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김성용 (국립산림과학원) 정재헌 (국립산림과학원) 이선주 (국립산림과학원) 권춘근 (국립산림과학원)
저널정보
경상대학교 농업생명과학연구원(구 경상대학교 시설원예연구소) 농업생명과학연구 농업생명과학연구 제55권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
25 - 32 (8page)

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본 연구의 목적은 무인기 정사영상 정보를 활용하여 초미세 고해상도 3차원 공간 모델을 구축하고, 구축된 모델을 이용하여 개체목의 수고와흉고직경을 추정하는 기술을 분석하고자 하였다. 이를 위해 경상북도 봉화군 일대 잣나무 조림지를 대상으로 무인기 정사영상을 촬영하였으며, SfM 기술을 이용해 촬영영상에 대한 3차원 수고 모델을 추출하였다. 유역분류 알고리즘을 이용해 개체목을 선별·추출하였고, 개체목별 수관면적에따른 흉고직경을 추정하였다. 본 연구 결과에 의하면, 추출된 수고모델과 현장에서 측정한 수고는 평균 제곱근 편차에서 1.492m (R2 = 0.3401) 차이를 보였으며, 오차율이 가장 적은 수고모델 추출 방법은 지형분석지점 사양이 각도 20°, 이격거리 1m, 격자크기 60m 이었다. 개체목 추출율은75.4% 이었으며, 수고가 높은 우세목의 추출율은 85.2% 이상이었다. 추출된 개체목의 수관면적과 흉고직경의 상관성은 두 변수 사이에 유의수준(P<0.01)에서 상관관계가 있었으며, 적합도 77.05% 수준에서 수관면적이 커질수록 흉고직경도 증가하는 추세를 확인할 수 있었다.

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