서 론
산림청에서는 산림기본통계 기초자료 확보 및 산림 생태계 건강성 평가를 위해 2016년부터 2020년까지 ‘제7차 국가산림 자원조사’를 진행하고 있다. 그 결과 우리나라 국토의 62.9% 정도가 산림이 차지하는 것으로 확인하였다(Korea Forest Service 2020). 산림은 생태계 유지에 있어 탄소흡수 및 저장, 수자원 함양, 대기 정화, 야생 동ㆍ식물 서식처 제공 등 중요한 역할을 하고 있다(Turner and Müller, 2005;Lele et al., 2008;Yoon et al., 2009;Choe and Thorne, 2017;Mitchard, 2018). 지역과 주변 환경에 따라 산림은 다양한 형태를 보이는데 그 중 댐 유역 내 산림은 유역 생태네트워크 체계를 구성하는 중요한 기반 환경이다(Famiglietti et al, 1998;Graf, 1999). 그러나 지난 수십여 년간 행해진 무분별한 개발사업으로 산림지역에는 인위적인 교란이 발생하였고 산림 경관의 구조적 변화를 초래하였다(Tinker et al., 1998). 이에 따라 유역 내 산림, 경작지, 습지와 같은 자연경관 대부분의 토지이용에 도로 신설 및 주택건설, 산업단지 조성 등과 같은 변화가 발생하였고 본래의 기능을 상실하게 되었다(Kim et al., 1998;Kim et al., 2012;Cho, 2014).
산림면적의 감소와 파편화는 경관의 구조와 기능을 변화시키며 가장자리 비율 증가, 서식처 간 연결성 감소, 외래종 침입 등 산림생태계 전반에 걸쳐 악영향을 유발한다(Forman and Gordon, 1986; Hobbs and Yates, 2003;Kim et al., 2012). 특히 산림 파편화로 인해 발생하는 서식지 크기의 감소와 가장 자리 면적의 증가와 같은 구조적 변화는 일정 면적 이상의 서식 공간을 요구하는 내부종에게 치명적인 영향을 미친다(Turner, 1996;Tinker et al., 1998;Ji et al., 2016). 파편화의 영향으로 유역 내 산림 경관은 외부에서 유입되는 바람과 빛의 강도에 변화가 발생하고 서식하는 생물 다양성과 영양물질 순환과정, 하천 수질과 수량 등에 부정적인 영향이 나타난다(Chen and Franklim, 1990;Forman, 2014). 이는 파편화 정도가 심할수록 생태적 기능의 자연적 회복이나 복원을 기대하기 어렵다 (Zebisch et al., 2004).
유역 내 산림의 구조적 패턴은 서식지의 질 및 종 다양성 등과 같이 생태적 과정 또는 기능과 밀접한 연관성을 보인다. 구조적 변화패턴을 파악하고 분석하는 것은 유역 산림 생태계를 파악하는데 중요한 인자라 할 수 있다(Sohn et al., 2000). 이에 경관생태학 분야에서는 변화하는 경관의 특성을 분석하기 위해 크기, 수, 형태, 밀도와 같은 경관을 구성하는 요소들을 정량적으로 계산하기 위한 경관지수(landscape indexes)가 개 발되었다(Li et al., 2001;Olsen et al., 2007;Kamusoko and Aniya, 2007;Singh et al., 2017). 경관지수는 다양한 생태적 작용들에 관여하는 경관의 구조적 패턴의 특징을 수치 상으로 정량화하는데 사용된다(Mcgarigal and Cushman, 2002). 경관지수로부터 경관구조의 공간적, 기하학적 특징을 측정할 수 있고 공간정보를 토대로 지역생태계의 구조와 기능적 특성을 정량적인 값으로 표현함으로써 객관적인 해석을 할 수 있다는 장점을 갖고 있다(Turner, 1990;Herzog et al., 2001;Zhao et al., 2020;Li et al., 2022).
