드론 영상을 이용한 리기다소나무림의 개체목 및 수고 추출 (Extraction of Individual Trees and Tree Heights for Pinus rigida Forests Using UAV Images)

서지정보

· 발행기관 : 대한원격탐사학회
· 수록지 정보 : 대한원격탐사학회지 / 37권 / 6호 / 1731 ~ 1738페이지
· 저자명 : 송찬, 김성용, 이선주, 장용환, 이영진

초록

본 연구에서는 드론 정사영상과 객체추출 기법을 융합하여 개체목을 선별함과 더불어 수고를 추정할수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구대상지는 충청남도 예산군 공주대학교 학술림에 위치한 리기다소나무림으로 간벌을 강도별로(40%, 20%, 10%, 대조구)로 조성한 시험지이다. 정사영상취득은DJI사의MAVIC2 PRO 드론을 이용하였으며, 촬영 범위 내 가장 높은 지형지물을 고려하여 고도를 180 m로 설정하였다. 영상왜곡을 방지하기 위하여 지상기준점 설치 및 내중첩(End lap)과 옆중첩(Side lap)을 각각 80%로 설정하였다. 영상분석 통하여 수치표면모델(DSM)과 수치지형 표고모델(DTM)을 추출하고 두 모델의 고도차를 이용해 수고모델(DCHM)을 생성하였다. 본 연구결과에 의하면, 간벌강도별 개체목 추출율은 간벌강도 40%는 109.1%, 간벌강도 20% 87.1%, 간벌강도 10% 63.5%, 대조구 56.0% 수준이었다. 개체목 별 수고특성을 추출한 결과, 간벌강도40%는 현장조사 결과보다 약 1.43 m 낮았으며, 간벌강도 20%는 1.73 m, 간벌강도 10%는 1.88 m, 대조구는 2.22 m 낮게 측정되었다.

영어초록

The objective of this study was to extract individual trees and tree heights using UAV drone images. The study site was Gongju national university experiment forest, located in Yesan-gun, Chungcheongnam-do. The thinning intensity study sites consisted of 40% thinning, 20% thinning, 10% thinning and control. The image was filmed by using the “Mavic Pro 2” model of DJI company, and the altitude of the photo shoot was set at 80% of the overlay between 180m pictures. In order to prevent image distortion, a ground reference point was installed and the end lap and side lap were set to 80%. Tree heights were extracted using Digital Surface Model (DSM) and Digital Terrain Model (DTM), and individual trees were split and extracted using object-based analysis. As a result of individual tree extraction, thinning 40% stands showed the highest extraction rate of 109.1%, while thinning 20% showed 87.1%, thinning 10% showed 63.5%, and control sites showed 56.0% of accuracy. As a result of tree height extraction, thinning 40% showed 1.43m error compared with field survey data, while thinning 20% showed 1.73 m, thinning 10% showed 1.88 m, and control sites showed the largest error of 2.22 m.

참고자료

· 없음