도시 수목은 대기 중 이산화 탄소 흡수, 대기질 개선, 도시열섬 현상 완화 및 생태계서비스 제공과 같은 중요한 역할을 한다. 도시 수목을 효과적으로 관리하고 보전하기 위해서는 위치, 상태, 수종, 개체 수 등에 대한 정확한 공간 정보가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 고해상도 도시 수목 면적 지도를 이용해 도시 지표면으로부터 수목을 분리하고, 국지적 최대값 필터링을 통해 수목의 위치를 정확하게 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 도시의 다양한 생육 환경을 고려해 일률적인 필터 크기를 사용하는 대신, 수고에 따라 적절한 필터 크기를 선택해 수목 탐지 성능을 향상시켰다. 수원시 전역을 대상으로 구축한 도시 수목 위치 및 수고 정보는 도시 생태계의 지속가능한 관리와 탄소 저감 대책을 위한 기반이 될 것이다.
LiDAR의 표고점 데이터에서 건물, 수목 등과 같이 주위보다 높은 고도 값을 가지는 대상물을 제거하여 DEM을 생성하기 위한 여러 가지 필터링 기법들이 개발되고 있으며 대표적인 필터링 방법으로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, dual rank 필터 등이 있다. 이러한 기법들은 커널(kernel)의 크기를 대상 지역에 맞도록 사용자가 직접 지정해주어야 하고, 건물의 크기가 다양한 지역에 적용하기 위해서는 가변 크기(variable size)의 커널을 필요로 한다. 본 연구에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 커널의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행하는 새로운 커널 연산 기법을 제안하였다. 또한 기존 필터링 기법에서는 커널에 의해 갱신된 연산값이 다음 연산에 반영되지 않으나 본 연구에서는 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영되도록 하였다. 건물과 수목 등을 제거하기 위하여 주변 화소와의 높이 차를 이용하였으며 대상물이 제거된 부분은 주변 화소를 이용하여 보간하였다.
수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.
LiDAR 데이터의 필터링은 원 데이터로부터 건물, 수목 등과 같은 비지면점을 제거하는 과정이며, 이러한 필터링을 통해 DEM을 생성할 수 있다. 대표적인 필터링 방법들로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, local maxima 필터 등이 있으며 이러한 기존의 기법들의 단점을 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 필터링 기법들은 필터의 크기(윈도우의 크기)와 같은 인자를 대상 지역에 적합하게 사용자가 직접 설정해주어야 한다. 더욱이 복잡한 지형, 지물이 존재하는 지역에 적용하기 위해서는 인자를 변형시켜줘야 하며 특히, 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 적용하기 위해서는 가변적인 크기의 필터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 필터의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행할 수 있는 연산기법을 제안하였다. 본 연구에서는 수목이나 자동차 등과 같은 작은 개체의 제거를 위해 고정된 작은 크기의 윈도우를 가지는 모폴로지 필터를 우선 적용한다. 그 후 건물과 같은 큰 개체의 포인트는 이웃 포인트와의 고도차이를 이용하여 인식하고 이웃에 위치하는 지면 포인트로 대체하며, 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영 되도록 한다. 또한 상, 하, 좌, 우 네 방향에 대하여 라인별로 독립된 연산을 수행한 후에 이들을 비교함으로써 오차를 보정한다.
본 논문은 솔잎혹파리 피해임지에서 수목의 외형적인자(수고, 수관폭, 흉고직경, 지하고)와 shigometer를 이용한 전기 저항치 ($k{\Omega}$)의 관계를 조사하였다. 외형적인자와 저항치간의 관계는 수고, 수관폭, 흉고직경은 높은 상관관계가 있었고, 지하고는 뚜렷한 관계가 나타나지 않았다. 수고, 수관폭, 흉고직경은 큰 수목이 전기저항치가 낮았고(수목의 활력이 높음) 작은 수목이 전기저항치가 높았다(수목의 활력이 낮음). 솔잎혹파리 피해임지의 고사목과 생존목을 비교하면 고사목이 생존목에 비하여 수관폭과 흉고직경의 크기는 작았고, 지하고는 높았다. 전기저항치를 3등급으로 구분 한 결과(< $14{\Omega}$, 생존가능성 양호, $14{\sim}20{\Omega}$, > $20k{\Omega}$고사 가능성 있음), 외형적인자의 크기는 낮은등급(< $14{\Omega}$)에서 수고, 수관폭, 흉고직경이 컸으며, 지하고는 낮았다. 조사한 외형적인자와 수세와의 관계를 직선회귀 방정식으로 산출한 결과 Y=-0.572${\times}$수고-1.163${\times}$수관폭-0.242${\times}$흉고직경+0.757${\times}$지하고+25.765이였으며 이들의 회귀식은 5%의 수준에서 유의성이 인정된다.
