[논문]지상라이다를 활용한 소나무 산불피해지의 임목 피해특성 분석

강진택; 고치웅; 임종수; 이선정; 문가현; 이승현

doi:10.7780/kjrs.2020.36.6.1.2

[국내논문] 지상라이다를 활용한 소나무 산불피해지의 임목 피해특성 분석
Characteristics Analysis of Burned tree by Terrestrial LiDAR in Forest Fired Area of Pinus densiflora 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.36 no.6 pt.1, 2020년, pp.1291 - 1302

강진택 (국립산림과학원 산림산업연구과) , 고치웅 (국립산림과학원 산림산업연구과) , 임종수 (국립산림과학원 산림산업연구과) , 이선정 (국립산림과학원 산림산업연구과) , 문가현 (국립산림과학원 산림산업연구과) , 이승현 (국립산림과학원 산림산업연구과)

초록
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지상라이다의 활용성 검증을 위하여 지상라이다를 이용하여 산불피해지의 임목 피해특성 조사 결과를 전문가에 의해 조사한 결과와 비교하였다. 조사구는 산록에서 산정으로 30 m×50 m(0.15 ha) 규모로 4 plots를 설정하였으며, 조사구내 피해임목의 흉고직경, 수고, 지하고, 지하고, 연소높이 및 수관길이를 조사하였다. 동시에 지상 레이저 스캐너를 이용하여 조사구내 피해임목의 피해특성 정보를 조사하여 전문가 조사결과와 비교분석 하였다. 전문가 조사와 라이다 조사의 비교 결과, 흉고직경은 30.8 cm, 29.7 cm, 수고 15.8 m, 17.5 m, 지하고 8.4 m, 8.4 m, 연소높이 4.0 m, 3.5 m, 수관길이 7.4 cm, 9.1 cm로 나타났다. 두 조사 방법 간에는 수고와 수관길이를 제외한 나머지 조사항목에서는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 또한 개체목의 안정성과 고사율에 영향을 미치는 H/D율과 CL/H율, BH/CL율을 분석한 결과, 전문가 조사 51.3%, 47.1%, 53.6%, 라이다 조사 58.8%, 52.0%, 38.7%로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

To verify the field-effectiveness of Terrestrial Laser Scanner (TLS), a terrestrial LiDAR was deployed to examine the damage properties of woods in forest fire area, then the data was compared with the results surveyed by a forestry expert. Four sample plots (30 m × 50 m, 0.15 ha) were set from the foot to the top of the mountain, and DBH, height, clear length, burned height, and crown length were investigated. Next, TLS collected information on damage characteristics found in the sample plots. This information was then compared with that amassed by the expert. The expert and the TLS survey results showed 30.8 cm and 29.9 cm for DBH, 15.8 m and 17.5 m for tree height, 8.4 m and 8.4 m for clear length, 4.0 m, 3.5 m for burned height, and 7.4 cm and 9.1 cm for crown length. With the exceptions of height and clear length, no notable discrepancy was observed between two methods. H/D ratio, CL/H ratio, and BH/CL ratio, all of which contribute to stability and decay rate of the stand, from the two methods were also compared. The human survey rated each ratio (H/D, CL/H, BH/CL in order) 51.3%, 47.1%, and 53.6%, while the TLS presented the results of 58.8%, 52.0%, and 38.7%.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Study site of forest wildfire area in Pinus densiflora, Samchuk, Gangwon province.
그림 Fig. 2. Survey by expert and Terrestrial Laser Scanner (TLS) in forest fire area of Pinus densiflora.
그림 Fig. 3. Analysis of tree characteristics obtained data by survey of expert and TLS.
표 Table 1. Summarizing obtained data by field survey of expert and Terrestrial LiDAR in forest fired area of Pinus densiflora
그림 Fig. 4. Comparison of DBH (a), height (b), clear length (c), burned height (d), and crown length (e) obtained by expertsurvey and TSL survey.
그림 Fig. 5. Comparison of H/D (a), CL/H (b), and BH/CL (c) ratio between survey of expert and TLS.
그림 Fig. 6. Monitoring change of rate of tree dead by BH/CL.
그림 Fig. 7. Comparison of dead rate of tree with tree burned height by lapse of the time.

