최근 지구온실효과와 같은 환경문제로 인하여 산림의 이산화탄소 흡수원으로서의 기능 등 산림의 환경적 가치를 정량화하는 효율적인 측정기술의 필요성과 중요성이 나날이 증가하고 있다. 하지만 현재의 산림자원 조사방법은 미리 선정된 표본지역에 직접 인력이 투입되어 조사를 실시하기 때문에 시간과 비용, 효율적인 측면에서 많은 한계를 지니고 있다.
항공 LiDAR 측량 기술은 지형의 수직적 구조를 측정하는데 있어서 매우 높은 정확도를 나타내는데 이와 같은 장점을 이용하여 유럽과 북미의 선진국에서는 일찍부터 항공 LiDAR 기술을 이용하여 산림자원을 측정하는 연구를 진행하여 왔다. 또한 최근에는 ...
최근 지구온실효과와 같은 환경문제로 인하여 산림의 이산화탄소 흡수원으로서의 기능 등 산림의 환경적 가치를 정량화하는 효율적인 측정기술의 필요성과 중요성이 나날이 증가하고 있다. 하지만 현재의 산림자원 조사방법은 미리 선정된 표본지역에 직접 인력이 투입되어 조사를 실시하기 때문에 시간과 비용, 효율적인 측면에서 많은 한계를 지니고 있다.
항공 LiDAR 측량 기술은 지형의 수직적 구조를 측정하는데 있어서 매우 높은 정확도를 나타내는데 이와 같은 장점을 이용하여 유럽과 북미의 선진국에서는 일찍부터 항공 LiDAR 기술을 이용하여 산림자원을 측정하는 연구를 진행하여 왔다. 또한 최근에는 LiDAR 센서의 비약적인 발전으로 인해 취득되는 데이터의 점밀도가 크게 증가함에 따라 산림 내에 분포하는 각각의 개체목 정보의 추출이 가능하게 되었다.
본 연구는 고해상도 항공 LiDAR 데이터를 이용한 산림의 이산화탄소 저장량 추정을 위한 연구로서 이를 위해 산림지형에 적합한 LiDAR 데이터의 자료처리, 개체수목 추출, 수목의 바이오매스 및 이산화탄소 추정에 관한 Matlab 기반의 모듈을 구현하여 8영급 전나무림에 대해 취득한 항공 LiDAR 데이터에 적용하였다. 그 결과, 실험대상지역의 총 면적 1.3ha에서 1,033.58tCO2의 이산화탄소량을 저장하고 있는 것으로 나타났으며, 이는 사용된 항공 LiDAR 데이터의 취득시기로부터 4년 3개월 후 실험대상지역의 0.2ha(15.4%)에 대한 표본현장조사 결과로 산출된 1113.21tCO2와 비교해 볼 때 79.63tCO2(7.2%)의 차이가 있는 것으로 나타났다.
최근 지구온실효과와 같은 환경문제로 인하여 산림의 이산화탄소 흡수원으로서의 기능 등 산림의 환경적 가치를 정량화하는 효율적인 측정기술의 필요성과 중요성이 나날이 증가하고 있다. 하지만 현재의 산림자원 조사방법은 미리 선정된 표본지역에 직접 인력이 투입되어 조사를 실시하기 때문에 시간과 비용, 효율적인 측면에서 많은 한계를 지니고 있다.
항공 LiDAR 측량 기술은 지형의 수직적 구조를 측정하는데 있어서 매우 높은 정확도를 나타내는데 이와 같은 장점을 이용하여 유럽과 북미의 선진국에서는 일찍부터 항공 LiDAR 기술을 이용하여 산림자원을 측정하는 연구를 진행하여 왔다. 또한 최근에는 LiDAR 센서의 비약적인 발전으로 인해 취득되는 데이터의 점밀도가 크게 증가함에 따라 산림 내에 분포하는 각각의 개체목 정보의 추출이 가능하게 되었다.
본 연구는 고해상도 항공 LiDAR 데이터를 이용한 산림의 이산화탄소 저장량 추정을 위한 연구로서 이를 위해 산림지형에 적합한 LiDAR 데이터의 자료처리, 개체수목 추출, 수목의 바이오매스 및 이산화탄소 추정에 관한 Matlab 기반의 모듈을 구현하여 8영급 전나무림에 대해 취득한 항공 LiDAR 데이터에 적용하였다. 그 결과, 실험대상지역의 총 면적 1.3ha에서 1,033.58tCO2의 이산화탄소량을 저장하고 있는 것으로 나타났으며, 이는 사용된 항공 LiDAR 데이터의 취득시기로부터 4년 3개월 후 실험대상지역의 0.2ha(15.4%)에 대한 표본현장조사 결과로 산출된 1113.21tCO2와 비교해 볼 때 79.63tCO2(7.2%)의 차이가 있는 것으로 나타났다.
There is a growing needs to measure the forest resources scientifically due to the fact that global warming is aggravating the environmental crisis. However, the existing method like a sample survey is limited because it is very labor-intensive, time consuming processes. Besides, it is not objective...
There is a growing needs to measure the forest resources scientifically due to the fact that global warming is aggravating the environmental crisis. However, the existing method like a sample survey is limited because it is very labor-intensive, time consuming processes. Besides, it is not objective.
Airborne LIDAR technology has an active laser pulse sensor and a high elevation accuracy and was not influenced by the shadow angle of the sun in comparison with other technologies. Therefore, it has already been adopted and accepted as a very valuable tool in forestry application in Europe, North America. Moreover, the recent advances in LIDAR sensor enable us to get more high resolution 3D point-clouds data and it offers a possibility to extraction of the individual trees.
In this study, we developed program modules based on Matlab, and then used the high resolution airborne LiDAR data as an input data to estimate the carbon dioxide storage in forests. And we made a comparison between the estimated results and field measurements. As a results of simulation, 692 individual trees were detected in the study area with 66.26% overall accuracy, 28.76% commission error, 10.55% omission error. And the R-squared of predicted DBH by height using DBH-height equation was 0.7574. Finally, the total estimated carbon dioxide storage capacity in the study area was calculated at 1,033.58tCO2. These results show that the calculated dioxide storage capacity using airborne LiDAR data was about 7.2% smaller than the traditional method by field measurements.
There is a growing needs to measure the forest resources scientifically due to the fact that global warming is aggravating the environmental crisis. However, the existing method like a sample survey is limited because it is very labor-intensive, time consuming processes. Besides, it is not objective.
Airborne LIDAR technology has an active laser pulse sensor and a high elevation accuracy and was not influenced by the shadow angle of the sun in comparison with other technologies. Therefore, it has already been adopted and accepted as a very valuable tool in forestry application in Europe, North America. Moreover, the recent advances in LIDAR sensor enable us to get more high resolution 3D point-clouds data and it offers a possibility to extraction of the individual trees.
In this study, we developed program modules based on Matlab, and then used the high resolution airborne LiDAR data as an input data to estimate the carbon dioxide storage in forests. And we made a comparison between the estimated results and field measurements. As a results of simulation, 692 individual trees were detected in the study area with 66.26% overall accuracy, 28.76% commission error, 10.55% omission error. And the R-squared of predicted DBH by height using DBH-height equation was 0.7574. Finally, the total estimated carbon dioxide storage capacity in the study area was calculated at 1,033.58tCO2. These results show that the calculated dioxide storage capacity using airborne LiDAR data was about 7.2% smaller than the traditional method by field measurements.
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