산지훼손 예측지도 작성을 위한 시범연구

이은정*, 신윤희, 박효근, 박천희

(한국산지보전협회 산지공간정보연구센터)

Pilot Study on Developing Prediction Map of Damaged Forestland

Eun Jung Lee*, Yoon Hee Shin, Hyokeun Park, Chunhee Park

(Korea Forest Conservation Association, Forestland Geospatial Information Research Center)

요약: 개발행위 등 산지이용의 수요가 급증하고 이용형태가 다양화됨에 따라 불법 산림훼손이 증가하는 추세이다. 이에 산림청에서는 매년 원격탐사기술을 활용하여 산지훼손 실태조사를 수행하고 있으나, 이에 필요한 시간 및 인력은 부족한 실정이다. 불법 산림훼손의 선제적이고 효율적인 관리를 목적으로, 본 연구에서는 2013년의 산지훼손 실태조사 결과물을 활용하여 산지훼손 발생에 어떠한 인자가 영향을 미치는지 평가하고, 이를 바탕으로 2023년의 산지훼손 발생 예측 확률을 표현한 예측지도를 작성하였다. 연구대상지는 대전, 세종, 충남 지역으로 설정하고, 자료 수집 및 활용 가능성을 고려하여 10개의 인자를 최종 선정하였다. 주요 인자들은 로지스틱 회귀분석을 통해 평가되었으며, 10개 인자 중 경사, 보전산지/준보전산지의 여부가 가장 높은 관계를 갖는 것으로 나타났다. 로지스틱 회귀분석을 통해 구축된 Logit 모형의 정확도는 ROC 분석을 통해 검증하고, 최종적으로 2023년도의 동일한 평가 인자를 활용하여 대전, 세종, 충남의 산지훼손 예측지도를 구축하였다. 실제 2023년 산지훼손 실태조사에서 구축된 무허가훼손의심지와의 비교 분석을 통해, 산지훼손 예측지도의 1-2등급과 무허가훼손의심지는 약 46.2%가 중첩되는 것을 확인하였다. 본 연구는 산지 보전 노력을 효율적으로 지원할 수 있는 방안을 제시함으로써, 산지 관리와 보전 정책 수립에 필요한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract: Due to the increasing demand for development activities and diverse utilization forms in forestland, illegal forest damage is on the rise. Although the Korea Forest Service conducts annual surveys on forestland damage using remote sensing technology, there is a lack of sufficient time and manpower for these efforts. To manage illegal forestland damage efficiently, this study utilized the 2013 forestland damage survey results to evaluate the factors influencing forestland damage and developed a prediction map showing the probability of such damage occurring in 2023. The study focused on the Daejeon, Sejong, and Chungnam regions, ultimately selecting ten factors based on data availability and feasibility. These key factors were evaluated using logistic regression analysis, revealing that slope, Semi-Preservation Forestland, and Preservation Forestland had the most significant relation with forestland damage regions. The accuracy of the logit model constructed through logistic regression was validated using ROC analysis. The prediction map for forestland damage in 2023 was then developed using the same evaluation factors. A comparison with the 2023 forestland damage survey showed that approximately 46.2% of the suspected illegal damage areas overlapped with the top two grades of the prediction map. This study aims to provide foundational data to support effective forestland conservation efforts and the formulation of management and preservation policies.