우리나라 사과 재배에 가장 널리 이용되는 수형은 세장방추형으로 수령이 증가함에 따라 수관 내부의 광환경이 불량해진다. 전정을 통한 부분적인 수관 변경은 이러한 문제점 개선의 효율적인 대안이라고 할 수 있다. 본 연구는 이와 관련하여 나무 중간의 수관 변경에 따른 수관 내 광환경의 변화를 살펴보고, 과실 품질 향상을 위한 적절한 측지 관리 방법을 모색하고자 4.0 × 1.5m로 재식된 ‘감홍’/M.9을 대상으로 2년간 시험을 수행하였다. 처리 1은 측지를 짧게 단축하여 수관 폭을 좁게 만드는 것이었고, 처리 2는 측지를 유인하는 것이었으며, 처리 3은 대조구로 기존 세장방 추형의 수관을 유지했다. 1. 처리 1은 수관 하부로의 광투과율이 가장 높았고 기존 세장방추형에 비해 과중과 착색도가 높은 과실의 생산이 가능 했으며 높은 꽃눈 분화를 나타냈다. 2. 처리 2는 유인에 따라 가지의 중첩에 의한 음영 발생 증 가로 광투과율이 오히려 감소하였고 이에 따라 과실 착색의 저하를 초래하였다. 3. 따라서 광환경 개선과 하부의 과실 품질 향상을 위한 가 장 효율적인 측지 관리 방법은 중간에 위치한 측지를 길이 50 cm 내로 단축 전정하여 수관 폭을 좁게 유지하는 것으로 판단되었다.

The purpose of the study was to review ecosystem service researches and show the trend to guide researchers who want to study ecosystem service. Ecosystem service has been a theoretical base for conservation of nature such as grand mountains, rivers and so on. Moreover, reviewed studies showed economical, social, environmental values of ecosystem service in nature as well as in urban to support ecosystem service theory. By leading metropolitan governments in America, Canada and european and asian countries, the urban tree canopy(UTC)s’ ecosystem services have been evaluated quantitatively and accumluated as urban forestry data. This global trend has an implication that the study of UTC and its ecosystem service can support the provision of urban forestry and green spaces and especially, Korean cities should realize UTCs’ values on ecosystem services and start to apply them institutionally to enhance their urban environment.

Tree canopy is a valuable component consisting of urban ecosystem. The purpose of this study was to classify urban tree canopy (UTC) by using high resolution imagery and object-oriented classification (OOC), which was used to classify the different land cover types. With an urban canopy mapping system based on OOC and Decision Tree Classification (DTC), a site mapping was carried out by merging spectral data of high resolution imagery. This methodological approach showed high classification accuracy to distinguish small patches and continuous UTC boundaries on the high resolution imagery. For shadow removal, decision tree classification with various environmental variables such as brightness channel and band combination could effectively work. Our proposed methodology can be successfully used for the assessment and restoration of fragmented urban ecosystem and offer an opportunity to obtain high classification accuracy for the distinction of UTC components in urban landscape areas.