최근 지리정보시스템(Geographic Information System) 및 원격탐사 기법의 발달로 유역과 같은 광역적 공간 규모의 경관 요소를 신속하게 파악할 수 있게 되었다(Doydee, 2020;Park and Jang, 2020;Kim, 2021;Mollick et al., 2023). 컴퓨터 성능의 향상과 함께 경관지수를 자동으로 계산할 수 있는 경관 분석 프로그램들이 개발됨에 따라 경관 요소들에 대한 구조적 패턴 및 변화 양상의 효율적인 파악과 규명을 할 수 있어졌다 (O’Neill et al., 1992;Tinker et al., 1998;Jung et al., 2003;Kim et al., 2021;Zhiwen et al., 2022). 산림의 구조적 패턴을 정량적 파악하는데 경관지수의 활용도가 높아짐에 따라 이와 관련된 연구들이 활발하게 진행되었다(Jung et al., 2002;Kim and Kim, 2005;Lee et al., 2007; Mehta et al., 2022; Zhang et al., 2022). 국내의 경우 Heo et al.(2007)은 개발사업으로 인한 도암댐 유역 내 산림의 파편화 정도를 측정하기 위해 경관지수를 이용하였다. Park et al.(2005)은 낙동강 유역 내 산림 경관의 구조적 패턴과 파편화 정도를 경관지수를 이용 해 정량적으로 분석하였고 산림생태계의 건강성 평가와 관리계 획 수립을 위한 정보를 제공하였다. 국외의 경우 Nafi'Shehab et al.(2021)은 말레이시아 Bentong-Semantan 강 유역의 경관구조가 수질에 미치는 영향을 파악하기 위해 경관지수를 이용하였다. Zhu et al.(2021)은 중국 광저우시 Liuxihe River 유역에 대한 토지피복유형과 경관 패턴의 시공간적 변화를 경관지수를 이용하여 정량적으로 분석하였다. 이와 같이 경관지수를 이용하여 유역 산림을 비롯하여 지역생태계 평가, 토지피 복변화에 따른 경관분석, 생태네트워크 분석 등 다양한 선행연구가 수행된 것을 확인할 수 있다(Choi et al., 2017;Kang et al., 2018;Cheng et al., 2020;Zhou and Cao, 2020).
구조적 변화를 파악하기 위해 사용되는 경관지수는 분석하는 샘플링 방법에 따라 측정값이 매우 달라질 수 있다(Seo and Jun, 2017b). No sampling(비표본추출) 분석은 연구대상지 전체의 공간적 변화를 하나의 평균값으로 산출한다(Zhiwen et al., 2022;Zou et al., 2022). 이러한 방법은 토지피복지도상 유역 산림의 총량적인 측면을 수치상으로만 표현하기 때문 에 국지적인 차원의 공간적 변화를 파악하기에 어려움이 있다. 더불어 개별 산림 변화에 대한 분석과 시각적인 표현에 있어 한계를 갖고 있다. 이러한 한계를 보완하고자 경관지수를 다양 하게 분석하는 샘플링 기법이 제안되었다(McGarigal, 2014). 그중 Moving window(이동창 분석) 분석은 일정한 크기의 윈도우를 레스터 데이터에 이동시키면서 지정된 통계량을 계산하는 방법으로 경관의 구조적 패턴과 공간적 형태의 변화를 상세하게 파악할 수 있다. Moving window 분석은 주로 토지이용 및 녹지의 변화를 분석하는데 활용된다(Luck and Wu, 2002;Kong and Nakagoshi, 2006). 또한 경관지수의 값을 화소별로 도출할 수 있기 때문에 국지적인 공간변화패턴을 파악하는 데 유용한 특징이 있다.
본 연구에서는 토지피복변화에 따른 금강 상류 댐 유역 산림 경관의 1980년대부터 2010년까지의 구조적 변화를 확인하였다. 또한 경관분석 프로그램 내 두 가지 샘플링 기법을 이용하여 유역 내 산림의 경관지수 변화 정도를 파악하였다. No sampling 분석으로 산림 경관의 총량적인 변화를 파악하고 Moving window 분석을 통해 산림 경관의 공간적인 형태나 분포의 변화를 확인하여 유역 산림의 건강성 평가 및 관리계획 수립을 위한 정보를 제공하였다.
