10450051 남은혜 5주차 요약 입니다.

- 제 5장 경관 패턴의 정량화 - 10450051 남은혜   1.왜 패턴을 정량화 하는가 *경관생태학은 경관 패턴과 생태적 과정의 상호작용을 강조하기 때문에 공간을 패턴화하고 정량화하는 방법이 필요하다 *경관에 대한 계량화가 여러 패턴을 묘사하는 데 필요함 *패턴은 우리가 이해하고자 하는 많은 상호관계의 근본이기 때문에, 경관 분석에 사용되는 계량화와 친숙해야함   2. 경관 분석에 사용하는 자료 GIS 상에 디지털 형식으로 기록되니 토지이용 또는 토지피복 자료를 이용해 많은 경관 패턴의 분석을 수행해옴 * 경관자료의 3가지 주요한 형태 1) 항공사진 : 경관 연구를 위한 종요한 자료원으로서, 특히 20세기에 발생한 경관의 변화를 탐지하는 데 널리 사용됨 2) 디지털 원격탐사 : 근래에 널리 사용되며 랜드셋과 스팟인공위성은 전 세계를 대상으로 광범위한 공간 영상을 빈번하게 제공해온 매우 유용한 디지털 자료원이다. 3) 문헌자료와 센서스 : 항공사진의 기록 시기보다 더 먼 과거로의 시간적 비교를 가능하게 하는 가치 있는 경관 자료원 ▶ 현장의 지도화는 일반적으로 수백 또는 수천 헥타르에 달하는 넓은 지역을 포괄하는 연구에는 적합하지 않음 - 어떠한 자료를 선택하든지 간에 패턴 분석은 일반적으로 영상이나 분광 자료를 유의미한 수의 카테고리로 분류한 공간 자료세트를 이용해 수행 - 경관 패턴을 분석하려는 공간 자료 또는 지도의 정확성을 검토하는 것은 매우 중요함   3. 경관 패턴 분석을 위한 중요한 단서들 ① 체계적인 분류계획의 중요성 - 분석에서 사용하는 카테고리의 선택은 패턴 분석의 정량적 결과에 매우 중요한 영향을 미침 - 특정한 질문 또는 목적에 따라 그리고 서로 비교할 모든 경관에 걸쳐 엄격하게 적용되는 분류기준에 의거하여 분류 카테고리를 선택해야 함 ② 축척을 정의해야 한다 - 경관 패턴 분석에 사용되는 자료의 입도와 범위의 크기는 각각의 계량화 방식에 따라 얻게 되는 수치 결과에 영향을 미침 * 심각한 측정상의 오류를 방지하기 위한 지도의 최소 바탕 크기는 명확하지 않다 ex) - 모든 경우에 대해 다른 바탕 크기를 가진 지도들에 어떤 편차가 있을지 구체화하기 어려움 - 모든 분석들에 대해 최적인 하나의 지도 바탕의 크기는 없음 - 최적 샘플 크기를 평가하기 위해 수행되는 실험들을 할 수 없다면, 지도에서 가능한 한 가장 큰 바탕 크기를 고려해서 샘플링 해야함 ③ 패치의 동정 - 패치라는 개념은 직관적임 - 포먼과 고든: 패치를 ‘그 주변과는 외관이 다른 비선형의 표면’이라고 정의함 - 4-인접규칙: 같은 카테고리에 속하지만 사선으로 위치해 있는 셀들은 맞닿아 있지 않는 것으로 판별되며, 별개의 경관요소로 분석됨 - 자료의 입도와 분류구도 또한 패치를 정의 하는 데 큰 영향을 미침 - 패치는 경관의 고정된 요소라기보다는 연구 과제의 목적에 따라 달라질 수 있는 유용한 공간적 구조물이라고 할 수 있음 ④ 대부분의 계량화는 상호 연관되어 있다 계량화는 연구 과제의 목적에 따라 선택되어야 하고 다양한 계량화들은 서로 밀접하게 연관되어 있고 중복되는 정보들을 담고 있음 - 리터스 등 : 대부분의 전형적인 경관 계량화는 공간 패턴의 서로 다른 요소들을 측정하는 것이 아님 분석자들은 서로 간에 상대적으로 독립적인 계량화를 선택해야 하며, 각각의 계량화는 생태적으로 의미 있는 경관 특성을 잡아낼 수 있어야 함 ⑤ 무엇이 의미 있는 변화를 만들어내는가 경관 생태학자들이 당면한 과제는 일부 경관 계량화의 통계적인 특성과 행동 양태가 잘 알려져 있지 않다 따라서 엄밀하게 계량화를 적용하고 해석하는 데 매우 각별한 주의를 기울여야 함   4. 