10 research outputs found
다중 규모 LiDAR 데이터를 활용한 도시생태계 구조 및 연결성 평가
Get PDF학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 환경대학원 협동과정 조경학, 2021.8. 송영근.Integrated multiscale light detection and ranging (LiDAR) datasets are required for managing urban ecosystems because 1) LiDAR datasets can represent various spatial structures across the urban landscape and 2) the multitemporal LiDAR approach can derive the changes of urban landscape structures. This dissertation aimed to find the various spatiotemporal availabilities (i.e., from the tree-level spatial scale to the city-level regional scale with the multitemporal approach) of LiDAR or laser scanning (LS) datasets for monitoring urban ecosystems in the following three chapters.
Chapter 2: Collecting tree inventory data in urban areas is important for managing green areas. Surveying using airborne laser scanning (ALS) is effective for collecting urban tree structures but less efficient regarding the economic costs and its operation. Terrestrial laser scanning (TLS), and mobile laser scanning (MLS) datasets could have the potential in complementing those of ALS in the respect to efficiency. However, to the best of my knowledge, there were limited studies for seeking the similarities and variations among the canopy metrics derived from various LiDAR platforms. In Chapter 2, I compared structural canopy metrics among ALS, TLS, and MLS datasets in the urban parks. The purpose of Chapter 2 was to test whether the estimates of tree metrics differed depending on single or clustered trees and to test whether the errors in LiDAR-derived metrics were related to the tree structures. Small, urban parks were selected for surveying trees using the three LiDAR platforms. The ALS datasets were acquired on 14 May, 2017. The TLS and MLS datasets were acquired from 10–11 May, 2017, and 21–25 April, 2020, respectively. The tree point clouds were classified into single and clustered trees. The structural metrics were compared in each pair (i.e., ALS and TLS, ALS and MLS, and TLS and MLS pairs). The heights related metrics (e.g., percentile heights and the distribution of the heights values), the complexity metric (e.g., the Rumple index) and area were calculated for comparisons. The root mean square error (RMSE), bias, and the Pearson’s correlation coefficient (r) were calculated to evaluate the difference in each metric among the LiDAR platforms. The results showed that ZMAX, max and mean CHM, and area showed good consistencies (RMSE% 0.900). Especially, the biases of CHM-derived metrics did not present significant differences (p > 0.05) regardless of single or clustered trees. Moreover, the biases from the comparisons in each pair showed linear relations with the tree heights and vertical canopy complexity (i.e., Pearson’s correlation coefficient showed significant; r >0.29, p < 0.05). My results could be references when combining multiple LiDAR systems to estimate the canopy structures of urban park areas.
Chapter 3: Understanding forest dynamics is important for assessing the health of urban forests, which experience various disturbances, both natural (e.g., treefall events) and artificial (e.g., making space for agricultural fields). Therefore, quantifying three-dimensional (3D) changes in canopies is a helpful way to manage and understand urban forests better. Multitemporal ALS datasets enable me to quantify the vertical and lateral growth of trees across a landscape scale. The goal of Chapter 3 is to assess the annual changes in the 3-D structures of canopies and forest gaps in an urban forest using annual airborne LiDAR datasets for 2012–2015. The canopies were classified as high canopies and low canopies by a 5 m height threshold. Then, I generated pixel- and plot-level canopy height models and conducted change detection annually. The vertical growth rates and leaf area index showed consistent values year by year in both canopies, while the spatial distributions of the canopy and leaf area profile (e.g., leaf area density) showed inconsistent changes each year in both canopies. In total, high canopies expanded their foliage from 12 m height, while forest gap edge canopies (including low canopies) expanded their canopies from 5 m height. Annual change detection with LiDAR datasets might inform about both steady growth rates and different characteristics in the changes of vertical canopy structures for both high and low canopies in urban forests.
Chapter 4: Although many studies have considered urban structure when investigating urban ecological networks, few have considered the 3D structure of buildings as well as urban green spaces. In Chapter 4, I examined an urban ecological network using the 3D structure of both green spaces and buildings. Using breeding-season bird species observations and ALS data collected, I assessed the influence of 3D structural variables on species diversity. I used correlation analyses to determine if vertical distribution, volume, area, and height of both buildings and vegetation were related to bird species diversity. Then I conducted circuit theory-based current flow betweenness centrality (CFBC) analysis using the LiDAR-derived structural variables. I found that the volumes of buildings and 8–10 m vegetation heights were both highly correlated with species richness per unit area. There were significant differences between 2D and 3D connectivity analysis using LiDAR-derived variables among urban forest patches, boulevards, and apartment complexes. Within urban forest patches and parks, 3D CFBC represented canopy structural characteristics well, by showing high variance in spatial distributions. The 3D CFBC results indicated that adjacent high-rise buildings, dense apartment complexes, and densely urbanized areas were isolated, as characterized by low centrality values, but that vegetation planted in open spaces between buildings could improve connectivity by linking isolated areas to core areas. My research highlights the importance of considering 3D structure in planning and managing urban ecological connectivity.
