사진측량 13장 원격탐측

상지대학교 지형정보연구센터

원격탐측

상지대학교 지형정보연구센터 2

원격탐사의 정의

원격탐사(Remote Sensing)의 정의

특정 물체, 지역 또는 현상에 대하여 직접적인 접근 없이 항공기나 인공위성에 탑재된

센서를 이용하여 대상물에 반사 또는 방사되는 전자파에너지를 수집하고 이를 이용,

간접적으로 대상물 또는 현상에 대한 정보를 얻고 이를 평가, 해석하는 기술

상지대학교 지형정보연구센터(http://gis.sangji.ac.kr 3

위성영상자료의 획득원리

F

i

e

l

d

A

i

r

p

l

a

n

e

S

a

t

e

l

l

i

t

e

SourceofEnergy

D

A

T

A

C

O

L

L

E

C

T

I

O

N

D

A

T

A

A

N

A

L

Y

S

I

S

Analog Digital Visual Interpretation Computer Analysis

P

h

o

t

o

s

Path Sensor

DATA COLLECTION

DATA ANALYSIS

Path

Source of Energy

Visual

Interpretation

Analog

Sensor

Computer

Analysis

Digital

상지대학교 지형정보연구센터 4 SENSING SYSTEM DATA PRODUCT 데이타 처리 및 분석 영상지도 각종보고자료 3차원 분석

원격탐사 시스템 구성도

상지대학교 지형정보연구센터 5 1. IRS-1C 고도 : 817 km 적도통과시간 : 오전 10:30 촬영폭 : 70 km 해상 도 : 5.8 m 2. SPOT-5 고도 : 832 km 적도통과시간 : 오전 10시 촬영폭 : 60 km 해상 도 : 5 m 3. SPACE-IMAGING 해상도 : 1 m 4. EarthWatch 해상도 : 3 m 이 용 가 능 1999년 말 발사 예정 1997년 말 발사 1997년 말 발사 5. KVR 1000 해상도 : 2m 이 용 가 능

Remote Sensing

인공위성

상지대학교 지형정보연구센터 6 변 환 R M S Error 전 처 리 GCP 선점(화면) 좌표독취 변환계수 계산 데이타결합 데이타추출 종 료 항공사진 촬영 및 양화필름 제작 필름스캐닝 계 획 준 비 위성자료 DOWNLOAD IMPORT (인공위성) (디지털 항공사진)

수치영상 처리흐름도

상지대학교 지형정보연구센터 7

원시 SPOT 위성자료

 해상력 : 10 (m)

 면적 : 60 x 60 (km

2

₎

상지대학교 지형정보연구센터 8

디지털항공사진

Ground Control Point 선정 - 지도와 항공사진에서 모두 식별가능한 곳을 선택한다. 1. 도로교차점 2. 논둑 3. 분묘 등

 해상력 : 0.5 (m)

 면적 : 4.6 x 4.6 (km

2

₎

지형 보정 작업 : GCP선정

상지대학교 지형정보연구센터 9 투영법 기준타원체 데이텀 축척계수 투영원점(경도) 투영원점(위도) 가상원점(X) 가상원점(Y)

지형 보정 작업 : 투영정보 입력

상지대학교 지형정보연구센터(http://gis.sangji.ac.kr 10

위성영상의 장단점

항 목

지구관측위성

디지털항공사진

비 고

해상도

5m 이상 1m 이하 지상해상도

자료취득

제한적 필요시 취득가능 취득시기

축 척

고정 임의

-촬영면적

60km x 60km 이상 5km x 5km 이하

-기상

영향을 많이 받음 영향을 많이 받음

-자료양

~ 50MB ~ 500MB

-상지대학교 지형정보연구센터 11

방법

- 3차원 지형모델에 기하보정된 위성영상을 입힌다.

