수목영역에서 획득된 라이다데이터는 수목의 높이 및 수목생체량과 같은 수목관련 정보추출에 이용될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 지형지물을 포함하고 있는 라이다데이터로부터 수목영역을 분류하는 방법을 제시한다. 이를 위해 수목에서 나타나는 라이다데이터의 다반사 특성, 높이 편차 및 방향성을 인지적 단서로 이용하였다 각 단서들은 먼저 후보영역을 분류하는데 이용되었으며, 수목이 밀집한 최종 수목영역 분류를 위하여 후보영역에 대한 이진영상을 생성한 후 영상처리를 수행하였다. 기준데이터를 이용하여 실험 결과에 대한 검증을 수행하였으며 세 가지 인지적 단서에 의한 방법 모두 높은 분류 성공률을 보였다.
최근 항공레이저스캐닝(ALS)은 높은 정확도와 경제성을 이유로 지형정보를 획득하는 탁월한 수단으로 주목받고 있다. ALS에 의해 수집되는 고도자료는 DSM, DEM 제작에 유용하게 이용된다. ALS는 고도자료 이외에 지표면의 물질적 특성을 나타내는 반사강도를 획득한다. 그러나 반사강도는 노이즈로 인해 널리 이용되지 못하고 있으며, 노이즈의 주원인은 반사각으로 알려져 있다. 따라서 본 연구는 센서 위치정보와 ALS 고도자료를 이용하여 반사각을 이용하여 반사강도를 보정하는 방법을 제안하였다 여기에는 ${\theta}$의 각도로 입사한 레이저의 강도는 수직으로 입사한 레이저의 강도보다 $sin{\theta}$만큼 감소한다는 물리학적 원리가 이용되었다 반사각은 지표면과 레이저가 이루는 각으로, 센서와 측정점 사이의 각과 지표면의 경사각의 두 단계로 나누었다. 방법의 적합 여부를 확인하기 위해 적외선 영역에서 분리도가 잘 이루어지는 아스팔트, 휴경지(토양), 콘크리트, 수목의 네 가지 검증영역을 선정하여 보정된 반사강도와 보정 전의 반사강도를 비교하였다. 모든 영역에서 반사강도가 증가하였으며 특히 콘크리트와 수목에서의 증가가 두드러졌다. 보정을 통해 네 영역에서 반사강도의 분리도가 향상됨을 물론 그 크기가 '아스팔트<토양<콘크리트<수목'으로 나타나는 이론적인 경향과 유사함을 확인할 수 있다.
도시화에 따른 이산화탄소의 발생이 증대되고 있는 실정에서 이를 해결할 수 있는 대안으로 도시의 녹지화가 추진되고 있다. 도시지역에서 수목은 이산화탄소를 저감시킬 뿐만 아니라 심미적인 효과가 있다. 본 연구에서는 이러한 수목의 공간정보를 효율적으로 추출하기 위하여 라이다 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론에서는 수목추출에 따른 작업의 효율성을 향상시키기 위하여 점, 면, 영상기반의 복합적 자료처리를 수행하였다. 기존의 정규화된 수치표면모델은 건물과 수목정보를 모두 포함하고 있어 수목 추출 시 자료처리의 복잡성이 높은 문제점을 안고 있다. 따라서 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 건물추정영역을 제거한 수치표면모델을 이용하였다. 제안한 방법론의 적용성을 평가하기 위하여 도시지역 내의 건물과 수목이 공존하는 3개의 지역을 선정하였으며 수목추출의 정확도는 디지털 카메라에 의해 촬영된 디지털 영상과 비교하였다.
도시지역에서 산소를 발생하고 이산화탄소를 감소시킬 수 있는 중요한 지상객체로 수목을 뽑을 수 있다. 이러한 수목의 관리를 위하여 라이다 자료를 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서 라이다 자료처리 소프트웨어가 미비하여 국외 소프트웨어에 의존하고 있다. 이에 본 연구에서는 라이다 자료에서 수목을 자동으로 추출할 수 있는 자동화 공정을 제안하였다. 제안한 공정에는 라이다 자료의 분류, 건물영역, 수목 등을 자동으로 추출할 수 있는 기능이 개발되었다. 제안한 공정은 용인지역의 연구대상지에 적용하여 실험을 수행하였으며 약 88%의 수목이 자동화 공정을 통해서 추출되었다.
지구온난화에 대한 관심이 증가함에 따라 온실가스를 저감할 수 있는 산림자원에 대한 관심도가 증가되고 있다. 이러한 산림자원에 대한 정보는 대부분 항공사진 또는 위성영상을 이용한 도화에 의해 구축되었다. 그러나 영상정보만을 이용한 경우 수목이 울창한 산림지역의 수고정보를 정확하게 구축하지 못하는 단점이 발생하였다. 이에 본 연구에서는 라이다 자료와 정사영상을 이용하여 산림지역에서 개별 수목을 분리하고 수고정보를 효율적으로 획득할 수 있는 자료처리 방법을 제안하였다. 라이다를 이용한 자료처리는 정규화된 수치표면모형을 생성한 후 국지적 최대값 필터링을 통하여 수목점을 추출하였다. 또한 정사영상을 이용한 자료처리는 수목영역을 추출하기 위하여 객체기반 영상분류법을 적용하였다. 그리고 라이다 및 정사영상의 결과를 조합하여 최종 수목점을 추출하였다. 용인지역에 대한 실험을 통하여 라이다 자료와 정사영상을 각각 이용하는 방법에 대한 장단점을 분석하고 두 자료를 융합하여 산림지역에서 개별 수목에 대한 정보를 획득할 수 있었다. 이를 통해 제안한 방법의 효율성을 검증할 수 있었다.
