MLS 및 드론 사진측량을 활용한 산림벌채지 토양 형태 변형 평가

서재원1*, 김익현1, 최병구2

(1강원대학교 산림환경시스템학과, 2강원대학교 산림과학부)

Assessing Soil Surface Deformation in Timber Harvesting Area Using MLS and UAV Photogrammetry

Jaewon Seo1*, Ikhyun Kim1, Byoungkoo Choi2

(1Department of Forestry and Environmental Systems, Kangwon National University,

2Division of Forest Sciences, Kangwon National University)

요약: 임업기계 주행으로 인한 토양 교란 평가는 산림 관리의 핵심 요인임에도 여전히 효율적인 평가 방법이 부재한 실정이다. 본 연구는 급경사 활엽수림 벌채지 2.5ha를 대상으로 굴삭기 주행 방법에 따른 토양 형태 변형을 모바일 라이다 시스템(Mobile LiDAR System, MLS) 및 드론 사진측량을 통해 평가하였다. 벌채는 체인톱을 이용한 개벌 작업으로 진행하였고, 집재를 위한 우드그랩 굴삭기는 동일 경로에서 최대 5회 주행하였다. 대상지 내 굴삭기 주행 횟수 및 주행 방향에 따라 4개의 조사구(하향식 1회, 1D; 상향식 1회, 1U; 반복 3회, 3R; 반복 5회, 5R)를 설정하였다. 조사구별 휠트랙의 토양 패임깊이 및 토양 단면을 핀보드(실측)와 MLS 및 드론 사진측량을 통해 측정 및 추정하였다. 그 결과, 토양 패임깊이는 1D(21.8cm)에서 3R(15.6cm)보다 유의하게 높게 산출되었다(1U: 20.0cm, 5R: 19.6cm). 또한, 핀보드와 비교하였을 때, 토양 단면 추정 정확도는 MLS(최대: 92.9%, 평균: 55.2%) 방법이 드론 사진측량기법(최대: 89.9%, 평균: 52.3%)보다 높은 것으로 나타났다. 이는 임업기계의 초기 주행 시 대부분의 토양 형태 변형이 발생하고, MLS가 드론 사진측량보다 토양 형태 변형을 비교적 정확하게 파악한 것을 나타내고, 향후 MLS 및 드론 사진측량을 통한 토양 형태 변형 평가의 가능성을 제시한다.

Abstract: This study investigated soil surface deformation due to forest machinery traffic in a steep slope hardwood forest harvesting site (2.5ha) using a mobile LiDAR system (MLS) and unmanned aerial vehicle (UAV) structure from motion algorithm (SfM). The wood-felling operation was performed with chainsaws. A wood-grab-attached excavator was carried out for logging. Four experimental plots were established based on excavator pass frequency and direction (1-downward, 1D; 1-upward, 1U; 3-round-trip, 3R; 5-round-trip, 5R). Soil rut depth and profiles were measured using a pinboard for ground truth data and estimated using MLS and UAV SfM. Rut depth in 1D(21.8cm) was significantly higher than in 3R(15.6cm), while there was no significant difference among 1D, 1U(20.0cm), and 5R(19.6cm). MLS(max. of 92.9%, avg. of 55.2%) estimated the soil profile more accurately than UAV SfM (max. of 92.9%, avg. of 55.2%). These findings indicate that most soil deformation occurs during the initial passes of forest machinery, and MLS is more accurate than UAV SfM.

Keywords: Forest machinery traffic, Soil rut, Soil compaction, High resolution digital surface model

사사: 이 연구는 정부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2021R1A2C2008002).