위성 기반 인도네시아 이탄지 피복 분류 및 시계열 가치 평가

염경주1*, 안현권1, 권수현2, 송철호3, 최은호4, 임철희5

(1국민대학교 산림자원학과, 2국민대학교 기후기술융합학과, 3고려대학교 오정리질리언스연구원, 4국립산림과학원 산림전략연구과, 5국민대학교 산림환경시스템학과)

Satellite-based Time-series Peatland Classification and Valuation

Kyeongjoo Yeom1*, Hyeon Kwon Ahn1, Soohyun Kwon2, Cholho Song3, Eunho Choi4, Chul-Hee Lim5

(1Department of Forest Resources, Kookmin University,

2Department of Climate Technology Convergence, Kookmin University,

3OJEong Resilience Institute, Korea University,

4Forest Strategy Research Division, National Institute of Forest Science,

5Department of Forestry, Environment, and Systems, Kookmin University)

요약: 이탄지는 전 지구 토양 탄소의 최대 3분의 1을 저장하는 핵심 생태계로, 훼손·복원·가치평가를 통합하는 MRV 기반 관리 필요성이 커지고 있다. 그러나 현장조사만으로는 광범위한 시공간 변화를 포괄하기 어렵고, 위성영상만으로는 불확실성으로 인해 이탄지 훼손 유형의 정밀 분류에 한계가 있다. 본 연구는 인도네시아 남수마트라 Perigi 지역을 대상으로 이탄지 분류체계를 정립하고, 위성 시계열 피복 분류와 탄소량 변화 평가를 수행하였다. 국제 기준 및 문헌을 바탕으로 Decision Tree 기반 7개 피복유형 분류 프레임워크를 구축하고, 현장 조사 자료를 SMOTE 기법을 활용하여 표본 불균형을 보정한 뒤 Random Forest 알고리즘으로 학습하여 Landsat 영상 기반 시계열 토지피복도를 구축하였다. 또한 Sentinel-1 SAR 영상과 기후자료 기반 지하수위 예측 결과를 배수 이탄지 판별을 보조하는 구성요소로 반영하였다. 그 결과 대상지 내 탄소저장량은 1990년 약 4,000만 tCO₂eq에서 2025년 약 2,000만 tCO₂eq로 감소하였으며, 이는 이탄지 내 산림 및 이탄지 면적 감소와 연동되는 경향을 보였다. 본 연구는 위성–현장 융합을 통해 열대 이탄지 훼손 유형 분류를 고도화하고, 시계열 변화 기반의 탄소량 평가와 향후 탄소 중심 국제협력사업 기획을 위한 기초자료를 제공한다.

Abstract: Peatlands store up to one-third of global soil carbon, and demand is growing for MRV-based management that integrates degradation, restoration, and valuation. Yet field surveys alone cannot capture broad spatiotemporal variability, while satellite-only approaches face uncertainty in detailed degradation-type mapping. This study established a peatland classification scheme for the Perigi and performed satellite-based time-series land-cover classification and carbon-stock change assessment. A decision-tree framework with seven land-cover classes was developed from international standards and literature. Field survey samples were balanced using SMOTE, and a RF model produced Landsat-based time-series land-cover maps. Groundwater-level predictions from Sentinel-1 SAR and climate data were incorporated as a supporting component for delineating drained peatlands. Carbon stock decreased from ~40 million tCO₂eq in 1990 to ~20 million tCO₂eq in 2025, consistent with declining peatland forest and peatland extent.

Keywords: Peatland, Carbon stock, Remote Sensing, Time-series land-cover classification

사사: 본 연구는 국립산림과학원의 위탁연구사업과 과학기술정보통신부 재원의 한국연구재단 우수신진연구 사업(과제번호: 2022R1C1C1008489)의 지원으로 수행되었습니다.