연구방법
1. 연구대상지
금강의 유역면적은 9,835.3㎢로 낙동강과 한강을 이어 국내 에서 3번째로 큰 규모를 가지고 있다(Son and Choi, 2021;Kim and Ha, 2022). 본 연구에서는 하천망도를 토대로 금강 상류 댐 유역에 포함되는 지역을 연구대상지로 선정하고자 하였다. 이를 위해 수자원단위지도 내 표준유역도를 활용하였다. 금강 상류구간에 위치하고 있는 대청댐과 용담댐은 각각 1980 년과 2001년에 완공되었다. 이에 따라 금강 상류구간의 물 흐름은 인위적으로 조절할 수 있는 특성을 가지게 되었다(Son and Choi, 2021). 더불어 금강 상류구간은 대부분 사림과 인접 하고 있어 생태계 연결성이 우수하고 다양한 서식처가 조성되어 있다(Hur et al., 2011;Yang et al., 2012;Kwak et al., 2018). 추가로 2009년부터 2012년까지 진행된 4대강 사업으로 인하여 금강 상류구간의 둔치가 공원화되었고 이로 인해 수변부의 인위적인 형태의 변화가 나타나기도 하였다(Son and Choi, 2021). 최종 연구대상지의 총면적은 233.76㎢로 행정구역상 대전광역시 동구, 대덕구, 충청북도 청주시 서원구와 상당구, 충청북도 옥천군, 보은군, 영동군, 충청남도 금산군, 경상북도 상주시, 전라북도 진안군, 무주군, 장수군 등이 포함되어 있다(Figure 1). 유역 내 주변부 산림을 충분히 반영하고자 경계로부터 Buffer 2.5㎞ 부여하였으며 해당 지역을 대상으로 시계열에 따른 토지피복변화와 산림 경관의 구조적 변화에 대한 분석을 수행하였다. 가용토지가 부족한 우리나라의 지리적 ㆍ지형적 특징에 따라 최근 자연경관이 우수한 산림지역에서도 개발압력이 나타나고 있다(Lee et al., 2022). 도시지역과 인접해 있는 금강 상류 댐 유역도 개발압력에 상시 노출되어 있으며 국가 및 지역 정책 등 개발 변화에 따라 토지이용이 계속 변화하고 있다. 이에 대한 대책으로 원격탐사와 지리정보 시스템을 사용한 지속적인 토지피복 및 토지이용 변화 모니터링이 요구된다(Fenta et al., 2017;Obeidat et al., 2019). 또한 유역 단위 산림생태환경의 구조적 패턴 변화를 분석함으로써 적절한 관리전략을 도출할 필요가 있다(Zhao et al., 2012;Singh et al., 2014;Chen and Lanneone, 2020).
2. 분석방법
본 연구는 시계열에 따른 금강 상류 댐 유역의 토지피복변화를 파악을 위해 ArcGIS Pro(Version 3.0.3)를 활용해 토지피복 유형별 면적과 비율에 대한 변화탐지를 수행하였다. 또한 경관분석 프로그램을 이용하여 유역 단위 산림생태환경의 구조 적 패턴 변화를 분석하고자 하였다(Figure 2). 우선, 분석을 위한 기초자료를 구축하기 위해 환경부 제공하는 1980년대, 1990년대, 2000년대, 2010년대 대분류 토지피복지도를 활용 하였다. 대분류 토지피복지도의 공간적 해상도는 30m × 30m 급으로 시가화건조지역(Urban area), 농업지역(Agriculture), 산림지역(Forest), 초지(Grass), 습지(Wetland), 나지(Barren area), 수역(Water area) 등 총 7개의 유형으로 구분되어 있다.
본 연구는 FRAGSTATS(Version 4.2.1)를 통해 연구대상지 전체를 하나의 평균값으로 경관지수를 산출하는 No sampling 방법과 국지적 차원의 공간적 패턴을 도출할 수 있는 Moving window 방법을 적용하여 금강 상류 댐 유역 내 산림 경관특성을 비교ㆍ분석하였다. FRAGSTATS(McGarial and Marks, 1995)는 미국 내무성과 오리곤 주립대학(Oregon State University)이 공동으로 개발한 공간분석 프로그램으로 레스터(Raster) 형태의 입력자료에 대해서 패치, 클래스, 경관 별로 다양한 경관지수의 산출이 가능하며, 지역 내 경관 전반의 구조, 기능, 형태, 변화 등의 정량적 평가가 용이한 장점을 갖고 있다(Lee et al., 2007;Lee and Yoon, 2008;Cervelli et al., 2020;Narmada et al., 2021;Varol et al., 2023).
이에 선행연구들을 검토하여 산림의 시계열적 파편화 정도를 효과적으로 파악하기에 적합한 경관지수들을 선정하였다(Park et al., 2005;Heo et al., 2007;Kwon et al., 2012;Kang et al., 2018). 최종으로 선정된 경관지수는 면적 및 밀도지수, 형태지수, 핵심지역 지수, 연결성 지수로 구분된 7개로 경관백분율(Percentage of Landscape, PLAND), 패치 수(Number of patches, NP), 경관형태지수(Landscape shape index LSI), 면적가중근접지수(Contiguity index distribution, CONTIG_AM), 평균 중심지 면적(Core area distribution, CORE_MN), 인접지수(Percentage of like adjacencies, PLADJ), 응집지수(Patch cohesion index, COHESION)가 있다(Table 1).
