Sentinel-1,2 위성영상 및 머신러닝을 활용한 라이다 임분고 지수 추정

임무영1*, 정건휘1, 최보목1, 박나현1, 케이진린민1, 김유정1, 박정묵2, 박주원1,

(1경북대학교 임학과, 2국립산림과학원)

A Study of Estimation of LiDAR-based Forest Stand Height Index Using Sentinel-1,2 Satellite Images and Machine Learning

Mooyoung Lim1*, Geonhwi Jung1, Nahyun Park1, Bomok Choi, Kay Zin Lin Min1, Yujeong Kim1, Jeong-mook Park2, Joowon Park1

(1Department of Forestry, Kyungpook National University, 2National Institute of Forest Science)

요약: 최근 UAV LiDAR, 위성영상을 활용한 임분고 추정 연구가 진행되고 있으며, 정확도 개선을 위해 머신러닝 기법을 적용하고 있다. UAV LiDAR는 높은 조사 정확도를 제공하지만 넓은 지역을 조사하는 데 제한이 있으며, 위성영상은 광범위한 지역을 포괄할 수 있으나 상대적으로 낮은 공간 해상도를 가진다. 국외에서는 서로의 장단점을 보완하기 위한 융복합 연구가 수행되고 있으나, 국내에서는 상대적으로 융복합 연구가 부족한 실정이다. 위성영상과 UAV LiDAR의 융복합 활용 연구가 필요함에 따라 본 연구는 UAV LiDAR 기반 HP 90(Height Percentile)을 임분고로 가정하고, 위성영상 기반 변수를 활용한 임분고 지수 추정 모델을 개발하였다. 연구대상지는 태안, 영주, 나주, 포항 지역 침엽수림, 문경, 금산 지역 활엽수림을 선정하였다. 기존 연구에서 정확도가 높은 HP 90을 5m x 5m 간격으로 추출하여 종속변수로 활용하고, Sentinel-1, 2 기반 VH, VV, Blue-Red-Green-RedEdge-NIR, NDVI, EVI, RVI 등을 독립변수로 활용하였다. 적용 기법은 Random forest(RF), Support Vector Machine(SVM), Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS), Gradient Boost(GB)를 활용하였다. 모델을 구성하는 선택변수에 따라 추정 정확도에 차이가 있다는 기존 연구결과를 고려하여, 본 연구에서도 선택변수에 따른 정확도 차이를 비교하기 위해 Stepwise Regression 및 Boruta 기법을 이용해 모델을 구축하였다. 40,905개 HP 90-독립변수 데이터셋은 70%는 학습, 30%는 검증에 사용하였다. 그 결과, 선택변수 설정 기법 간 차이는 RMSE 약 0.02m로 나타났다. 모델별 차이는 약 1.5m로 나타났으며 RF 모델이 RMSE 2.67m(Stepwise), 2.69m(Boruta)로 타 머신러닝 기법에 비해 상대적으로 높은 추정 정확도를 보였다.

Abstract: Recent studies have focused on estimating forest stand height using UAV LiDAR and satellite imagery, integrating machine learning techniques to improve accuracy. UAV LiDAR provides high survey accuracy but is limited in surveying large areas, whereas satellite imagery covers extensive regions but has relatively lower spatial resolution. While international studies explore convergence approaches to complement both technologies, domestic research remains limited. This study assumes UAV LiDAR-based HP 90 (Height Percentile) as stand height and develops an estimation model using satellite imagery-derived variables. The study areas were selected to include conifers forest in Taean, Yeongju, Naju, and Pohang, as well as broadleaf forests in Mungyeong and Geumsan. HP 90 was extracted at 5m × 5m intervals as the dependent variable, while Sentinel-1 and Sentinel-2 based VH, VV, Blue, Red, Green, RedEdge, NIR, NDVI, EVI, and RVI were used as independent variables. The model was developed using RF, SVM, MARS, and GB, with Stepwise Regression and Boruta applied for variable selection. The dataset consisting of 40,905 HP 90-independent variable pairs was used with 70% for training and 30% for validation. Results showed an RMSE difference of 0.02m between selection methods, and ~1.5m between models. RF exhibited the highest accuracy with RMSEs of 2.67m (Stepwise) and 2.69m (Boruta).

사사: 본 연구는 산림청 국립산림과학원 “산림자원 평가 및 모니터링을 위한 농림위성 융합 산출물 개발(과제번호: FM0103-2021-03)”과 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업(RS-2024-00404388)의 지원으로 이루어졌습니다.

Keywords: Forest Stand Height, Machine Learning, Satellite image, UAV LiDAR, HP