항공 LiDAR 자료를 활용한 임분고 추정에 관한 연구

곽두안1*

(1국립순천대학교 산림자원학전공)

Estimation of Forest Stand Height Using Airborne LiDAR Data

Dooahn Kwak1*,

(1Department of Forest Resources, Sunchon National University)

요약: 개체목 수고와 더불어 임분고(林分高) 정보는 우리나라 산림의 재적량과 탄소저장량 등을 평가하기 위해 매우 중요한 요소이다. 현재 사용되고 있는 수치임상도에는 임분고 정보가 포함되어있지만 측정방법과 수치에 대한 검증이 불가능하기 때문에 이를 이용하여 학술연구 및 국가통계를 산정하기에는 근거가 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 가지 원격탐사자료가 사용될 수 있으나, 본 연구에서는 항공 LiDAR 자료를 활용한 임분고 정보를 추출함으로써 수치임상도를 활용하여 우리나라 산림의 자원량을 평가할 수 있는 토대를 마련하고자 하였다. 임분고를 추정하기 위해서 수종별 임분에서 반사되어 기록된 LiDAR 자료의 높이분포 변수(최대‧최소높이값, 중앙값, 평균값, 표준편차, 변동계수, 왜도, 첨도, 백분위수 등)를 독립변수로 설정하고 현장에서 조사된 실제 임분고를 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 모델의 적합도(R2)는 0.69～0.98로 비교적 높게 평가되었고, 또한 추정자료와 현장자료를 비교‧검증(RMSE)한 결과는 1.67～3.41로 나타났다. 상대적으로 결정계수가 낮거나 RMSE 값이 높은 수종은 모델개발 및 검증을 위한 임분의 개수가 부족하기 때문인 것으로 분석되었고, 향후 표본과 검증임분의 개수를 증가시켜 모델을 고도화할 필요가 있다. 이와 같이 임분고 정보는 우리나라 전체 산림에 대한 수종별 자원량을 일시에 평가할 수 있으며, 또한 우리나라 산림의 목재생산 잠재량을 직접 평가할 수 있는 공간 DB로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract: The height of individual trees and stand height are critical factors in evaluating the forest volume and carbon storage in South Korea. Although the currently utilized digital forest type maps include stand height information, the measurement methods and data validation are not verifiable. Therefore, this study was performed to establish a foundation for evaluating the forest volume of South Korea's forests using digital forest type maps by extracting stand height information from airborne LiDAR data. To estimate stand height, LiDAR height distributional parameters (maximum and minimum height, median, mean, standard deviation, coefficient of variation, skewness, kurtosis, percentiles) were set as independent variables, and the field-estimated stand height was set as the dependent variable for a multiple regression analysis. The results showed that the model's coefficient of determination (R²) was relatively high from 0.69 to 0.98. Additionally, the comparison with field data (RMSE) showed the range of 1.67～3.41. Tree species with low R² values or high RMSE values were analyzed to result from insufficient numbers of stands for model development and validation. Future studies should aim to enhance the model by increasing the number of sample and validation stands. Nevertheless, if forest type map includes stand height information, it will become possible to evaluate the forest volume of tree, and such data can serve as a powerful spatial database for directly assessing the timber production potential of South Korea’s forests.