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구의 목적은 산불 피해지를 대상으로 지상라이다를 활용하여 개체목 수준의 정보를 취득하여 산불 피해지의 특성을 분석하고 전문가에 의한 조사와 비교 검증하여, 향후 산불 피해지의 피해량 조사 및 산불 피해 특성조사에 활용하기 위해 추진하였다.

제안 방법

스캔 범위 수평 360°, 수직 300°로 스캔 거리 최대 120m까지 스캔이 가능하며, 고해상 디지털카메라를 탑재 가능한 장비이다. LiDAR장비를 이용하여 하나의 조사구에서 최소 10회의 LiDAR 스캔 Point 자료를 정합하여 개체목의 위치, 흉고 직경, 수고, 지하고를 측정하였다. 한편 연소 높이는 LiDAR장비에 탑재된 고해상디지털카메라(70 Mega Pixel Color)에서 촬영된 영상자료를 육안으로 판독하여 산불의 연소 높이를 측정하였다.
또한 전체 산림면적 630만 ha중 인공림의 비율을 불과 17%(107만 ha)로 천연림이 대부분이며, 이러한 우리나라 산림환경에서 산림내에서 개체목의 수고를 정확하게 측정하는 것이 상당히 어려운 일이다. 본 연구에서도 이러한 DBH와 수고값을 정확하고 효율적으로 측정하기 위한 수단으로 지상 라이다(TLS LiDAR) 장비를 이용하여 산불 피해지 임목 피해 특성조사에 적용하였다.
이상의 연구에서는 산불에 영향을 미치는 피해목의 형태 특성을 조사·분석하여 산불 피해량 및 산불특성을 파악하기 위하여 기존의 정통적으로 수행하여 왔던 방법인 전문가에 의한 직접 조사와 최신 기술인 라이다 장비에 의한 조사 결과를 비교하여 보았다
연구 대상지 내에서 30 m×50m의 조사구를 산록에서부터 산정 방향으로 4반복으로 설정하였다. 표준지 내각 개체목에 대해서는 일련 고유번호를 부착하여 식별이 가능하도록 표시하였으며, 표준지를 대상으로 현장조사와 지상레이저 스캐너 장비를 이용하여 산불 피해목의 피해 특성조사(수고, 흉고 직경, 지하고, 연소 높이)를 실시하였다.
현장조사는 조사 전문가에 의해 수고 측정 장비(Vertex III)와 흉고 직경 측정자를 이용하여 개체목의 수고와 흉고 직경 등을 측정하였고, 조사에 사용된 지상레이저 스캔 장비는 스캔 속도 976, 000 point/sec. 스캔 범위 수평 360°, 수직 300°로 스캔 거리 최대 120m까지 스캔이 가능하며, 고해상 디지털카메라를 탑재 가능한 장비이다.

대상 데이터

본 연구 대상지역은 2018년 2월 강원도 삼척시 노곡면 하마읍리에 위치한 국유림의 소나무림에서 발생한 산불 피해지역으로 산불피해면적이 총 150.9 ha이다. 산불 발생지역의 소나무림은 해발 650 m, 평균 수고 15.
본 연구의 조사 대상지는 전체 산불 피해 면적(150.9 ha) 중에서 산불 피해 강도(약, 중, 강)가 “중”에 해당하는 소나무 단순림 6 ha를 연구 대상지로 선정하였다
연구 대상지는 해발 650m로 평균 경사도가 20°이며 ha당 433본의 소나무가 식재된 산림이다

성능/효과

이상의 연구에서는 산불에 영향을 미치는 피해목의 형태 특성을 조사·분석하여 산불 피해량 및 산불특성을 파악하기 위하여 기존의 정통적으로 수행하여 왔던 방법인 전문가에 의한 직접 조사와 최신 기술인 라이다 장비에 의한 조사 결과를 비교하여 보았다. 두 조사 방법 간에는 통계적으로 유의적인 차이는 나타나지 않았으며, 기존에 사람이 수행하여 왔던 산불 피해량 조사에 있어서라이다를 이용하여 충분히 가능함을 알 수 있었다. 또한 사람이 측정할 수 없는 다양한 입목의 형태 특성 정보도 효율적으로 측정·수집 가능하다.
또한 사람이 측정할 수 없는 다양한 입목의 형태 특성 정보도 효율적으로 측정·수집 가능하다
본 연구에서 산불 피해지의 피해량 산정 및 임목피해 특성 파악을 위해 전문가에 의한 산림조사에서 수집돼는 중요한 인자들을 라이다 장비를 통해서도 충분히 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 산불 피해지에 대한 피해량 산정과 산불 발생 특성을 분석하기 위하여 전문가 및 라이다에 의한 조사를 비교한 결과는 Fig.
이러한 산불 조사에 지상 혹은 드론 라이다를 이용하여 산불 피해목을 비접촉에 의한 방법으로 정확하게 조사·분석 가능하며, 산불 당시 현장을 포인트 클라우드 기반 3D 영상의 디지털 트윈으로 구축하여 영구적으로 보존할 수 있다

