국내 산림바이오매스 추정을 위한 원격탐사 자료의 적용성 검토

곽두안1*

(1국립순천대학교 산림자원학전공)

Review of the Applicability of Remotely Sensed Data

for Estimating Forest Biomass in Korea

Dooahn Kwak1*

(1Department of Forest Resources, Sunchon National University)

요약: 국내 산림 바이오매스 추정은 탄소흡수량 산정, 산림경영 및 재해·교란 대응, 국가 온실가스 인벤토리 고도화의 핵심 기반이다. 그러나 우리나라 산림은 지형 기복이 크고 임분 구조가 복잡하며, 장마철 높은 운량으로 광학영상 결측이 빈번해 단일 센서로 대면적·정밀 추정을 수행하기 어렵다. 본 연구는 국내 적용이 가능한 광학영상, 마이크로파, LiDAR 등의 원격탐사 자료의 관측 특성, 커버리지, 해상도, 지형·기상 민감도, 포화 및 비용·접근성 제약을 비교·정리하고 활용 전략을 제시하였다. 광학 자료는 식생지수 기반 시계열 분석으로 전국 단위 적용에 유리하지만, 높은 바이오매스 포화와 구름·안개 결측의 한계가 크다. SAR는 주야·기상과 무관하게 구조 정보를 제공해 광학의 약점을 보완하나, 스펙클 및 지형 효과 보정이 필요하고 대역별 포화 특성을 고려한 센서 선택이 요구된다. LiDAR 자료는 수목 높이와 수직 구조를 직접 관측해 정확도를 향상시키지만, 샘플링 및 취득 비용·커버리지 제약이 있다. 이에 따라 Sentinel-2 NDVI/EVI 시계열의 필터링을 통한 결측 완화, SAR 편파·텍스처 등 구조 지표 결합, DEM 기반 지형 정규화로 경사·음영 오차 저감, GEDI/ICESat-2 및 항공 LiDAR의 보정·검증 활용을 포함한 다중센서 융합을 제시하였다. 또한 기계학습(랜덤포레스트, 부스팅, 딥러닝 등)을 적용하되, 전이성 확보를 위한 대표성 있는 지상표본 설계와 불확실성 평가의 병행을 제안하였다. 본 검토는 국내 데이터 가용성과 환경 제약을 반영한 센서 조합 및 처리·모델링 로드맵을 제시함으로써 산림바이오매스 추정의 운영성과 신뢰도 제고에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract: Estimating aboveground biomass (AGB) in Korea is critical for carbon accounting, forest management, and national greenhouse-gas inventories, but steep terrain and monsoon-season cloud gaps limit accurate large-area mapping with a single sensor. This study reviews the suitability of optical, SAR, and LiDAR data in terms of coverage/resolution, terrain–weather sensitivity, biomass saturation, and operational constraints, and outlines domestic application strategies. Optical imagery supports vegetation-index time series but is affected by saturation and cloud/haze loss. SAR provides all-weather structural information yet requires speckle/topographic correction and careful consideration of band-dependent saturation. LiDAR directly captures canopy height and vertical structure but is constrained by sampling and cost/coverage limits. We recommend a multi-sensor fusion approach combining filtered Sentinel-2 NDVI/EVI, SAR polarization/texture metrics, DEM-based terrain normalization, and GEDI/ICESat-2 or airborne LiDAR for calibration/validation, supported by representative field plots and uncertainty assessment.