Multi-Platform LiDAR 자료와 Kozak 수간곡선식을 융합한

하이브리드 수간재적 추정 모델의 개발 및 평가

이용규1*, 이정수1

(1강원대학교 산림경영학과)

Development and Evaluation of a Hybrid Stem Volume Estimation Model Integrating Multi-Platform LiDAR Data and Kozak's Stem Taper Model

Yong-Kyu Lee1*, Jung-Soo Lee1

(1Department of Forest Management, Kangwon National University)

요약: 본 연구는 각각 10본의 잣나무와 낙엽송을 대상으로 Multi-Platform LiDAR 자료를 활용하여 개체목 단위의 정밀 수간재적을 추정하고 이를 바탕으로 원목 생산량을 산출하였다. Multi-Platform LiDAR는 정밀한 수간부 데이터를 구축하기 위한 Terrestrial Laser Scanning(TLS)와 정확한 수고를 측정하기 위한 Airborne Laser Scanning(ALS)를 활용하였다. 개체목 단위의 정밀 수간 재적 추정을 위해 TLS를 이용하여 구축된 수간 PCD와 Kozak 수간곡선식을 활용한 하이브리드 수간재적 추정 모델을 제안하였다. 또한, 하이브리드 수간재적 추정 모델을 이용하여 구축된 개체목 단위의 수간곡선을 기반으로 재장, 직경, 굽음을 고려하여 원목 생산량을 산출하였다. 본 연구에서 제안된 하이브리드 수간재적 추정모델은 수간재적 추정 RMSE가 0.05m³로 분포하였으며, 기존 재적표를 이용한 수간재적 추정 RMSE는 0.12m³으로 기존 방법보다 오차가 약 2.4배 이상 낮았다. 이에 따라 Multi-Platform LiDAR 자료를 기반으로 한 하이브리드 수간재적 추정 모델은 기존의 재적 추정 방법보다 정밀한 산림 인벤토리 구축에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract: This study employed multi-platform LiDAR data to ascertain the precise stem volume at the individual tree level for ten specimens of Pinus koraiensis and Larix kaempferi, and subsequently calculated log production. The multi-platform LiDAR approach entailed the utilization of Terrestrial Laser Scanning (TLS) for constructing detailed stem point cloud data (PCD) and Airborne Laser Scanning (ALS) for accurately measuring tree height. To estimate precise stem volume at the individual tree level, a hybrid stem volume estimation model was proposed, integrating stem PCD obtained via TLS with Kozak's stem taper model. Furthermore, log production was calculated based on the individual tree stem profiles derived from the hybrid model, considering length, diameter, and curvature. The proposed hybrid stem volume estimation model demonstrated a root mean square error (RMSE) of 0.05 m³. In contrast, the traditional volume table method exhibited an RMSE of 0.12 m³, indicating an error reduction of approximately 2.4 times. Consequently, it is anticipated that the hybrid stem volume estimation model based on multi-platform LiDAR data will contribute to the construction of more precise forest inventories compared to traditional volume estimation methods.

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