In this dissertation, the availability of integrated multiscale LiDAR datasets was found via three standalone studies. It was revealed that 3D information could enhance the quality of urban landscape monitoring and ecological connectivity analysis by elaborately explaining spatial structures. However, the spatiotemporal scales of each standalone study were limited to the city scale and to five years. The recently launched Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) would help to solve these limitations. Furthermore, the GEDI dataset could help researchers understand the relationship between ecosystem structures and their functions.본 학위논문은 다양한 시공간 스케일에서 도시생태계 모니터링을 위한 LiDAR 데이터의 활용과 생태적 의미 도출에 관한 내용을 다룬다. LiDAR란 Light Detection and Ranging의 약어로, LiDAR 센서에서 발사된 레이저가 대상에 도달한 뒤 반사되어 돌아오는 레이저의 세기와 시간을 계산하여 대상의 위치 정보를 3차원 점군 데이터로 변환해주는 능동형 원격탐사 도구이다. LiDAR 원격탐사 도구의 등장으로 자연과 도시의 3차원 공간정보의 취득이 기능해짐에 따라, 서식지의 3차원 공간정보와 생물 종 사이의 관계 도출, 시계열 LiDAR 데이터를 활용한 녹지 모니터링 연구 등이 이뤄지고 있다. 또한 항공 LiDAR(ALS), 지상 LiDAR(TLS), 이동형 LiDAR(MLS) 등 다양한 LiDAR 시스템의 개발로 연구 목적에 알맞은 시공간 해상도의 3차원 공간정보를 취득할 수 있게 되었다. 본 학위논문에서는 도시녹지를 대상으로 LiDAR 원격탐사 도구의 다양한 시공간 스케일 적용 측면에서, Chapter 2 항공, 지상, 이동형 LiDAR 시스템 사이 수목구조관련 변수들의 일치성 평가, Chapter 3 시계열 분석을 통한 도시녹지 동태 모니터링, Chapter 4 도시의 생태적 연결성 분석을 진행하였다.
Chapter 2: 도시의 수목정보를 취득하는 것은 도시녹지 관리에 있어 필수적이다. LiDAR 기술의 발달로 도시수목의 3차원 정보를 취득할 수 있게 되었으며, 이를 통해 수목높이와 수목구조, 지상 바이오매스 등을 높은 정확도로 산출할 수 있게 되었다. 항공 LiDAR는 넓은 범위의 공간정보를 높은 정확도로 측정하는 특성을 지녀 산림 모니터링 분야에서 활발히 활용되고 있다. 하지만 항공 LiDAR 데이터의 취득은 항공기 운용비, 장비관련 막대한 비용이 발생하고 운용에 있어 전문성을 요구하며 대상의 점군밀도가 상대적으로 낮다는 단점을 지닌다. 반면 지상 LiDAR와 이동형 LiDAR는 운용하기 편리하고 높은 점군밀도를 출력한다는 점에서 항공 LiDAR의 단점을 극복할 수 있다. 이처럼 다양한 LiDAR 시스템의 등장과 이를 활용한 생태계 모니터링 연구 시도가 증가하면서 LiDAR 시스템간 효율적인 운용과 데이터의 보완 방법들이 요구되고 있다. 하지만 현재까지 ALS, TLS, MLS의 3개의 시스템을 통해 취득된 수목 정보를 서로 비교하고, 서로 대체가능한 수목정보를 도출한 연구는 많이 진행된 바 없다. 따라서 본 학위논문의 Chapter 2에서는 ALS, TLS, MLS 통해 취득된 도시의 수목정보를 서로 비교하여 일치성을 평가하고, 어떠한 수목구조관련 지표가 세 LiDAR 시스템 사이에서 대체가능한지 다루고 있다. 세부적으로 Chapter 2는 수목구조관련 지표가 단목차원과 군집차원, 수목구조에 따라 ALS, TLS, MLS 시스템에서 차이가 발생하는지에 대한 내용을 담고 있다. 