Characteristics Analysis of Burned tree by Terrestrial LiDAR in Forest Fired Area of Pinus densiflora

지상라이다를 활용한 소나무 산불피해지의 임목 피해특성 분석

Abstract

To verify the field-effectiveness of Terrestrial Laser Scanner (TLS), a terrestrial LiDAR was deployed to examine the damage properties of woods in forest fire area, then the data was compared with the results surveyed by a forestry expert. Four sample plots (30 m × 50 m, 0.15 ha) were set from the foot to the top of the mountain, and DBH, height, clear length, burned height, and crown length were investigated. Next, TLS collected information on damage characteristics found in the sample plots. This information was then compared with that amassed by the expert. The expert and the TLS survey results showed 30.8 cm and 29.9 cm for DBH, 15.8 m and 17.5 m for tree height, 8.4 m and 8.4 m for clear length, 4.0 m, 3.5 m for burned height, and 7.4 cm and 9.1 cm for crown length. With the exceptions of height and clear length, no notable discrepancy was observed between two methods. H/D ratio, CL/H ratio, and BH/CL ratio, all of which contribute to stability and decay rate of the stand, from the two methods were also compared. The human survey rated each ratio (H/D, CL/H, BH/CL in order) 51.3%, 47.1%, and 53.6%, while the TLS presented the results of 58.8%, 52.0%, and 38.7%.

지상라이다의 활용성 검증을 위하여 지상라이다를 이용하여 산불피해지의 임목 피해특성 조사 결과를 전문가에 의해 조사한 결과와 비교하였다. 조사구는 산록에서 산정으로 30 m×50 m(0.15 ha) 규모로 4 plots를 설정하였으며, 조사구내 피해임목의 흉고직경, 수고, 지하고, 지하고, 연소높이 및 수관길이를 조사하였다. 동시에 지상 레이저 스캐너를 이용하여 조사구내 피해임목의 피해특성 정보를 조사하여 전문가 조사결과와 비교분석 하였다. 전문가 조사와 라이다 조사의 비교 결과, 흉고직경은 30.8 cm, 29.7 cm, 수고 15.8 m, 17.5 m, 지하고 8.4 m, 8.4 m, 연소높이 4.0 m, 3.5 m, 수관길이 7.4 cm, 9.1 cm로 나타났다. 두 조사 방법 간에는 수고와 수관길이를 제외한 나머지 조사항목에서는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 또한 개체목의 안정성과 고사율에 영향을 미치는 H/D율과 CL/H율, BH/CL율을 분석한 결과, 전문가 조사 51.3%, 47.1%, 53.6%, 라이다 조사 58.8%, 52.0%, 38.7%로 나타났다.

요약

지상라이다의 활용성 검증을 위하여 지상라이다를 이용하여 산불피해지의 임목 피해특성 조사 결과를 전문가에 의해 조사한 결과와 비교하였다. 조사구는 산록에서 산정으로 30 m×50 m(0.15 ha) 규모로 4 plots를 설정하였으며, 조사구내 피해임목의 흉고직경, 수고, 지하고, 지하고, 연소높이 및 수관길이를 조사하였다. 동시에 지상 레이저 스캐너를 이용하여 조사구내 피해임목의 피해특성 정보를 조사하여 전문가 조사결과와 비교분석 하였다. 전문가 조사와 라이다 조사의 비교 결과, 흉고직경은 30.8 cm, 29.7 cm, 수고 15.8 m, 17.5 m, 지하고 8.4 m, 8.4 m, 연소높이 4.0 m, 3.5 m, 수관길이 7.4 cm, 9.1 cm로 나타났다. 두 조사 방법 간에는 수고와 수관 길이를 제외한 나머지 조사항목에서는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 또한 개체목의 안정성과 고사율에 영향을 미치는 H/D율과 CL/H율, BH/CL율을 분석한 결과, 전문가 조사 51.3%,  47.1%, 53.6%, 라이다 조사 58.8%, 52.0%, 38.7%로 나타났다.