3차원 지형모델에 사용되는 자료 예

- 지형도의 등고선 데이터

- DTM(Digital Terrain Model)

- 측량 데이터와 중복 촬영된 영상을 통해 생성

목적

- 각종 공간분석에 활용한다.

가) 고해상도의 위성영상(SPOT, IRS-1C...)

나) 항공사진

위성영상 적용 : 3차원 입체영상

상지대학교 지형정보연구센터 12

DTM등고선

+

위성데이터

(30m해상도)

위성영상 적용 : 3차원 경관도

상지대학교 지형정보연구센터 13 전파장애지역 가시도 지형평면도 19 9 16 15 14 12 11 10 17 18 8 ₇ 6 5 3 2 1 연합통신사 5Km 화한골프장 미리내성지 13 4 변전소 3차원경관도

< 3차원 분석도 >

위성영상 적용 : GIS 가시도 분석 예

상지대학교 지형정보연구센터 14

- 고해상도의 흑백 영상과 저해상도의 칼라 영상을

- SPOT Panchromatic : 10m x 10m

- 항공사진 : 촬영 축척으로 조정 가능

- IRS-1C : 5m x 5m

- SPOT Multispectral : 20m x 20m

- LANDSAT TM(Thematic Mapper)

결합하여 판독능력을 높인다.

: 30m x 30m

위성영상 적용 : 영상조합(Image Merging)

목적

일반 해상도 영상 例

저해상도 영상 例

상지대학교 지형정보연구센터 15 위성데이터 - 10m 해상도 + 위성데이터 - 30m 해상도 - Color mode

위성영상 적용

영상조합사례

대전지역

상지대학교 지형정보연구센터 16 위성데이터 - 1m 해상도 + 위성데이터 - 4m 해상도 - Color mode

위성영상 적용

고해상도

위성영상

조합사례

농업분야

: Agriculture

환경감시

: Environmental Monitoring - Change Detection

• Deforestation, Water Pollution, Earth Hazards, etc.

재난관리

: Disaster Management

• Wide-spread storms - Hurricanes, Floods

지방정부

: Local Government

• Urban Planning, Tax Map Updates

Utilities and Transportation

상지대학교 지형정보연구센터(http://gis.sangji.ac.kr 17

자료 설명

• 서울 지역의 Landsat 위성 자료 를 반사광의 세기에 따라 토지 이 용을 6가지로 분류한 뒤, 서울시 경계와 하천의 위치를 표시한 것

용 도

• 비접근 지역 또는 광범위한 지역 의 토지 이용도 파악에 사용 • 경지 면적 산출을 통해 생산량 예 측 및 부여 세금액 계산이 가능 • 군작전 시 전차 등 중화기의 이동 가능 지역 판단에 유용 상지대학교 지형정보연구센터(http://gis.sangji.ac.kr 18

원격탐사 적용 분야 : 토지이용도 분석

자료 설명

– 서울 지역의 Landsat 영상 자료 에 대해 식생지수를 계산하여 3 가지 형태의 식생 지역과 도심지, 나대지, 하천 등을 표시한 것

용도

– 비접근 지역 및 광범위한 지역의 식생 형태 판단에 유용 – 군 작전 시 은폐, 엄폐 지역의 판 단에 이용 가능 – 홍수 등의 발생시 재해 가능 지역 판단에 유용 상지대학교 지형정보연구센터(http://gis.sangji.ac.kr 19

원격탐사 적용 분야 : 식생분포 형태 분석

자료 설명

– 서울 지역의 Landsat 영상 자료를 분석하여 토양의 수분 함유량을 계 산한 뒤 6가지 단계로 나타낸 것

용도

– 논, 밭 등의 농경지와 일반 나대지 사이의 구분에 유용 – 늪 등의 특수 지역 판별 가능 – 군 작전시 이동로 분석, 야영지 판단,중화기 설치 위치 판단 에 사용 가능 상지대학교 지형정보연구센터(http://gis.sangji.ac.kr 20

