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Estimation of the carbon absorption of a forest using Lidar Data

항공 라이다 데이터를 이용한 산림의 탄소 흡수량 측정

  • 위광재 (성균관대학교 토목환경공학과.한진정보통신(주)기술연구소) ;
  • 이현 (한진정보통신(주)기술연구소) ;
  • 이동하 (성균관대학교 토목환경시스템공학과) ;
  • 조재명 (성균관대학교 토목환경시스템공학과) ;
  • 서용철 (부경대학교 공간정보시스템공학과)
  • Received : 2011.01.12
  • Accepted : 2011.02.09
  • Published : 2011.02.28

Abstract

Amidst the raising of climate change in relation to the earth's environment as an international issue, there is a growing interest in forest resources. In particular, Korea faces a period in which we need to control carbon release pursuant to the Convention on Climate Change and the enforcement of the Kyoto Protocol; therefore, the importance of forests is becoming greater. Recently, there has been a focus on light detection and ranging (Lidar) which is a means of acquiring in a short time various necessary pieces of information for forest management as three dimensional geospatial information. In this study, the carbon absorption of a forest was measured by using the Lidar data obtained from the Lidar. Carbon absorption release was calculated on the basis of three criteria involving the minimum height of a tree, the density of the forest, and the minimum area of the forest, which are items proposed by the Forest resources surveyor. Through this study, a method of extracting the carbon absorption of a forest area using the Lidar data quantitatively was confirmed.

최근 기후 변화에 따른 지구환경 문제가 국제적 이슈로 떠오르는 가운데, 산림자원에 대한 관심이 커지고 있다. 특히 우리나라는 기후변화 협약 및 교토의정서 발효 등에 따라 탄소배출량을 조절해야 하는 시점이기에 산림에 대한 중요성이 더욱 커지고 있다. 최근 산림관리에 필요한 여러 가지 정보를 단 시간에 3차원 공간 정보로 획득하는 항공레이저측량이 각광 받고 있다. 본 연구에서는 항공레이저 측량으로 획득된 라이다 데이터를 이용하여 산림의 의 탄소 흡수량을 측정하였다. 탄소 흡수량은 마라케시 합의문과 산림자원조사원에서 제시하는 세 가지 기준인 나무의 최소 높이, 산림의 울폐도, 산림의 최소면적을 기준으로 하여 산출하였다. 이 연구를 통해 라이다 데이터를 이용하여 산림지역의 탄소흡수량을 정량적으로 추출 할 수 있는 방법을 확인하였다.

Keywords

References

  1. Hans-Erik Andersen, Robert J. Mc Gaughey, Stephen E. Reutebuch(2005), Estimating forest canopy fuel parameters using LIDAR data, Remote Sensing of Environment vol 94, pp. 441-449. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.10.013
  2. 윤정숙, 이규성, 신정일, 우충식(2006), 산림지역에서의 항공 Lidar 자료의 특성 및 지면점 분리, Korean Journal of remoting Sensing, vol.22, No.6, pp. 533-542. https://doi.org/10.7780/kjrs.2006.22.6.533
  3. 장안진, 김형태 (2008), 항공사진과 Lidar 데이터를 이용한 산림지역의 바이오매스 추정에 관한 연구, 한국지리정보학회지, 한국지리정보학회, 11권, 3호, pp. 166-173.
  4. 류지은, 위광재 (2009), Lidar 자료를 활용한 택지 및 농경지 주변 산림의 수직적 구조 비교 분석, 한국자연보존연구지, 7권, 3호, pp. 1-17.
  5. 한화진 등 (2005), 기후변화 영향 평가 및 적응시스템 구축 I, 한국환경정책.평가연구원
  6. 정환도 등 (2009), 기후변화협약과 대전시 산림부문의 기초연구, 대전발전연구원
  7. 김종호 등 (2005), 산림의 공익기능 계량화 연구 보고서, 국립산림과학원
  8. 김종호 등 (2007), 산림의 공익기능 계량화 연구, 국립산림과학원

Cited by

  1. 산림지역의 항공기 탑재 하이퍼스펙트럴 영상에 대한 식생-Endmember와 식생지수의 상관 분석 vol.15, pp.3, 2011, https://doi.org/10.11108/kagis.2012.15.3.052
  2. 탄소 저장량 감시에서 배수구역과 행정구역의 비교 평가 - 금강산에 대한 UN-REDD 대응 차원에서 - vol.22, pp.5, 2011, https://doi.org/10.14249/eia.2013.22.5.439
  3. 고밀도 LiDAR 자료를 이용한 산림자원 추출에 관한 연구 vol.33, pp.2, 2015, https://doi.org/10.7848/ksgpc.2015.33.2.73
  4. 점군집 데이터를 이용한 곡면객체 모델링 및 정확도 분석 vol.34, pp.3, 2016, https://doi.org/10.7848/ksgpc.2016.34.3.243
  5. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo vol.35, pp.4, 2011, https://doi.org/10.7848/ksgpc.2017.35.4.231