후속연구

현장조사에서 측정 오류가 높은 수고나 지하고를 정확하게 측정하지 못하면, 결과적으로 이를 기반으로 계산되는 수관길이 또한 달라지게 된다. 따라서 라이다는 현장에서 사람에 의해 조사하기 어려운 개체목의 형태 정보를 수집하는 데 효율적으로 사용할 수 있는 조사 방법이지만, 산림 현장의 임분밀도, 경사도 등 산림환경에 따라 지상 라이다에 의해 취득된 데이터의 품질이 낮은 경우도 있기 때문에 다양한 산림환경에서의 연구가 필요하다.
향후 지상라이다 와 더불어 드론, 항공 라이다의 정보를 동시에 활용한다면, 보다 신속하고 신뢰성 있는 품질의 데이터 확보를 통해 이러한 현장 애로사항을 해결하는 데 도움이 될 것으로 판단된다. 또한 라이다에 의한 조사방식은 조사 대상물에 대한 비접촉에 의한 조사로 산림분야에서 산불 피해지의 열악한 환경에서 인력에 의한 현장 조사의 애로사항을 어느 정도 해소할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 산불은 점점 대형화되어 가고 있으며, 산불 피해지의 손실에 대한 보상, 소송 사건 등 민감한 문제들에 의한 법적 다툼이 많이 발생하고 있다. 향후 지상라이다 와 더불어 드론, 항공 라이다의 정보를 동시에 활용한다면, 보다 신속하고 신뢰성 있는 품질의 데이터 확보를 통해 이러한 현장 애로사항을 해결하는 데 도움이 될 것으로 판단된다. 또한 라이다에 의한 조사방식은 조사 대상물에 대한 비접촉에 의한 조사로 산림분야에서 산불 피해지의 열악한 환경에서 인력에 의한 현장 조사의 애로사항을 어느 정도 해소할 수 있을 것으로 판단된다.

참고문헌 (44)

Agee, J.K. and M.R. Lolley, 2006. Thinning and prescribed fire effects on fuels and potential fire behavior in an Eastern cascades forest, Washington, USA, Fire Ecology, 2(2): 3-19.

상세보기
Aijazi, A.K., P. Checchin, L. Malaterre, and L. Trassoudiane, 2017. Automatic detection and parameter estimation of trees for forest inventory applications using 3D terrestrial LiDAR, Journal of Remote Sensing, 9(946): 1-24.
Chang, A.J. and H.T. Kim, 2008. Study of biomass estimation in forest by aerial photograph and LiDAR data, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, 11(3): 166173 (in Korean with English abstract).
Cho, S.W., Y.K. Kim, and J.W. Park, 2017. Development of forest volume estimation model using airborne LiDAR data; - A case study of mixed forest in Aedang-ri, Chunyang-myeon, Bonghwa-gun. Journal of the Korean Association Geographic Information Studies, 20(3):181-194 (in Korean with English abstract).

원문보기 상세보기
Chung, J.S., B.D. Lee, and H.H. Kim, 2002. Estimation of Pinus densiflora stand damage grades for Samchuck forest fire area using GIS and discriminant analysis, Journal of Korean Forest Society, 91: 355-361 (in Korean with English abstract).
Collins, B.M., M. Kelly, J.W. Van Wangtendonk, and S.L. Stephens, 2007. Spatial patterns of large natural fires in Sierra Nevada wilderness areas, Landscape Ecology, 22(4): 545-557.

상세보기
Feret, J.B. and G.P. Asner, 2012. Semi-supervised methods to identify individual crowns of lowland tropical canopy species using imaging spectroscopy and LiDAR, Journal of Remote Sensing, 4: 2457-2476.