원격탐사 적용 분야 : 토양수분 함유량 분석

자료 설명

– 서울 지역의 Landsat 영상 자료 중 열적외선 자료를 분석하여 온 도에 따라 6단계로 구분하여 나 타낸 것

용 도

– 비접근 지역이나 광범위 지역의 지표면 온도 파악에 사용 – 오염 지역 등의 검출에 유용 – 핵 시설물의 위치 검색 및 방사능 유출 여부 판단 가능 상지대학교 지형정보연구센터(http://gis.sangji.ac.kr 21

원격탐사 적용 분야 : 비표면 온도 분석

Change Detection - 1 m Panchromatic

상지대학교 지형정보연구센터(http://gis.sangji.ac.kr 22

1993년 1994년 1995년

Tornado Damage Assessment - 1 m Panchromatic

상지대학교 지형정보연구센터(http://gis.sangji.ac.kr 23 1989년 3월 Huntsville, Alabama Before Tornado 1989년 11월

Urban Area in Huntsville After Tornado - in Red box

Urban Planning : 1 m Panchromatic

상지대학교 지형정보연구센터(http://gis.sangji.ac.kr 24

구획 정리 이전

Commercial Area (areas in blue)

구획 정리를 위한 계획안 수립 결과 Illustration Areas - 개발예정지

고해상도 영상자료의 장점

– 높은 정밀도의 작업 가능 – 자료 수집에 소요되는 시간과 비용 감소 – 비접근 지역에 대한 정밀 자료 수집 및 분석 가능 – 1:5,000 이상의 대축척 정밀지도 생성 가능 상지대학교 지형정보연구센터(http://gis.sangji.ac.kr 25

문제점

자료양의 기하급수적 증가 SPOT Pan 영상에 비해 100배 이상의 저장 공간 필요 영상 1 Scene의 분석 시 약 10 Gb 정도의 Hard Disk 요구 자료 처리 시간의 증가 고성능 장비의 필요

장점 및 문제점

상지대학교 지형정보연구센터

₂₇

입체영상 3차원 위치결정

고해상도 위성영상

흑백입체영상(1.0m) MS영상(4m) Left Right 1/5,000수준, 5m 격자간격

DEM

1/5,000 수준 1.0m GSD

수치지형도

1/5,000 수준, 1.0m GSD

정사영상지도

<GCP + RPC 블럭조정> 1/5,000 수준, 1.0m GSD

주제도

상지대학교 지형정보연구센터

₂₈

지상기준점 관측

검사점 관측

입체시 영상제작

표정해석 및 센서모델링

<지상기준점 관측> _{<연결점 관측>} <원시 위성영상> <입체시 영상> <RPC 블럭조정> 3차원 모델링 성과의 높이 검사점 높이 _{3차원 모델링} 수직 오차 <3차원 모델링 수직오차> 검사점값의 위치 검사점의 위치 <3차원 모델링 수평오차>

고해상도 위성영상의 3차원 위치결정

상지대학교 지형정보연구센터

₂₉

작업절차

수치지형도 제작

수치지도작성작업규칙 및 수치지도작성작업내규 준용 현지조사, 정위치 편집, 속성정보 제작방안으로 역사자료 및 자연지리 관련 도서자료를 이용하여 수정·보완 주기 지형 < 수치도화 > < 정위치편집 > < 구조화편집 > < 도면제작편집 > <보조자료 활용> < 일반화 > 수계, 도로, 행정경계 자료 입력 수치도화 정위치 편집(1/5,000) 일반화 (1/5,000) 도면제작 편집 구조화 편집

고해상도 위성영상을 이용한 수치지형도 제작

상지대학교 지형정보연구센터

₃₀

고해상도 위성영상을 이용한 수치지형도 수정/갱신

변화지역 탐지(수치지도+정사영상) 변화지역 수치도화(정사영상을 기본으로 벡터화)

