Stemflow (SF) is essential for water resources within forest ecosystems and can constitute up to half of the gross rainfall (GR), depending on the forest stand structures in coniferous plantations. Although numerous studies on SF yield have been reported globally for various forest types, very few studies on SF have been reported to examine the influence of forest stand structures on SF in Korea. This study aimed to quantify the relationship between SF and forest stand structures in unmanaged Japanese cypress plantations. Two study plots were established (10 m × 10 m each) in plantations with the same stem density (SD: 2500 stems ha-1) (hereafter P1 and P2). Almost all forest stand structures (canopy projection area, tree height, diameter at breast height (DBH), number of live and dead branches, and ratio of canopy length to canopy width), including canopy volume using mobile LiDAR devices, were investigated. To evaluate the efficiency of funneling rainwater for the effect of tree biomass on SF, a funneling ratio (FR) was used. The present SF ratios (20.7% in P1 and 22.3% in P2) were much higher than those reported in previous studies of various forest types in Korea (SF ratios: 0.2–5.8% with a mean of 2.0%). This is due to the interaction between the high SD and many under-canopy dead branches. Individual-scale FR was correlated with DBH (R2 = 0.43). The present stand-scale FRs (FRstand) (22.3 in P1 and 29.2 in P2) were much higher than those reported in the previous studies (FRstand: 1.0–33.3 with a mean of 7.8) because of the negative relationship between FRstand and mean DBH (R2 = 0.78, p = 0.02). Our results provide useful information for understanding changes in SF caused by forest stand structures.

산림자원 조사에서 입목의 측정은 조사원이 직접 측정 도구를 사용하여 수행되지만, 측정값의 일관성과 정확성 문제로 인한 오차가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 LiDAR(Light Detection and Ranging) 기술이 산림자원 조사에 응용되고 있다. 본 연구는 단순림의 산림자원 조사에서 지상 LiDAR 기술의 활용 가능성을 평가하고자 하였다. 연구는 한국의 전주에 위치한 전북대학교 학술림 내의 편백림과 굴참나무 림을 대상으로 수행되었다. 조사원이 측정한 입목의 흉고직경과 수고 측정값을 기준으로, 휴대형 및 고정형 LiDAR 장비를 사용한 측정값을 비교 분석하였다. 결과적으로, 편백 임분의 흉고직경 측정에서는 측정 방법 간 높은 일치도가 나타났으며, 평균의 차이는 유의미하지 않았다. 그러나 수고 측정에서는 낮은 일치도가 관찰되었고, 평균의 차이는 유의미하였다. 특히, 3점 이동 평균 수고에서 휴대형 LiDAR 장비는 수고를 0.3m 과대 측정하였으며, 고정형 LiDAR 장비는 1.2m 과소 측정하였다. 굴참나무 임분의 경우, 흉고직경 측정에서 높은 일치도가 나타났고, 수고 측정에서 도 비교적 높은 일치도를 보였다. 또한, 흉고직경과 수고 모두에서 평균의 차이는 유의미하지 않았다. 이러한 결과는 편백 임분과 굴참나무 임분에서 흉고직경 측정과 굴참나무 임분의 수고 측정에 있어 지상 LiDAR 기술이 높은 정확도를 제공할 수 있음을 시사하지만, 편백 임분의 수고 측정에서는 개선의 여지가 있음을 나타낸다. 본 연구는 지상 LiDAR 기술이 단순림의 산림자원 조사에 활용될 수 있는 초기 단계의 연구로서, 다양한 수종 및 환경 조건에 관한 추가 연구의 필요성을 강조한다.

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.