"지상라이다 기반 수종분류 학습데이터 구축"의 두 판 사이의 차이
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| + | ㅇ 라이다 기반 포인트 클라우드 정보 수집<br>ㅇ 국립산림과학원 시험림 3차원 점군(point cloud)정보수집<br>ㅇ 지역적 임분특성에 따른 수종별 점군 정보수집<br>ㅇ 지상 및 드론라이다 자료의 공간 좌표 부여 및 정합<br>ㅇ 라이다 자료의 공간정보 부여 및 이종 라이다 자료 간 매칭<br>ㅇ 라이다 점군 정보의 수종 분류 학습데이터 구축<br>ㅇ 시험림 및 지역별 점군정보를 이용한 개체목 정보 구축 | ||
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'''과업 내용''' | '''과업 내용''' | ||
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| + | ㅇ 라이다 기반 포인트 클라우드 정보 수집 | ||
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| + | · 국립산림과학원 시험림 3차원 점군(point cloud) 정보수집 | ||
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| + | · 지역적 임분특성에 따른 수종별 점군 정보수집 | ||
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| + | ㅇ 지상 및 드론라이다 자료의 공간 좌표 부여 및 정합 | ||
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| + | · 라이다 자료의 공간정보 부여 및 이종 라이다 자료 간 매칭 | ||
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| + | ㅇ 라이다 점군 정보의 수종 분류 학습데이터 구축 | ||
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| + | · 시험림 및 지역별 점군정보를 이용한 개체목 정보 구축 | ||
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| + | ㅇ 라이다 장비 기반 점군(point cloud) 정보 수집 | ||
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| + | · 시험림(홍천 가리산, 포천 광릉, 고창 문수산 등) 정보수집 | ||
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| + | · 핵심지역: 고정·이동라이다 활용, 0.08㏊ × 표준지 6개소 | ||
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| + | · 전체지역: 드론라이다 활용, 약 10㏊ 이내 | ||
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| + | ㅇ 지역적 임분특성에 따른 수종별 점군 정보수집 | ||
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| + | · 대상수종: 6개 분류군(소나무류, 잣나무, 낙엽송, 편백, 삼나무, 참나무류) | ||
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| + | · 수집지역: 전국을 대상으로 6개 분류군과 영급을 고려하여 선정 | ||
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| + | · 개체목 추출: 6개 수종분류군 및 영급 고려 약 2,000그루 이내 | ||
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| + | · 학습데이터 증강: 정규화별, 서브샘플링별, 원자료 기반 데이터 증강 | ||
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| + | ㅇ 지상라이다 기반 수종분류 학습데이터 | ||
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| + | ㅇ 지역별 정보 수집 분포도, 샘플 이미지, 대표 수종의 랜더링 | ||
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| + | (위 사업내용은 AI 요약과 연구팀 담당자의 검토를 거쳐 작성하였음) | ||
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| + | [[Category:국립산림과학원(RFP)]] | ||
2025년 9월 29일 (월) 23:02 기준 최신판
| 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 |