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학술저널
저자정보
차성은 (고려대학교) 조현우 (고려대학교) 임철희 (고려대학교) 송철호 (고려대학교) 이슬기 (고려대학교) 김지원 (고려대학교) 박치영 (새한항업 (주)) 전성우 (고려대학교) 이우균 (고려대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제36권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
653 - 666 (14page)

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지속가능한 산림 발전을 위해 식생층위구조를 파악하는 것은 산림 자원 관리에 중요한 요소이다. 최근기술의 발달로 드론, 딥러닝 등 신기술을 산림 부문에 접목한 활용이 늘어났으며, 이를 이용한 식생층위구조추정이 가능해졌다. 본 연구에서는 드론-광학 및 LiDAR 영상을 융합하여 공주, 삼척, 서귀포 지역에 대해 식생층위구조를 파악하였으며, 각 92.62%(Kappa value: 0.59), 91.57%(Kappa value: 0.53), 86.00%(Kappa value: 0.63)의정확도를 확인하였다. 딥러닝을 활용한 식생층위구조 분석 기술은 광학 및 LiDAR의 정보량이 많아질수록 모델의 성능을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 식생의 다양한 특성이 반영될 수 있는 복잡도 높은 모델과 충분한 샘플링을 통한 학습자료 구축이 동반되어 모델의 완성도가 높아진다면, 전국단위의 식생층위구조 지도를 구축하여 우리나라 정책·제도의 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
#Vegetation structure #Drone image #Artificial Neural Networks (ANNs) #Sustainable forest development

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