LiDAR를 이용한 가리왕산 천연활엽수림 탄소축적량 정밀조사

박영대1, 이수호1*

(1대구대학교 산림자원학과)

LiDAR Application in Precise Investigation for Carbon Stocks on Natural Broadleaved Forests, Mt. Gariwang

Yeong Dae Park1, Su Ho Lee1*

(1Department of Forest Resources, Daegu University)

요약: 최근 산림조사 및 탄소저장량 조사에 LiDAR(Light Detection and Ranging) 기술을 활용한 측정을 시도하고 있으나 많은 연구들이 단순림 또는 침엽수림을 대상으로 진행하고 있어 천연활엽수림을 대상으로 진행된 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 천연활엽수림에서 LiDAR를 활용한 탄소저장량 정밀 조사 적용 가능성 판단과 체계 구축을 위하여 수행되었다. 2024년 4월 가리왕산 천연활엽수림(약 136ha)에서 DJI Zenmuse L1 LiDAR 센서와 D-RTK2 인공위성 좌표 보정을 통해 고정밀 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 노이즈 및 산란 데이터를 제거한 후 DEM, DTM, DSM을 생성하고, CHM 분할 기법을 통해 개체 단위의 정보를 추출하였다. 분석 결과, 총 3,882개의 개체가 식별되었으며, 각 개체의 수고, 흉고직경 등을 추출하였다. 또한 4가지 딥러닝 모델(PointNet++, PointMLP, PointBERT, PointGPT)을 적용하여 수종을 분류하였으며, 이를 현장 조사 결과와 비교하였다. 현장 조사 데이터와 수고 및 흉고직경의 차이는 각각 평균 1.8m와 3cm로 나타났으며, 이는 LiDAR 기술이 활엽수림의 탄소저장량 추정에 있어 유효함을 시사한다. 활엽수림의 경우 침엽수에 비해 목질부 형태가 복잡하고 개체목이 얽혀 있어 데이터 수집과 전처리에 어려움이 크다. 특히 수종 간 유사도가 높은 참나무류의 경우 LiDAR와 인공지능 기반 수종 분류의 성능이 상대적으로 떨어질 것으로 예상되었으나 현장 조사 기반 자료가 보완될 경우 보다 정확한 수종 분류 및 탄소저장량 추정이 가능할 것으로 판단된다. 또한 천연활엽수림에서 LiDAR 기술과 딥러닝 모델을 결합하여 산림 탄소 관리를 위한 방안을 제시할 수 있으며, 향후 현장 조사의 한계를 극복하고 조사의 효율성 및 정확성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

Abstract: Recent forest surveys and carbon stocks assessment have attempted to utilize LiDAR. But, many studies have focused on simple or coniferous forests, resulting in a lack of research on natural broadleaf forests. This study was conducted in April 2024 in the natural broadleaf forest of Mt. Gariwang(13.6 ha) to establish a system for precise carbon stock measurement using LiDAR. Precision data were collected using the DJI Zenmuse L1 LiDAR sensor and D-RTK2. The data were processed using the CHM segmentation technique to extract individual tree information. The analysis identified a total of 3,882 trees, and such as tree Height and diameter at DBH were extracted for each tree. Additionally, four deep learning models were applied to classify tree species, and the results were compared with field data. The differences in tree height and DBH between field data and LiDAR data averaged 1.8 m and 3 cm, respectively, indicating that LiDAR technology is effective for estimating carbon stocks in broadleaf forests. Broadleaf forests present greater challenges in data collection and preprocessing compared to coniferous forests due to their complex wood structures and interwoven individual trees. Specifically, the performance of LiDAR and AI-based species classification was anticipated to be lower for gunus Quercus due to their high similarity. However, supplementing with field data is expected to enable more accurate species classification and carbon stock estimation. Moreover, combining LiDAR technology with deep learning models in natural broadleaf forests can provide methods for forest carbon management, potentially overcoming the limitations of field work and enhancing the efficiency and accuracy of assessments.

Key words: Flowering date, Phenology, Repeat digital photography, The RGB image analysis

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업(2022461A00-2424-0201)의 지원에 의해 이루어진 것임