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NTIS 바로가기한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.20 no.3, 2017년, pp.181 - 194
조승완 (경북대학교 산림과학.조경학부) , 김용구 (경북대학교 통계학과) , 박주원 (경북대학교 산림과학.조경학부)
This study aims to develop a regression model for forest volume estimation using field-collected forest inventory information and airborne LiDAR data. The response variable of the model is forest stem volume, was measured by random sampling from each individual plot of the 30 circular sample plots c...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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현재 우리나라의 산림조사체계가 비효율적인 이유는 무엇인가? | 현재 우리나라의 산림자원 현황정보의 획득을 위한 산림조사체계는 현장 표본조사를 통해 획득한 자료를 바탕으로 전체 대상지의 산림자원을 추정하는 방법에 의존하고 있다. 이는 대면적의 지역을 조사하는 경우, 조사에 소요되는 시간과 노동 비용이 매우 높아 비효율적이다. 또한 미조사 지점의 산림자원정보에 대한 공간적 분포를 파악할 수 없기 때문에 비용에 비해 획득한 산림자원 정보의 활용에 있어 제약이 될 소지가 있다. | |
CloudMetrics를 통해 산출된 LiDAR 가공자료의 특징은 무엇인가? | CloudMetrics를 통해 산출된 LiDAR 가공자료는 투입한 LiDAR 자료의 반사강도(intensity)와 고도(elevation) 값을 사용하여 LiDAR 자료의 고도분포를 포함해 다양한 공간분포를 나타내는 통계량들을 제공한다. 본 연구에서는 LiDAR 가공자료의 다양한 통계량 중 원형 표본지 내 산림의 수직적 구조를 나타내는 LiDAR 분포 특성 값인 고도분포 백분위 수(Height Percentiles, HP)와 층위 단위 점 개체 수 백분율(H-eight Bins, HB)을 추출하여 회귀분석에서 예측변수로 투입하였다. | |
단계적 회귀분석은 변수선택 방식에 따라 어떻게 구분되는가? | 단계적 회귀분석은 한 개의 반응변수를 설명할 수 있는 많은 예측변수 중 회귀모델에 사용할 변수를 축차적으로 하나씩 선택하거나 혹은 제거하여 최선의 회귀모델을 선택하는 방법으로, 변수선택 방식에 따라 전진선택법(forward selection method), 후진제거법(backward elimination method), 단계별 선택법(stepwise selection method)으로 구분된다(Montgomery etal., 2012). |
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