상세보기
Graham, R.T., A.E. Harvey, T.B. Jain, and J.R. Tonn, 1999. The effects of thinning and similar stand treatments on fire behavior in Western forests, USDA (U.S. Department of Agriculture, Forest Service), Rocky Mountain Research Station, Portland, Oregon, USA, p. 27.
Harada, K. and Y. Kawata, 2005. Discussion on the utilization of coastal forests for the tsunami reduction effects, Annual Journal of Coastal Engineering, Japan Society of Civil Engineers, 52: 276-280.
Harrod, R.J., D.W. Peterson, N.A. Povak, and E.K. Dodson, 2009. Thinning and prescribed fire effects on overstory tree and snag structure in dry coniferous forests of the interior pacific northwest, Forest Ecology and Management, 258(5): 712-721.

상세보기
Holmgren, J., 2004. Prediction for tree height, basal area and stem volume in forest stands using airborne laser scanning, Scandinavian Journal for Forest Research, 19(6): 543-553.

상세보기
Hyyppa, J., H. Hyyppa, P. Litkey, X. Yu, H. Haggren, P. Ronnholm, U. Pyysalo, J. Pitkanen, and M. Maltamo, 2004. algorithms and methods of airborne laser scanning for forest measurements. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, 36(8): 82-89.
Key, C.H. and N.C. Benson, 2006. Landscape assessment: Sampling and analysis methods, USDA (U.S. Department of Agriculture, Forest Service), Rocky Mountain Research Station, Portland, Ogden, USA.
Kim, H.H., B.D. Lee, and J.S. Chung, 2002. Estimating fire-damage grades of Pinus densiflora forest stands by interpreting Landsat 7 ETM+ imagery using neural network, Journal of Korean Forest Society, 91(6): 706-713 (in Korean with English abstract).
Kim, S.W., K.W. Chun, K.H. Park, Y.H. Lim, J.U. Yun, S.M. Kwon, H.J. Youn, J.H. Lee, Y. Teramoto, and T. Ezaki, 2015. The Necessity and Method of Stand Density Control Considering the Shape Ratio of Pinus thunbergii Coastal Disaster Prevention Forests in South Korea, Journal of Korean Forest Society, 106(4): 457-464 (in Korean with English abstract).
Kim, S.Y., 2015. A Study on the analysis of fuel characteristics for forest fire hazard assessment. Yesan. Doctoral dissertation, Kongju National University, Yesan, Republic of Korea, 2015: 138 (in Korean with English abstract).
Korea Forestry Promotion Institute, 2017. Assessment of Korea's Forest resources at 2011-2015, Korea Forestry Promotion Institute, Seoul, KOR.
Koutsias, N., M. Karteris, and E. Chuviece, 2000. The use of intensity-hue-saturation transformation of Landsat-5 thematic mapper data for burned land mapping, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 66(67): 829-839.
Kunisaki, T., 2005. Pattern of snow accretion damage in an old Sugi (Cryptomeria japonica D. Don) Plantation at the base of Mt. Iwate, Northern Japan, Journal of the Japanese Forest Society, 87: 426-429.

상세보기
Kushla, J.D. and W.J. Ripple, 1998. Assessing wildfire effects with Landsat thematic mapper data, Remote Sensing of Environment, 19: 2493-2507.

상세보기
Lee, B.D. and J.S. Chung, 2006. Estimation of time series model on forest fire occurrences and burned area from 1970 to 2005, Journal of Korean Forest Society, 95(6): 634-648 (in Korean with English abstract).
Lee, J.H., X. Cai, J. Lellmann, and M. Dalponte, 2016. Individual tree species classification from airborne multisensory imagery using robust PCA, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 9(6): 2554-2567

상세보기
Lee, S.J., Y.S. Choi, and H.S. Yoon, 2012. Estimation of carbon dioxide stocks in forest using airborne LiDAR data, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 30(3): 259-268 (in Korean with English abstract).

원문보기 상세보기
Lee, S.J., S.Y. Kim, B.D. Lee, and Y.J. Lee, 2018. Estimation of canopy fuel characteristics for Pinus densiflora stands using diameter distribution models: Forest managed stands and unmanaged stands, Journal of Korean Society of Forest Science, 107(4): 412-421 (in Korean with English abstract).

