PCD 딥러닝 모델 기반 라이다 자료의 입목 구조 분할 정확도

비교 및 평가

이상진1*, 이정수1

(1강원대학교 산림경영학과)

Comparison and Evaluation of Tree Structure Segmentation Accuracy from LiDAR Data Using PCD Deep Learning Models

Sang-Jin Lee1*, Jung-Soo Lee1

(1Department of Forest Management, Kangwon National University)

요약: 본 연구는 고정식 지상 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터와 PCD 딥러닝 기술을 활용하여 입목의 구조(수간과 수관)을 분할하는 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 데이터세트는 고정식 라이다를 활용하여 48본의 낙엽송 데이터를 수집 및 전처리 한 후 학습(70%)과 검증(30%) 데이터로 구분되었다. 이후, 다운샘플링 강도에 따른 정확도를 비교하기 위해 1024, 2048, 4096, 8192, 16384 포인트로 구성된 5가지 다운샘플링 데이터세트를 구축하였다. PCD 딥러닝 모델은 PointNet과 PointNet++ 구조를 사용하였으며, 입력 자료 형태에 따라 위치 정보만을 활용하는 모델과 법선벡터를 함께 활용하는 모델을 구축하였다. 이에 따라, 각 다운샘플링 강도별로 4가지 모델을 구축하여 총 20개의 입목 구조 분할 모델의 정확도를 비교하였다. PCD 딥러닝 기반 입목 구조 분할 모델의 평균 정확도는 약 95%로 분포하였으며, 4096개의 포인트와 법선벡터 정보를 활용한 PointNet++ 모델의 분류정확도가 약 97%로 가장 높았다. 본 연구는 AI 기술을 활용한 자동화된 입목 구조 분할 방법을 제시함으로써, 산림 자원의 정밀한 측정과 효율적인 관리에 기여할 것으로 기대된다. 이는 향후 산림 디지털화 및 정밀 산림 관리 기술 발전에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있으며, 나아가 산림 구조 분석, 원목생산량 추정 등 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract: The purpose of this study was to develop a model that segments the structure (stems and crowns) of standing trees using point cloud data obtained from terrestrial LiDAR and PCD deep learning techniques. The dataset was collected and preprocessed from 48 larch trees using terrestrial LiDAR and then divided into training (70%) and validation (30%) sets. To compare accuracy based on down-sampling intensity, five down-sampled datasets consisting of 1024, 2048, 4096, 8192, and 16384 points were created. The PCD deep learning models were based on PointNet and PointNet++ structures, and models were built using either positional information alone or positional information combined with normal vectors. Consequently, four models were developed for each down-sampling intensity, resulting in a total of 20 tree structure segmentation models for accuracy comparison. The average accuracy of the PCD deep learning-based tree structure segmentation models was approximately 95%, with the PointNet++ model using 4096 points and normal vector information achieving the highest classification accuracy of about 97%. This study is expected to contribute to the precise measurement and efficient management of forest resources by presenting an automated tree structure segmentation method using AI technology. It can serve as fundamental data for the advancement of forest digitization and precision forest management technologies and is anticipated to be applicable in various fields such as forest structure analysis and timber production estimation.

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) ‘산림과학기술 연구개발사업(2021359B10-2323-BD01)’의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.