1. 서론

최근 10년간 발생한 산불은 4,399건의 산불이 발생하여 총 8,573 ha의 산림이 소실되었으며, 매년 평균 440건 875 ha의 산림이 산불에 의해 사라지고 있다. 특히 그 중 100 ha 이상의 대형 산불 피해도 13건이 발생하였으며, 최근에는 기후변화 등의 원인으로 전 세계적으로 초대형 산불이 자주 발생하고 있다 (KFS, 2019). 이러한 산불은 연료, 기상, 지형 조건 등 제반 산림환경인자들의 영향에 따라 진행 방향이나 지표화, 수관 호흡 등으로 구분되며, 산불의 확산 방향이 결정되기도 한다(Chung et al., 2002). 따라서 산불의 연소행태에 대한 규명은 산불의 확산 특성에 따른 전화 전략 수립에 매우 중요한 부분이다. 산불로 인한 사회적, 경제적 피해가 증가하면서 효율적인 산불 예방 및 진화정책을 수립하기 위해 산불의 특성을 파악하는 것이 중요해지고 있다.(Lee and Chung, 2006).

이러한 산불의 피해 특성을 파악하기 위해서 현지 조사를 통해 산불 피해 정도를 파악하는 것이 우선으로 요구된다. 그러나 현지 조사를 통해 산불 피해를 파악하는 일은 가장 필수적인 조사임에도 불구하고 많은 시간과 비용을 초래하며, 현지 조사의 어려움으로 인하여 정확한 정보의 취득이 용이하지 않다(Kim et al., 2002). 특히, 최근에 자주 발생하고 있는 대형 산불은 주로 접근이 어려운 강원도 지역으로 산불 피해지에 대한 현지 조사는 더욱 어려운 것이 사실이다. 이러한 대면적의 산불 피해지의 현황 파악을 위해서는 원격탐사기법이 효과적이며, 산불 피해지 분석에 많이 이용되어 왔다(Sunar and Özkan, 2001; Koutsias et al., 2000; Patterson and Yool, 1998; Collins et al., 2007; Key and Benson, 2006; Kushla and Ripple, 1998; Turner and Romme, 1994; Wimberly and Reilly, 2007).

지금까지 자주 이용해왔던 위성영상을 활용한 원격탐사기법은 넓은 면적에 대한 모니터링에는 적합하나, 개체 목 수준의 정보를 얻기에는 한계가 있다. 국·사유림에 대한 산불 피해 현황 파악을 통한 조림, 복원 등을 위해서는 신속하고 정확한 산림조사가 수반되어야 한다. 따라서 최근에는 라이다(Light Detection and Ranging; LiDAR) 기술의 발달로 토목, 건축 분야뿐만 아니라 문화재 보존 등 다양한 분야에서 활용이 증가하고 있는 추세이다. 특히 산림분야는 캐나다, 미국 등에서 일찍이 항공라이다 (Aerial LiDAR)를 이용한 산림자원의 양을 파악하고 모니터링하는 연구뿐만 아니라 재적을 추정하는 연구가 진행되어 왔으며(Hyyppä et al., 2004; Van Aardt et al., 2008; Holmgren, 2004; Sheridan et al., 2015), 최근 우리나라에서도 항공 라이다를 이용한 산림의 이산화탄소 고정량 추정(Lee et al., 2013), 산림재적 추정 모델 개발(Cho et al., 2017), 개체목의 흉고 직경 추출(Chang et al., 2008; Woo et al., 2007) 등이 활발히 진행되고 있다. 그러나 오랜 기간 동안 항공라이다에 대한 연구가 진행되어 왔음에도 불구하고, 산림에 있어서 데이터의 취득의 한계를 보이고 있다. 특히 개체목에 대한 수고, 흉고 직경, 지하고, 수관 폭 등에 대한 개체목별 세부적 특성에 대한 정보를 직접적으로 취득하는 데 한계가 있다 (Jean- Baptiste and Asner, 2012; Lee et al., 2016; Cho et al., 2017). 또한 임목의 재적을 계산하기 위한 주요 변수인 흉고 직경에 대한 정보를 직접적으로 취득하지 못하고 수관 폭이나 수고와의 관계식에 의해 추정한 값으로 사용하고 있다. 우리나라 산림의 특성은 수종이 복잡하고 임지의 경사도가 심하며 접근이 곤란한 험지가 많아 드론, 항공 라이다의 활용의 장점이 있는 반면에, 드론라이다와 항공 라이다는 구입가격이 비싸 장비의 확보에 한계가 있고, 원하는 시기와 장소마다 비행하는 데도 제약이 많아 현장 활용에 한계가 있다. 특히 산림에서 개체목 수준에서의 가치평가를 위한 정보 취득은 여전히 한계를 보이고 있어 지상라이다 자료와의 융합에 의한 활용과 AI, 딥러닝 등의 최신 기술을 활용한 연구가 필요하다 (Zhang  et al., 2020).

