머신러닝과 위성영상을 이용한 미얀마 Mon지역의 REDD+ 참조수준 설정

이용규1*, 박정묵1, 임병민1, 이정수1

(1강원대학교 산림환경과학대학 산림과학부 산림경영학과)

Constructing the REDD+ FREL in Mon area of Myanmar

using Random Forest algorithm and satellite imagery

Yong-Kyu Lee1*, Jeong-mook Park1, Byeoung-min Lim1, Jung-Soo Lee1

(1Department of Forest Management, Division of Forest Sciences, College of Forest and Environmental Sciences, Kangwon National University)

요약: 본 연구는 미얀마를 대상으로 REDD+ 사업 시행 시 인센티브를 평가하기 위한 산림참조수준(Forest reference emission levels; FREL) 설정을 목적으로 하였다. 산림참조수준 설정의 시계열 범위는 2014년부터 2020년까지 6년간을 기준으로 하였으며, 2014년, 2017년, 2020년으로 Landsat 위성영상 자료를 이용하였다. 산림바이오매스 추정 모델은 2017년 Landsat 위성영상 자료에 Random Forest(이하, RF) 알고리즘을 적용하여 구축하였다. 산림바이오매스 추정의 종속변수는 전세계 산림 바이오매스 추정치 정보를 포함한 ESA Biomass Climate Change Initiative(Biomass_cci) 공간주제도를 사용하였으며, 독립변수는 Landsat 위성영상의 밴드값과 지표온도정보를 이용하였다. 미얀마 Mon지역의 평균 연간 탄소배출량인 참조수준은 약 70천tCO2eq로 추정되었다. 본 연구는 기 구축된 공간자료를 이용하여 바이오매스량을 추정하여 참조수준을 설정하였으며, 향후 현장조사가 불가능한 지역에 대한 바이오매스 추정에 활용될 수 있다. 또한, REDD+ 활동에 대한 평가에 있어 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract: This study aimed at establishing Forest reference emission levels (FREL) for incentive evaluation when implementing REDD+ projects in developing countries. Landsat satellite images were used in 2014, 2017, and 2020 to set the forest reference level, and the reference period was set to 6 years from 2014 to 2020. The forest biomass estimation model was built based on the Landsat satellite image and Random Forest algorithm in 2017. In addition, band values and surface temperature information from Landsat satellite images were used as the independent variable, and the ESA Biomass Climate Change Initiative (including information on estimated global forest biomass in 2017) spatial theme system was used as the dependent variable. As a result of constructing estimation model, the R-squared was 0.63 and the RMSE was 31.8. The constructed model was applied to satellite images in 2014, 2017, and 2020. The amount of change in biomass for each year was calculated, and the average annual carbon emission during the reference period was set as the reference level. As a result of setting the reference level, the Mon area in Myanmar was calculated as 70 thousand tCO2eq. This study estimates the amount of biomass and construct the FREL using previously established spatial data. We considered estimating to biomass for areas where field investigation is not possible and a basic data for evaluating REDD+ activities.

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업‘(2018112A00-2020-BB01)’의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.