상지대학교 지형정보연구센터

₃₁

고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델 생성

작업절차

수치표고모델 생성

< 불규칙 3차원좌표 > 수치표고자료 제작 < 격자형수치표고 > < 음영기복도 > 피라미드 영상 계층매칭 입체 영상 3차원 모델링 입체시 영상 생성 입체영상 매칭 지상좌표 계산 수치표고자료 편집 정확도 검증 수치표고자료 규격화 확인 YES NO

상지대학교 지형정보연구센터

₃₂

고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델 생성

수치표고모델 편집

_{수치표고자료 검증}

음영기복도에 의한 육안검수 오류검증 프로그램 활용한 무결성 확보 하천 도화 데이터 섬부분 재제작 데이터 수계편집 기타 편집 < 매칭오류편집 > < 이상표고편집 > < 하천편집 > 오류검증 프로그램 C:\dem\지리원\3561005.asc C:\dem\지리원\3561005.rep 56 (-) 값 도출 영상정보사업부 홍길동 • 오류값(-) 및 과다한 이상표고 검색

상지대학교 지형정보연구센터

₃₃

고해상도 위성영상을 이용한 정사영상 생성

고해상도 위성영상 (입체영상) 영상전처리 RPC 입력 RPC블럭조정  gray level값 보정  영상피라미드 생성 Epipolar Image생성 (PAN 영상 이용) DEM생성 각 밴드별 정사영상생성 GCP 관측 Pan sharpening 영상 생성

+

₌

Panchromatic(1m) _{MultiSpectral(4m)} Pan Sharpening 영상(1m)

• KOMPSAT-2영상

+

₌

Panchromatic(0.6m) MultiSpectral(2.4m) Pan Sharpening 영상(0.6m)

• Quickbrid-2영상

+

₌

Panchromatic(1m) _{MultiSpectral(4m)} Pan Sharpening 영상(1m)

상지대학교 지형정보연구센터

₃₄

농경지

_도로

밀집가옥

산지

상지대학교 지형정보연구센터

₃₅

고부가 위성정보 DB 구축(Ⅱ)

사업추진 내용

우주개발사업 결과물에 대한 보다 적극적인 활용 위성정보의 고부가 가치 창출 유도 첨단 위성정보의 신속한 공급을 위한 활용 지원체계 확보 아리랑위성 기반의 한반도 전역에 대한 고부가 위성정보 DB 구축 - 1:5,000 및 1:25,000 도곽단위 정사영상지도 - 한반도전체, 남한, 북한, 도별 정사모자이크 영상 사업추진기간 : 2010년 ~ 현재 KOMPSAT-2 영상(개성)

상지대학교 지형정보연구센터

₃₆

기존 주제도

정밀주제도

(3D Smart Thematic Map)

정확도 향상 방안

 위치정확도 : 고해상도 입체영상을 이용한 디지털 매핑 과정 적용 (RPC블럭조정, GCP에 따른 위치정확도분석)  주제정확도 : 객체지향분류의 심층연구

활용성 증대 방안

 3차원 주제도 생성 방안 : DEM 생성(5mX5m급), 정사사진영상생성  주제정보 표현 방식 : 래스터방식, 벡터방식, Hybrid 방식 GSD 30m급 위성영상 단영상 활용 GCP 및 DEM 정사보정 1/25,000축척 기반 2차원주제도 화소기반분류 GSD 1m 이하급 고해상도 입체영상활용 디지털 매핑 기법 활용 1/5,000축척 기반 3차원주제도 객체지향분류

고해상도 위성영상을 이용한 주제도 제작

상지대학교 지형정보연구센터

₃₇

상지대학교 지형정보연구센터

₃₈

QuickBird-2 영상

KOMPSAT-2 영상

나대지 도로/시가화 수계 초지 산림 건물 그림자

고해상도 위성영상을 이용한 주제도 제작

상지대학교 지형정보연구센터

₃₉

횡성 3차원주제도

(토지피복도)

