지상라이다 기반 수종분류 학습데이터 구축

지상라이다 기반 수종분류 학습데이터 구축

KOS 유형	분류체계
관련 KOS	수종분류
수요기관	산림청 국립산림과학원
공고기관	산림청 국립산림과학원
사업목적	KOS 개발
사업년도	2024
사업기간	7개월
사업예산	59,752천원
사업ID	RFP-3-068

사업개요

사업명

지상라이다 기반 수종분류 학습데이터 구축
(Terrestrial LiDAR-based tree species classification learning data establishment)

사업 세부목적

ㅇ 라이다 기반 포인트 클라우드 정보 수집
ㅇ 국립산림과학원 시험림 3차원 점군(point cloud)정보수집
ㅇ 지역적 임분특성에 따른 수종별 점군 정보수집
ㅇ 지상 및 드론라이다 자료의 공간 좌표 부여 및 정합
ㅇ 라이다 자료의 공간정보 부여 및 이종 라이다 자료 간 매칭
ㅇ 라이다 점군 정보의 수종 분류 학습데이터 구축
ㅇ 시험림 및 지역별 점군정보를 이용한 개체목 정보 구축

사업기간 및 예산

- 사업기간 : 계약체결일로부터 7개월

- 소요예산 : 59,752천원

사업내용

과업 내용

ㅇ 라이다 기반 포인트 클라우드 정보 수집

· 국립산림과학원 시험림 3차원 점군(point cloud) 정보수집

· 지역적 임분특성에 따른 수종별 점군 정보수집

ㅇ 지상 및 드론라이다 자료의 공간 좌표 부여 및 정합

· 라이다 자료의 공간정보 부여 및 이종 라이다 자료 간 매칭

ㅇ 라이다 점군 정보의 수종 분류 학습데이터 구축

· 시험림 및 지역별 점군정보를 이용한 개체목 정보 구축

수행 방법

ㅇ 라이다 장비 기반 점군(point cloud) 정보 수집

· 시험림(홍천 가리산, 포천 광릉, 고창 문수산 등) 정보수집

· 핵심지역: 고정·이동라이다 활용, 0.08㏊ × 표준지 6개소

· 전체지역: 드론라이다 활용, 약 10㏊ 이내

ㅇ 지역적 임분특성에 따른 수종별 점군 정보수집

· 대상수종: 6개 분류군(소나무류, 잣나무, 낙엽송, 편백, 삼나무, 참나무류)

· 수집지역: 전국을 대상으로 6개 분류군과 영급을 고려하여 선정

ㅇ 라이다 자료의 공간 좌표 부여 및 이종 라이다 자료 간 매칭

ㅇ 학습데이터 구축

· 개체목 추출: 6개 수종분류군 및 영급 고려 약 2,000그루 이내

· 학습데이터 증강: 정규화별, 서브샘플링별, 원자료 기반 데이터 증강

주요 산출물

ㅇ 지상라이다 기반 수종분류 학습데이터

ㅇ 지역별 정보 수집 분포도, 샘플 이미지, 대표 수종의 랜더링

(위 사업내용은 AI 요약과 연구팀 담당자의 검토를 거쳐 작성하였음)

관련정보

1. KOS 메타정보

- 관련KOS(국내): 수종분류

2. 결과보고서

- (없음)

3. 관련 RFP

- (없음)

분류정보

BRM	F002	농림>임업·산촌
KDC	526	임학, 임업
DDC	634	Orchards, fruits, forestry
ILC	mpat	trees; arboreous; arboreal plants