산림의 구조적 변화에 따른 경관지수의 특성은 다음과 같다. 녹지의 총량이 많고 파편화되지 않을수록 좋은 구조이며 대상지의 면적이 같으면 경관백분율(PLAND) 값이 크고, 패치 수 (NP)와 경관형태지수(LSI) 값이 작을수록 좋다. 녹지 면적이 같더라도 폭이 좁은 형태보다는 중심 지역의 면적이 넓은 형태가 안정적인 구조이다. 이에 평균 중심지 면적(CORE_MN)의 값은 클수록 좋다. 다음으로 연결성은 에너지의 흐름에 중요한 요인으로서 인접지수(PLADJ)와 응집지수(COHESION)의 값이 클수록 연결성이 높은 경관을 의미한다. 마지막으로 선형 패치의 장애물 효과를 감소시키는 가장자리 복잡성은 투과성을 통해 확인할 수 있으며, 면적 가중 근접지수(CONTIG_AM) 값이 클수록 투과성이 높음을 의미한다. 본 연구에 사용된 경관 지수의 스케일은 클래스(Class) 수준으로 산림 유형의 조각들에 대한 값을 대상으로 분석을 진행하였으며, 패치에 대한 조작적 정의는 8-neighbor rule을 활용하였다(Cho and Kim, 2021;Alphan et al., 2022). 가장자리 영역의 범위는 선행연구를 종합적으로 고찰하여 100m로 설정하였다(Jung et al., 2002;Löfman, 2007). 특히 Moving window 분석 시에는 연구대상지에 적절한 이동창의 반경을 결정해야 하는데 반경이 너무 크거나 작으면 해당 지역의 경관 특성을 정확하게 반영할 수 없다(Ai et al., 2022).
본 연구에서는 이동창의 크기 선정을 위해 100m, 200m, 300m, 400m, 500m에서 Moving window 분석을 수행하여 시각적 차이를 확인하였으며, 구조적 패턴의 변화를 확인할 수 있는 300m를 이동창 크기로 선정해 분석을 진행하였다(Seo and Jun, 2017a). 토지피복변화에 따른 금강 상류 댐 유역 산림 경관의 구조적 변화를 확인하기 위해 Moving window 분석을 진행하였고 상기의 경관지수들의 값을 화소별로 산출하여 1980 년대부터 2010년까지의 산림 경관의 변화 값을 시각화하였다.
결과 및 고찰
1. 시계열적 토지피복 변화
2010년대 금강 상류 댐 유역의 토지피복 유형별 면적 비율(%) 을 살펴보면 산림이 82.25%, 농업지역 9,96%, 수역 2.57%, 시가화건조지역 2.26%, 초지 2.12%, 나지 0.48%, 습지 0.36% 의 순으로 높게 나타났다(Table 2, Figure 3). 산림은 1980년대 81.63%, 1990년대 83.58%, 2000년대 82.69%, 2010년대 82.25%로 보전 및 복원 관리 등으로 시계열에 따라 33.12㎢ (0.62%) 소폭 증가하였다. 시가화건조지역은 1980년대 1%, 1990년대 1.60%, 2000년대 1.84%, 2010년대 2.26%로 뚜렷한 증가추세를 보였으며, 금강 상류 댐 유역을 중심으로 67.26㎢ (1.26%) 면적이 증가하였다. 농업지역은 1980년대 12.75%, 1990년대 9.76%, 2000년대 10.36%, 2010년대 9.96%로 감소 하는 경향을 보여주었고 농업지역이 일부가 시가화건조지역으로 대체되어 148.25㎢(2.79%) 감소한 결과가 나타났다. 이러한 토지이용의 변화는 경관에 대해 인간이 미치는 영향을 직접적으로 반영할 수 있는 중요한 지표이자 경관변화에 결정요소로서 기능한다(Park et al., 2005;Gemitzi et al., 2019). 또한 토지피복 변화는 생태계 서비스 공급 및 경관 기능에서 핵심적인 역할을 맡고 있으며 특히 산림지역의 변화에 따른 생태적 영향을 평가하기 위해서는 장기적인 관점에서의 평가가 요구된다(Nahuelhual et al., 2013;Balthazar et al., 2015). 시가화건조지역의 개발과 같이 토지피복상 양적인 변화는 경관의 구조적 패턴 변화에 영향을 주는 것으로 알려져 있다(Antrop, 2004;Zhao et al., 2020). 경관지수와 같은 지표를 통해 산림녹지 전반의 구조, 기능, 형태, 변화 등에 대한 정량적인 평가를 통해 산림 경관의 구조적인 변화를 파악할 필요가 있다(Gardner et al., 1987;Haines-Young and Chopping, 1996).
