본 연구는 제5차 국가산림자원조사(2006-2010)에서 조사된 편백을 대상으로 흉고직경에 따른 수고 생장곡선식과 초기 수고생장 모델을 개발하여 편백의 초기 생장특성을 고려한 합리적인 산림경영계획 수립에 필요한 기초자료를 제공할 목적으로 실시하였다. 연구자료는 제5차 국가산림자원조사 자료 중 편백 표준목 353본에 대한 수고, 흉고직경, 연륜생장 자료를 이용하였다. 흉고직경에 따른 수고 생장곡선식은 Petterson 식, Log 식, Michailow 식을 이용하여 개발하였으며, 연령에 따른 초기 수고생장 모델은 Chapman-Richards 식, Gompertz 식, Schumacher 식을 이용하여 개발하였다. 본 연구 결과, 모델 검정을 통하여 흉고직경에 따른 수고 생장곡선식은 Petterson 식이 가장 적합한 것으로 나타났으며, 초기 수고생장 모델은 Gompertz 식이 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 초기 수고생장 모델을 그래프로 나타낸 결과 편백은 13년생일 때 연간 수고생장량이 0.54m로 가장 많은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 편백의 생장 특성 관련 연구에 활용할 수 있을 뿐 아니라 초기의 편백 조림지에 대하여 합리적인 산림경영계획 수립에 유용한 기초자료가 될 것으로 기대된다.

본 연구는 종가시나무의 솎아베기에 따른 흉고직경 및 재적생장 변화를 위해 수행되었다. 솎아베기 시험구는 재적을 기준으로 약도 및 강도의 처리를 하였고, 생장변화는 솎아베기를 실시하지 않은 대조구와 상대적인 비교를 실시하였다. 솎아베기 실시 7년 후 결과는, 흉고직경의 경우 강도의 솎아베기 처리구가 대조구와 비교하였을 때 뚜렷한 생장차이가 나타났다. 7년간의 정기평균생장량 역시 강도의 솎아베기 처리구가 대조구와 차이가 있음을 알 수 있었고, 약도의 처리구 흉고직경생장 변화는 대조구 비교하였을 때, 통계적으로 유의적 차이가 없는 것으로 나타났다. 7년 후의 재적생장 변화는 처리구별 모두 유의적인 차이를 보이지 않았다. 그리고 정기평균생장량 역시 강도의 처리구가 수치적으로 간벌 후 재적생장량이 높으나, 통계적으로는 유의적 차이가 없음을 알 수 있었다. 결론적으로 종가시나무 임분의 솎아베기 처리에 따른 생장변화는 입목들의 공간 확장에 따라 강도의 처리구에서 흉고직경생장 변화가 나타났다. 그러나 입목본수 감소에 따라 재적생장은 처리구별로 유의적인 차이가 나타나지 않음을 알 수 있었다.

본 연구의 목적은 무인기 정사영상 정보를 활용하여 초미세 고해상도 3차원 공간 모델을 구축하고, 구축된 모델을 이용하여 개체목의 수고와 흉고직경을 추정하는 기술을 분석하고자 하였다. 이를 위해 경상북도 봉화군 일대 잣나무 조림지를 대상으로 무인기 정사영상을 촬영하였으며, SfM 기술을 이용해 촬영영상에 대한 3차원 수고 모델을 추출하였다. 유역분류 알고리즘을 이용해 개체목을 선별·추출하였고, 개체목별 수관면적에 따른 흉고직경을 추정하였다. 본 연구 결과에 의하면, 추출된 수고모델과 현장에서 측정한 수고는 평균 제곱근 편차에서 1.492m (R2 = 0.3401) 차이를 보였으며, 오차율이 가장 적은 수고모델 추출 방법은 지형분석지점 사양이 각도 20°, 이격거리 1m, 격자크기 60m 이었다. 개체목 추출율은 75.4% 이었으며, 수고가 높은 우세목의 추출율은 85.2% 이상이었다. 추출된 개체목의 수관면적과 흉고직경의 상관성은 두 변수 사이에 유의 수준(P<0.01)에서 상관관계가 있었으며, 적합도 77.05% 수준에서 수관면적이 커질수록 흉고직경도 증가하는 추세를 확인할 수 있었다.