최근에는 개체목 수준의 데이터 정보를 취득하기 위한 지상라이다를 이용한 산림조사 및 숲의 구조 모니터링 관련 연구도 활발히 진행되고 있다 (Féret and Asner, 2012; Bauwens et al., 2016; Michael et al., 2016; Brede et al., 2017; Aijazi et al., 2017)

본 연구의 목적은 산불 피해지를 대상으로 지상라이다를 활용하여 개체목 수준의 정보를 취득하여 산불 피해지의 특성을 분석하고 전문가에 의한 조사와 비교 검증하여, 향후 산불 피해지의 피해량 조사 및 산불 피해 특성조사에 활용하기 위해 추진하였다.

2. 재료 및 방법

1) 연구 대상 지역

본 연구 대상지역은 2018년 2월 강원도 삼척시 노곡면 하마읍리에 위치한 국유림의 소나무림에서 발생한 산불 피해지역으로 산불피해면적이 총 150.9 ha이다. 산불 발생지역의 소나무림은 해발 650 m, 평균 수고 15.8m 흉고 직경 30.8 cm, 4∼5영급의 소나무 순림으로 산불 피해 강도는 “강”과”중”이 45%(68.4 ha)를 차지하고 있으며, “약”의 피해 면적은 54.6%(82.5 ha)이다.

2) 자료 수집 및 분석

(1) 현장조사

본 연구의 조사 대상지는 전체 산불 피해 면적(150.9 ha) 중에서 산불 피해 강도(약, 중, 강)가 “중”에 해당하는 소나무 단순림 6 ha를 연구 대상지로 선정하였다. 연구 대상지는 해발 650m로 평균 경사도가 20°이며 ha당 433본의 소나무가 식재된 산림이다. 연구 대상지 내에서 30 m×50m의 조사구를 산록에서부터 산정 방향으로 4반복으로 설정하였다. 표준지 내각 개체목에 대해서는 일련 고유번호를 부착하여 식별이 가능하도록 표시하였으며, 표준지를 대상으로 현장조사와 지상레이저 스캐너 장비를 이용하여 산불 피해목의 피해 특성조사(수고, 흉고 직경, 지하고, 연소 높이)를 실시하였다.

Fig. 1. Study site of forest wildfire area in Pinus densiflora, Samchuk, Gangwon province.

