임업기계 주행에 따른 산림토양 교란 평가를 위한

UAV-CNN 접근법의 적용 가능성 검토

서재원1*, 김익현2, 최병구3

(1강원대학교 산림환경시스템학과, 2국립산림과학원 산림생태연구과, 3강원대학교 산림과학부)

Applicability of UAV-CNN Approaches for Evaluating Soil Disturbance Induced by Forest Machinery Traffic

Jaewon Seo1*, Ikhyun Kim2, Byoungkoo Choi3

(1Department of Forestry and Environmental Systems, Kangwon National University,

2Division of Forest Ecology, National Insitute of Forest Science,

3Division of Forest Sciences, Kangwon National University)

요약: 산림벌채 작업에서 임업기계 주행으로 인한 토양 교란을 평가하는 것은 향후 조림지에서의 부정적 영향을 파악하기 위해 필수적인 과정이다. 그러나 기존의 현장 조사 기반 평가는 조사 범위의 한계로 인해 공간적 불균질성을 충분히 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 UAV 기반 사진측량 자료와 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 영상 분할 기법을 활용하여 산림 벌채지 내 토양 교란 면적을 공간적으로 정량화할 수 있는 가능성을 평가하였다. 강원대학교 학술림 내 약 2.50 ha 규모의 활엽수림을 대상으로 우드그랩 개벌 작업을 수행하고, UAV 비행과 SfM(Structure-from-Motion) 기법을 통해 정사영상을 생성하였다. 생성된 정사영상은 256×256 크기의 832개 타일로 분할되었으며, 이 중 450개 타일에 대해 수작업 픽셀 라벨링을 수행하였다. 이를 바탕으로 U-Net 기반 분할 모델을 학습하여 토양 교란 픽셀을 추출하였다. 그 결과, 학습 및 검증 손실은 epoch 53에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 해당 시점에서 학습 및 검증 Loss 값은 모두 0.42로 나타났다. CNN 기반 예측 결과, 임계값 0.35를 기준으로 산림 벌채지 내 토양 교란 면적은 약 0.23 ha(9.2%)로 추정되었으며, 450개 타일을 대상으로 한 성능 평가는 IoU 0.50, F1-score 0.66, Precision 0.61, Recall 0.73로 나타났다. 이는 UAV-CNN 기반 토양 교란 평가가 기존 현장 조사를 보완함으로써 산림벌채지 전반의 교란 정도를 객관적으로 파악하고, 지속가능한 산림관리와 임업기계 주행 관리를 위한 정량적 근거를 제공할 수 있음을 시사한다.

Abstract: This study evaluated the applicability of spatially quantifying soil disturbance areas within harvested sites using UAV-based photogrammetric data and a convolutional neural network (CNN)-based image segmentation approach. Wood-grab harvesting operations were conducted in a deciduous forest area covering approximately 2.50 ha within Kangwon National University experimental forest. Orthomosaic imagery was generated through UAV flights combined with a Structure-from-Motion algorithm. The resulting orthomosaic was divided into 832 tiles of 256 × 256 pixels, of which 450 tiles were manually annotated at the pixel level to construct training data. Based on these data, a U-Net-based model was trained to extract soil disturbance pixels. The training and validation losses reached their optimal values at epoch 53, with both losses converging to 0.42. Using CNN-based predictions and applying a probability threshold of 0.35, the total soil disturbance area within the harvested site was estimated to be approximately 0.23 ha (9.2%). Model performance yielded an IoU of 0.50, an F1-score of 0.66, a Precision of 0.61, and a Recall of 0.73.

Keywords: Forest soil, Mechanized timber harvesting, Soil disturbance, Remote sensing, U-Net