국립산림과학원(원장 김용관)이 지상 라이다(LiDAR) 센서를 활용해 취득한 3차원 점군(Point Cloud) 정보로 우리나라 대표 수종을 분류할 수 있는 인공지능(AI) 기반 자동화 기술을 개발했다.
지상에 설치된 고정형, 핸드헬드형, 백팩형 등 다양한 라이다 장비를 활용해 산림을 스캔하고, 개별 나무를 식별한 뒤 AI 알고리즘을 적용해 나무의 종류를 자동으로 판별한다.
현재 국립산림과학원은 AI 기반으로 5개 침엽수종(소나무, 곰솔, 잣나무, 낙엽송, 편백)과 3개 활엽수종(신갈나무, 굴참나무, 상수리나무)을 분류할 수 있는 기술을 보유하고 있다.
2차원 영상정보를 이용한 기존 분류 방식은 나무 수관부 경계에 포함된 분광 정보만을 활용하기 때문에 정확한 본수와 위치를 파악하는 데 한계가 있다.
반면 신규 기술은 라이다로 수집한 나무의 디지털 형상 정보를 학습해 수종과 위치를 정확하게 파악할 수 있다.
AI 알고리즘을 적용한 수종 분류정확도는 침엽수림과 활엽수림 분류에서 99%, 침엽수 5종과 활엽수림 분류에서 94%, 활엽수 3종과 침엽수림 분류에서 92%로 나타나 기존 2차원 영상 기반 분류 방식보다 약 5% 높은 정확도를 보였다.
국립산림과학원은 해당 기술을 바탕으로 현장 적용 가능성을 높이고, 더 다양한 수종을 분류할 수 있도록 기술 고도화를 추진할 계획이다.
박정묵 국립산림과학원 연구사는 “수종 분류 정확도를 높이기 위해 지역별로 다양한 학습데이터 구축이 필요하다”며 “자동화 기술을 통해 산림 디지털트윈 구축은 물론, 산림사업과 현장조사 업무에도 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
양승민 기자 sm104y@etnews.com
