한국산림과학회지 (Journal of Korean Society of Forest Science)

  • 제96권3호
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  • Pages.251-258
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  • 2007
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  • 2586-6613(pISSN)
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  • 2586-6621(eISSN)
한국산림과학회 (Korean Society of Forest Science)
권호 표지

항공 Lidar 데이터를 이용한 산림지역의 개체목 자동 인식 및 수고 추출

Automatic Extraction of Individual Tree Height in Mountainous Forest Using Airborne Lidar Data

  • 우충식 (인하대학교 공과대학 지리정보공학과) ;
  • 윤정숙 (인하대학교 공과대학 지리정보공학과) ;
  • 신정일 (인하대학교 공과대학 지리정보공학과) ;
  • 이규성 (인하대학교 공과대학 지리정보공학과)
  • Woo, Choong-Shik (Department of Geoinformatic Engineering Inha University) ;
  • Yoon, Jong-Suk (Department of Geoinformatic Engineering Inha University) ;
  • Shin, Jung-Il (Department of Geoinformatic Engineering Inha University) ;
  • Lee, Kyu-Sung (Department of Geoinformatic Engineering Inha University)
  • 투고 : 2007.02.02
  • 심사 : 2007.03.16
  • 발행 : 2007.06.30
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초록

항공 Lidar 기술을 이용한 산림조사 기법은 현지조사 및 항공사진을 이용한 기존 조사방법의 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 국내 산림지형의 특성을 고려하여 개체목 인식 및 수고(樹高)추출을 위한 항공 Lidar자료의 기본적인 처리기법을 제시하고자 한다. 경기도 유명산 조림지를 대상으로 촬영된 항공 Lidar 원시자료로부터 비지면점을 제거하는 기법을 적용하여 순수 지표면을 표현하는 수치표고모형자료(DEM)를 생성하였다. 이렇게 제작된 DEM자료를 기반으로 비지면점에 해당하는 신호값들을 추출한 후 수관고모형(CHM)자료를 생성하였다. CHM자료에 개체목의 수고를 추출하는 필터링 기법을 개발하였다. 연구 지역의 낙엽송 및 잣나무 표본임분을 대상으로 항공사진 및 현지 측정된 자료와 비교한 결과, 개체목의 본수는 90% 이상의 정확도로 추출되었으며, 수고는 평균 1.1m 낮게 추정되었다.

Airborne Lidar (light detection and ranging) can be an effective alternative in forest inventory to overcome the limitations of conventional field survey and aerial photo interpretation. In this study, we attempt to develop methodologies to identify individual trees and to estimate tree height from airborne Lidar data. Initially, digital elevation model (DEM) data representing the exact ground surface were generated by removing non-ground returns from the multiple-return laser point clouds, obtained over the coniferous forest site of rugged terrain. Based on the canopy height model (CHM) data representing non-ground layer, individual tree heights are extracted through pseudo-grid method and moving window filtering algorithm. Comparing with field survey data and aerial photo interpretation on sample plots, the number of trees extracted from Lidar data show over 90% accuracy and tree heights were underestimated within 1.1m in average at two plantation stands of pine (Pinus koraiensis) and larch (Larix leptolepis).

키워드

과제정보

연구 과제번호 : KRF-2005-041-D00800

연구 과제 주관 기관 : 한국학술진흥재단

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