대기 중 온실가스 증가로 인한 지구온난화의 영향으로 각종 자연 재해가 증가하면서, 온실가스에서 가장 큰 비율을 차지하는 이산화탄소의 자연 포집지인 산림이 저장하고 있는 탄소량을 추정하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 하지만 국내 지역의 환경에 적합한 탄소저장량 추정 기법 및 자료 선정에 대한 연구는 아직 부족한 상황으로, 이에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 전 세계적으로 탄소저장량 추정에 보편적으로 이용되고 있는 회귀 모델과 $k$NN($k$-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 충청북도 단양군을 대상으로 산림이 저장하고 있는 탄소 저장량을 추정하고 결과를 비교 분석하였다. 연구 자료로써 Landsat TM 영상과 제5차 NFI(National Forest Inventory) 자료를 이용하였으며, 지형효과 보정 및 식생 구분에 특화된 다양한 비율영상을 사용하였다. 분석 결과, 단양군의 탄소저장량 추정에는 회귀 모델보다 $k$NN 알고리즘을 이용하는 것이 더 유리하며, 비율영상의 경우 정확도 향상에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
Global warming causes the climate change and makes severe damage to ecosystem and civilization Carbon dioxide greatly contributes to global warming, thus many studies have been conducted to estimate the forest biomass carbon stock as an important carbon storage. However, more studies are required for the selection and use of technique and remotely sensed data suitable for the carbon stock estimation in Korea In this study, the aboveground forest biomass carbon stocks of Danyang-Gun in South Korea was estimated using $k$NN($k$-Nearest Neighbor) algorithm and regression model, then the results were compared. The Landsat TM and 5th NFI(National Forest Inventory) data were prepared, and ratio images, which are effective in topographic effect correction and distinction of forest biomass, were also used. Consequently, it was found that $k$NN algorithm was better than regression model to estimate the forest carbon stocks in Danyang-Gun, and there was no significant improvement in terms of accuracy for the use of ratio images.