본 연구는 우리나라의 전체 국유림에 대한 경영이력 및 경영계획정보가 구축되어 있는 국유림경영정 보시스템이 관련 법령(국유림경영계획 작성 및 운영요령)의 변경에 따라, 개정 전에는 평균 흉고직경 값만 입력하도록 구축되어 있으나 개정 후에는 평균 흉고직경, 최저·최고 흉고직경값으로 표기하는 것으로 변경되었다. 이와 관련하여 기 구축되어 있는 모든 흉고직경값을 최저·최고 흉고직경값으로 변환 할 수 있는 추정 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구는 국유림경영정보시스템에 포함되어 있는 12개 주요 수종에 대한 최저·최고 흉고직경을 자동으로 표기할 수 있는 추정식을 개발하기 위해 수행하였다. 최저·최고 흉고직경 추정식을 개발하기 위하여 제5∼6차(2006∼2015년) 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)의 6,858개 고정표본점 자료를 이용하였다. 최저·최고 흉고직경 추정식 도출을 위하여 흉고직경, 임령, 수고의 3가지 생장변수를 이용한 흉고직경-임령, 흉고직경-수고의 2가지 추정모형을 적용하였다. 본 연구에서 가장 적합한 최저·최고 흉고직경 추정모형은 흉고직경과 수고 변수를 이용한 추정식 Dmin=a+bD+cH, Dmax=a+bD+cH으로 나타났으며, 12개의 주요 수종의 최소 최대 흉고직경 추정식을 개발하였다.

우리나라 남부지역에 분포하는 붉가시나무와 졸참나무의 수고와 흉고직경 생장을 추정하고 특성을 비 교하고자 하였다. 이를 위해 남부지역에 분포한 지위지수 10~12인 졸참나무 표준지 28개소와 붉가시나 무 표준지 32개소의 조사 자료를 4가지 비선형 생장모형식으로 분석하였다. 붉가시나무와 졸참나무의 추정된 수고생장 모형식과 흉고직경생장 모형식 모두 Chapman-Richards식의 설명력이 가장 높은 것 으로 나타났다. 수종간 생장비교 결과, 졸참나무에 비해 붉가시나무의 초기 수고생장이 느린 것으로 나 타났으며, 45년에 가까워지면서 그 격차는 줄어드는 양상이 나타났다. 흉고직경의 경우 초기부터 지속 적으로 졸참나무의 생장이 우수한 특성이 나타났다. 따라서 두 수종간 생장특성을 고려하여 차별화된 적정 임분관리기법이 필요할 것으로 사료된다.

