Abstract
Currently, increase of greenhouse gas has had a signigicant impact on climate change in urbanization. As a result, the government has been looking for ways to take advantage of the trees that generate oxygen and reduce carbon dioxide for the prevention of climate change. It is essential to extract individual tree for calculating the amount of carbon dioxide reduction of trees. Aerial LIDAR data have three-dimensional information of building as well as trees as form of point clouds. In this study, automated model was developed to extract individual tree using aerial LIDAR data. For this purpose, we established a methodology for extracting trees and then proceeded the process of developing it as an automated model based on model builder of ArcGIS Software. In order to evaluate the applicability of the developed model, the model was compared with commercial software in study area located in Yongin City. Through the experimental result, the proposed model was extract trees 9.91% higher than commercial software. From this results, it was found that the model effectively extracted trees.
현재 도시화로 급증하는 온실가스는 기후변화에 커다란 영향을 미치고 있다. 이로 인해, 정부에서는 기후변화의 예방을 위하여 산소를 발생시키고 이산화탄소를 저감시키는 수목을 활용하는 다양한 방안을 모색하고 있다. 수목의 이산화탄소 저감량을 산정하기 위해서 개별 수목에 대한 정보를 추출하는 것이 필수적이다. 항공 라이다 자료는 지상의 건물 뿐만 아니라 수목에 대한 3차원 정보를 점군형태로 가지고 있다. 본 연구에서는 항공라이다 자료를 이용하여 개별 수목을 추출하는 자동화 모델을 개발하였다. 이를 위해, 수목을 추출하기 위한 방법론을 설정하고 그것을 모델로 개발하는 과정으로 진행되었으며 자동화된 모델은 ArcGIS의 모델빌더를 기반으로 하였다. 개발된 모델의 적용성을 평가하기 위해서 용인시를 대상으로 상업용 소프트웨어와 비교하였다. 실험결과 본 연구에서 개발한 자동화 모델의 추출율이 9.91% 높은 것으로 확인되었으며 상대적으로 수목추출이 효과적이라는 것을 확인할 수 있었다.