횡성 3차원위성영상

고해상도 위성영상을 이용한 3차원 주제도

나대지 도로/시가화 수계 초지 산림 건물 그림자

상지대학교 지형정보연구센터

₄₁

기존 산림 바이오매스 산정 기법  위성영상 또는 LiDAR 자료단독으로이용한 산정 기법  위성영상 - 중·저해상도 위성영상을 주로 이용하여 정확도 저하 - 토지의피복정보와 산림의 임상정보의 추출은 가능 하나, 수직적 구조(수고, 흉고)의 산정이 어려움 - 고해상도 위성영상 활용 부재  LiDAR 자료 - 산림의수직적 구조의 정확한 추출이 가능 - 토지의 피복정보와 산림의 임상정보의 추출 어려움 위성영상 + LiDAR 기반 산림 바이오매스 산정 기법 위성영상과 LiDAR 자료의 융·복합 기술이요구 위성영상과 LiDAR 자료의 융·복합한 바이오매스 산정 기법 - 지자치 기구축 공간정보와 위성영상 및 LiDAR 자료로 추출된 산림 바이오매스 산정 인자를 이용한 산정 방법 제시 - 위성영상 및 LiDAR 자료의 장점을 최대한 활용 - 위성영상으로 토지피복정보와 산림의 임상정보의 추출 - LIDAR 자료로부터 수직적 구조(수고, 흉고)의 산정 위성영상과 LiDAR 자료의 융·복합한 최적 바이오매스 산정 기법을 토대로 이용한모니터링 시스템 개발

연구 필요성

1997년 교토의정서에 따라 이산화탄소 배출량을 평균 5% 수준으로 감축하여야 함 우리나라도2013년 2차 의무대상국 지정이 유력, 이산화탄소 배출량 감축을 위해 다양한 사업 및 연구가 진행 우리나라는 전국토의 약 60%이상이 산림지역으로 많은 양의 이산화탄소 흡수가 가능한 자연 환경을 가지고 있음 산림의 바이오매스 산정 기법 및 모니터링 시스템 요구(TIER 2~3급)

연구목적

산림 바이오매스흡수량 산정 최적 기법 개발 - 지자체 기 구축 공간정보에 적합한 산림 바이오매스 산정 최적 기법 개발 - 고해상도 위성영상을 이용한 최적 산정 기법 제시 - LiDAR 자료를 이용한 최적 산정 기법 제시 - 고해상도 위성영상 + LiDAR 산정 기법 개발 산림 바이오매스 모니터링 시스템설계 및 유지관리 방안 제시

상지대학교 지형정보연구센터

₄₂

TIER 1

TIER 2

TIER 3

국가 고유의 추정 인자 및 모델이 없을 경우 이용 이용이 간편 정확도 및 국제적 신뢰도 낮음 국가 고유의 산정 인자를 갖추고, IPCC 매뉴얼에서 규정한 방법론 또는모델을 이용 정확도 보통, 정기적 모니터링이 가능 정밀한 국가 고유의 산정 인자와 방법론또는 모델을 이용 정확도 및 국제적 신뢰도 높음 지향적이며, 정기적 모니터링이 어려움 2006년 제5차 국가산림자원조사체계 전면 개편으로 산림 바이오매스 국가고유산정인자 산출 고품질 공간정보를 융합한 산림 바이오매스 산정 기법 및 모니터링 기법이 다소 취약함 공간정보를 이용한 우리나라 산림 바이오매스 산정 수준은 TIER 1 ~ TIER 2 급 2011년 제6차 국가산림자원조사의 시작으로 정확한 국가고유산정인자 산출 고해상도 위성영상과 LiDAR 자료를 융합하여 고품질 공간정보를 이용한 산림 바이오매스 산정 방법 제시(TIRE 2~3급) 산림 바이오매스 모니터링 시스템을 개발하여 지속적인 산림 바이오매스 변화를 분석 바이오매스 : 생명체(Bio) + 양(Mass)의 합성로 나타내는 말로 생물자원으로 생산이 가능한 에너지의 양을 의미 산림 바이오매스 : 나무 또는 숲에서 생산 가능한 에너지의 양을 의미, 임목재적 또는 임목축적으로 산정 산림 이산화탄소 흡수량 : 산림 바이오매스에 산림 탄소전환계수(산림 바이오매스의 순광합성량 비율(광합성량 – 호흡량))를 이용하여 환산한 값으로 산림에서 이산화탄소를 흡수 처리하는 양을 의미 임목재적 : 수목 하나의 부피(건조중량) 임목축적 : 임분(숲) 전체의 수목의 부피 또는 목재의 양