식생 군집구조 분석방법 가운데 Curtis and McIntosh(1951) 중요치(importance value: I.V.) 및 상대우점치(Brower and Zar, 1977)는 산림청 등 다양한 기관들에서 산림의 구조를 파 악하는데 활용되고 있는 방법이다. 상대우점치(importance percentage: I.P.)는 ‘(상대밀도+상대피도)/2’로 계산되어 지 며, 상대피도는 수관피도의 상대값으로 수관피도는 흉고단 면적을 기준으로 계산되어 진다. 수관 피도는 흉고직경과 비례관계를 이룬다고 알려져 있지만, 침엽수와 활엽수의 경 우가 다르고, 또는 각 수종별로도 상이한 결과를 가져올 수 있다. 예를 들어 환경변수가 많은 이차 산림식생의 경우 광 조건이나 수종별 차이, 수목간의 경쟁 등으로 수관폭의 형 성이 균일하지 않다면 흉고직경과 수관폭이 비례한다는 가 정은 무리가 발생할 수 있다. 현재 흉고직경을 활용한 수관 피도를 분석방법은 이러한 오차를 포함할 수 있으므로 본 연구에서는 국내의 대표적인 산림수종들을 대상으로 수관 폭과 흉고직경이 비례하는 지를 검정하기 위해 수행하였다. 이와 관련된 국내 연구로는 소나무 1종을 대상으로 수고, 수관폭과 흉고직경과의 관계를 분석한 이수욱(1967)의 연 구가 있었다. 해외연구로는 William A. Bechtold(2003)가 87수종을 대상으로 진행한 연구가 있다. 검정을 위한 현장 측정 방법으로 수목의 흉고직경은 1.2m 높이에서 줄자를 활용하여 측정하였고, 수관폭은 형성된 수관을 대상으로 가 로, 세로를 50m줄자를 이용하여 측정하였다. 측정된 흉고 직경과 수관폭을 활용하여 수간단면적은 ‘(DBH/2)²×π’으로 계산하였고, 수관폭은 타원형 구하는 공식을 활용하여 ‘가로수관폭(a)/2 × 세포수관폭(b)/2 × π’ 계산을 하였으며, 각 수종별, 침엽수와 활엽수, 단엽과 복엽 수종으로 분류하 여 비교분석하였다. 대상 수종은 우리나라 주요 산림 수종에 해당하는 52종 을 대상으로 하였다. 대상 수종의 선정은 백두대간 상에 위 치한 산림을 대상으로 하였다. 조사는 2011년부터 2015년 까지 6, 7월에 조사를 진행하였으며, 상관관계분석은 SPSS 17.0를 이용하였다. 52수종 분석결과, 상관관계는 P=0.494**(물오리나무 ) 부터 P=0.937**(마가목 ) 사이에서 양의 상관관계가 나타 났다. 활엽수 평균은 P=0.792**, 침엽수 평균은 P=0.766** 로 침엽수와 활엽수 모두 강한 양의 상관관계가 나타났다. 활엽수 가운데 단엽을 가지고 있는 수종은 P=0.785**, 복엽 을 가지고 있는 수종은 P=0.830**으로 나타나 복엽을 가지 고 있는 수종들이 비교적 높은 값을 보여주었다. 상관관계 0.5 미만 수종은 물오리나무가 유일하였으며 그 비율은 1.92%이다. 0.5 이상 0.6 미만의 수종은 졸참나무, 회나무 로 나타났다. 기타 49종은 0.6 이상으로 나타났다. 흉고직경 과 수관폭의 비례는 침엽수, 활엽수 모두 상관성을 가지는 것으로 나타났고, 복엽을 가진 활엽수종들이 침엽수나 단엽 을 가지는 수종들에 비해 높은 상관성을 나타났다. 따라서 국내 신림수종들은 모두 흉고직경을 활용한 분석이 무리가 없는 것으로 분석되었다. 다만 상관관계가 P=0.5 이하로 나타난 물오리나무(P=0.494**)는 흉고직경보다 수관폭으 로 분석하는 것이 필요한 것으로 나타났다.

본 연구는 덕유산국립공원의 향적봉지역(A)과 백련사지역(B) 및 안성지역(C)을 대상으로 2010년 4월부터 9월까지 산림환경과 조류군집 특성을 조사하였다. 향적봉지역은 신갈나무 등의 낙엽활엽수림과 주목, 구상나무 등의 아고산대침엽수림과 원추리, 철쭉 등의 초지가 형성되어있고, 백련사지역과 안성지역은 대부분 낙엽활엽수림으로 구성되고 계곡부는 들메나무 군락이 형성되어 있다. 교목의 흉고직경분포는 11~20cm 경급이 가장 많았으며, 30cm이상 대경목 비율은 백련사지역에서 가장 높았고, 향적봉지역이 가장 낮았다. 또한 엽층별 피도량은 향적봉지역은 하층부 피도량이 매우 높았고, 백련사지역은 8~12m의 중층부 피도량이 높았으며, 안성지역은 18m이상 상층부 피도량이 높게 나타났다. 덕유산국립공원에서 조사기간동안 관찰된 조류는 총 53종이었다. 각 지역별 종수와 밀도는 각각 향적봉지역이 25종 45.20 Ind./km, 백련사지역이 50종 58.63 Ind./km, 안성지역 35종 66.89 Ind./km로 백련사지역의 종수가 가장 많았고, 밀도는 안성지역에서 높았다. 우점종은 향적봉지역이 휘파람새를 비롯한 초지와 관목에 서식하는 종들이 우점하였고, 백련사지역과 안성지역은 오목눈이를 비롯한 수관층에 서식하는 종들이 우점하였다. 길드 구조는 모든 지역에서 관목층 영소길드와 채이길드 종이 높게 나타났고, 수동 영소길드와 공중 채이길드 종의 비율이 낮게 나타났다. 이는 흉고직경 30cm이상의 대경목 비율이 낮아 수동 영소길드 종들의 둥지목이 부족한 결과로 생각된다.

