전라남도 여객항로에서 도서산림경관의 가시성 분석

김재범; 이보라; 이호상; 박은하; 박찬우

doi:10.26840/JKI.36.2.63

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 김재범 (국립산림과학원 난대,아열대산림연구소) 이보라 (국립산림과학원 난대아열대산림연구소) 이호상 (국립산림과학원) 박은하 (국립산립과학원 난대아열대산림연구소) 박찬우 (국립산림과학원 난대아열대산림연구소)

저널정보: 한국도서(섬)학회 한국도서연구 한국도서연구 제36권 제2호

발행연도: 2024.8

수록면: 63 - 77 (15page)

DOI: 10.26840/JKI.36.2.63

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

전라남도는 우리나라 전체 도서 중 56 % 인 2,313 개가 분포하고 여객 수는 전국의 49 % 인 6,270 천 명이 이용한다. 도서의 산림경관은 해안경관과 함께 도서를 구성하는 주요 경관서비스 중 하나로 희귀 및 토착생물 등 생물의 주요 서식지와 수자원, 방풍림, 어부림 등을 제공하고 도서를 방문하는 여객에 시각적 아름다움을 제공한다. 본 연구는 전라남도 연안 여객선 항로에서 볼 수 있는 도서산림 경관자원의 공간 분포를 확인하고 도서의 경관자원을 고려한 도서산림관리와 의사결정체계 방향성을 제공하고자 수행했다. 여객선 항로 중심의 가시영역 분석을 위해 여객항로와 기상정보 기반 시정거리를 이용하고 수치표고모델과 임상도 수고정보를 활용한 수치표면모델을 입력자료로 분석을 수행했다. 그 결과 전라남도 전체 도서 면적 192,540 ha 중 53 %의 가시영역과 75,183 ha의 산림을 확인했다. 도서별 가시영역 내 임분 면적은 진도가 가장 넓었고 돌산도와 완도가 다음순서로 넓었다. 낙엽수림은 거금도와 완도 순서이고, 상록수림은 돌산도와 완도 순서다. 혼효림은 거금도와 암태도가 높았다. 도서산림경관자원의 공간적 분포는 여객경로 중 볼 수 있는 산림면적을 기준으로 4개 해역(진도와 신의도, 장산도 사이 해역, 돌산도와 남해도 사이 해역, 완도와 대모도, 소안도 사이 해역, 신안 일대 해역)에서 산림경관 가치가 높았다. 낙엽수림은 돌산도와 남해도 사이 해역과 진도와 신의도, 장산도 사이 해역의 산림경관 가치가 높았다. 상록수림은 완도와 대모도, 소안도 사이 해역과 진도와, 신의도, 장산도 사이 해역의 산림경관 가치가 높았다. 침활혼효림은 신안 일대 해역의 산림경관 가치가 높았다. 경관자원의 심미적 가치와 이를 고려한 산림관리 의사결정체계에 대한 요구가 높아지는 추세로 향후 경관서비스 항목의 상세 및 정량화가 필요하다.

JeonNam province accounts for 56% of the total islands in South Korea and 49% of the national coastal passenger traffic. The island's forest landscape, along with the coastal landscape, is one of the main landscape services that provide habitats for rare and native species, as well as water resources, windbreak forests, and fishery forests, and offer visual beauty to tourists visiting the islands. This study aimed to determine the spatial distribution of aesthetic forest landscape resources visible from passenger ship routes around the islands of JeonNam province and provide directions for decision-making in island forest management. Visibility analysis was conducted by inputting elevation information from a digital elevation model (DEM) and stand height data from a forest type map to create a digital surface model (DSM). Passenger routes and weather-based visibility ranges were also inputted to analyze the realistic visibility areas of island forests. As a result, it was confirmed that 53% of the total island area of 192,540 ha in JeonNam province had visible areas covering 75,183 ha of forests. The area of forest stands within the visible area varied among islands. Including all types of forests, Jindo had the widest area, followed by Dolsan and Wando. Deciduous forests were most prominent on Geogeum-do and Wando, while Dolsan-do and Wando had the most evergreen forests. Mixed forests had a high presence on Geogeum-do and Dolsan-do. The spatial distribution of island forest landscape resources showed high landscape values in four areas: between Jindo and Sinui Island, between Dolsan-do and Namhae-do, between Wando and Daemo-do, between Soan-do and Daemo-do , and in the region around Sinan. Among these, deciduous forests exhibited high landscape values between Dolsan-do and Namhae-do, and between Jindo and Sinui-do. Evergreen forests showed high landscape values between Wando and Daemo-do, and between Jindo, Sinui-do, and Jangsan-do. Mixed forests had high landscape values in the region around Sinan. There is a growing trend towards the demand for the aesthetic value of landscape services and the consideration of this in forest management decision-making systems. Therefore, there is a need for detailed and quantified components of landscape services in the future.

#도서산림경관 #항해경로 #가시성 분석 #경관자원탐색 #Island forest landscape #Ferry path #Visibility analysis #landscape resource exploration

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)