2. FRAGSTATS를 활용한 산림 경관분석
연구대상지 전체를 하나의 평균값으로 산출한 No sampling 분석 결과는 다음과 같다(Table 3). PLAND는 1980년대 81.63%, 1990년대 83.58%, 2000년대 82.69%, 2010년대 82.25%로 산림 경관의 비율이 0.62% 소폭 증가하였다. 이는 토지피복 변화탐지 결과와 동일하였다. NP는 1980년대 18,638개, 1990년대 10,210개, 2000년대 9,026개 2010년대 8,907개로 산림 패치의 수가 9,731개 감소한 결과를 보였다. 이처럼 PLAND는 증가하고 NP가 감소한 결과는 일반적인 산림 파편화와 대조되는 현상으로 유역 생태네트워크에 긍정적 인 영향을 미치고 있음을 의미한다. LSI는 1980년대 129.28, 1990년대 88.51, 2000년대 84.43, 2010년대 83.25로 46.03 감소하였다. 연구대상지의 LSI 평균값은 과거에서부터 현재까지 줄어들고 있으며, 이는 산림 경관의 파편화 양상이 감소하는 것으로 확인된다. CONTIG_AM은 1980년대 0.94, 1990부터 2010년대까지 0.96으로 0.02 소폭 증가하였다. CORE_MN 은 1980년대 14.73, 1990년대 30.80, 2000년대 35.05, 2010 년대 35.44로 평균값이 늘어나는 추세를 보였다. 연구대상지의 산림 경관의 형태가 안정적으로 변화하고 있음을 의미한다. PLADJ는 1980년대 94.11%, 1990년대 96.01%, 2000년대 96.18%, 2010년대 96.22%로 2.11% 증가하였다. COHESION은 1980년대 99.98, 1990년대 99.98, 2000년대 99.97, 2010년대 99.97로 소폭 감소하여 시계열에 따른 산림 경관의 연결성 정도를 확인하기에는 어려움이 있었다.
Moving window 분석을 통해 금강 상류 댐 유역 산림 경관의 구조적 변화를 살펴보았으며, 시계열적인 경관지수 변화 값을 차이지도(difference map)로 시각화하여 공간적 변화에 대해 분석하였다(Figure 3). PLAND는 충청북도 옥천군과 영동군, 충청남도 금산군 경계 주변부와 더불어 전라북도 무주군과 장수 군에서 과거와 비교하여 산림 파편화에 부정적인 변화가 확인되 었다. 반대로 경상북도 상주시를 중심으로 인근 충청북도 보은군, 옥천군, 영동군 경계부에서 유역 내 산림 비율이 증가한 것으로 나타났다. NP는 대전광역시 대덕구 외곽지역, 충청북도 보은군, 옥천군, 영동군과 경상북도 상주시 경계부, 충청남도 금산군과 전라북도 진안군 일부 지역에서 과거보다 긍정적인 변화를 보였고 전반적으로 밀도가 감소한 모습이 확인되었다. LSI에 대한 No sampling 분석 결과 전체 평균값이 시계열에 따라 감소하여 산림 파편화에 긍정적인 변화를 확인할 수 있었으나 화소별 분석을 통해 충청북도 옥천군, 영동군과 충청남도 금산군 경계 지역에서는 과거와 비교해 변화량이 증가하였으며, 이는 해당 경관의 형태가 산림 파편화에 부정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다. CONTIG_AM는 대전광역시 대덕구 외곽지역, 충청북도 옥천군과 영동군, 충청남도 금산군 경계 지역, 전라북도 무주군과 장수군 경계부에서 부정적인 변화가 심한 것으로 확인되었으며, 반대로 경상북도 상주시를 포함한 충청북도 보은군, 옥천군, 영동군 일부 지역과 전라북도 진안군에서 긍정적인 변화가 나타났다. 특히, CONTIG_AM는 No sampling 분석에서 시계열에 따른 변화를 확인하기 어려웠지만, 화소별 분석을 통해 산림 경관의 변화추이를 시각적으로 확인할 수 있었다. CORE_MN의 No sampling 분석 결과 전체 평균값이 증가하는 추세를 보였으나 화소별 분석에서 충청북도 옥천군, 영동군과 충청남도 금산군 경계부에서 과거보다 부정적인 변화가 심한 것으로 나타났다. 