붉은고로쇠나무의 적정 식재밀도와 대체조림수로서의 적정 조림시기를 위한 기초 자료를 제공하기 위 해 천연림과 조림지에서 생장인자분석과 흉고직경 10 cm 도달연수를 측정하였다. 천연림에서 흉고직경 은 수관폭과 높은 상관관계(E-W: r=0.82, S-N: r=0.76)를 나타내었고 조림지의 흉고직경과 수관폭도 높은 상관관계 (E-W: r=0.76, S-N: r=0.90)를 나타내었다. 천연림에서 흉고직경 10cm에 도달하는 평 균연수는 21.1±7.0년, 조림지에서는 9.2±1.3년으로 측정되어 최초 수액채취가 가능한 시기는 인공조림 시 천연갱신을 통해 형성된 자생지 보다 약 2.3배 단축되는 것으로 나타났다.

본 연구는 오대산국립공원 월정사 일주문에서 금강교 사이에 분포하는 전나무 숲의 식생구조를 파악하기 위하여 진행되었다. 대상지내 흉고직경(DBH) 20cm이상 전나무는 총 977주이었으며, 2006년 조사당시 생육이 불량하거나 고사한 수목은 96주로 전체의 9.8%이었다. 전나무 수령은 41~135년(DBH 11~82cm)이었으며, DBH 100cm이상 대경목은 8주이었고 가장 큰 전나무는 DBH 175cm, 수고 31m이었다. 전나무 밀도는 400m2(20×20m)당 6.1개체이었으며, DBH 20~70cm까지의 개체가 400m2당 5.1개체로 가장 많았다. TWINSPAN을 이용하여 식물군집구조를 분석한 결과 4개의 군집으로 분류되었고 소나무전나무군집은 전나무군집으로 변화가 예상되었으며 나머지 3개 군집은 전나무 군집으로써 피나무, 고로쇠나무 등 낙엽활엽수와의 경쟁이 예상되었다. 오대산국립공원 월정사 주변 전나무 숲은 지속 가능한 문화경관관광자원으로서 가치가 높기 때문에 보전 및 관리를 위해 전체 전나무 중 생육불량 수목과 고사목 발생 원인을 규명하고 대책을 마련해야 할 것이다 또한 전나무 숲 내 아교목층 또는 관목층에 출현하는 피나무, 고로쇠나무 등 낙엽활엽수는 전나무와 지속적으로 경쟁할 가능성이 높으므로 제거 등의 적극적 관리를 해야 하며, 발아 후 초기 생장이 매우 느려 주변 수목에 의한 피압 우려가 있는 전나무 치수는 지속적인 관리가 필요하다.

This study was to evaluate the utilization of terrestrial light detection and ranging for forest inventory in coniferous forests. Heights and diameter of the stand trees were measured manually using the traditional measurement method and the method using terrestrial LiDAR. The results of two methods were compared and analyzed to evaluate accuracy and feasibility. The terrestrial LiDAR used fixed and handy types to compare the accuracy between different operational methods. Comparative analyses used a paired t-test and Bland-Altman plot analysis. In the case of tree heights, the average of difference between the traditional method and terrestrial LiDAR for each plot was 0.81 m, -0.07 m, and 0.13 m for fixed type; 2.88 m, 1.19 m, and 0.93 m for the handy type. In the case of tree diameter at breast height, the average value of the difference between traditional methods and terrestrial LiDAR for each plot was 0.13 cm, -0.66 cm, and –0.03 cm for fixed type; 2.36 cm, 2.13 cm, and 1.92 cm for the handy type. The values from the method using the fixed type was highly consistent with that using the traditional measurement methods; the average difference was closer to zero. The crown density influences the precision of the height measurement using terrestrial LiDAR in coniferous forests. Therefore, future studies should focus on verifying the a