현장조사는 조사 전문가에 의해 수고 측정 장비(Vertex III)와 흉고 직경 측정자를 이용하여 개체목의 수고와 흉고 직경 등을 측정하였고, 조사에 사용된 지상레이저 스캔 장비는 스캔 속도 976, 000 point/sec. 스캔 범위 수평 360°, 수직 300°로 스캔 거리 최대 120m까지 스캔이 가능하며, 고해상 디지털카메라를 탑재 가능한 장비이다. LiDAR장비를 이용하여 하나의 조사구에서 최소 10회의 LiDAR 스캔 Point 자료를 정합하여 개체목의 위치, 흉고 직경, 수고, 지하고를 측정하였다. 한편 연소 높이는 LiDAR장비에 탑재된 고해상디지털카메라(70 Mega Pixel Color)에서 촬영된 영상자료를 육안으로 판독하여 산불의 연소 높이를 측정하였다.

Fig. 2. Survey by expert and Terrestrial Laser Scanner (TLS) in forest fire area of Pinus densiflora.

(2) 산불 피해 특성 분석

임목의 생장 특성을 나타내는 중요한 인자인 흉고 직경(DBH; Diameter at Breast Height), 수고(Tree Height), 지하고(Clea rLength), 산불 연소 높이(Burned Height)를 측정하였다. 이러한 흉고 직경, 수고, 지하 고등의 임목 특성 변수는 산불 발생 시산 불의 확산과 연소량을 예측하는 중요한 변수이자 산불 피해지의 피해액 산정을 위한 재적의 추정에 필수적인 요소이다. 또한 이러한 임목 특성인자를 정확하게 측정하여 형상비(Height/DBH, H/D, 식(1), , Mitchell, 2000; Pommerening and Grabarnik, 2019), 수관율(Clear Length/Height, CL/H, 식(2), van Laar andAkca, 2007; Philip, 1994; Pommerening and Grabarnik, 2019), 연소 높이/지하고(Burned Height/Clea rLength, BH/CL, 식(3))이 비율을 분석값으로 그 숲이 산불 피해에 취약한 구조인지 어느 정도 진단할 수 있다.

Fig. 3. Analysis of tree characteristics obtained data by survey of expert and TLS.

\(\text { 형상비 }(\mathrm{H} / \mathrm{D}, \%)=\frac{\text { 수고 }(\text { Height, } \mathrm{m})}{\ \text { 흉고직경 } \mathrm(\mathrm{DBH}, \mathrm{cm})} \times 100\)         (1)

\(\text { 수관율 }(\mathrm{CL} / \mathrm{H}, \%)=\frac{\text { 수관길이 }(\mathrm{CL}, \mathrm{m})}{\text { 수고 }(\mathrm{H}, \mathrm{m})} \times 100\)        (2)

\(지하고에 대한 연소높이 비율 (\mathrm{BH} / \mathrm{CL})= \frac{\text { 연소높이 }(\mathrm{BH}, \mathrm{m})}{\text { 수관길이 }(\mathrm{CL}, \%)} \times 100 \)        (3)

3.결과 및 고찰

1) 연구 대상지의 임분현황

소나무 산불 피해지역의 임목 피해 특성과 산불 연소 특성을 분석하기 위하여 4개의 조사구를 대상으로 전문가에 의한 현지 조사와 지상라이다 조사를 수행한 결과는 Table 1과 같다.

Table 1. Summarizing obtained data by field survey of expert and Terrestrial LiDAR in forest fired area of Pinus densiflora

본 연구에서 산불 피해지의 피해량 산정 및 임목피해 특성 파악을 위해 전문가에 의한 산림조사에서 수집돼는 중요한 인자들을 라이다 장비를 통해서도 충분히 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 산불 피해지에 대한 피해량 산정과 산불 발생 특성을 분석하기 위하여 전문가 및 라이다에 의한 조사를 비교한 결과는 Fig.4와 같다.

Fig. 4. Comparison of DBH (a), height (b), clear length (c), burned height (d), and crown length (e) obtained by expert survey and TSL survey.

