UAV 원격탐사와 기계학습을 활용한 조림목 초기 생육의

지형·환경 요인 정량 분석

정형식1*, 유중원1, 권상근1, 한 희1,2

(1서울대학교 농림생물자원학부, 2서울대학교 농업생명과학연구원)

Quantitative Analysis of Topographic and Environmental Factors Affecting Early Seedling Growth Using UAV Remote Sensing and Machine Learning

Hyungsik Jeong1*, Joungwon You1, Sangkeun Kwon1, Hee Han1,2

1Department of Agriculture, Forestry and Bioresources, Seoul National University

2Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University

요약: 목재수확지나 산불 이후 복원을 위한 재조림 초기 단계에서 조림목의 안정적인 활착과 생육은 복원 성과와 산림의 회복력에 결정적인 영향을 미친다. 따라서 조림목의 생육에 영향을 미치는 요인을 규명하는 것이 중요하나, 현장 조사는 지형적 제약과 공간적 범위의 한계로 인해 이러한 요인을 정량적으로 파악하는 데 한계가 있다. 본 연구는 UAV 원격탐사 자료를 활용하여 조림목 초기 수고 생육에 영향을 미치는 지형 및 환경 요인을 분석하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 2025년에 식재된 백합나무 조림지를 대상으로 UAV 라이다(ULS), 다중분광 및 RGB 데이터를 시계열로 취득하였다. 다음으로 YOLO 기반 객체 탐지 모델을 활용하여 개별 묘목을 식별한 뒤, 탐지된 개체 위치를 기준으로 포인트 클라우드를 추출하여 묘목의 수고를 추정하였다. 이후 Random Forest 회귀 모델을 적용하여 지형 및 환경 인자의 영향력을 정량적으로 평가하였다. 연구 결과, 지형 험준도(TRI)와 같은 미세 지형 인자가 초기 수고 생육을 제한하는 주요 요인으로 확인되었다. 또한 특정 시기의 분광지수가 이후 생육을 예측하는 데 유효한 지표로 활용될 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 재조림지의 초기 생육 특성을 정밀하게 반영하는 딥러닝 기반 산림 모니터링 모델 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

Abstract: In the early stage of reforestation following timber harvesting or wildfires, the stable establishment and growth of planted seedlings plays a decisive role in determining restoration success and forest resilience. Identifying the factors influencing seedling growth is therefore essential; however, field-based surveys are limited in their ability to quantitatively capture these factors due to topographic constraints and restricted spatial coverage. This study aimed to analyze topographic and environmental factors affecting early seedling height growth using UAV-based remote sensing data. Time-series LiDAR (ULS), multispectral, and RGB data were acquired over a Liriodendron tulipifera plantation planted in 2025. Individual seedlings were detected using a YOLO object detection model, and seedling height was estimated by extracting point clouds based on the detected individual locations. Subsequently, a Random Forest regression model was applied to quantitatively evaluate the effects of topographic and environmental variables on early growth. The results showed that micro-topographic factors, such as the Terrain Ruggedness Index (TRI), act as major environmental constraints on early height growth, and that spectral indices from specific periods can be used as effective indicators for predicting subsequent growth. These findings provide foundational data for developing deep learning–based forest monitoring models that can accurately reflect early growth characteristics in reforested areas.

Keywords: Reforestation, UAV-based remote sensing, Forest resilience, Early growth, Individual seedling analysis

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) ‘산림과학기술 연구개발사업(RS-2025-02217440)’의 지원에 의하여 이루어진 것임.