• 대한원격탐사학회지
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• 제27권3호
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• pp.389-401
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• 2011

Most nations around the world have expressed significant concern in the climate change due to a rapid increase in green-house gases and thus reach an international agreement to control total amount of these gases for the mitigation of global warming. As the most important absorber of carbon dioxide, one of major green-house gases, forest resources should be more tightly managed with a means to measure their total amount, forest biomass, efficiently and accurately. Forest biomass has close relations with forest areas and tree height. Airborne LiDAR data helps extract biophysical properties on forest resources such as tree height more efficiently by providing detailed spatial information about the wide-range ground surface. Many researchers have thus developed various methods to estimate tree height using LiDAR data, which retain different performance and characteristics depending on forest environment and data characteristics. In this study, we attempted to investigate such various techniques to estimate tree height, elaborate their advantages and limitations, and suggest future research directions. We first examined the characteristics of LiDAR data applied to forest studies and then analyzed methods on filtering, a precedent procedure for tree height estimation. Regarding the methods for tree height estimation, we classified them into two categories: individual tree-based and regression-based method and described the representative methods under each category with a summary of their analysis results. Finally, we reviewed techniques regarding data fusion between LiDAR and other remote sensing data for future work.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.232-232
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• 2020

하천기본계획 수립이나 생태하천 조성사업 등 다양한 하천사업에서 하천측량은 대상 하천의 지형 현황과 과거 사업이후의 변화량을 확인할 수 있는 중요한 요소이다. 국내 측량 기준인 공공측량작업규정(국토지리정보원)에서 하천 측량은 육지부에서는 횡단측량을 수부에서는 수심측량을 실시하고 수심측량은 음향측심기 사용을 원칙으로 한다. 국내 대부분의 수심측량은 단빔 음향측심기를 사용하고 있는 실정이며 일부 수심 확보 구간 또는 연구목적으로 멀티빔 음향측심기를 적용한 사례가 일부 보고된 바가 있다. 최근 수심측정이 가능한 항공수심측량(Airbone LiDAR Bathymetry) 장비 중 핵심계측기기인 Green LiDAR 센서 국산화 및 경량화에 관한 연구가 진행중이다. 이에 본 연구는 국내 하천 여건에서 개발 센서가 어느 정도의 활용성을 확보할 수 있는지를 검토하였다. 우선 환경부가 운영중인 수질자동측정망 71개 지점의 정기측정성과 중 탁도에 관한 일자료를 확보가 가능한 45개 지점을 대상으로 G-LiDAR 센서의 SD(Secchi Depth)를 기준으로 가용계측일을 산정해 보았다. 분석기간은 '12. 7.부터 '19.12.까지이며 분석기간중 SD 1.5m(1.94 NTU 추정) 기준을 만족하는 기간은 한강 2.07년, 낙동강 0.64년, 금강 2.21년, 영산강 2.71년으로 나타났다. 또한 지점별 가용기간 분석결과 분석기간인 7.33년 동안 탁도 기준이하인 운영 가능 기간은 연중 평균 80여일(2.74개월)로 나타나 제한적이나마 활용이 가능할 것으로 확인되었다. 향후 현장조사를 통해 공공측량 성과와 대상수계의 탁도 실측자료와의 연계분석을 통해 정확한 활용성 검토를 수행할 예정이다. 향후 적용 센서의 개발 성능목표를 달성한다면 하천내의 다양한 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권6호
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• pp.661-670
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• 2012

Urban forests provide great ecosystem services to population in metropolitan areas even though they occupy little green space in a huge gray landscape. Unfortunately, urbanization inherently results in threatening the green infrastructure, and the recent urbanization trends drew great attention of scientists and policy makers on how to preserve or restore green infrastructure in metropolitan area. For this reason, mapping the spatial distribution of the green infrastructure is important in urban environments since the resulting map helps us identify hot green spots and set up long term plan on how to preserve or restore green infrastructure in urban environments. As a preliminary step for mapping green infrastructure utilizing multi-source remote sensing data in urban environments, the objective of this study is to map vegetation volume by fusing LiDAR and multispectral data in urban environments. Multispectral imageries are used to identify the two dimensional distribution of green infrastructure, while LiDAR data are utilized to characterize the vertical structure of the identified green structure. Vegetation volume was calculated over the metropolitan Chicago city area, and the vegetation volume was summarized over 16 NLCD classes. The experimental results indicated that vegetation volume varies greatly even in the same land cover class, and traditional land cover map based above ground biomass estimation approach may introduce bias in the estimation results.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.83-98
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• 2021

