A Study on Verification of the using of Regression Kriging Techniques for Forest Volume Estimation

국가 NDC 달성을 위해 산림을 통한 온실가스 흡수량을 정확히 산출하기 위해서는, 흡수량의 기초 자료가 되는 정확한 산림 재적 추정이 필수적이다. 그러나 전통적인 현장조사 기반 재적조사는 접근성 및 시간효율성의 한계가 있어, 이를 극복하기 위해 위성영상 기반 재적추정 연구가 진행되었다. 기존 위성영상 기반 재적추정 연구는 회귀분석, kNN, k-means 기법을 주로 활용하였지만, 해당 기법들은 공간적 특성으로 인한 변이를 고려하는데 한계가 있다. 우리나라는 복잡한 수종구성과 임분구조를 가지고 있음에 따라 국지적 변이 추정에 강점이 있는 회귀크리깅 기법의 활용가능성 검토가 필요하다. 회귀크리깅 기법은 회귀모델 구성 후, 잔차 보간을 통해 최종 재적을 산출하는 기법이다. 이에 본 연구는 NFI, Landsat 8, FGIS 임상도, 입지도 자료 기반 회귀크리깅 기법을 적용하여 산림재적을 추정하였다. 정확도 검증을 위해 경상북도 봉화군 애당리와 서천리의 현장조사 및 벌채량 검척재적과 비교한 결과, 약 1.4%, 29%의 오차율을 보였다. 이에 본 연구는 위성영상과 공간정보자료를 활용하여 산림 재적의 공간적 분포 특성을 반영한 추정 정확도 향상을 목적으로 회귀크리깅(Regression Kriging) 기법을 적용하였다. 연구 대상지는 경상북도 봉화군 애당리(6.45ha)와 서천리(2.12ha) 수확벌채 예정지로 선정되었으며, Landsat 8 영상, 1:5,000 임상도 및 1:25,000 입지도, DEM, 제6차 국가산림자원조사(NFI) 자료, 현장조사 자료 등을 기반으로 분석을 수행하였다. 회귀모델은 식생지수(NDVI, MIRV1 등), 임상 정보(수종, 영급, 경급, 밀도), 입지 정보(지형, 기후대, 배수, 토양 특성 등), 지형지수(경사, 향, 표고)를 독립변수로 사용하여 단계적 회귀분석을 통해 구성되었으며, 결정계수(R²)는 0.7124로 나타났다. 이후 회귀모델로부터 산출된 잔차에 대해 구형(Spherical) 모델 기반의 베리오그램을 적용하여 크리깅을 실시하고, 회귀예측값과 잔차 보간값을 합산하여 최종 재적을 추정하였다. 그 결과, 회귀크리깅 기법이 타 모델 대비 가장 낮은 상대오차를 보여 예측 정확도가 높은 것으로 나타났다. 봉화군 애당리의 경우, 회귀크리깅 모델의 상대오차는 8.84%로, 기존 회귀모델 대비 25% 이상 정확도가 개선되었고, 서천리에서도 회귀크리깅 모델이 가장 낮은 상대오차(28.86%)를 보였다. 본 연구는 기존의 단순 회귀모델의 한계를 보완하고, 공간적 자기상관성을 고려한 회귀크리깅 기법을 통해 산림 재적 추정의 정확도를 향상시킬 수 있음을 제시하였다. 향후 공간자료의 최신화와 추가 검증을 통해 국가 단위 재적 추정 모델로 확장될 수 있을 것으로 기대된다.