이종센서를 활용한 임분고 지도 제작 연구

임무영1*, 정건휘1, 박주원1

(1경북대학교 임학과)

A Study of Mapping Forest Stand Height using

Different Satellite Images

Mooyoung Lim1*, Geonhwi Jung1, Joowon Park1

(1Department of Forestry, Kyungpook National University)

요약: 임분고(forest stand height)는 산림 재적, 탄소량, 바이오매스 추정에 있어 활용되는 요소로서, 기후변화로 인해 산림 바이오매스, 탄소량의 관심이 확대됨에 따라, 임분고를 정확하게 파악하는 것은 산림 자원의 경영 측면에서 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 임분고 조사는 현장 조사 방법이 보편적이나, 이는 시간과 비용이 많이 소모되고 작업자의 숙련도에 따라 결과가 변화는 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 최근에는 원격탐사 기술을 활용한 임분고 연구가 많이 진행되고 있으며, 본 연구는 WorldView Stereo image, Sentinel-2, UAV LiDAR, 국토부 Digital Elevation Model (DEM) 등의 여러 센서의 원격탐사자료를 활용하여 임분고 지도 제작을 연구하였다. 춘천, 청송, 대구, 금산, 나주지역을 대상으로 Digital Surface Model (DSM), DEM, 분광 밴드, 식생지수, HB(Height Bin), HP(Height Percentile) 등의 원격탐사 정보를 Pixel 단위로 추출하고, 국가산림자원조사(National Forest Inventory; NFI)의 113개의 plot에 대한 임분고 자료를 종속변수로 머신러닝 모델을 구축하여 임분고를 추정하였다. 머신러닝 기법은 Random forest(RF), Support Vector Machine(SVM), Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS), Gradient Boost(GB), Neural Network(NN)의 5가지 모델을 활용하였으며, 추정 결과는 현장 조사 임분고 자료를 통해 Root Mean Square Error(RMSE)를 계산하여 정확도를 검증하였다. 분석 결과 NN 모델에서 RMSE 4.65m로 가장 높은 정확도를 보였다.

Abstract: Forest stand height is an essential factor in estimating forest volume, carbon stock, and biomass. With increasing interest in forest biomass and carbon due to climate change, determining forest stand height has become a crucial aspect of forest management. Normally estimating forest stand height was conducted in fieldwork, which takes much time, cost and dependent on the skill level of the workers. Due to the limitation, recent studies have used remote sensing technology. This study is mapping forest stand height using various sensors, including WorldView Stereo image, Sentinel-2, UAV LiDAR, DEM. For Chuncheon, Cheongsong, Daegu, Geumsan, and Naju, remote sensing information such as DSM, DEM, spectral band, vegetation index, Height Bin (HB), and Height Percentile (HP) was extracted in pixel units, and make machine learning model to estimate the forest stand height using the National Forest Inventory (NFI) height data. We used Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), Gradient Boost (GB), and Neural Network (NN). The accuracy of the models was validated using the Root Mean Square Error (RMSE) with fieldwork forest stand height data. The NN model showed the highest accuracy with an RMSE of 4.65m

사사: 본 연구는 산림청 국립산림과학원 “산림자원 평가 및 모니터링을 위한 농림위성 융합 산출물 개발(과제번호: FM0103-2021-03)”과 한국임업진흥원 산림과학기술 연구개발사업(RS-2024-00404388)의 일환으로 수행되었습니다.

Keywords: Forest Stand Height, Machine Learning, Satellite image