상지대학교 지형정보연구센터

₄₃

기존 산림 바이오매스 산정 기법의 문제점

산림 바이오매스의 산정을

위해서는

임상 및 수종의 정확한 분류

와

임목재적 또는 임목축적의 정확한

산정

이 주요 인자가 됨

위성영상을 이용한 산림 바이오매스 산정 방법은 위성영상의 해상도에 따라

회귀방정식(저 ∙ 중해상

도 위성영상

)과

임상 및 수종(고해상도 위성영상)분류 기법

으로 달리 이용되었으나

두 기법을 융합한

산정 기법의 제시

가 요구됨

LiDAR 자료를 이용한 방법은 광학영상을 융합하여 임상 및 수종을 분류하는 기법과

수고점을

이용하여

흉고직경 및 임목축적을 산정하는 기법이

이용

두 기법을 융합한 산정

기법의 제시가 요구됨

위성영상과 LiDAR 자료의 기하학적 방사적 장점을 융합한 산림 바이오매스 산정 기법

이 요구

산림 바이오매스 산정을 위한 고려사항

산림 바이오매스 산정을 위한 기초자료(고해상도 위성영상, LiDAR 자료)를 융합하여

기초자료의

특성을 최대한 활용한

최적 산림 바이오매스 산정 방법

제시

지방자치단체의 기 구축 및 보유 공간정보

(수치지형도, 임상도, 식생도 등)와 융합한

산림 바이오매스

최적 산정 방법 제시

산림 바이오매스의 적극적인 자원화

를 위한

산림 바이오매스 모니터링 시스템의 설계

및 개발을

위해서는

산림 바이오매스 산정 기법의 알고리즘화

추진

산림 바이오매스모니터링시스템의

효율적인 활용 및 유지관리를 위한 방안

필요

상지대학교 지형정보연구센터

₄₄

LiDAR Class 분류 Ground Point nDSM=(DSM-DEM) 수목의 개체수 파악 Vegetation Point 수고 및 흉고직경 추출 수목 재적 산출 수고 및 흉고직경 추출 확장계수 및 전환계수 현장 표본점조사 정확도 분석 정사영상 자료 획득 기준점(GCP) 선정 DEM RPC Sensor Model 계산 객체지향분류 NDVI 임상분류 산림 바이오매스 산정 고해상도 위성영상 & LiDAR

상지대학교 지형정보연구센터

₄₅

고해상도 위성영상을 이용한 산림 정보 추출

산림 정보 추출 프로세스

고해상도 위성영상 산림 바이오매스 최적 산정 기법 제시 GCP 및 RPC를 이용한 정밀 센서모델링 DEM을 이용한 정사영상 생성 표정해석 및 정사영상 제작 KOMPSAT-2영상 및 객체기반분류법 이용 영상분할 식생분류(NDVI지수) 산림분류 및 산림 경계 추출 토지피복정보 분류(산림) KOMPSAT-2영상 이용 산림 경계의 입력

