임목구조 분할을 위한 포인트 클라우드 기반 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 평가

이상진1*, 이정수1

(1강원대학교 산림경영학과)

Evaluation of Point Cloud-Based Machine Learning and Deep Learning Algorithms for Automated Tree Structure Classification

Sang-Jin Lee1*, Jung-Soo Lee1

(1Department of Forest Management, Kangwon National University)

요약: 본 연구는 산림자원의 정밀 조사를 위해 지상 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 임목구조를 자동으로 분할하는 머신러닝 및 딥러닝 기반 AI 모델을 구축하고 평가하였다. 연구대상지는 강원도 홍천군과 춘천시의 강원대학교 학술림 내 잣나무 인공림과 활엽수 천연림으로, 8개 표준지에서 잣나무 163본과 활엽수 67본의 데이터를 수집하였다. 임목구조 분할을 위해 머신러닝(Random Forest, XGBoost)과 딥러닝(PointNet, PointNet++) 모델을 적용하였으며, 2048, 4096, 8192개의 다운샘플링 조건에서 각 모델의 성능을 비교·분석하였다. 모델 평가는 2인의 작업자가 교차 검증한 육안판독 데이터를 참값으로 활용하였다. 분석 결과, 딥러닝 모델에서는 PointNet++이 수간 분할 92.1%, 수관 분할 95.5%, 지면 분할 99.4%의 정확도를 달성하였고, 머신러닝 모델에서는 XGBoost가 수간 분할 87.5%, 수관 분할 84.6%, 지면 분할 98.2%의 정확도를 보였다. 특히 PointNet++ 모델은 복잡한 활엽수 구조에서도 표준편차 4.5%의 안정적인 성능을 나타내어, 다양한 임분 조건에서의 적용 가능성을 확인하였다. 다만, 활용된 활엽수 데이터(67본)는 모든 활엽수를 대표하기에는 제한적이므로, 향후 더 다양한 수종과 지역에서의 데이터 수집 및 분석이 필요하다. 본 연구에서 제안한 자동화된 임목구조 분할 방법론은 산림 생장량 추정, 탄소 저장량 평가 및 미이용 바이오매스 자원화를 위한 기초 자료로써, 데이터 기반의 효율적인 산림 자원 관리에 기여할 것으로 기대된다.

Abstract: This study developed and evaluated machine learning and deep learning-based AI models for automated tree structure segmentation using point cloud data acquired from terrestrial LiDAR for precise forest resource assessment. The study sites included Korean pine (Pinus koraiensis) plantations and natural broad-leaved forests within the Kangwon National University Research Forest in Hongcheon-gun and Chuncheon-si, Gangwon Province, where data from 163 Korean pines and 67 broad-leaved trees were collected across 8 standard plots. For tree structure segmentation, machine learning (Random Forest, XGBoost) and deep learning (PointNet, PointNet++) models were applied, and their performance was compared under downsampling conditions of 2048, 4096, and 8192 points. Model evaluation utilized cross-validated visual interpretation data from two operators as ground truth. Results showed that among deep learning models, PointNet++ achieved accuracies of 92.1% for stem segmentation, 95.5% for crown segmentation, and 99.4% for ground segmentation, while among machine learning models, XGBoost achieved accuracies of 87.5%, 84.6%, and 98.2%, respectively. Notably, the PointNet++ model demonstrated stable performance with a standard deviation of 4.5% even for complex broad-leaved tree structures, confirming its applicability across diverse stand conditions. However, the broad-leaved tree dataset (67 trees) is limited in representing all broad-leaved species, necessitating future data collection and analysis from more diverse species and regions. The automated tree structure segmentation methodology proposed in this study is expected to contribute to efficient data-driven forest resource management by providing fundamental data for forest growth estimation, carbon storage assessment, and unused biomass resource utilization.