전남 동부지역 산림 암반·토양 분류를 위한 기계학습 모델 비교 연구

박문수1, 박광진1*

(1국립순천대학교 산림자원학과)

A Comparative Study of Machine Learning Models for Forest Rock and Soil Classification in Eastern Jeollanam-do, South Korea

Moon Su Park1 , Gwang-Jin Park1*

(1Department of Forest Resources, Sunchon National University)

요약: 본 연구는 전라남도 동부지역(고흥군, 보성군, 순천시, 여수시)의 임도변 산림 조사 데이터를 활용하여 산림 암반 상태(RC)를 예측하기 위한 기계학습 모델을 구축하고 성능을 검증하였다. 기존의 경험적 판단 방식의 공간적 정밀도 한계를 극복하기 위해 지형, 지반지질, 임상 및 임상파생변수를 포함한 27개 인자의 다변량 데이터셋을 구축하고, RF, XGBoost, SVM, NNET, MLP(단층/다층), KNN 등 7개 모델을 적용하였다. 성능 평가 결과, 앙상블 기반의 Random Forest 모델이 정확도 94.9%, AUC 0.9906으로 가장 우수한 성능을 기록하였으며, 평균경사(SLOmean), 임령대비수고율(HIAge), 수고(HI)가 모든 모델에서 공통적인 핵심 변수로 식별되었다. 본 연구는 고도화된 지반 분류 모델을 통해 산림내 암반·토양층을 추정할 수 있는 획기적인 기술적 토대를 마련하였다.

Abstract : Sing forest survey data obtained along forest roads in the eastern part of Jeollanam-do Province, South Korea (Goheung-gun, Boseong-gun, Suncheon-si, and Yeosu-si), this study constructed and verified a machine learning–based model aimed at accurately predicting forest bedrock conditions, defined as rock classification (RC). To overcome the spatial precision limitations of conventional empirical judgment methods, a multivariate dataset comprising 27 factors was constructed, including topographic variables, geological characteristics, forest stand attributes, and forest-derived variables. Seven classification models were applied: Random Forest (RF), XGBoost, Support Vector Machine (SVM), Neural Network (NNET), Multi-Layer Perceptron (single-layer/multi-layer MLP), and K-Nearest Neighbors (KNN). Performance evaluation results demonstrated that the ensemble-based Random Forest model achieved the highest performance with an accuracy of 94.9% and an AUC of 0.9906. Mean slope (SLOmean), height-to-age ratio (HIAge), and tree height (HI) were identified as common key predictor variables across all models. This study establishes a groundbreaking technical foundation for estimating rock and soil layer conditions within forest environments through advanced ground classification models.

Key words: Machine Learning, Rock Classification, Random Forest, Forest-derived Variables, Ensemble Model

사사: 본 연구는 국립순천대학교 글로컬대학사업의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.