경관 패턴의 정량화를 위한 계량화 (1) 경관 구성에 대한 계량화 1) 점유비율(pi) : 간단하면서 효과적인 방법이 경관에서 피복 패턴 I가 점유하는 경관의 비율인 점유비율 pi를 계산하는 것이다. pi는 다양한 경관 계량화를 계산하는 데 사용되어 왔으며, 이 정보를 공유하는 계량화들 간의 상관성을 초래함 2) 상대적 풍부도 : 토지피복이 공간적으로 어떻게 배치되었는지에 상관없이 현존하는 피복 패턴의 수를 가능한 한 모든 피복 패턴에 대한 퍼센트로 계산함 - 상대적 풍부도는 특히 자연적 교란이 일어난 후 식생피복이 시간이 지나면서 재생된 전후의 경관들을 비교할 때 유용 3) 다양성과 풍부도 - 다양성 또는 상대적인 균일성은 피복 패턴의 비율들이 얼마나 균일하게 분포하는지를 뜻함 - 다양성과 밀접히 연관된 지수는 우점도 인데, 이것은 단순하게 최대로 가능한 다양성으로부터의 편차를 뜻함 4) 연결성 - 경관을 가로질러 하나의 패턴이 결점과 연결로의 연속으로 나타난다면, 포트란과 고든이 기술한 감마지수가 효과적인 측정법이 될 것임 (2) 공간 구성의 측정 Ⅰ: 접촉성 1) 인접성의 확률 : 인접성의 확률, 즉 피복 패턴 I의 격자 셀이 피복 패턴 j의 격자 셀과 인접할 확률은 미세한 척도에서의 피복 패턴의 공간적인 분포에 민감함 2) 접촉성 : 접촉성 계량화는 전체적인 경관 패턴이 결집되었는지 또는 분산되었는지를 구분하는 데 사용함 - 접촉성은 상대적으로 미세한 척도에서 지도의 ᄍᆞ임새 또는 입도화와 연관된 패턴의 차이를 포착할 때 유용함 (3) 공간 구성의 측정 Ⅱ : 패치에 기반한 계량화 격자 셀이 비연속적인 카테고리에 따라 지정되어 있는 경관에서 같은 피복 패턴이 인접함으로ㅆ 형성된 패치를 구분할 수 있으며, 그 분포를 기술할 수 있음 ① 패치의 넓이와 둘레길이 : 단순한 패치의 평균 크기는 경관 내의 작은 패치 또는 하나의 격자만으로 구성된 패치들 의 개수에 민감하게 되므로, 넓이에 따라 가중 평균한 패치 크기를 사용함 ② 연결성 : 가장 넓은 패치의 상대적 크기를 구하는 것으로, 패치들 간의 평균적인 거리를 계산하는 것 ③ 근접성 지수 : 근접성 지수가 낮으면 패치들이 일정한 범위 내에서 다른 패치들로부터 상대적으로 고립되어 있음을 뜻함 - 근접성 지수가 높으면 다른 패치들과 상대적으로 많이 연결되어 있음을 의미 ④ 면적에 따라 가중 평균한 패치의 크기 : 왜곡된 빈도 분포에 의해 작은 패치들이 관심 있는 계량화에 비정상적인 영향을 미치는 경우, 다른 지수들에서도 면적 가중치가 사용되어 옴       (4) 프랙털 일반적으로 지도나 경관 전체를 대상으로 할 수도 있고, 각각의 피복 패턴이나 개별적 패치를 대상으로 할 수도 있고, 각각의 피복 패턴이나 개별적인 패치를 대상으로 프랙털을 이야기 할 수도 있음 * 프랙털의 핵심 : 양은 