Journal of Cadastre & Land InformatiX (지적과 국토정보)

LX Spatial Information Research Institute (한국국토정보공사 공간정보연구원)
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Extracting Individual Number and Height of Tree using Airborne LiDAR Dataa

항공라이다 자료를 활용한 수목의 개체수 및 수고 추출

  • 김두용 (해양수산부 목포지방해양수산청) ;
  • 최연웅 (조선이공대학교 토목건설과) ;
  • 이근상 (전주비전대학교 지적토목학과) ;
  • 조기성 (전북대학교 토목공학과)
  • Received : 2016.04.28
  • Accepted : 2016.06.24
  • Published : 2016.06.30
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Abstract

The acquisition of the forest resource information has depended on a partial sampling method or aerial photographs which demand a lot of effort and time because of the vast areas and the difficult approach. For the acquisition of the forest resource information, there have been the optical remote-sensing and the multi-spectrum image to offer only horizontal distributions of trees, but a new technological approach, such as Airborne LiDAR, is more necessary to acquire directly three dimensional information related to the forest terrains and trees' features. This paper proposes an algorithm for the forest information extraction such as trees' individual numbers and the heights of trees by using LiDAR data. Especially, this proposed algorithm adopts a region growing method for the extraction of the vegetation-point and extracts the forest information using morphological features of trees.

산림자원 관련 정보 취득을 위한 산림자료의 조사 및 측정은 방대한 면적, 불리한 접근성 등의 요인에 의하여 많은 시간과 노력이 요구되는 항공사진 분석이나 부분적인 표본조사에 의존하여 왔다. 따라서 정확한 산림자원정보 취득을 위해서는 산림의 수평적 분포에 대한 정보만을 제공하는 광학 원격탐사 기술 및 다중분광영상 보다는 밀도가 높은 산림에서도 산림지형 및 임목의 특성에 관련된 정보의 직접 취득이 가능한 항공라이다와 같은 기술적 접근이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 항공라이다 자료를 이용하여 수목의 개체수 및 높이와 같은 산림정보를 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 특히 불규칙 점군자료에서 식생점을 추출하기 위한 방법으로 영역확장법을 적용하였고 수목의 수관 모양에 대한 형태학적 특징을 이용하여 수목의 개체수 및 높이를 추출하였다.

Keywords

References

  1. 곽두안.이우균.손민호 (2005), 개체목 및 임분조사를 위한 LiDAR 응용에 관한 연구, 한국임학회지, 제94권, 제6호, pp.431-440.
  2. 고신영 (2011), LiDAR를 이용한 산림 CO2 흡수량 산정 연구, 전북대학교 대학원 석사학위논문.
  3. 고신영.박정기.조기성 (2013), LiDAR 자료를 이용한 산림 CO2 흡수량 산출 연구, 한국지형공간정보학회지, 제21권, 제4호, pp.29-35. https://doi.org/10.7319/KOGSIS.2013.21.4.029
  4. 김두용 (2010), 산림정보 추출을 위한 항공 LiDAR 활용 연구, 전북대학교 대학원 석사학위논문.
  5. 우충식.윤호중.정용호 (2007), 산지토사재해 발생구간 분석을 위한 항공사진 DEM에서의 수목필터링, 한국지리정보학회지, 제10권, 제3호, pp.22-30.
  6. 윤정숙.이규성.신정일.우충식 (2006), 산림지역에서의 항공 LiDAR 자료의 특성 및 지면점 분리, 대한원격탐사학회지, 제22권, 제6호, pp. 533-542. https://doi.org/10.7780/kjrs.2006.22.6.533
  7. 이근상.최연웅.유영일 (2015), 지역적 경사도 기반 점군자료의 지면점 필터링 기법, 한국지적정보학회지, 제17권, 제2호, pp.161-174.
  8. 손영모 (2004), "임목자원분석론", 국립산림과학원.
  9. 송영선.손홍규.이석우 (2006), LiDAR 자료 및 SPOT-4 위성영상을 활용한 산불피해 분석, 대한토목학회논문집, 제26권, 제3D호, pp.527-534.
  10. 신영섭 (2014), 고밀도 라이다 자료 및 초분광 영상을 이용한 산림지역의 탄소흡수량 산정방법에 관한 연구, 인천대학교 대학원 석사학위논문.
  11. 장안진.유기윤.김용일.이병길 (2006), 컬러항공사진과 LiDAR 데이터를 이용한 수목 개체 및 수고추정, 대한원격탐사학회지, 제22권, 제6호, pp.543-551.
  12. 장안진.김형태 (2008), 항공사진과 LiDAR 데이터를 이용한 산림지역의 바이오매스 추정에 관한 연구, 한국지리정보학회지, 제22권, 제3호, pp.166-173.
  13. 최영락 (2015), 멀티센서 자료를 이용한 고정밀 산림자원 정보 추출, 충남대학교 대학원 석사학위논문.
  14. 최영락.이종신.윤희천 (2015), 고밀도 LIDAR 자료를 이용한 산림자원 추출에 관한 연구, 한국측량학회지, 제33권, 제2호, pp.73-81. https://doi.org/10.7848/ksgpc.2015.33.2.73
  15. Choi Y., Jang Y., Lee H. and Cho G. (2008), Three-Dimensional LiDAR Data Classifying to Extract Road Point in Urban Area, Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, Vol.5, No.4, pp.725-729. https://doi.org/10.1109/LGRS.2008.2004470
  16. Clark, M. L., Clark, D., Roberts D. A. (2004), Small-footprint LiDAR estimation of sub-canopy elevation and tree height in a tropical rain forest landscape, Remote Sensing of Environment, Vol 81(2-3), pp.68-89 https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.02.008
  17. Felix, M., Erich, M., Benjamin, K., Klaus, I. I., Matthias, D. and Britta, A. (2004) LiDAR-based grometric reconstruction of boreal type forest stands at single tree level for forest and wildland fire management, Remote Sensing of Environment, Vol. 92, pp.353-362. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.05.013
  18. Haugerud, R. A., and Harding, D, J. (2001), Some algorithm for virtual deforestation (VDF) of LiDAR topographic survey data, international Archives of Photogrametry and Remote Sensing, XXXIV-3/W4: pp.211-217.
  19. Hyypp J., Yu, X., Hyypp, H. and Maltamo, M. (2006), Method of airborne laser scanning for forest information extraction, EARSeL SIG Forestry International workshop, Vienna, 2006, pp.63-78.
  20. Juan C. Suarea, Carlos Ontiveros, Steve Smith, and Stewart Snape (2005), Use of Airbone LiDAR and Aerial Photography in th Estimation of Individual Tree Heights in Forestry, Computer & Geosciences, Vol. 31, pp.253-262. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2004.09.015
  21. Persson, A., J. Holmgren, and S.derman, U. (2002), Detecting and measuring individual trees using an airborne laser scanner, Photogrammetic Enginnring & Remote Sensing, Vol. 68, No.9, pp.925-932.
  22. Renslow, M., Greenfield, P. and Guay, T. (2000), Evaluation of multi-return LiDAR for Forestry Applications, USDA Forest Service Remote Sensing Application Center Project Report.
  23. Shivers, B.D., and Borders, B. E. (1996), Sampling techniques for forest resource inventory. John Wiley and Sons, Inc. New York, USA.
  24. Sorin, C. P., and Wynne R. (2004), Seeing the trees in the forest: using lidar and multispectral data fusion with local filtering and variable window size for estimating tree height, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol.70, No.5, pp.589-604. https://doi.org/10.14358/PERS.70.5.589