도시녹지는 도시 생태계 건강성 증진을 위한 중요한 요소이며, 건강한 도시 생태계 유지 및 관리를 위해서는 도시녹지의 공간적인 현황 파악이 필요하다. 환경부에서는 2010년 이후부터 총 41개의 분류 항목을 갖는 1m 급 해상도의 세분류 토지피복지도를 제공해오고 있으나, 가로수와 같은 도시 내 고해상도 상세 녹지 정보는 기타 초지로 분류되거나 누락되어 오고 있다. 따라서, 본 연구에서는 수원시 지역을 대상으로 1m 이하 급의 고해상도 원격탐사 자료(항공 LiDAR 및 RGB 정사영상)를 이용하여, 기존 세분류 토지피복지도에서는 나타나지 않는 고해상도의 상세 도시 녹지(수목, 관목 및 초지) 정보를 분류하고자 하였다. 분류 기법으로는 딥러닝 기반의 이미지 분할방법인 U-Net 구조의 모델을 활용하였으며, 분류 항목의 수 및 사용하는 자료의 종류에 따라 총 3가지의 모델(LRGB10, LRGB5, 및 RGB5)을 제안하고 성능을 평가하였다. 검증 지역에 대한 세 모델의 평균 전체 정확도는 각 83.40%(LRGB10), 89.44%(LRGB5), 74.76%(RGB5)이며, 항공 LiDAR와 RGB 정사영상을 함께 사용하여 총 5개의 항목(수목, 관목, 초지, 건물, 및 그 외)을 분류하는 LRGB5 모델의 성능이 가장 높게 나타났다. 수원시의 수목, 관목 및 초지 기준의 전체 녹지 현황은 각 45.61%(LRGB10), 43.47%(LRGB5), 및 44.22%(RGB5)로 나타났으며, 세 모델 모두 기존 세분류 토지피복지도와 비교하여 평균 13.40%의 도시 수목 정보를 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 더불어 이러한 도시녹지 분류 결과는 향후 중분류 토지피복지도와 같은 기존 GIS 정보와의 융합을 통해 가로수 녹지 비율 현황 등 추가적인 상세 녹지 현황 정보를 제공할 수 있어, 다양한 도시녹지 연구 및 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.533-536
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• 2007

The LiDAR data structure has the potential for modeling in three dimensions because the LiDAR data can represent voxels with z value under certain defined conditions. Therefore, it is possible to classify the physical damaged degree of vegetation by forest fire as using the LiDAR data because the physical loss of canopy height and width by forest fire can be relative to an amount of points reached to the ground through the canopy of damaged forest. On the other hand, biological damage of vegetation by forest fire can be explained using the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) which show vegetation vitality. In this study, we graded the damaged degree of vegetation by forest fire in Yangyang-Gun of South Korea using the LiDAR data for physical grading and digital aerial photograph including Red, Green, Blue and Near Infra-Red bands for biological grading. The LiDAR data was classified into 2 classes, of which one was Serious Physical Damaged (SPD) and the other was Light Physical Damaged (LPD) area. The NDVI was also classified into 2 classes which are Serious Biological Damaged (SBD) and Light Biological Damaged (LBD) area respectively. With each 2 classes ofthe LiDAR data and NDVI, the damaged area by forest fire was graded into 4 degrees like damaged class 1,2,3 and 4 grade. As a result of this study, 1 graded area was the broadest and next was the 3 grade. With this result, we could know that the burned area by forest fire in Yangyang-Gun was damaged rather biologically because the NDVI in 1 and 3 grade appeared low value whereas the LiDAR data in 1 and 3 grade included light physical damage like the LPD.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.53-63
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• 2012

이산화탄소 배출로 인한 지구온난화로 발생하는 기상이변에 따른 경제적 손실은 2100년까지 세계 GDP의 5~20% 예상되며, 전 세계적으로 이산화탄소 배출량 감소를 위한 기술 개발이 고부가가치 산업으로 급부상하고 있다. 1997년 교토의정서에 따라 이산화탄소 배출량을 평균 5%수준으로 감축하자는 내용이 채택되고 우리나라도 2013년 2차 의무대상국 지정이 유력하게 되어 이상화탄소 배출량 감축을 위한 다양한 사업 및 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 LiDAR자료와 KOMPSAT-2 위성영상을 활용하여 산림 바이오매스를 산정하였다. 원시 LiDAR 자료로부터 추출된 수목의 객체수와 수고를 현장조사 자료와 비교 하였을 때, 객체 수는 평균 90%이상의 유사성을 나타내고 수고는 평균 0.3m의 수고차를 나타났으며, KOMPSAT-2 위성영상과 LiDAR 자료로 분류된 임상정보로 산림바이오매스를 산정 하였을 때, 객체목의 수고자료를 이용하여 임상별 산림 바이오매스와 이산화탄소 흡수량 산정이 가능하였으며, 현장조사와의 유사성은 평균 90%이상으로 높게 분석되었다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.111-112
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• 2022