원문보기 상세보기
Lee, S.Y., M.W. Lee, C.H. Yeom, and G.G. Kwon, 2008. Comparative analysis of forest fire danger rating on the forest characteristics of thinning area and non-thinning area on forest fire burnt area, Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, 153-156 (in Korean with English abstract).
Lim, K.S. and P.M. Treitz, 2004. Estimation of above ground forest biomass from airborne discrete return laser scanner data using canopy-based quantile estimators, Scandinavian Journal for Forest Research, 19(6): 558-570.

상세보기
Lutes, D.C., R.E. Keane, J.F. Caratti, C.H. Key, N.C. Benson, S. Sutherland, and L.J. Gangi, 2006. FIREMON: The fire effects monitoring and inventory system 1CD, USDA (U.S. Department of Agriculture Forest Service), Rocky Mountain Research Station, Portland, Oregon, USA.
Mitchell, S.J., 2000. Stem growth responses in Douglas fir and Sitka spruce following thinning: implications for assessing windfirmness, Forest Ecology Management, 135: 105-114.

상세보기
Mutch, R.W., S.F. Amo, J.K. Brown, C.E. Karlson, R.D. Ottmar, and J.L., Perterson, 1993. Forest health in the Blue Mountains: A management strategy for fire-adapted ecosystems, USDA (U.S. Department of Agriculture Forest Service), Portland, Oregon, USA, p. 20.
Palace, M., F.B. Sullivan, M. Ducey, and C. Herrick, 2016. Estimating Tropical Forest Structure Using a Terrestrial Lidar, PLoS One, 11(4): 1-19.
Patterson, M. W. and S. R. Yool, 1998. Mapping fireinduced vegetation mortality using Landsat thematic mapper data: A comparison of linear transformation techniques, Remote Sensing of Environment, 65: 132-142.

상세보기
Philip, M.S., 1994. Measuring trees and forests, 2nd edition, CABI International, Wallingford, USA, p. 11.
Pommerening, A., and P. Grabarnik, 2019. Individual based Methods Forest Ecology and Management, Springer, Switzerland, p. 411.
Pretzsch, H., 1996. Erfassung des Pflegezustandes von Waldbestanden bei der zweiten Bundeswaldinventur [Assessment of tending requirements in forest stands as part of the 2nd German National Inventory], AFZ/DerWald, 15: 820-823.
Rothermel, R.C., 1991. Predicting behavior and size of crown fires in the northern Rocky Mountains, Research. Paper. INT-RP-438, Intermountain Forest and Range Experiment Station, Ogden, USA, p. 46.
Sando, R.W. and C.H. Wick, 1972. A method of evaluating crown fuels in forest stands, Research paper NC84. U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Washinton D.C, USA.
Schultz, M., 2001. Pepper Hill - a Tragedy, Wildland Firefighter, 4(10): 25-29.
Sheridan, R.D., S.C. Popescu, D. Gatziolis, C.L. Morgan, and N. Ku, 2015. Modeling Forest Aboveground Biomass and Volume Using Airborne LiDAR Metrics and Forest Inventory and Analysis Data in the Pacific Northwest, Remote Sensing, 7(1): 229-255.

상세보기
Sunar, F. and C. Ozkan, 2001. Forest fire analysis with remote sensing data, International Journal of Remote Sensing, 22(2): 2265-2277.

상세보기
Turner, M.G. and W.H. Romme, 1994. Landscape dynamics in crown fire ecosystems, Landscape Ecology, 9: 57-77.
Van Laar, A. and A. Akca, 2007. Forest Mensuration. Managing forest ecosystem, Springer, Dordrecht, Netherlands.
Wimberly, M.C. and M.J. Reilly, 2007. Assessment of fire severity and species diversity in the southern Appalachians using Landsat TM and ETM+ imagery, Remote Sensing of Environment, 108: 189-197.

상세보기
Woo, C.S., J.S. Yoon, J.I. Shin, and K.S. Lee, 2007. Automatic extraction of individual tree height in mountainous forest using airborne Lidar data, Journal of Korean Forest Society, 96(3): 251-258 (in Korean with English abstract).
Zhang, C., K. Xia, H. Feng, Y. Yang, and X. Du, 2020. Tree species classification using deep learning and RGB optical images obtained by and unmanned aerial vehicle, Journal of Forest Research, 1: 10.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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