최근 항공레이저스캐닝(ALS)은 높은 정확도와 경제성을 이유로 지형정보를 획득하는 탁월한 수단으로 주목받고 있다. ALS에 의해 수집되는 고도자료는 DSM, DEM 제작에 유용하게 이용된다. ALS는 고도자료 이외에 지표면의 물질적 특성을 나타내는 반사강도를 획득한다. 그러나 반사강도는 노이즈로 인해 널리 이용되지 못하고 있으며, 노이즈의 주원인은 반사각으로 알려져 있다. 따라서 본 연구는 센서 위치정보와 ALS 고도자료를 이용하여 반사각을 이용하여 반사강도를 보정하는 방법을 제안하였다 여기에는 ${\theta}$의 각도로 입사한 레이저의 강도는 수직으로 입사한 레이저의 강도보다 $sin{\theta}$만큼 감소한다는 물리학적 원리가 이용되었다 반사각은 지표면과 레이저가 이루는 각으로, 센서와 측정점 사이의 각과 지표면의 경사각의 두 단계로 나누었다. 방법의 적합 여부를 확인하기 위해 적외선 영역에서 분리도가 잘 이루어지는 아스팔트, 휴경지(토양), 콘크리트, 수목의 네 가지 검증영역을 선정하여 보정된 반사강도와 보정 전의 반사강도를 비교하였다. 모든 영역에서 반사강도가 증가하였으며 특히 콘크리트와 수목에서의 증가가 두드러졌다. 보정을 통해 네 영역에서 반사강도의 분리도가 향상됨을 물론 그 크기가 '아스팔트<토양<콘크리트<수목'으로 나타나는 이론적인 경향과 유사함을 확인할 수 있다.
수목의 활력도는 다양한 방법으로 측정한다. 수목의 형성층 전기저항은 전기생리학적 진단 방법을 이용하여 수목의 활력도를 간접적으로 나타낸다. 본 연구는 Shigometer를 이용하여 몇 가지 수목의 활력도를 측정하고 수종 간 차이를 비교하고자 하였다. 그리고 개엽 시기, 방위, 수피 온도 등 전기저항 값에 영향을 주는 요인들을 파악하고자 하였다. 측정용 탐침의 길이를 일정하게 유지하여 측정오차를 최소화하였다. 대상 수종은 성균관대학교 자연과학캠퍼스에 있는 30-40년생 느티나무, 은행나무, 메타세쿼이아, 잣나무 및 튜울립나무로 하였고 각 종당 3개체를 선정하였다. 측정 시기는 2011년 3월부터 5월까지, 지면으로부터 60 cm와 흉고높이인 1.2 m에서 동서남북 4개 방위 별로 전기저항 값을 측정하였다. 수목 부근의 토양환경과 식물의 스트레스 반응을 함께 측정하였다. 측정 결과를 바탕으로 전기저항과 영향 요인과의 상관관계를 살펴보았다. 개엽 시기 이전인 3월 중순까지는 대체적으로 전기저항 값이 높았으나 4월부터 점차 낮아지기 시작하여 5월 11일에는 가장 낮은 값을 보였다. 전기저항 값의 시기별 변화는 토양수분, 토양전도도, 토양온도, 수목의 스트레스 반응과 비슷한 경향을 보였다. 잣나무의 경우 겨울에도 잎이 떨어지지 않아 측정 기간 동안 전기저항 값의 변화는 크기 않았다. 느티나무, 은행나무 및 메타세쿼이아는 남쪽 방향의 수피 온도가 다른 방위에 비하여 높았으며 전기저항 값은 가장 낮았다. Shigometer는 수목의 활력도를 현장에서 간단하게 측정함으로써 수목 관리에 유용하게 이용할 수 있을 것으로 생각된다.
