라이다 기술에 따른 자연림의 임상별 수목개체추출 품질분석

국문 초록 (Abstract)

최근 환경 문제와 탄소 중립화에 대한 필요성이 증대함에 따라, 산림 관리의 패러다임이 면적 기반에서 개체목 기반으로 전환되는 과도기에 있다. 전통적으로 사용되는 면적 기반(area based approach, ABA) 조사 방법은 표본지를 대상으로 수행하여 전수 범위에서의 적용이 어려우며, 관측값의 신뢰성이 저하되는 단점이 있다. 본 연구에서는 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 치악산 국립공원 부곡지구 내 임상별 실험지구를 대상으로 전수 범위 적용이 가능한 ALS(airborne laser scanning) 기반의 최적 수목개체추출(individual tree detection, ITD) 알고리즘 및 매개변수를 결정하였다. 또한 표본지 매목조사 방식의 단점을 보완하기 위해 TLS(terrestrial laser scanning)와 DLS(drone laser scanning) 데이터를 융합·활용하여 라이다 기술 기반의 현장 매목조사의 개선방안을 제시하였다. 본 연구의 성과는 라이다 기술을 활용한 산림자원조사에서 임상별 개체목 단위 신뢰성 있는 데이터를 생성하고 이를 활용하여 산림자원관리 디지털트윈을 구축하는 데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, as environmental problems and the need for carbon neutrality have increased, forest management is transitioning from area-based to individual tree-based approaches. Traditional area-based methods(ABA), involving sampling plots, face challenges in comprehensive application and decreased reliability. In order to compensate for these shortcomings, this study determined the optimal individual tree detection(ITD) algorithm and parameters based on airborne laser scanning(ALS) that can be applied to forest type based experimental districts in Bugok District of Chiaksan National Park. To further improve traditional plot surveys, we integrated terrestrial laser scanning(TLS) and drone laser scanning(DLS) data. The results of this study demonstrate that LiDAR technology can generate reliable individual tree-unit data in forest resource surveys, contributing to construction of digital twin for forest resource management.