 14-17)로 구분하였으며 세부연구 분야의 비중을 비율로 살펴보았다. UAV 관련 연구 주제를 파악하기 위하여 초록에 사용된 단어 및 단어구의 동시출현 빈도 분석과정에서 다음과 같은 기준을 가지고 진행하였다. 첫째, 유사한 의미를 가지는 단어는 제외하거나 동일한 단어로 치환하여 분석하였으며(ex. UAV, UAS, Smart UAV, Unmaned Aerial Vehicle 등) 20회 이상 출현된 단어 및 단어구만 한하였다. 둘째, 최소 5편 이상의 논문에 출현한 단어를 선정하였다. 셋째, 출현 빈도가 높은 단어 중 주제어로 판단되기 어려운 일반적인 단어, 조사 등은 주제단어의 적정점수(relevance score)의 상위 60%에 해당하는 단어에 한해 분석하였다 수집된 국내논문은 745편, 국외는 3,858편이며 연도별 논문 발행 수는 매년 30편 이내였지만 14년부터 급격히 증가하여 15~17년에 발행된 논문이 전체의 50% 이상을 차지하고 있었다. 수집된 논문을 기반으로 추출된 단어 및 단어구는 국내의 경우 13,359개, 국외는 73,628개로 나타났다. 분석은 2단계로 나눌 수 있는데 1단계에서 공출현 행렬 값을 기반으로 카테고리들 사이의 유사성을 Association Strength(관계강도) 산출식으로 계산하였다. 2단계에서는 1단계에서 계산된 유사성을 기초로 2차원 맵을 생성하였으며 유사성이 높을수록 단어의 위치가 근접하며 낮을수록 먼 거리에 배치된다. 맵의 가독성과 관련하여 발생 빈도 따라 단어의 크기 및 연결강도에 따른 연결선의 수를 설정하였다. 주제 단어로서의 적정점수 이상을 획득한 단어를 최종적으로 추출한 결과 국내는 173개, 국외는 477개가 나타났다. 유사도에 따라 연구영역을 클러스터링 한 결과 국내 UAV 관련 연구는 7개, 국외는 8개의 주요 분야로 나눌 수 있었으며, 연구 영역별로 출현빈도와 관계강도가 높은 단어를 중심으로 그 의미를 파악하고자 하였다. 국외부터 살펴보면 Cluster1은 “원격탐사 기술/자료 활용(분류, NDVI, LAI, 산림, 온도 등)”, Cluster2 “항법기술(회피, 추적, 편대비행, 자율, 협조 등)” Cluster3 “비행기술(안정, 조종, 궤적, 추적 등)”, Cluster4 “원격탐사 기술/자료 활용(분류, NDVI, 온도 등 )”, Cluster5 “비행 성능(연료, 모터, 형태 등)”, Cluster6은 “무인항공 기술/산업 동향”, Cluster7 항법관련 알고리즘/센서(정찰, 회피, 인식 등)”, Cluster8 UAV SAR(대형 무인기, 레이더 등)로 나눌 수 있다. 2013년 이전에는 Cluster2, 5, 7, 8 영역의 연구가 주로 이루어졌는데 기체개발 및 항법기술과 관련한 기초 연구가 이에 해당된다. 14년부터 현재 까지는 Cluster1, 3, 4, 6에 해당 되는 연구로서 원격탐사 기술, 자료 처리 및 활용에 관련 연구가 진행되었다. 국내의 결과를 살펴보면 Cluster1은 “무인항공 기술/산업 동향”, Cluster2는 “원격탐사 기술/자료처리 (RGB, DEM, DSM 등)분석”, Cluster3 “비행성능(조종, 비행, 엔진 등)”, Cluster4 “기체 성능(연료, 모터, 형태 등)”, Cluster5 “원격탐사 기술/자 료 활용(분류, NDVI, 온도 등 )”, Cluster6 “항법기술(알고리즘, 회피, 객체 등)”, Cluster7 “원격 조종(안테나, 지상조정, 항로 등)” 로 분류되었다. 국외와 유사한 의미를 가지는 영역으로 클러스터링 되었지만 연구 주제를 파악할 수 있는 핵심 단어의 출현 시기와 단어들 간의 관계강도, 다양성에서 차이가 있었다. 