NDVI & SAVI 지수 상관 분석 기법

(침엽수, 활엽수, 혼효림) 산림 지역임상 분류 임상별 객체를 병합 입상별 경계 파일 제작(벡터) 기존 임상도와 비교 임상별영역 선정

산림 정보 추출 기법

GCP 및 RPC 센서모델링 : 고해상도 위성영상의 정밀 기하보정에 이용(표정정확도 2Pixel 이내) 객체기반분류법 : 고해상도 위성영상에 이용되는 주제정보 자동분류기법으로 영상분할, 분할 객체별 특성(scale, shape ratio, brightness, mean 등)을 고려한 분류

임상분류기법 : 하절기 영상으로부터 산림 경계 추출

동절기 영상에서 산림 지역의 식생지수(NDVI & SAVI) 의 상관 관계를 비교하여 임상 분류

활용 프로그램

- 표정해석 및 정사영상 제작 : PCI Geometica 10.2

- 토지피복정보 분류 및 임상 분류 : Definiens Developer 8.0 및 algorithm library

2011년 5월 영상 구 분 2009. 01 2011. 05 대상 지역 •강원도 횡성군 일원 취득일자 2009. 1. 13 2011. 5. 30 영상종류 • GSD 1.0m : Panchromatic 영상 • GSD 4.0m: R, G, B, NIR 밴드영상 영상등급 •표준정사보정 스테레오 • 단일 영상

46

상지대학교 지형정보연구센터

₄₇

고해상도 위성영상을 이용한 산림 정보 추출

임상분류 매개변수

상지대학교 지형정보연구센터

₄₈

LiDAR 자료를 이용한 산림 정보 추출

산림 정보 추출 프로세스

LiDAR 데이터 산림 바이오매스 최적 산정 기법 제시 필터링 기법을 이용한지면점 분류 지면점을 기준으로식생점 분류 식생점 분류 수관형태에 따른침엽수와 활엽수산림점 분류 인접 점과 수관 형태의 유사성에 의한 분류 수관형태에 따른 산림점 분류 버퍼링(buffering) 기법을 이용한수고점산정 수고점에 따른 수목객체수산정 수고점 및 객체수 산정 수고와 흉고직경상관관계식을 이용 수목 객체별 흉고직경 산정

산림 정보 추출 기법

지표점 및 식생점 분류 기법 : 경사도기반 알고리즘, 각거리 알고리즘 수목점 분류 : 수관형태를 기준으로영역확장 기법을 이용하여 인접 점과 형태가 유사한 식생점을 수목점 으로 분류 수고점 및 객체수 산정 : - 임의의 수목점을 기준으로 수관넓이만큼의 버퍼존 내 수목점 중 최고점을 선정 - 수고점의 개수와 객체목의 개수는 일치함 흉고직경 산정 : 수고와 흉고와의비선형 회귀식을 이용하여 흉고직경 산정 - 혼효림 : - 활엽수 : - 침엽수 :

DBH : 흉고직경 a,b,c : parameter H : 수고 e : exponential

H b a DBH   H b c H a DBH    H b e a DBH  

상지대학교 지형정보연구센터

₄₉

LiDAR 자료를 이용한 산림 정보 추출

구 분 Test지역 1(침엽수림) Test지역 2(혼효림) Test지역 3(활엽수림)

현장조사 수목 객체수 104 32 55

LIDAR Data 수목 객체수 95 30 47

분류정확도(%) 91.3 93.8 85.5

평균 분류정확도(%) 90.2

Test지역 1(침엽수림) Test2지역(혼효림) Test지역 3(활엽수림)

Test지역 배치도 현장조사 지점

kg/m³) 침엽수 5,914.77 4,590.24 2,226.27 활엽수 6,186.37 8,936.08 4,465.36 혼효림 6,534.26 7,225.37 3,562.11 2~4이하 4~6이하 6~8이하 8~10이하 10~12이하 12~14 14~16이하 16초과 임상도 경 계

50

2~4이하 4~6이하 6~8이하 8~10이하 10~12이 하 12~14 14~16이 하 16초과 임상도 경 계

52