드론라이다 기반 개체목 단위 입목재적 정확도 평가

이승용1*, 박찬영1, 임채준1, 서연옥1, 강진택1, 박정묵1

(1국립산림과학원 산림경영연구과)

Evaluation of Volume Estimation Accuracy                           at the Individual Tree Level Based on UAV LiDAR

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

(1Forest Management Divsion, National Institute of Forest Science)

요약: 산림자원정보 구축 시 드론라이다 센싱 기술은 대면적의 데이터를 수집·분석할 수 있어 비용 효율적이지만, CHM(Canopy Height Model) 기반으로 추측한 개체목은 수종별 임분 특성이 상이할 경우 동일한 파라미터를 적용하였을 때, 본수 및 재적 추정의 정확도가 저하될 수 있다. 수종별 임분특성의 차이를 확인하기 위해 잣나무, 낙엽송, 삼나무, 전나무, 활엽수림을 대상으로 하였으며, 개체목 분할은 DEM(Digital Elevation Model) 보간거리(2–15px)와 CHM 해상도(0.2–0.7m)를 조합하고, Watershed 알고리즘을 활용하여 수행하였다. 정확도 검증은 지상라이다(Terrestrial Laser Scanning; TLS) 기반 DBH 회귀식을 이용해 개체목 단위 재적과 본수를 산출하여 평가하였다. 연구결과 최적 조건에서 재적 정확도 85–96%, 본수 정확도 83–98%를 보였으며, F1 score는 0.6–0.8 범위로 향상되었다. 또한 과분할·과병합이 완화되면서 DBH 오차와 재적 오차가 감소하였다. 따라서 본 연구는 UAV LiDAR 기반으로 개체목 단위 재적을 산출하여 바이오매스 및 탄소량을 추정할 수 있음을 제시하며, 향후 개체목 단위 탄소지도 구축과 산림 탄소 모니터링의 활용 가능성을 높이는 데 기여할 수 있다.

Abstract: UAV LiDAR offers cost-effective large-area sensing for forest resource information, CHM-based tree estimation may lose accuracy in stem count and volume when the same parameters are applied across species with different stand characteristics. We investigated species-dependent stand characteristics using five forest types: Pinus koraiensis stand, Abies Korean pine, Larix kaempferi, Cryptomeria japonica stand, Aies holopylla stand, Broadleaf forest. Individual-tree delineation was conducted using a watershed algorithm by combining DEM interpolation distance (2–15 px) and CHM resolution (0.2–0.7 m). Accuracy assessment was conducted using tree-level volume and stem count estimated through a TLS-based DBH regression model. The optimal parameter set achieved 85–96% accuracy for volume and 83–98% accuracy for stem count, and increased the F1 score to 0.6–0.8. Moreover, reduced over- and under-segmentation led to decreased DBH errors and smaller volume errors. This study suggests that UAV LiDAR can be used to derive tree-level volume for biomass and carbon stock estimation, improving feasibility of tree-level carbon mapping and forest carbon monitoring.

Keyword: TLS, UAV-LiDAR, CHM Segmentation, Watershed, Biomess