UAV 이미지 기반 Watershed 알고리즘을 활용한 개체목 영역 분할의 최적 조건 분석

신아리1*, 심우담1, 이상진1, 이정수1

(1강원대학교 산림경영학과)

Analysis of Optimal Conditions for Individual Tree Delineation Using UAV Image-Based Watershed Algorithm

Ah-Ri Shin1*, Woo-Dam Sim1, Sang-Jin Lee1, Jung-Soo Lee1

(1Department of Forest Management, Kangwon National University)

요약: 본 연구는 UAV 기반 CHM과 Grayscale 이미지를 활용하여 Watershed 알고리즘 기반 개체목 영역 분할의 최적 조건을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 침엽수림(잣나무, 낙엽송)과 활엽수림(신갈나무) 3개 표본구를 대상으로 5cm, 25cm, 50cm 공간해상도의 CHM과 Grayscale 이미지를 구축하고, 5가지 임계값 산출방법(Otsu, Entropy, Percentile 5%, 10%, 15%)을 적용하여 Gap 영역을 분류하였다. 그 후 최적의 Gap 분류 결과를 적용하여 Watershed 알고리즘으로 개체목 영역을 분할하였다. 정확도 평가는 영상을 육안 판독하여 구축한 라벨 자료와 비교하여 수행하였다. Gap 영역 분류 결과, Percentile 10% 방법이 평균 mIoU 0.56으로 정확도가 가장 높았으며, 수종, 데이터 유형, 공간해상도의 변화에도 분류 결과가 일관되었다. Watershed 기반 개체목 분할에서는 공간해상도 25cm에서 본수 오차가 CHM은 평균 +1.3본, Grayscale 이미지는 +2.7본으로 Label 자료에 가장 근접했으며, 침엽수림이 활엽수림보다 본수 정확도가 높았다. 본 연구는 임분 특성에 따른 데이터 유형 및 공간해상도 선정의 필요성을 제시하였으며, UAV 기반 개체목 단위 산림 구조 분석 및 정밀 산림자원조사에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract: This study aimed to derive optimal conditions for individual tree delineation using the Watershed algorithm from UAV-based CHM and grayscale images. CHM and grayscale images at spatial resolutions of 5cm, 25cm, and 50cm were constructed for three sample plots in coniferous forests(Pinus koraiensis, Larix kaempferi) and broadleaf forests(Quercus mongolica). Gap areas were classified using five thresholding methods(Otsu, Entropy, Percentile 5%, 10%, 15%). Subsequently, individual tree crown areas were segmented using the Watershed algorithm with the optimal gap classification results. Accuracy was assessed by comparing segmentation results with reference data generated through visual interpretation of the imagery. In results of gap area classification, the Percentile 10% method achieved the highest accuracy, with an average mIoU of 0.56, and results were consistent across tree species, data types, and spatial resolutions. In Watershed-based individual tree delineation, the tree count error was closest to the label data at 25cm, with an average of +1.3 trees for CHM and +2.7 trees for grayscale images, and coniferous forests showed higher tree count accuracy than broadleaf forests. This study demonstrated the necessity of selecting data types and spatial resolutions according to stand characteristics and is expected to be utilized in UAV-based individual tree-level forest structure analysis and precise forest resource surveys.

사사: 본 연구는 산림청 「탄소흡수원 특성화 대학원 사업」의 지원으로 수행되었습니다.