모든 도시가 발전하고 번창하기 위해서는 핵심기반시설의 재난 및 안전이 선제적으로 확보되어야 한다. 본 논문에서는 환경핵심기반시설을 중심으로 지역사회가 지속 가능한 녹색도시로 거듭나기 위해 재난준비태세 증진에 실제 활용 가능한 위험지도를 드론에 장착한 LiDAR 센서를 통해 수집한 고도 데이터를 바탕으로 제작하였다. 나아가 지진과 같은 재난 발생 시 시설에서부터 확산하는 관리 오염물의 경로 및 범위를 시범 모의하여, 기능 연속성 계획 및 재난대응 가이드와 연계를 하는 방안을 제시함으로 지자체 중심의 통합적 지역사회의 노력이 발현될 수 있도록 기초적 연구를 진행하고, 전략적 활성화 방안을 제시하였다. 본 연구는 끊임없는 성장과 거듭되는 개발로 인해 변화하는 도시의 형상에 따라 리스크를 최신화하여 대응력을 높이고, 이해관계자들에게 시각화된 재난 범위 모의를 제시함으로써 지역사회와 지자체 역량에 따른 협력적 재난대응태세에 필요한 프레임워크 도출 및 계획수립을 가능하게 한다는 점에서 큰 의의를 지닌다. 또한, 각 영역별 전문가들의 자문을 통하여 본 논문에서 제시된 확산 모의의 방법론이 타당함을 확인하였다. 무엇보다 모호한 "가능한 신속한 자원관리"와 같은 추상적인 대응계획이 아닌, 객관적인 재난자원관리계획을 수립할 수 있게 함으로써 추후 국가적 재난 및 안전역량을 계량화시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권5호
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• pp.1-12
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• 2019

It is important to measure the height of trees as an essential element for assessing the forest health in urban areas. Therefore, an automated method that can measure the height of individual tree as a three-dimensional forest information is needed in an extensive and dense forest. Since airborne LiDAR dataset is easy to analyze the tree height(z-coordinate) of forests, studies on individual tree height measurement could be performed as an assessment forest health. Especially in urban forests, that adversely affected by habitat fragmentation and isolation. So this study was analyzed to measure the height of individual trees for assessing the urban forests health, Furthermore to identify environmental factors that affect forest growth. The survey was conducted in the Mt. Bongseo located in Seobuk-gu. Cheonan-si(Middle Chungcheong Province). We segment the individual trees on coniferous by automatic method using the airborne LiDAR dataset of the two periods (year of 2016 and 2017) and to find out individual tree growth. Segmentation of individual trees was performed by using the watershed algorithm and the local maximum, and the tree growth was determined by the difference of the tree height according to the two periods. After we clarify the relationship between the environmental factors affecting the tree growth. The tree growth of Mt. Bongseo was about 20cm for a year, and it was analyzed to be lower than 23.9cm/year of the growth of the dominant species, Pinus rigida. This may have an adverse effect on the growth of isolated urban forests. It also determined different trees growth according to age, diameter and density class in the stock map, effective soil depth and drainage grade in the soil map. There was a statistically significant positive correlation between the distance to the road and the solar radiation as an environmental factor affecting the tree growth. Since there is less correlation, it is necessary to determine other influencing factors affecting tree growth in urban forests besides anthropogenic influences. This study is the first data for the analysis of segmentation and the growth of the individual tree, and it can be used as a scientific data of the urban forest health assessment and management.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.148-157
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• 2012

최근 에너지의 무분별한 소비에 따른 유한에너지 부족으로 인하여 지구온난화 발생 등 지구환경이 변화함으로써 이에 대한 해결방법으로 친환경 에너지자원 확보 및 신재생에너지 자원량에 대한 국민들의 관심이 증대하고 있다. 본 연구에서는 최근 각광받고 있는 공간정보기술과 신재생 에너지인 태양광 에너지 분야에서의 활용 가능성을 타진하고자 LiDAR 데이터를 이용한 태양광에너지 자원도를 제작하였다. 연구 대상지는 경상북도에 위치하고 있는 울릉군의 울릉도를 선정하였다. 울릉군 지역의 항공 라이다(LiDAR : Light Detection And Ranging) 신규 촬영 및 자료처리를 통하여 1m급 등고선을 생성하였으며, 이를 활용하여 1m급 수치표고모델(Digital Elevation Model) 자료를 구축하였다. DEM 자료를 이용하여 태양 고도 및 방위각에 따른 태양광 입사범위를 파악하여 태양광에너지 평가 기술에 활용하였으며, 1m급의 정밀하고 정확한 공간해상도 자료를 기반으로 태양광에너지 자원도를 제작함으로써 보다 정확한 정보 반영과 과학적이고 합리적인 신재생에너지 자원량 평가 방법 제시가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-9
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• 2020

항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR)는 녹색 레이저(green laser)를 사용하여 연안 및 하천에 대해 해저지형과 수심에 대한 관측을 동시에 수행하는 첨단측량 기술이다. 항공수심라이다를 활용하여 해저지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 해수면과 해저면 점들을 분리하고 추출하는 과정이 필요하다. 기존의 해저면 점을 추출하기 위한 연구는 주로 waveform 분석(analysis)을 기반으로 수행되었다. 하지만 일반 사용자의 경우 waveform 데이터에 대한 접근성이 낮으며, waveform 분석 기반 해저면 추출 방법론에 대한 보완도 필요하다. 본 연구는 항공수심라이다 데이터의 지형학적 정보를 사용하여 해저면 점들을 추출하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 지면분리(ground filtering) 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering) 알고리즘을 RIEGL VQ880 항공수심라이다 시스템으로부터 취득된 데이터에 적용하고 효용성을 분석하였다. 실험결과 CSF 알고리즘을 항공수심라이다 데이터의 해저면 포인트 추출에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.