공간해상도가 높은 드론 영상은 수목 밀도가 높은 지역에서 추출 한계를 갖는 기존 연구의 대안으로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론 영상으로부터 수목이 우거진 산림 지역 내 수목 개체를 추출하였다. 영상 분할 과정을 거쳐서 추출되는 수목 개체 인식을 위해, DSM(digital surface model), 그리고 R, G, B 밴드 모두를 조합한 경우와 각각을 분리 조합한 경우의 영상 분할 결과를 비교하였다. 또한, 낙엽수림의 수목 우거짐의 변화를 시기별 영상별로 실험하였다. 3, 4, 5월 영상 중 숲이 울창한 5월의 경우 현지 측량한 나무를 기준으로 한 수목 개체 추출율은 50%로 나타났고, 수관폭 정확도 분석 결과 RMSE(root mean square error)가 1.5미터 이하로 가장 좋은 결과를 보였다. 실험지역의 추출은 중간 나무, 작은 나무 2가지 크기로 추출하였으며 작은 크기의 나무가 추출 정확도가 더 높았다. 이를 바탕으로 수고 추출을 하고, 수관폭과 흉고직경간의 관계식을 이용하여 흉고직경을 추정한다면, 임목재적 추정 및 산림바이오매스 추정까지 가능할 것으로 보인다.
이 연구는 풍도목 근분의 구조형태적 특성을 파악하고, 풍향에 대응하는 수목뿌리의 발달 특성 및 수목의 지상부와 지하부 특성 간의 상관관계를 분석하고자 하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해서 서울대학교 태화산 학술림에서 발생한 77 그루의 낙엽송과 24 그루의 잣나무 풍도목의 근분에 대한 현장조사를 실시하였다. 근분의 형태적 특성을 조사한 결과, 풍도목 근분은 타원형 혹은 원형의 평면형을 보이며, 측면에서 살펴보면 반 타원체의 형태를 보였다. 또한, 근분 내 뿌리의 발달 특성을 조사한 결과, 평균적으로 수목의 전도 방향에서 비전도 방향보다 뿌리의 개수가 더 많고, 뿌리 표면적이 더 큰 것으로 나타났다. 또한, 수목의 지상부와 지하부 특성 간의 선형상관관계를 조사한 결과, DBH는 수고보다 근분 크기와 뿌리 표면적에 대해 상대적으로 강한 선형적인 상관관계를 보였다. 이러한 상관관계 분석 결과를 토대로 상관관계가 뚜렷한 수목 지상부와 지하부 특성 간의 단순선형회귀식을 수립하였다.
최근 급격히 증가하는 조경공사의 추세에 비추어 볼 때 특성수목과 규격을 편중되게 사용하며, 시간 경과에 따른 수목의 크기 변화로 인해 외부공간의 공간배분이 달라짐을 고려하지 않고 단기적의 효과만을 목적으로 지나치게 밀식하는 경향이 있어 시공후 5년, 10년, 20년 후에는 선택적으로 수목을 제거하여야 하는 추가적인 관리부담을 끼치므로 배식 설계의 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구는 주요조경수목의 수형예측모델을 개발하기 위한 1단계의 연구로써 시간경과에 따른 수목의 크기변화를 미리 에측하여 식재간격을 결정하거나 식재군의 수관연락선(Skyline)의 형태를 인식하는데 기초자료로 활용되도록 하는 것에 연구목적을 두었다. 본 연구의 수행결과 다음과 같이 결론을 얻을 수 있었다. 1) 느티나무와 스트로브잣나무, 백목련에 대해 수령과 근원 혹은 충고직경, 수고, 관수폭, 기하고와 근원 혹은 흉고직경과의 관계를 파악하고자 회귀분석한 결과 높은 회귀계수를 보임으로써 높은 정도의 관련이 있음을 나타내었다. 2) 시간경과에 따른 수종별 크기의 변화는 수고의 경우 스트로브잣나무, 느티나무, 백목련의 순서로 생육 속도가 빨랐고, 수관폭의 경우에는 식재후 10년이 되기까지는 수종간 큰 차이가 없으며, 20년후에는 느티나무의 등가율이 제일 크게 나타났다. 기하고에 있어서는 느티나무의 경우 수령이 증가함에 따라 가지가 아래로 처짐으로 인하여 감소하는 경향을 나타내었다. 3) 조경수목의 식재간격은 성목시 수관폭의 70∼100%로 하는 것이 일반적인 이론인데, 각 수종별로 많이 사용하는 규격을 식재한 후 10년, 20년 후에 30%가 겹치는 식재간격일 때 10년후에 30%가 겹치게 되며, 4.8m 일 때 20년후에 30%가 겹치는 것으로 나타났다. 또한 스트로브잣나무는 3.2m일 때 10년후에는 30%가, 4.2m일 때 20년 후에 30%가 겹치게 되며, 백목련의 경우는 3.3m일 때 10년 후에 30%가 겹치며, 4.2m 일 때 30%가 겹치는 것으로 나타났다. 따라서, 10년 후까지는 수종간에 차이가 없으나 20년 후를 고려하면 느티나무의 식재간격은 다소 넓어져야 한다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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