국내는 UAV 기술 현황, 활용성을 주제로 한 기초연구 의 비중이 높았지만 국외의 경우 UAV 원격탐사 기술 통한 자료 수집 및 분석에 관한 연구의 비중이 가장 높게 나타났다. 환경·생태 분야와 관련한 연구 영역은 국외는 Cluster1, 국내는 Cluster5에 해당되며 출현 단어를 살펴보면 Canopy, Classification, Forest, LAI(Leaf Area Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), Temperature, Tree, Atmosphere 등이 나타났다. 이와 같은 단어는 최근 주목 받은 연구 주제로서 UAV 광학센서 기술의 고도화와 영상처리기술 의 발전으로 기존의 공간정보에서 얻을 수 없었던 자료 획득이 가능하였기 때문이다. 국제적인 연구 동향에 따라 국내 에서도 최근 관련 논문이 증가하는 것은 향후 연구되어야 할 주제로 인식하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 환경·생태 분야에 있어 효과적인 UAV 이용 방안과 한계점 제시를 위한 1단계 연구로서 국내·외 UAV 관련 연구동향을 정량적으로 파악하여 환경·생태 분야에 활용도가 높은 기술을 알아보고자 하였다. 향후 다양한 UAV 원격탐사 기술을 적용한 데이터 수집·분석·검증 과정을 통해 종합적으로 평가한 연구 결과를 발표할 수 있을 것이다.

도시 확장에 따른 녹지 감소와 불투수포장면적의 증가, 과도한 에너지 소비 등으로 인해 발생한 도시열섬은 전지구적인 기후변화, 도시 생태계, 거주환경의 쾌적성 등 다양한 문제와 맞물려 해결되어야 할 과제로 인식되고 있다. 도시열섬에 대응하기 위해서는 도시온도저감 영향요인에 대한 파악이 중요한데, 이와 관련한 연구는 주로 인공위성영상을 활용하여 대규모 면적을 대상으로 한 연구가 수행되었다. 그러나 기존 인공위성영상은 촬영시기, 해상도, 자료취득 등의 한계로 인해 복잡한 도시구조에 의한 미기후적 특성을 반영하기 어려운 측면이 있다. 최근 무인항공기(UAV)의 기술발달로 다양한 센서의 활용이 가능해지면서 소규모 지역의 정밀한 공간정보 취득이 용이해졌다. 본 연구는 도시열섬 완화를 위한 도심녹지공간의 온도저감 효과 파악이 목적이며, 고해상도의 UAV 영상자료를 활용하여 도심녹지의 공간정보를 구축한 후, 녹지유형(토지피복, 식생, 수종)별 온도 차이 및 수종별 용적과 온도의 관계에 대한 통계분석을 실시하였다. 연구대상지는 전라북도 익산시에 위치한 소라산 자연마당이다. 대상지는 시가지에 둘러싸인 소규모 잔존산림에 위치하며 과거 경작지와 공업 및 주거지 등으로 이용되던 지역이었다. 2015년 자연마당으로 조성되면서 숲 복원을 위해 넓은 면적에 수목을 식재하였고, 기존 수계를 활용한 습지와 계류를 조성하였다. 자연마당 조성면적은 55,000㎡이다. UAV 영상은 토지피복 및 식생현황도 작성을 위한 컬러(RGB) 영상과 온도 분석을 위한 열적외선(TIR) 영상을 촬영하였다. 공간해상도(GSD)는 RGB 영상은 5㎝, 열적외선(TIR) 영상은 31.5㎝이었다. 영상촬영은 senseFly사의 eBee(고정익)를 사용하여 2016년 8월에 촬영하였다. 촬영된 영상의 접합, 섭씨온도 변환, DTM(Digital Terrain Model), DSM(Digital Surface Model) 제작은 Pix4Dmapper와 PhotoScan Professional 소프트웨어를 사용하였다. 