• 한국산림과학회지
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• 제106권3호
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• pp.320-329
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• 2017

본 연구는 항공 LiDAR DEM을 생산하는 FUSION 소프트웨어의 GroundFilter 모듈의 필터링 알고리즘(FA)과 GridSurfaceCreate 모듈의 보간 알고리즘(IA) 패러미터 수준 변화의 DEM 정확도에 대한 영향여부를 평가하고, 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 LiDAR DEM을 생산하기 위한 패러미터 수준을 제시하고자 하였다. FA의 median 패러미터($F_{md}$), mean 패러미터($F_{mn}$) 및 IA의 median 패러미터($I_{md}$), mean 패러미터($I_{mn}$)에 대해 5개 수준(1, 3, 5, 7 및 9)을 적용한 조합의 변화에 따라 DEM의 정확도에 대한 영향 여부를 평가하기 위해 DEM 결과물의 해발고도와 실측한 현장 해발고도 간의 잔차를 종속변수로 선정하였다. 이후 패러미터의 수준 변화가 잔차 변화에 대한 영향 여부를 검정하는 다원분산분석을 실시하고, 다원분산분석 결과에서 유의미한 영향이 있는 변수의 패러미터 수준들을 잔차에 대한 영향이 차이가 나는 집단으로 그룹화하기 위해 사후검정인 Tukey HSD를 수행하였다. 다원분산분석 결과, 개별 $F_{md}$, $F_{mn}$, $I_{mn}$에서의 수준 변화와 잔차 변화 사이에 유의미한 관계가 있었으며, $I_{mn}$은 유의미한 영향이 없었다. 아울러 $F_{md}$와 $F_{mn}$의 패러미터 조합의 상호작용효과가 잔차 변화에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 따라 $F_{md}$와 $F_{mn}$의 수준 및 $F_{md}{\ast}F_{mn}$ 상호작용 수준 그리고 $I_{mn}$의 수준이 DEM 정확도에 영향을 주는 요인으로 판단된다. $F_{md}{\ast}F_{mn}$의 조합에 대한 사후검정 결과, 잔차들의 평균 차이에 따라 네 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 '$9{\ast}3$' 조합이 가장 정확도가 높았으며, '$1{\ast}1$' 조합이 가장 낮은 정확도를 나타내었다. $I_{mn}$의 사후검정 결과, 세 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 수준 '3'과 '1'이 가장 낮은 잔차 평균값을 나타내었다. 따라서 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 항공 LiDAR DEM의 생성을 위하여 $F_{md}{\ast}F_{mn}$의 조합이 수준 '$9{\ast}3$', $I_{mn}$은 수준 '3' 혹은 '1'인 조건을 우선적으로 고려해야할 것으로 판단된다. 본 연구는 LiDAR 자료 기반의 산림속성정보를 추출하는 연구들의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.