추후 해당 지역의 산림 관리전략 수립 시 내부 녹지를 우선으로 관리할 필요가 있다. 주요 산림지역은 생태계 서비스 유지의 중심지로서 기능한다(Capotorti et al., 2016;Yi et al., 2017). 이는 산림 내부에 개체군 군집 형성이 용이하고 외부로는 인근 녹지와 국지적 연결성이 높으므로 주변 서식지로 야생동물의 이동과 확산이 활발하게 발생하기 때문이다(Minor and Urban, 2007;Kang and Park, 2015). 산림 중심지의 확대를 위해 징검다리 역할을 하는 녹지공간에 대한 서식지 보전 및 관리가 요구되며, 이를 통해 생물 종의 이동과 유전자 흐름을 원활하게 할 필요가 있다(Minor and Urban, 2008). PLADJ는 충청북도 옥천군과 영동군 경계부, 전라북도 무주군과 장수군 인접 지역에서 과거보다 부정적인 변화가 심한 것으로 확인되었으며, 반대로 경상북도 상주시, 충청북도 보은군, 옥천군, 영동군, 전라북도 진안군에서 과거와 비교하여 긍정적인 변화가 나타났다. 다음으로 COHESION은 대전광역시 대덕구 외곽지역과 충청북도 옥천군과 영동군 경계 지역, 전라북도 무주군과 장수군 인접 지역에서 부정적인 변화가 심한 것으로 확인되었고 반대로 경상북도 상주시와 충청북도 보은군 일부 지역에서 긍정적인 변화가 나타났다. 산림지역 연결성은 경관구조를 구성하는 중요한 부분으로 생물 군집과 종 다양성을 증진하는데 기여할 수 있다. 이에 분석 결과를 토대로 산림 경관의 연결성 증진에 초점을 맞춘 관리전략을 수립할 경우 충청남도 옥천군과 영동군 경계부와 전라북도 무주군과 장수군 인접 지역을 대상으로 조림 사업을 시행되어야 하며, 경상북도 상주시와 충청북도 보은군 일부 지역을 대상으로 관리ㆍ보존할 필요가 있다. 산림녹지 비율의 증감과 같이 일반적으로 경관의 총량적인 변화를 평가하기에 는 No sampling 분석 방법이 효과적인 것으로 알려져 있다 (Kupfer, 2012;Pierik et al., 2016). 그러나 상대적으로 안정기에 접어든 지역의 경우에는 토지피복지도 내 유형이 대규모로 전환되기 어려워 총량적인 측면만을 평가할 경우 비효율적인 정책을 수립할 가능성이 높다(Seo and Jun, 2017a). 이에 산림녹 지의 총량적인 변화보다도 공간적인 형태나 분포와 관련된 변화 에 집중되기 때문에 구조적 변화와 공간적 이질성을 반영하기 위한 분석 방법의 적용이 요구된다(Feng et al., 2018;Zhou and Cao, 2020;Li et al., 2022). 본 연구에서는 Moving window 분석을 통해 연구대상지 내 유역 산림경관의 구조적 패턴 변화를 확인하였다. 그 결과 경상북도 상주시, 충청북도 보은군과 더불어 전라북도 진안군 내 산림 경관이 상대적으로 잘 보전되어 있었으나 충청북도 옥천군, 영동군과 충청남도 금산 군 사이의 경계부와 전라북도 무주군과 장수군 인접 지역의 산림 경관은 파편화가 진행되고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 토지피복변화에 따른 금강 상류 댐 유역 산림 경 관의 구조적 변화를 분석하고자 FRAGSTATS 프로그램을 이 용하여 1980년대, 1990년대, 2000년대, 2010년대 시계열에 따른 토지피복 변화탐지, 산림 경관분석을 진행하였다. 기존 No sampling 분석 결과에서는 확인할 수 없었던 공간적 변화 패턴을 Moving window 분석을 통해 확인하였다. 이를 통해 금강 상류 댐 유역 산림 경관의 구조적 변화를 파악하고 예방관리를 목적으로 산림 파편화 취약지를 분석 및 검토했다. 분석 결과를 토대로 토지피복변화에 따라 발생한 개발압력으로 산림 파편화에 취약하거나 발생이 예상되는 지역을 도출할 수 있었으며 이에 대한 집중적인 관리가 요구된다. 해당 연구는 유역 산림의 건강성 평가 및 관리계획 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