천안시 도시공원 9개소에서 ALS 데이터는 2017년 5월 14일, TLS 데이터는 2017년 5월 10일과 11일, MLS 데이터는 2020년 4월 21에서 25일 취득되었다. 취득된 데이터셋은 수관의 겹침 여부에 따라 단목과 군집으로 분류되었으며, 3개의 페어(ALS-TLS, MLS-TLS, ALS-MLS)로 수관의 퍼센타일 높이, 수관복잡성, 면적 등의 수목구조관련 변수들을 1:1 비교하였다. 항공 LiDAR 데이터를 통해 도출된 수목구조관련 변수들을 참조로 하여 평균제곱근오차(RMSE), 편향(bias), 피어슨 상관계수(r) 등을 계산하고 세 LiDAR 시스템 사이의 일치성을 평가하였다. 평가 결과 ZMAX, CHM관련 수관높이 관련 변수들, 그리고 수관면적이 높은 일치성을 보였다(RMSE% 0.900). 특히 CHM을 통해 도출된 수관높이 관련 변수들은 단목과 군집에서 세개의 LiDAR 시스템간 통계적인 차이를 보이지 않았다(p > 0.05). 반면 퍼센타일 수관높이와 평균 수관높이 등은 매우 낮은 일치성을 나타냈으며, 세 페어에서 도출된 편향은 수고, 수관복잡성과 약한 선형관계를 나타냈다(r >, p < 0.05).
Chapter 3: 수관동태는 숲의 건강성을 반영한다. 특히, 자연적·인위적인 교란에 의해 발생한 숲틈은 숲 내부에 빛의 투과율, 온도, 습도 등에 영향을 끼쳐 주변 환경의 변화를 야기한다. 따라서 숲틈을 탐지하고 모니터링하는 것은 숲의 동태를 이해하는데 있어 매우 중요하다. 항공 LiDAR 센서를 활용할 경우 위성영상이나 항공사진 등 2차원 데이터로 탐지하기 어려운 숲틈 또는 개방공간의 탐지와 수관의 3차원 형상의 취득이 가능하다. Chapter 3에서는 2012년도부터 2015년도 4개년의 항공 LiDAR를 활용하여 자연형 도시공원(봉서산)의 수관과 숲틈의 수평적 수직적 변화양상을 추정하였다. 수관은 높이 5m를 기준으로 상층부와 하층부 수관으로 분류되었으며, 수관높이모델(canopy height model, CHM)을 생성하여 연간변화를 탐지하였다. 연구결과 상층부 및 하층부 수관의 수직생장량과 엽면적지수는 일정한 연간 변화양상을 보인 반면, 수평적 변화와 엽면적밀도는 불규칙적인 연간 변화양상을 보였다. 전반적으로 상층부 수관은 높이 12m에서 측방향 생장을 하는 것으로 나타났으며, 하층부 수관 중 숲틈에서는 높이 5m에서 측방향 생장이 활발하게 나타났다. LiDAR 데이터의 연간 변화 탐지를 통해 자연적으로 형성된 숲틈의 경우 생장과 교란 측면에서 매우 활발한 동태가 발생하고 있으며, 인위적으로 형성된 개방공간의 경우 수관의 동태가 다소 침체됨을 도출하였다.
Chapter 4는 도시 내 건물과 녹지의 3차원 구조를 입력자료로 활용하여 도시의 생태적 연결성을 평가하는 연구를 다룬다. 도시 내 생태적 연결성 도출과 관련한 연구는 도시와 녹지의 형태 등을 주요 변수로 하여 진행이 되고 있다. 그러나 3차원적인 특성인 도시 건물의 부피, 수목의 수직적인 구조 등을 고려한 연결성 분석은 많이 진행된 바 없다. 연구 대상지는 천안시 시청을 중심으로한 4 km × 4 km 지역으로, 2015년에 취득된 항공 LiDAR와 같은 해 취득된 조류 종 조사 데이터를 활용하여 1)도시 내 건물과 녹지의 3차원 구조와 조류 종 다양성 사이 관계를 살피고, 2)조류 종 다양성과 상관관계를 가지는 3차원 구조변수를 활용하여 전류흐름기반 매개중심성 연결성 분석(CFBC)을 진행하였다. 연구결과 건축물의 부피와 수목높이 8-10m의 녹지 부피비가 면적당 조류 종 풍부도와 스피어만 순위상관관계에서 높은 상관관계(ρ> 0.6)를 나타냈다. 연결성 분석의 결과는 입력변수의 공간차원(2D 및 3D)에 따라 다르게 나타났다. 특히 도시숲, 대로변, 아파트단지내 녹지 등에서 2D 기반 CFBC와 3D기반 CFBC는 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 또한 도시녹지의 3D 기반 CFBC의 경우 같은 녹지 면적임에도 수관의 구조적인 특성에 따라 높은 차이가 나타남을 확인하였다. 3D CFBC 분석결과를 통해 고층 건물 주변부, 고밀도 아파트단지, 고밀 시가화지역 등이 낮은 중심성을 보여 고립지역으로 나타났으며, 건물 사이 공지 내 식생은 연결성이 고립된 지역과 핵심지역을 연결하는 기능을 나타냈다.