토지피복 및 식생유형 분석은 UAV로 촬영된 RGB 영상과 1:5,000 수치지도를 중첩하여 종이지도로 출력 후 현장조사를 통해 유형을 구분하였다. 조사자료는 AutoCAD Map 3D를 이용해 디지타이징 한 후 ArcMap 10.3을 활용해 공간지도로 작성하였다. 토지피복 유형은 산림, 조경수식재지, 초지, 습지, 포장지의 5가지 유형으로 구분하였다. 식생유형은 산림과 조경수식재지 각 유형 내에서 침엽수와 활엽수로 세분하였고, 초지 유형은 수고 1m를 기준으로 장초지와 단초지로 구분하였다. 유형별 온도 차이는 토지피복 및 식생현황도와 열적외선 영상을 섭씨온도로 변환한 지표온도 지도를 중첩하여 각 유형을 구성하는 단위 cell(1m×1m)당 온도값을 추출하고 일원분산분석(One-Way ANOVA)을 실시하였다. 분석은 3단계로 진행하여 토지피복 유형별 온도차이, 식생유형별 온도차이, 산림 수종별 온도차이를 확인하였다. 산림 수종별 온도차이는 산림 중에서 분포면적이 넓고 조밀하게 수관을 형성한 영역 중에서 단일수종으로 구성된 소나무림과 아까시나무림, 그리고 산벚나무가 우점하며 상수리나무, 밤나무 등이 동반 출현하는 기타활엽수림의 3가지 유형을 선별하여 분석하였다. 녹지용적과 온도의 관계는 수종별 온도차이 분석에서 선별한 소나무림, 아까시나무림, 기타활엽수림의 3개 유형별로 단위 cell당 용적과 온도의 상관관계 및 회귀분석을 실시하였다. 녹지용적은 단위 cell당 DHM(Digital Height Model) 값으로 산출하였는데, DHM은 RGB 영상에서 생성한 DSM과 Ground Points 분류를 통해 생성한 DTM과의 차로 계산한 녹지의 높이 값이다. 이상의 공간자료 처리와 통계분석은 ArcMap 10.3, IBM SPSS 2.2를 사용하였다. 토지피복 및 식생유형 분석결과 토지피복 유형의 분포비율은 산림(35.1%), 조경수식재지(32.2%), 습지(10.5%), 초지(10.5%), 포장지(4.3%) 순이었고, 식생유형으로 세분한 결과 산림 침엽과 활엽이 각각 30.5%, 14.6% 비율로 분포하였다. 조경수식재지의 침엽과 활엽의 분포비율은 각각 17.4%, 14.8%, 초지를 세분한 장초지와 단초지는 각각 4.4%, 6.1%이었다. 산림 중에서 분포영역을 선별 추출한 수종별 유형인 소나무림, 아까시나무림, 기타활엽수림의 면적은 각각 2,608㎡, 493㎡, 691㎡이었다. 유형별 온도차이에 대한 분산분석 결과 토지피복 유형별 온도, 식생유형별 온도, 산림 수종별 온도 모두 F통계량에 대한 유의확률이 .000으로 통계적으로 유의한 유형별 온도차이가 있음이 확인되었다. 사후검정을 통한 유형간의 온도차이를 확인한 결과 토지피복 유형에서는 습지<산림<조경수식재지<초지<포장지 순으로 평균온도의 차이가 있었고, 식생유형에서는 산림활엽<산림침엽<장초지<조경수침엽<조경수활엽<단초지 순으로 온도 차이를 확인하였다. 수종별 온도차이에서는 아까시나무림<기타활엽수림<소나무림 순이었다. 이상의 분석결과 습지와 산림은 저온역이었고, 산림 중에서도 침엽수 보다는 활엽수의 온도가 더 낮았다. 고온역은 포장지의 온도가 월등히 높았고, 초지와 조경수식재지도 온도가 높았다. 조경수식재지가 온도가 낮은 것은 식재 초기로서 수관의 발달이 미약하였기 때문으로 판단되었다. 산림 수종별 녹지용적과 온도와 상관관계 분석결과 소나무림과 기타활엽수림은 0.01 유의수준에서 Pearson 상관계수가 각각 -.417, -.466인 음의상관관계이었고, 아까시나무림은 상관계수 +.181로 약한 양의상관관계가 확인되었다. 