두 조사방법에 의해 수집된 259본의 입목의 흉고 직경을 비교한 결과 전문가 조사 30.8 cm, 라이다 조사 29.7 cm로 0.9 cm의 차이를 보였다. 조사본수는 동일하게 259본을 확인할 수 있었다. 또한 임목의 수고값은 전문가 조사 15.8 m, 라이다 조사 17.5 m로 두 조사 방법에 의한 수고측정값의 차이는 1.7 m로 나타났다. 일반적으로 산림분야에서 수고 측정값의 단위를 1 m 하고 있는데, 산림에서 입목의 수고 측정은 어렵고 불확도가 높기 때문이다. 우리나라 산림의 평균 경사도가 25° 이상의 험준 지역이 64.5%이며(KOFPI, 2017), 소나무의 경우 ha 당 평균 축적 192.4 m3, 입목본 수가 1,336본으로 임분밀도가 상당히 높은 편이다 (KFS, 2015). 또한 전체 산림면적 630만 ha중 인공림의 비율을 불과 17%(107만 ha)로 천연림이 대부분이며, 이러한 우리나라 산림환경에서 산림내에서 개체목의 수고를 정확하게 측정하는 것이 상당히 어려운 일이다. 본 연구에서도 이러한 DBH와 수고값을 정확하고 효율적으로 측정하기 위한 수단으로 지상 라이다(TLS LiDAR) 장비를 이용하여 산불 피해지 임목 피해 특성조사에 적용하였다.

지하고(Clear Length)는 입목의 바닥에서 가지가 처음으로 발생한 곳까지의 높이로 산불 연구에서는 입목의 수관 연소 가능성을 나타내는 지수로 사용되며, 일반적으로 지하고가 낮으면 수관층이 연소되는 수관화 (Crown Fire)로 전이가 발생될 가능성이 높다(Sando and Wick, 1972).수관화로 전이되었을 시에는 쉽게 연소되는 잎과 가지에 의해 높은 화염이 발생하여 대형 산불로 확산될 가능성이 높다(Mutch et al., 1993; Rothermel, 1991). 산불 피해지내 소나무의 지하고는 전문가 조사에 의한 평균은 8.4 m로 라이다 조사 8.4 m와 측정값이 일치하는 것으로 나타났다.

산불의 연소높이(Burned Height)는 산불피해지의 산 불피해 특성 중 산불의 수관 연료 특성을 파악하기 위한 정보로 활용한다(Lee et al., 2018). 산불 피해 입목의 나무 수피에 연소된 불의 연소 높이는 산불의 강도, 방향, 산 불발생지의 경사 및 지형 등을 판단할 수 있는 정보로 활용하고 있다. 또한 산불의 연소높이는 피해입목의 생존과 밀접한 관련이 있으며, 주로 산불 피해지의 입목은 수관이 불길이 스쳤거나 연소되면 고사될 확률이 아주 높다. 따라서 연소 높이는 지하고와 함께 입목이고사에 밀접한 영향을 주는 요인이다. 두 조사 방법에 의해 산 불피해지의 산불 연소높이를 측정한 결과, 전문가 조사는 4.0 m, 라이다 조사3.5 m로 0.5 m의 차이를 보였다.

입목의 수관길이(Crown Length)는 수관폭(Crown Diameter)과 함께 나무의 수관량의 바이오매스량을 예측하는 인자로 활용된다(Lee et al., 2018). 즉, 산불에서 입목의 수관량을 계산하여 산불의 확산 방향과 산불 강도에 영향을 미치는 연료량 산정에 활용한다(Mutch et al., 1993; Kim, 2015; Lee et al., 2018). 산불에 있어 수관량이 풍부한 임분의 산림일수록 산불의 확산이 빨라지는 연료재로 사용되기 때문에 산불 발생이 높은 지역이나 산림에서는 수관량에 대한 정보를 바탕으로 수관량의 조절을 위한 숲 가꾸기 및 산림사업 등이 실시되어야 한다(Lee et al., 2008; Agree et al., 2006; Graham et al., 1990; Harrod et al., 2009).산림경영이나 산림생태 분야에서는 입목의 수관량이 클수록 광합성이 활발하여 임목의 생장과 관련되어 활용하고 있다.

