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저자정보
조성환 (국립공원공단) 반수홍 (국립공원공단) 이현직 (상지대학교) 최석근 (충북대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제31권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
29 - 38 (10page)
DOI
10.7319/kogsis.2023.31.1.029

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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 및 흉고직경의 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, 자연림의 경우는 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.
#포인트 클라우드 데이터 #항공라이다 #지상라이다 #수목개체추출 #Point Cloud Data #Airborne Laser Scnning #Terristial Laser Scanning Individual Tree Detection

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 대상지역 및 자료취득
3. ITD 실험 및 결과
4. 결론
References

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