이 학위논문은 서로 다른 LiDAR 시스템을 활용하여 단목, 경관 지역단위 등 다양한 공간 스케일에서의 도시경관구조 분석, 도시녹지구조와 토지이용 등에 따른 시간적 변화양상, 도시경관구조가 가지는 생태적 의미 등과 관련된 내용을 다루고 있다. 향후 Global Ecosystem Dynamics Investigation(GEDI) 미션의 데이터를 활용하여 본 학위논문에서 다루는 지역규모의 연구를 국가단위, 대륙단위 등으로 확장할 수 있을 것이며 이를 통해 도시생태계 구조와 그 기능 사의 관계를 이해하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.Chapter 1. Introduction 1
1. Background 1
1.1. Urbanization and the importance of urban green spaces 1
1.2. Urban landscape and Light detection and ranging application 1
2. Purpose 6
Chapter 2. Comparing tree structures derived among multiple LiDAR systems in urban parks 10
1. Introduction 10
2. Methods and materials 12
2.1. Study site and tree classification 12
2.2. LiDAR survey and processing 14
2.3. Deriving the structural variables of the parks 17
2.4. Assessing the accuracy of the LiDAR-derived indices 18
3. Results 19
3.1. Comparing height metrics among the three LiDAR systems 19
3.2. Comparing CHM-derived canopy height metrics from each LiDAR systems 22
3.3. Comparing the area and the Rumple index determined using the LiDAR systems 23
4. Discussion 25
4.1. LiDAR configurations and data acquisition time intervals 25
4.2. Uncertainty of the structural indices derived from the three LiDAR systems 28
Chapter 3. Urban forest growth and gap dynamics detected by yearly repeated airborne LiDAR 31
1. Introduction 31
2. Methods and Materials 33
2.1. Field survey 33
2.2. Canopy opening detection 34
2.3. Airborne LiDAR dataset acquisition and registration 35
2.4. Generation of height models and change detection 36
2.5. Gap detection and classification 38
2.6. Estimating changes of vertical canopy distribution and canopy complexity 38
3. Results 39
3.1. Pixel and hexagon height model-based change detection 39
3.2. Continuous one-year vertical growth area 41
3.3. Open canopy change detection 42
3.4. Changes in vertical canopy structures in High Canopy and Open Canopy 43
4. Discussion 45
4.1. What are the differences between the canopy structural changes derived from annual change detections and three-year interval change detection? 45
4.2. What are the characteristics of the structural changes according to the different canopy classes (e.g., high canopies and low canopies) in the urban forest? 46
Chapter 4. LiDAR-derived three-dimensional ecological connectivity mapping 49
1. Introduction 49
2. Materials and Methods 51
2.1. Study area and avian species observation 52
2.2. Airborne LiDAR acquisition, preprocessing and classification and deriving structural variables 53
2.3. Correlation analysis and selection of structural variables 55
2.4. 2D and 3D ecological networks 55
3. Results 56
3.1. Avian species survey 56
