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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 47 - 51 (5page)
이용수
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본 연구에서는 최근 탄소중립의 이행과 산림관리 개념을 면적기반에서 수목기반으로 전환하기 위해 치악산 국립공원내의 자연림을 대상으로 각종 라이다 기술별 수목개체추출(individual tree detection : ITD) 실험을 수행하였다. 이를 통해 본 연구에서는 전수데이터를 이용한 ALS(Airborne Laser Scanning) 기반 수목개체추출 최적 알고리즘 및 매개변수를 결정하고, 기존 수동방식의 표본지 매목조사 방식을 단점을 보완한 TLS(Terristrial Laser Scanning) 및 DLS(Drone Laser Scanning) 기반 매목조사 방법을 제안하고자 한다.
라이다 기술별 수목개체추출 실험에는 ALS, TLS, DLS PCD 데이터를 단일 혹은 융·복합 활용하였으며, 임상에 따른 최적 매개인자 결정을 위하여 임상별 실험 대상지를 구성하여 PCS(Point Cloud Segmentation), SCS(standard CHM Segmentation), SFCS(Spike-Free CHM Segmentation) 알고리즘을 적용하여 조건별 수목개체추출 실험을 수행하였다.
자연림을 대상으로 라이다 기술별 수목개체추출 실험 결과, 공중에서 데이터를 취득하는 ALS 및 DLS의 경우 기존 SFC에 비해 SFCS가 수고가 낮은 수목의 추출률이 약 3%정도 향상되어 임상에 상관없이 75% 이상의 가장 우수한 수목개체추출 품질을 나타내었으며, 활엽수(C05)에 비해 침엽수의 추출률이 2~3% 양호하게 나타났다. 반면, 지상에서 데이터를 취득하는 TLS의 경우는 PCS 알고리즘이 가장 우수한 품질을 나타내었으며, 수고정확도를 향상시키기 위해 TLS 및 DLS에 동시 이용가능한 라이다 센서를 활용하는 것이 라이다 기반 매목조사의 신뢰도를 높일 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 성과는 라이다 기반의 산림구조조사에 있어 개체목 단위의 산림관리 디지털트윈 구축시 매우 유용할 것으로 기대된다.
라이다 기술별 수목개체추출 실험에는 ALS, TLS, DLS PCD 데이터를 단일 혹은 융·복합 활용하였으며, 임상에 따른 최적 매개인자 결정을 위하여 임상별 실험 대상지를 구성하여 PCS(Point Cloud Segmentation), SCS(standard CHM Segmentation), SFCS(Spike-Free CHM Segmentation) 알고리즘을 적용하여 조건별 수목개체추출 실험을 수행하였다.
자연림을 대상으로 라이다 기술별 수목개체추출 실험 결과, 공중에서 데이터를 취득하는 ALS 및 DLS의 경우 기존 SFC에 비해 SFCS가 수고가 낮은 수목의 추출률이 약 3%정도 향상되어 임상에 상관없이 75% 이상의 가장 우수한 수목개체추출 품질을 나타내었으며, 활엽수(C05)에 비해 침엽수의 추출률이 2~3% 양호하게 나타났다. 반면, 지상에서 데이터를 취득하는 TLS의 경우는 PCS 알고리즘이 가장 우수한 품질을 나타내었으며, 수고정확도를 향상시키기 위해 TLS 및 DLS에 동시 이용가능한 라이다 센서를 활용하는 것이 라이다 기반 매목조사의 신뢰도를 높일 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 성과는 라이다 기반의 산림구조조사에 있어 개체목 단위의 산림관리 디지털트윈 구축시 매우 유용할 것으로 기대된다.
목차
요약
1. 서론
2. 관측값 해석
3. 결론
참고문헌
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