지상라이다 기반 산림자원정보 추출을 위한 적정 다운샘플링 기법 및 점밀도 구축

박찬영1*, 이승용1, 임채준1, 강진택1, 서연옥1, 박정묵1

(1국립산림과학원 산림경영연구과)

Optimal downsampling methods and point-density design for

forest resource information extraction using Terrestrial LiDAR

Chanyoung Park1*, Seungyong Lee1, Chaejun Lim1, Jintaek Kang1, Yeonok Seo1, Jeongmook Park1

(1Forest Management Research Division, National Institute of Forest Science)

요약: 지상 라이다(TLS)를 통해 수집한 산림 점군 데이터는 수고와 흉고직경 등 산림자원정보를 정밀하게 산출할 수 있는 장점이 있으나, 고밀도 점군을 그대로 활용할 경우 과도한 계산 비용과 분석 시간이 소요되는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 낙엽송림, 신갈림, 잣나무림, 상수리림의 4개 임분을 대상으로 수종별 산림자원정보 추출을 위한 적정 점밀도를 탐색하였다. 적정 점밀도는 3단계 수준의 목표 점밀도(100,000, 50,000, 25,000 pts/m²)를 비교하였으며, 이를 위해 세 가지 다운샘플링 기법(최원점 샘플링, 복셀 기반 샘플링, 곡률 기반 샘플링)을 적용하였다. 원본 점군을 포함하여 대상지별 총 10개의 조건별 점군 데이터셋을 구축하였으며, 이를 바탕으로 개체목 단위의 수고와 흉고직경을 추출하였다. 이후 각 조건별 결과에 대해 정확성(Bias, RMSE, rRMSE, R²)과 효율성(처리 소요시간)을 평가하였다. 분석 결과, 수종에 따라 요구되는 최적 점밀도와 다운샘플링 기법에 차이가 있었으며, 본 연구에서 제안한 기준은 계산 비용을 절감하면서도 TLS 기반 산림자원정보 추정의 신뢰성을 유지하는 데 기여할 수 있는 실무 지침으로 활용될 수 있다.

Abstract: Terrestrial laser scanning (TLS) provides highly accurate forest inventory data, such as tree height and diameter at breast height (DBH). However, directly utilizing high-density point clouds incurs significant computational costs and extended processing times. This study aimed to explore optimal point density for extracting forest attributes by species. Four forest types (Larix kaempferi, Quercus mongolica, Pinus koraiensis, and Quercus acutissima) were selected as study sites. Three target point density levels (100,000; 50,000; and 25,000 pts/m²) were compared, and three downsampling techniques—Farthest Point Sampling, Voxel-Based Sampling, and Curvature-Based Sampling—were applied. Including the original dataset, a total of ten point cloud datasets per site were generated. Tree-level height and DBH were extracted from each dataset and evaluated in terms of accuracy (Bias, RMSE, rRMSE, and R²) and efficiency (processing time). The results revealed that the optimal downsampling strategies and point densities varied by species. These findings provide practical guidelines for balancing computational efficiency and accuracy in TLS-based forest inventory applications.

keywords: LiDAR, TLS, FPS, voxel, curvature, point-density