3.2. Correlation analyses and variable selection 56
3.3. Connectivity analysis results 58
3.4. Correlation between connectivity results with bird species diversity 59
3.5. Differences between 2D- and 3D-based CFBCs 60
4. Discussion 61
4.1. Vegetation and building structures and bird species diversity 61
4.2. 3D-based connectivity results 62
4.3. Differences between 2D and 3D network analyses 64
4.3.1. Forest and artificial green area 65
4.3.2. Roads and residential areas 66
Appendix 67
Chapter 5. Conclusion 70
1. Combination with multiple LiDAR data for surveying structures of urban green spaces 70
2. Multi-temporal urban forest gap monitoring 71
3. Ecological connectivity analysis using LiDAR 71
4. LiDAR application to Urban ecosystem monitoring 72
5. Expanding spatiotemporal scale and further works 73
Acknowledgments 75
Reference 76
Abstract in Korean 85박
Estimation of the Urban Forest Growth Using Multi-temporal LiDAR Dataset
Get PDF학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 환경대학원 환경조경학과, 2018. 2. 송영근.오늘날 생물다양성 보전과 생태계 서비스의 측면에서 도시림의 중요성이 대두되고 있다. 하지만, 도시화의 진행은 산림의 고립화, 인위적 교란의 빈번한 발생을 야기하고 있으며, 그에 따라 도시림의 건강성을 평가하고 관리하는 활동의 필요성이 제기되고 있다. 도시림의 건강성은 수관의 생장을 통해 정량화하여 나타낼 수 있는데, 이는 수관의 생장이 수목의 연령, 종 조성, 교란 등 주변 환경에 영향을 받기 때문이다. 수관의 생장량 추정 등 산림을 대상으로 한 연구 방법으로 1990년대부터 LiDAR(Light Detection and Ranging)라는 원격탐사 센서를 이용한 측량 방법이 연구되고 있다. 특히, 항공 LiDAR 데이터의 활용은 전통적인 수고추정방법의 한계점을 극복하고 효율적으로 넓은 대상지의 분석을 가능케 하며 항공사진과 위성영상의 2차원적인 제약을 벗어나 3차원적인 공간분포의 정밀한 추정을 가능케 한다.
경년 항공 LiDAR 데이터를 이용한 산림의 연구는 광역단위 대상지 내 수관의 변화량을 수십 센티미터 단위의 정확도로 정밀하게 탐지해 낼 수 있다는 잠재성이 있음에도, 관련 연구는 북미지역과 북유럽지역의 상록수가 우점하는 한대수림지역 또는 보전지역을 중심으로 진행이 되어왔으며, 온대 기후대에 위치한 도시 내 산림(도시림)을 대상으로 진행된 연구는 부족한 실정이다. 기후변화, 도시화 등 다양한 환경 문제에 따른 도시림의 건강성 문제가 지속적으로 제시됨에 따라 도시림의 건강성을 정량적으로 나타낼 지표가 필요하며, 이는 도시림을 구성하는 수관의 연간 생장량 등을 통해 나타낼 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 비교적 넓은 면적인 도시림의 효율적인 건강성 평가를 위해 항공 LiDAR 센서를 이용한 수관의 생장량을 정량화할 필요성이 있다.
본 연구의 목적은 2012년도와 2015년도에 촬영된 항공 LiDAR 데이터를 이용하여 대상지인 도시림의 전체 연간 생장량과 수관 변화량을 추정하는데 있다. 세부적인 목표로 수관의 변화량을 통해 도시림 수관의 연간 생장량과 생장지역분포, 교란지역분포를 추정하고자 한다.
본 연구의 대상지는 충청남도 천안시 서쪽에 위치한 봉서산(158m)으로 시가화 지역 내 위치한 도시림이다. 항공 LiDAR 데이터는 2012년 10월 9일, 2015년 10월 30일 두 시기에 취득되었으며, 데이터의 점군밀도는 두 시기 모두 9 points/㎡ 으로 유사하다. 봉서산에 분포하는 수종으로, 상수리나무(44.8%), 리기다소나무(29.7%), 낙엽송(7.43%) 등이 우세한 것으로 조사되었으며, 전체적인 도시림을 이루는 수목의 평균 영급이 3.8영급으로 성숙한 숲을 이루는 것으로 조사되었다.
전체적인 연구 방법으로 2012년도와 2015년도 LiDAR 데이터의 수직적인 거리 차이를 계산하여 대상지 수관의 변화량을 추정하는 방법을 이용하였다. 이를 위해 항공 LiDAR 데이터를 TerraScan 소프트웨어를 이용하여 전처리 한 뒤 그리드의 크기가 0.25*0.25㎡ 인 수치표면모델과 수치지형모델을 생성하고 수관높이모델(CHM: Canopy Height Model)을 추출하였다. 평균수관높이의 절반인 5m를 기준으로, 5m 이하지역을 관목/숲틈 지역(shrub canopy/gap), 5m 초과 지역을 교목 지역(high canopy)으로 분류하였다.
