RapidEye를 이용한 농림위성 수종분류 모의평가 연구

권수경*, 임중빈, 김은희, 양아람, 김경민

(국립산림과학원 산림정책연구부 국제산림연구과)

A Study on Pre-evaluation of Tree Species Classification Possibility of CAS500-4 using RapidEye

Sookyung Kwon, Joongbin Lim, Eun-Hee Kim, A-Ram Yang, Kyoung-Min Kim

(Div. of Global Forestry, Dept. of Forest Policy and Economics, National Institute of Forest Science)

요약: 2023년 발사 예정인 5m급 공간해상도의 농림위성(차세대 중형위성 4호)는 주요 임무 중 하나로 한반도 산림 광역모니터링을 수행한다. 본 연구는 농림위성의 발사 및 활용에 앞서, 농림위성과 유사한 사양을 가지는 RapidEye를 이용해 위성기반 수종분류의 가능성을 모의 평가하기 위해 수행되었다. 위성 영상기반 모의 수종분류에는 생육기와 비생육기 위성 영상으로부터 추출한 수종에 대한 분광정보와 질감특성 정보가 사용되었으며 영상 분석방법으로는 머신러닝(Random Forest) 기법을 이용하였다. 본 연구에서는 강원도 춘천 선도산림경영단지를 대상지로, 침엽수종(소나무, 잣나무, 낙엽송), 활엽수종(신갈나무, 굴참나무, 자작나무, 밤나무, 아까시나무), 침활혼효림 등 목표 수종을 총 9종으로 분류하였고, 머신러닝으로부터 분류한 결과를 임상도와 비교하여 정확도를 산출하였다. 분석 결과 정확도는 약 69%였으며, 다중시기의 분광정보와 질감정보를 같이 활용하면 수종 분류의 가능성이 있음을 확인하였다. 향후 식생의 특성을 더욱 효과적으로 반영할 수 있는 추가 변수들을 대입하여 농림위성 활용 가능성을 제고하고자 한다.

Abstract: The agriculture and forestry satellite (CAS500-4, Compact Advanced Satellite 500) is scheduled to be launched in 2023 with a spatial resolution of 5m. One of its primary missions is to perform extensive area monitoring of forests on the Korean Peninsula. This study aimed to pre-evaluation of tree species classification possibility of CAS500-4 before the launch and application. The RapidEye, which has similar specifications to CAS500-4, was used for evaluation. The tree species were classified using the tree species' spectral data and texture data from satellite images. Both data were generated from the growing and the non-growing season as input data, and machine learning (Random Forest) was used to make a classification map. In this study, the study area was the Chuncheon forest management complex, Gangwon-do. Tree species were classified into nine classes to coniferous tree species (Korean red pine, Korean pine, Japanese larch), broad-leaved tree species (Mongolian oak, Oriental cork oak, Birch, Korean castanea, Black Locust), and mixed forests. Finally, the accuracy was calculated by comparing the forest type map and the results from machine learning. As a result, the accuracy was about 69%, and it is determind that there is a possibility of species classification using multi-temporal analysis with the spectral data and texture data. To improve the applicability of the CAS500-4, additional variables which effectively reflect the characteristics of vegetation will be applied in future research.

Keywords: CAS500-4, Compact Advanced Satellite 500, Machine Learning, National Forest Inventory, Pre-evaluation, Random Forest, Species Classification