산불 피해지 피해 입목의 수관길이를 사람에 의한 현장조사에서 입목의 수관길이(Crown Length)를 직접적으로 정확하게 측정하기는 쉽지 않다. 일반적으로 사람에 의한 조사에서는 수관의 길이는 입목의 수고 측정값에 서지하고 높이 값을 빼서 수관의 길이를 계산하는 한다. 그러나 라이다 조사는 포인트 클라우드 3D 기반의 데이터 분석이 가능하기 때문에 쉽게 개체목의 수관길이를 직접적으로 측정할 수 있다. 조사 결과 전문가 조사 7.4 m, 라이다 조사 9.1m로 전문가에 의한 현장조사보다 약 1.7 m 높게 측정되었는데, 전문가 조사는 직접적으로 수관의 길이를 측정하지 못하고 수고 측정값에 서지 하고를 제외한 값으로 계산하는 간접적인 방법으로 산출하였다. 현장조사에서 측정 오류가 높은 수고나 지하고를 정확하게 측정하지 못하면, 결과적으로 이를 기반으로 계산되는 수관길이 또한 달라지게 된다. 따라서 라이다는 현장에서 사람에 의해 조사하기 어려운 개체목의 형태 정보를 수집하는 데 효율적으로 사용할 수 있는 조사 방법이지만, 산림 현장의 임분밀도, 경사도 등 산림환경에 따라 지상 라이다에 의해 취득된 데이터의 품질이 낮은 경우도 있기 때문에 다양한 산림환경에서의 연구가 필요하다.

두 조사 방법에 의해 수집된 입목의 형태 특성 정보를 이용하여 산불 피해지의 임분의 안정성과 입목의 고사율과 관련 있는 H/D율, 수관율(CL/H), 연소 높이/지하고(BH/CL)율을 분석한 결과는 Fig.5와 같다.

Fig. 5. Comparison of H/D (a), CL/H (b), and BH/CL (c) ratio between survey of expert and TLS.

H/D 율은 산림 내 개체목의 안정성을 나타내는 지표로서, 그 값이 80 이상일 때는 태풍, 설해 등에 의해 부러질 수 있는 취약한 구조임을 나타내고 있다(Harada and Kawat, 2005; Kim et al., 2015; Kunisaki, 2005; Arne and Pavel, 2019). 따라서 산불 피해지는 토양의 산성화와 지피식물의 고사로 토양구조가 약해져 바람에 많이 넘어지거나 산불로 인하여 피해목의 재질 구조가 약해서 부러질 가능성이 높음을 나타낸다. 본 연구의 조사 대상지의 H/D 율은 전문가 조사 51.3%, 라이다 조사 58.8%로 두 조사 간에는 약간의 차이를 보이고 있으나, 70% 이하는 안정된 H/D율을 나타내고 있다. 수관율(CL/H)은 수관의 양을 간접적으로 추정할 수 있는 생장 특성 중의 하나로 산불 확산에 영향을 미치는 연료량을 추정하는 데 사용할 수 있다. 수관율은 전문가 조사에서 47.1%, 라이다 조사 52.0%로 4.9%의 차이를 보였다. 수관율은 산림경영적 측면에서는 임목의 생장과 관련 있기 때문에 수관율이 50% 이하로 내려가면 개체목은 불안정 상태임을 나타내고 있다(Sch tz, 2001).앞에서 언급한 H/D 율과 수관율의 값에 따라서 간벌이행을 결정할 수 있는 지표가 될 수 있다 (Pretzsch, 1996). 산불에 취약한 수종이나 지역에서는 산불 확산 예방을 위하여 숲 가꾸기나 솎아베기 등의 산림시업을 위한 지표로 수관율을 참고할 수 있을 것이다.