연구 결과 교목지역에서의 연평균 생장량은 24.4 cm/year 추정되었으며, 관목/숲틈 지역에서의 연평균 생장량은 19.4 cm/year로 추정되었다. 연평균 생장량은 수종에 따라 그 차이가 가장 명확하게 나타났다(밤나무: 27cm/year리기나 소나무: 24cm/year). 대상지 전체 면적의 18%가 수직방향생장지역으로 분류되었으며, 42%가 측방향생장지역으로 분류되었다. 교목 지역의 경우 측방향생장지역이 43.1%로 가장 넓은 분포를 보이며, 수직방향생장지역 20.0%로 면적분포가 나타났다. 반면, 관목/숲틈 지역의 경우 수직방향생장지역이 40.8%로 가장 넓은 분포를 보이며, 측방향생장지역 20.0%로 면적분포가 나타났다. 측방향생장지역의 면적은 동남향에서 상대적으로 가장 넓게 분포하며, 서북향으로 갈수록 상대적으로 좁아지는 경향을 보였다. 대상지 전체 면적대비 교란지역 면적 비율은 40%로, 넓은 지역에서 산림에 피해가 발생하고 있음을 추정할 수 있다. 교란은 특히 대상지 경계, 경작지, 묘지, 산책로 주변 10m 등에서 규모와 발생빈도가 높게 나타남을 연구 결과를 통해 추정할 수 있었다. 또한, 교목 지역의 경우 서향에서 동향보다 교란이 상대적으로 높게 발생하는 경향을 보였다. 숲틈의 경우 2012년도와 2015년도 사이 21027.85㎡의 면적이 감소하였으며, 패치의 수 역시 530지역이 감소한 것으로 추정되었다. 또한 2015년도 숲틈 패치들의 평균 면적은 2012년도 대비 2.11㎡ 증가한 것으로 탐지되었다.
경년 항공 LiDAR 데이터를 이용한 도시림의 연구는 기존 연구방법의 한계점을 극복하고 광역단위 산림의 동태를 연구하는 데 있어 효율적으로 정량적인 결과를 도출해 낼 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 향후 단기간의 변화뿐만이 아닌 장기간의 변화양상까지 추정하고 모니터링 하는 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.제1장 서론 01
1절. 연구의 배경 및 목적 01
1. 연구의 배경 01
2. 연구의 목적 및 의의 03
3. 연구의 범위 04
제2장 이론적 고찰 06
1절. 항공 LiDAR 데이터를 이용한 수관의 변화량 추정 06
1. LiDAR 데이터의 활용과 기존 연구방법 고찰 06
제3장 연구방법 11
1절. 연구의 흐름 11
1. 연구의 흐름 11
2절. 연구대상지 12
1. 대상지 개요 12
3절. 데이터 취득 15
1. 2차원 데이터 취득 15
2. 항공 LiDAR 데이터 취득 16
3. 현장조사 데이터 취득 17
4. 취득 데이터 요약 18
4절. 항공 LiDAR 데이터 가공 18
1. 항공 LiDAR 데이터 전처리 18
2. TIN 모델 제작 18
5절. 래스터 데이터 분류 20
1. 수관 분류 20
2. 2012년도와 2015년도 수관높이모델 비교를 통한 생장, 교란지역 분류 20
6절. 임상도, 토성, 향, 경사도별 수관높이모델 비교 20
1. 수관높이모델 비교시 기준 데이터 22
2. 높이에 따른 수관높이모델 분류 24
제4장 결과 26
1절. 분석결과 26
1. 2012년도, 2015년도 수관높이모델 분류 생성 결과 26
2. 높이에 따른 수관높이모델 분류 결과 27
3. 수직방향생장지역과 연간 평균 수직방향생장량 추정 29
4. 측방향생장지역 탐지 결과 38
5. 교란지역 탐지 결과 46
6. 숲틈의 탐지 결과 55
7. 열린 지역, 숲틈 현장검증 56
8. 인위적 교란 발생지역, 대상지 경계의주변의 생장량과 교란 추정 결과 58
제5장 고찰 60
1절. 결과 고찰 60
1. 연평균 수관 생장량 60
2. 생장지역 면적 분포 61
3. 교란지역 면적 분포 64
4. 측정 오차 66
제6장 결론 67
1절. 연구 요약 67
1. 연구 결과 요약 67
2절. 연구의 의의와 한계 68
1. 연구의 의의 68
2. 연구의 한계점 69
참고문헌 71
Abstract 77Maste
Validation of the Learning Transfer System Inventory(LTSI) in Public and Private Organizations in Korea
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