축척의 함수 * 프랙털 차원 : 패턴의 복잡성을 타나내는 계량화로서 사용 1) 패치의 모양을 측정하는 방법으로서의 프랙털 - 지도 바탕의 크기는 프랙털을 추정하는 데 중요한 영향을 미침 - 샘플들이 극단적으로 클 경우에만 신뢰성 있는 프랙털 측정치가 보장   (5) 그 밖의 유용한 계량화 - 경관 지도의 격자 셀 또는 다각형 셀에 적용 될 수 있는 다른 많은 정량치들이 있으며, 생태적으로 중요한 의미를 갖기도 함 - 비농경지와 비도시 지역의 수변 식생의 길이는 중요한 생태학적 의미를 가진 또다른 측정치   (6) 경관 패턴 분석의 적용 - 인간의 행위를 조직화 하는 관행에 따라 그리고 땅 소유의 규모에 따라 질적으로 다른 경관 패턴과 변화가 나타남 - 교란 경관에서는 천이 초기단계의 수풀들 사이에 작은 규모의 오래된 생태계의 잔재라 할 수 있는 패치들이 산재해 있음   (7) 다중적 계량화의 해석 - 어떻게 관련 있는 계량화를 선택하느냐 - 계량화들은 경관 패턴의 변화를 잘 설명해야 하고, 서로 상관된 지수들을 사용할 때의 중복성을 최소화할 필요가 있음   5. 지리통계학 또는 공간통계학 - 공간통계학 : 일반적으로 패턴들이 일정하게 유지되는 공간적 척도를 파악하기 위해서 그리고 관심 있는 변수들의 공간적인 분포를 추론하기 위해서 점 자료를 내삽 또는 외삽하는 데 사용 (1) 코렐로그램 - 공간적 관계의 변화 양상을 시각적으로 보여줌 - 실제 자료에 존재하는 급작스런 변화와 미묘한 경사를 구분할 수 없음 - 자료 점 간의 내삽에 대해 사용 할 수 없음 (2) 세미배리오그램 <a href='javascript:fileFilterViewer("http://cfile268.uf.daum.net/attach/021FEE4F516B6B6A412837", "/cfile268/02/1FEE4F516B6B6A412837", "5주차 남은혜.hwp", "grpid%3D1Kn6g%26fldid%3DMXqX%26dataid%3D472%26fileid%3D1%26regdt%3D20130415115230&url=http%3A%2F%2Fcfile268.uf.daum.net%2Fattach%2F021FEE4F516B6B6A412837")'><img src="https://t1.daumcdn.net/daumtop_deco/icon/icon.hanmail.net/editor/p_hwp_s.gif?rv=1.0.1" border="0" alt="첨부파일" class="vam"/> 5주차 남은혜.hwp</a> - 제한된 점 자료세트로부터 공간적 분포의 추정치를 마련하기 위해 개발 - 패턴들이 종속적으로 나타나는 공간 척도를 정의함 - 코렐로그램과 관련이 있고, 점들 사이를 내삽하는 크리깅 기법의 기초가 됨 - 어떤 가정을 통계적으로 테스트하는 데 사용되지 않음 (3) 공간 통계학과 카테고리별 분석 : 마지막 비교 - 공간 통계학 : 경관의 패치화 정도의 척도를 분석하고, 자료에서 나타나는 척도의 계층을 파악하며, 공간적 분포가 무작위적인지 결집되어 잇는지 또는 균일한지를 결정하기 위해 점 자료를 사용. 점 자료를 샘플링 하지 않은 지역으로까지 내삽 하는 데에도 사용 - 카테고리별 분석 : 경관을 선험적으로 결정된 등급에 따라 나누는 과정을 요구