고밀도 항공라이다측량을 이용한 자연림의 수목개체추출 (Individual Tree Detection in Natural Forest Using High Density Airborne Laser Scanning)

서지정보

· 발행기관 : 대한공간정보학회
· 수록지 정보 : 대한공간정보학회지 / 31권 / 1호 / 29 ~ 38페이지
· 저자명 : 조성환, 반수홍, 이현직, 최석근

초록

최근 기후위기 대응을 위한 탄소중립 전략의 이행이 중요해 지고 있는 시점에서 산림자원은 주요한 탄소흡수원으로 부각되고 있다. 이러한 산림의 현황을 조사하는 방법으로 일정 면적의 샘플링을 조사하는 방식인 면적기반(area based approach, ABA) 조사방법이 수행되고 있으나 전체 현황을 정확하게 반영하기 어려우며, 현장 상황 및 조사자의 능력에 의해 불규칙한 측정오차가 나타날 수 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 고밀도 항공라이다(airborne laser scanning, ALS) 데이터를 이용하여 전수조사 기반의 수목개체추출(individual tree detection, ITD) 방법을 제안하였다. 이를 위해 치악산국립공원 부곡지구(8.32 ㎢)를 연구대상지로 선정하여 항공멀티센서인 leica citymapper를 통해 항공라이다 측량을 수행하였으며, 6개 조사 및 검사지구(30m×30m)의 수목개체 수와 수고 및흉고직경의 최확값을 얻기 위해 휴대용 라이다 측량 장비로 지상라이다(terristial laser scanning, TLS) 데이터를 취득하였다. 본 연구에서는 고밀도 ALS 기반 수목개체추출을 위해 point cloud segmentation(PCS) 과 canopy height model segmentation(CS)을 적용한 결과 인공림과 자연림에서 PCS 보다는 CS방법이 더욱 양호한 수목개체추출 품질을 나타내었다. 인공림의 수목개체추출 결과, CS 적용시 90% 이상의 수목개체추출이 가능하였으며, 자연림의경우는 활엽수림보다 침엽수림의 수목개체추출 품질이 좋았으며, 모두 70% 이상의 수목개체추출 품질을 나타내었고 흉고직경이 10cm 이상의 수목에서는 80%의 이상의 수목개체추출 품질을 나타내어 ALS 기반 전수데이터를 이용하여 수목단위로 산림의 수평 및 수직적 구조조사 및 산림관리의 가능성을 확인하였다

영어초록

Nowaday, the implementation of the carbon-neutral strategy to cope with the climate crisis becomes more and more important. As a result, forest resources are emerging as a major source of carbon absorption. As a method of surveying the current status of forests, the Area Based Approach(ABA) method which is surveyed sampling of a certain are is being performed. However it is difficult to accurately reflect the overall status, and irregular measurement errors may occur depending on the field situation and the ability of the surveyer. To improve these disadvantage, this study proposed an Individual Tree Detaction(ITD) on total surveying, using high density Airborne Laser Scanning(ALS) data. To this end, the Bugok district(8.32㎢) of Chiaksan National Park was selected as a study area, and ALS was performed through Leica Citymapper, an aerial multi-sensor. Handheld LiDAR was acquired Terristial Laser Scanning(TLS) data in order to get the most probable value of number of tree(N), tree heights(H) and Diameter at Breast Height(DBH) in six plots(30m×30m). The method based to high density ALS-based ITD in this study was Point Cloud Segmentation(PCS) and Canopy Heght Model Segmentation(CS). The result of the study is that CS methods are more suitable than PCS in both artificial and natural forests. In case of the artificial forests, more than 90% of ITD was possible when CS was applied. And in natural forests, the quality of ITD in coniferous forests was better than deciduous forests, and both forests showed more than 70% of ITD quality. Furthermore more than 80% of trees with DBH of 10cm or more showed the quality of ITD. By showing the quality of ITD like these, we verified the possibility of horizontal and vertical structural surveying and forest management of forests by individual tree using ALS-based total surveying data.

참고자료

· 없음