이전 글에서 수목 재적 산출 공식을 다뤘는데, 조사구마다 계산해 둔 재적 값을 엑셀 표로만 남겨두면 어느 구역의 밀도가 높고 낮은지 한눈에 파악하기가 어렵습니다. 이번에는 조사구 단위로 쌓인 수치 데이터를 QGIS에서 공간적으로 펼쳐 보는 방법을 정리해보겠습니다.
좌표가 붙은 조사구 데이터 만들기
원형 조사구를 설치했다면 각 조사구의 중심점 좌표를 GPS로 기록해뒀을 텐데, 이 좌표와 조사구별 재적·본수·흉고단면적 값을 하나의 엑셀 표로 합쳐 CSV로 저장합니다. QGIS에서 ‘구분자로 분리된 텍스트 레이어 추가’ 기능으로 이 CSV를 불러오면, X, Y 필드를 지정하는 것만으로 점 레이어가 곧바로 생성됩니다. 이때 좌표계를 원본 GPS 좌표계(대개 WGS84)로 정확히 지정해야 이후 다른 도면과 겹쳐 볼 때 위치가 어긋나지 않습니다.
보간으로 면 단위 분포 그리기
점으로 찍힌 조사구 값을 임분 전체의 분포로 확장하려면 공간 보간(Interpolation)이 필요합니다. QGIS의 보간 플러그인에서 IDW(역거리가중법)나 크리깅을 적용하면, 조사구 사이 빈 공간의 값을 주변 실측값으로부터 추정한 연속면(Raster)으로 만들어줍니다. 조사구 개수가 적은 상태에서 크리깅을 쓰면 결과가 부자연스럽게 튀는 경우가 많아서, 표본이 충분하지 않다면 우선 IDW로 대략적인 경향을 보고, 조사구를 추가로 확보한 뒤 정밀 분석에 크리깅을 적용하는 순서를 권합니다.
임소반 경계와 겹쳐 평균값 산출
보간된 래스터를 임상도의 임소반 경계 폴리곤과 겹쳐 존 통계(Zonal Statistics) 도구를 돌리면, 임소반별 평균 재적이나 평균 흉고단면적을 자동으로 뽑아낼 수 있습니다. 현장에서 일일이 계산기를 두드려 임소반 평균을 냈던 작업을, 조사구 좌표만 정확히 남겨두면 사무실에서 훨씬 빠르게 처리할 수 있는 셈입니다. 다만 보간 결과는 어디까지나 추정치이므로, 보고서에 넣을 때는 조사구 개수와 보간 방식을 함께 명시해 값의 신뢰 수준을 밝혀두는 편이 좋습니다.