한국공간정보 학회지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
항공 라이다데이터를 이용한 개별수목탐지 및 평균수고추정 |
| 영문제목(English Title) |
Detection of Individual Trees and Estimation of Mean Tree Height using Airborne LIDAR Data |
| 저자(Author) |
황세란
이미진
이임평
Se Ran Hwang
Mi Jin Lee
Im Pyeong Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 20 NO. 03 PP. 0027 ~ 0038 (2012. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
산림의 보존과 관리에 대한 필요성이 점차 증가하면서 항공 라이다데이터를 이용한 산림연구가 활발히 수행되고 있다. 이러한 산림연구에서 수목고도는 정량적인 산림측정을 위한 중요한 변수로 이용된다. 이에 본 연구는 항공 라이다데이터로부터 수목고도 추정을 위한 대표적인 두 종류의 방법을 적용하고 그 결과를 비교분석한다. Local maximum 필터링에 기반한 개별수목탐지 방법으로 개별수목의 수, 위치, 높이 및 평균수고를, 수목고도모델 또는 히스토그램을 이용한 평균수고 추정방법으로 개별격자 또는 전체영역에 대한 최대, 평균수고, 평균 수관고를 추정한다. 현장에서 실측한 검증데이터와 비교한 결과 개별 수목은 76.6%의 정확도로 탐지되었으며 개별수고는 전체 수종의 경우 1.91m, 침엽수종에 대해서는 0.75m의 RMSE로 추정되었다. 반면 수목고도모델을 이용하여 추정된 평균수고는 약 1～2m의 RMSE를 보였으며, 히스토그램을 이용하여 추정된 평균수고는 약 0.6m 과소 추정되었다. 정확하고 다양한 산림정보 추출을 위해 수종 및 추정인자에 따라 적합한 상호보완적인 방법을 선택하고 융합하는 것이 필요하다.
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영문내용
(English Abstract) |
As the necessity of forest conservation and management has been increased, various forest studies using LIDAR data have been actively performed. These studies often utilize the tree height as an important parameter to measure the forest quantitatively. This study thus attempt to apply two representative methods to estimate tree height from airborne LIDAR data and compare the results. The first method based on the detection of the individual trees using a local maximum filter estimates the number of trees, the position and heights of the individual trees, and the mean tree height. The other method estimates the maximum and mean tree height, and the crown mean height for each grid cell or the entire area from the canopy height model (CHM) and height histogram. In comparison w ith the field measurements, 76.6% of the individual trees are detected correctly; and the estimated heights of all trees and only conifer trees show the RMSE of 1.91m and 0.75m, respectively. The tree mean heights estimated from CHM retain about 1～2m RMSE, and the histogram method underestimates the tree mean height with about 0.6m. For more accurate derivation of diverse forest information, we should select and integrate the complimentary methods appropriate to the tree types and estimation parameters.
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| 키워드(Keyword) |
항공라이다
산림
수목탐지
수고추정
Airborne LIDAR
Forest
Tree Detection
Tree Height Estimation
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