Fig. 6은 지하고(CL)와 산불연소 높(BH)이의 관계를 나타낸 것이다. 지하고에 대한 연소 높이의 비율(BH/CL) 즉, 산불 연소 높이/지하고(BH/CL)율은 지표화의 산불이 수관화로 확산 정도를 나타내는 지표로 산불 피해 입목의 고사율과 관련이 높다.

Fig. 6. Monitoring change of rate of tree dead by BH/CL

산불 연소 높이가 높을수록, 지하고가 낮을수록 산불이 수관화로 진행될 가능성이 높고, 수관에 산불이 영향을 미치면 결국 입목이 고사할 확률이 높다(Sando and Wick, 1972; Sando and Wick, 1993; Rothermel, 1991; Mutch et al., 1993).본 연구에서는 전문가 조사에서 BH/CL비 율이 53.6%, 라이다 조사 38.7%로 다소 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 BH/CL율과 임목의 고사율과의 관계를 분석한 결과, BH/CL 비율이 증가할수록 입목의 고사율은 유의적으로 증가하고 있음을 알 수 있었다. 결국 산불 피해지에서 임목의 고사율은 BH/CL율이 상당한 영향을 미치고 있다는 것을 명확히 확인하였다. 결국 산불 피해지에서 임목의 고사율은 BH/CL율이 상당한 영향을 미치고 있다는 것을 명확히 확인하였다.

또한 Fig. 7에서, 3년간 산불 피해에 의한 고사율을 모니터링한 결과, 산불의 연소 높이가 높을수록 시간의 경과함에 따라 입목의 고사율은 증가하고 있는 것으로 나타났다.

Fig. 7. Comparison of dead rate of tree with tree burned height by lapse of the time.

산불 연소 높이가 가장 높은 4번 조사구(4m)가 가장 높은 입목의 고사율 35%을 보였으며, 지하고가 가장 높고, 연소 높이가 가장 낮은 3번 조사구(2.8 m)가 5.5%로 가장 낮은 고사율을 나타내고 있었다.

4. 결론

이상의 연구에서는 산불에 영향을 미치는 피해목의 형태 특성을 조사·분석하여 산불 피해량 및 산불특성을 파악하기 위하여 기존의 정통적으로 수행하여 왔던 방법인 전문가에 의한 직접 조사와 최신 기술인 라이다 장비에 의한 조사 결과를 비교하여 보았다. 두 조사 방법 간에는 통계적으로 유의적인 차이는 나타나지 않았으며, 기존에 사람이 수행하여 왔던 산불 피해량 조사에 있어서라이다를 이용하여 충분히 가능함을 알 수 있었다. 또한 사람이 측정할 수 없는 다양한 입목의 형태 특성 정보도 효율적으로 측정·수집 가능하다. 현재의 산불 피해지에 대한 피해량 조사에는 그을음, 잿가루 등으로 인하여 호흡기 장애 등 상당히 애로사항이 많다. 이러한 산불 조사에 지상 혹은 드론 라이다를 이용하여 산불 피해목을 비접촉에 의한 방법으로 정확하게 조사·분석 가능하며, 산불 당시 현장을 포인트 클라우드 기반 3D 영상의 디지털 트윈으로 구축하여 영구적으로 보존할 수 있다. 최근 산불은 점점 대형화되어 가고 있으며, 산불 피해지의 손실에 대한 보상, 소송 사건 등 민감한 문제들에 의한 법적 다툼이 많이 발생하고 있다. 향후 지상라이다 와 더불어 드론, 항공 라이다의 정보를 동시에 활용한다면, 보다 신속하고 신뢰성 있는 품질의 데이터 확보를 통해 이러한 현장 애로사항을 해결하는 데 도움이 될 것으로 판단된다. 또한 라이다에 의한 조사방식은 조사 대상물에 대한 비접촉에 의한 조사로 산림분야에서 산불 피해지의 열악한 환경에서 인력에 의한 현장 조사의 애로사항을 어느 정도 해소할 수 있을 것으로 판단된다.