가시선 분석 결과에 영향을 미치는 주요 요인으로는 지형고도, 장비의 성능 그리고 수목에 의한 차폐를 들 수 있다. 수목 차폐는 계절별로 달라지고, 수목의 밀도, 수목고 등에 의해 그 값이 변화하므로, 현실적인 가시선 분석 결과에 많은 영향을 미친다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 NDVI와 수치지도 속성자료인 수목차폐 자료를 상관시켜 수목차폐율 값을 생성하고 이에 의한 가시선 분석을 실험지역 6개 관측지점에 대하여 수행하였다. 실험 결과, 식생 지수 NDVI와 차폐율은 상관성이 있으며, 이를 기반으로 새로운 차폐율 지도를 생성할 수 있었다. 또한 가시선 분석 결과 기존 차폐율을 고려한 가시선 분석 결과와 가시면적 차이가 있었으며, 특히 가시영역의 공간적 분포 차이가 두드러졌다.
본 연구에서는 평수위면을 따라 하안림을 조성할 경우 발생할 수 있는 흐름특성의 변화를 검토하기 위하여 FESWMS FST2DH 모형을 이용하였다. FESWMS 모형은 개별 수목에 작용하는 항력을 직접 계산하여 수목으로 인한 흐름저항의 증가를 계산하고, 식재부와 비식재부 영역간의 운동량 교환을 포물선형 난류모형으로 비교적 정확히 해석할 수 있는 수심평균 2차원 수치모형이다. 모형의 적용성 검증을 위하여 홍수터 식재후 횡방향 유속변화 수리실험 결과와 비교하였고, 두 가지 수목밀도의 경우 모두 계산 유속은 실측 유속과 잘 일치하였다. 실제 하천내 수목 식재구역에 적절한 Manning 계수를 적용함으로써 식재후 수위 및 유속변화를 추정하는 기존 방법은 본 연구결과와 비교하여 홍수위 변화는 거의 유사한 결과를 나타내었으나, 식재부 유속 산정에는 다소 차이가 발생함을 확인하였다. 본 연구에서 수행된 수목영향 평가절차는 향후 하천내 수목식재를 계획할 경우 실무적으로 널리 활용될 것으로 기대된다.
2017년 독도의 버섯상 조사를 통해 관속식물인 왕호장근의 기부에 발생한 목재부후균 버섯표본을 수집하였다. 수집된 목재부후균은 배착성으로 자라는 가죽질의 자실체를 형성하였고 자실층은 관공형태를 나타내었다. 또한 균사체계는 위이균사형이며 타원형의 담자포자를 형성하였다. 형태적 특징과 균류바코드 영역 (internal transcribed spacer of rDNA) 분석을 통하여 이 버섯을 Xylodon flaviporus (Berk. & M.A. Curtis ex Cooke) Riebesehl & Langer로 동정하였다. 이 버섯은 독도에서 서식이 확인된 두 번째 종이며, 다년생 초본식물인 왕호장근을 X. flaviporus의 새로운 기주식물로 보고하고자한다.
본 연구는 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델을 이용하여 도시 지역에서 수목이 PM2.5 저감에 미치는 영향을 조사하였다. 현실적인 수치 모의를 위해, 기상청에서 현업으로 운영 중인 국지예보시스템(LDAPS)이 예측한 기상 자료를 CFD 모델의 초기·경계 자료로 사용하였다. CFD 모델 성능 검증은 연구 대상지 내에 구축된 6개의 센서에서 측정한 PM2.5 농도를 이용하였다. 본 연구에서는 수목이 PM2.5 농도 분포에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 수목이 식재 되지 않았다고 가정한 경우, 수목이 식재되어 있지만 바람에 대한 항력 효과만 존재한다고 가정한 경우, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 존재한다고 가정한 경우에 대한 수치 실험을 수행하였다. 분석대상 기간 동안 PM2.5 저감 효과가 뚜렷하게 나타난 세 가지 영역 중 군부대 내의 PM2.5 평균 농도를 비교한 결과, 수목이 식재되지 않은 경우는 12.8 ㎍ m-3, 수목의 항력 효과만 고려한 경우는 12.5 ㎍ m-3이 나타났고, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 고려한 경우는 6.8 ㎍ m-3가 나타났다. 수목에 의한 건성 침적이 PM2.5 농도를 감소시키는 효과가 있는 것으로 확인되었다.
산림의 보존과 관리에 대한 필요성이 점차 증가하면서 항공 라이다데이터를 이용한 산림연구가 활발히 수행되고 있다. 이러한 산림연구에서 수목고도는 정량적인 산림측정을 위한 중요한 변수로 이용된다. 이에 본 연구는 항공 라이다데이터로부터 수목고도 추정을 위한 대표적인 두 종류의 방법을 적용하고 그 결과를 비교분석한다. Local maximum 필터링에 기반한 개별수목탐지 방법으로 개별수목의 수, 위치, 높이 및 평균수고를, 수목고도모델 또는 히스토그램을 이용한 평균수고 추정방법으로 개별격자 또는 전체영역에 대한 최대, 평균수고, 평균 수관고를 추정한다. 현장에서 실측한 검증데이터와 비교한 결과 개별 수목은 76.6%의 정확도로 탐지되었으며 개별수고는 전체 수종의 경우 1.91m, 침엽수종에 대해서는 0.75m의 RMSE로 추정되었다. 반면 수목고도모델을 이용하여 추정된 평균수고는 약 1~2m의 RMSE를 보였으며, 히스토그램을 이용하여 추정된 평균수고는 약 0.6m 과소 추정되었다. 정확하고 다양한 산림정보 추출을 위해 수종 및 추정인자에 따라 적합한 상호보완적인 방법을 선택하고 융합하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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