소나무림과 기타활엽수림에서는 녹지용적 증가시 온도가 감소하였지만, 아까시나무림은 온도가 증가하는 것으로 나타나 용적과 온도의 관계에 관한 추가 연구가 필요하였다. 소나무림과 기타활엽수림의 녹지용적에 따른 온도변화에 대한 선형회귀분석 결과 소나무림의 회귀식은 Y=39.932-0.125X, R²는 .174, 기타활엽 수림은 Y=39.121-0.154X, R²는 .217이었다. 본 회귀식에 따르면 단위 cell당 DHM 수치(녹지용적) 1증가시 온도는 0.125~0.154℃의 저감효과가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 도시열섬 완화를 위한 도심녹지의 온도저감 효과 파악을 위해 UAV를 활용한 고해상도 지표온도 영상을 취득하여 녹지유형별 온도 특성을 분석하였다. 연구결과 습지와 잔존산림의 온도저감 효과가 컸고, 산림에서 침엽수 보다 활엽수의 온도가 더 낮았다. 도심 온도저감을 위해서는 잔존산림의 보전과 침엽수보다는 활엽수 식재가 효과가 높을 것으로 판단되었다. 초지는 비교적 고온이어서 온도저감 측면에서는 효과가 낮았고, 포장지에서는 온도가 급증하여 포장면적의 최소화가 필요하였다. 잔존산림 내 수종별 녹지용적과 온도의 관계는 음의상관이 확인되어 용적의 증가시 온도저감 효과가 있는 것으로 판단되나 아까시나무림에서는 온도가 증가하는 수종 간 차이가 확인되어 추후 연구가 필요하였다.

최근 무인 항공기(UAV: Unmanned Aircraft Vehicle)의 활용범위가 넓어짐에 따라 다양한 형태의 무인 비행체 센서 가 개발되고 있으며 이를 활용한 국내·외 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV를 이용하여 촬영한 디 지털 영상의 공간해상도 및 정확도를 분석하여 식생조사에 서 무인항공사진촬영 시스템의 적용 가능성을 검토하였다. 사용된 기체는 미국 DJI사에서 제작된 S1000 기종을 이용 하였으며 고해상도 영상 촬영을 위해 RGB Camera(SONY, NEX-7)와 UAV 용 다중분광센서(Tetracam, Mini-MCA6) 를 활용하였다. 대상지는 하천생태계 교란 유해 식물인 가 시박(Sicyos angulatus)이 분포하고 있는 지역(안동시, 송내 천)을 선정하여 비행고도 150m에서 하천을 따라 500m 구 간을 촬영하였다. 촬영결과 공간해상도 3cm급 정사영상을 취득할 수 있었으며 촬영된 영상은 가시박의 개체 수준까지 파악 할 수 있었다. 이는 생태계 교란 식물의 관리 전후의 분포변화를 파악하여 관리 유형별 효과를 평가하는데 이용 가능 할 것으로 판단된다. 한편 다중분광센서를 통한 수종 분류의 가능성 여부를 알아보기 위하여 비교적 다양한 임분 을 형성하고 있는 인공식생지(국립생태원, 50m×50m)를 선 정하여 촬영하였다. 연구에 사용된 다중분광센서는 주요 파 장대별로 총 6개의(490FS10-25, 550FS10-25, 680FS10-25, 720FS10-25, 800FS10-25, 900FS20-25) 영상취득이 가능 하며 촬영된 다중분광 영상의 DN값으로 무감독 분류를 실 시하였다. 분석결과 침엽수종과 활엽수종에 대하여 80%의 분류정확도를 얻을 수 있었으며 향 후 다양한 파장대별 영 상 취득 및 분류기법을 적용하여 분류정확도를 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다. 무인항공촬영 시스템을 식생현황 파악에 적용한 결과, 신 속하고 정밀한 자료취득이 가능하며 특히 차량진입이 힘들 거나 육안조사가 어려운 지역의 식생조사, 특정 식생에 대 한 모니터링에 활용 가능할 것으로 판단된다.