FARO | 임업의 필수 도구, LiDAR(라이다)

임업 부문을 위한 디지털 기술의 연구 및 개발은 전 세계적으로 산업과 인간이 숲에 미치는 영향을 변화시키고 있습니다. 2018년 전 세계적으로 삼림 벌채와 산림 파괴로 인해 약 2,093만 헥타르의 나무가 손실되었으므로, 기업이 지속 가능한 작업 방식을 채택하는 것이 중요합니다. 임업용 LiDAR는 산업을 변화시키는 데 도움을 주는 현대 기술의 한 예입니다.

원본 출처 - FARO Technologies

광업, 건설 및 부동산과 같은 다른 산업에서도 다재다능하고 유용하며 정확한 데이터를 캡처할 수 있는 능력 때문에 LiDAR에 의존하는 경우가 많습니다. 기술이 발전함에 따라 전문가들은 다양한 임업용 LiDAR 애플리케이션을 위해 데이터를 캡처하고 사용하는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 여기에서는 그 사용 방법과 이미 해당 분야에 가져온 변화에 대해 살펴보겠습니다.

숲에서 데이터를 수집하는 방법

위성 이미지

위성은 광범위한 영역에 걸쳐 대규모 데이터 세트를 캡처하는 데 널리 사용되는 도구입니다. NASA 과학자들은 고해상도 위성을 사용하여 나무 높이와 숲의 수관 두께를 측정하고 벌목 및 화재와 같은 활동으로 인한 피해와 변화를 평가합니다. 그러나 다른 데이터 수집 방법과 비교할 때 위성 이미지는 작고 미세한 세부 정보를 제공하는 데 한계가 있으므로 넓은 영역에 대한 광범위한 개요를 파악하는 데 더 적합합니다.

지상 레이저 스캐닝(TLS)

TLS는 임업 데이터를 캡처하는 데 유용한 도구입니다. 나무 수관 아래의 매우 정확한 데이터를 캡처하는 데 일반적으로 사용됩니다. TLS를 사용하면 고해상도 포인트 클라우드를 생성하여 나무 높이 및 기타 구조적 정보와 같은 매개변수를 측정할 수 있습니다.

지상 레이저 스캐너는 삼각대에 장착되므로 고르지 않은 지형에서 효과적으로 사용하거나 나무 수관 위에서 데이터를 수집하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 또한 전체 환경을 정확하게 보여주기 위해 여러 스캔을 캡처하고 겹쳐야 하므로 TLS를 사용하여 넓은 영역을 스캔하는 데 더 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.

무인 항공기(UAV)

UAV에 레이저 스캐너를 장착하거나 사진 측량을 도입하면 전문가는 스캔할 수 있는 영역에 대해 더 많은 유연성을 확보할 수 있습니다. 이 방법은 나무 수관 위에서 상세한 데이터 세트를 캡처할 수 있지만 울창한 숲 위를 비행할 때 지면까지 침투하기 어려울 수 있습니다. 캡처된 UAV 정보를 지상의 다른 데이터 형식과 병합하는 것은 해당 지역의 전체적인 그림을 수집하려고 할 때 유용합니다.

핸드헬드 LiDAR 스캐닝

휴대용 또는 기둥이나 차량에 장착된 레이저 스캐너를 사용하는 것은 데이터를 캡처하는 가장 쉬운 방법 중 하나입니다. 핸드헬드 매핑 시스템은 짧은 시간 안에 거친 지형을 포함한 넓은 영역을 매핑할 수 있습니다. 데이터 정확도는 많은 임업 애플리케이션에 충분히 높으며 데이터 캡처의 용이성으로 인해 반복 작업이 가능합니다.

UAV와 같은 다른 매핑 방법과 결합된 핸드헬드 매핑 솔루션의 다재다능함은 사용자에게 정확한 데이터를 빠르고 효율적으로 제공합니다. 이 데이터는 삼림 벌채, 산림 계획 및 산불 예방을 돕는 애플리케이션을 통해 전 분야에서 사용되기 시작했습니다.

임업에서의 LiDAR 활용 분야

임업용 LiDAR는 정밀 임업 또는 산림 매핑을 지원하는 데이터 제공부터 오염 모델링과 같은 생물 다양성 애플리케이션, 탄소 흡수 추정 지원에 이르기까지 다양한 실제 적용 분야를 가지고 있습니다.

산림 벌채 관리

항공 LiDAR는 벌목된 나무의 양을 빠르게 평가하고 예측된 양과 비교하여 전문가가 불일치를 파악할 수 있도록 합니다.

산림 계획 및 관리

드론에 장착된 레이저 스캐너는 전력선 스캐닝, 나무 수관 충돌 감지 또는 산림 계획 및 관리를 돕는 데 사용될 수 있습니다. 디지털 고도를 매핑할 수 있는 기능을 갖춘 레이저 스캐닝은 지형 목적 및 복잡한 산림 환경을 문서화하는 데에도 사용될 수 있습니다.

나무 줄기 속성 식별

데이터를 캡처한 후 전문 알고리즘을 사용하여 개별 나무를 감지하고 나무 위치를 식별할 수 있습니다. 알고리즘은 넓은 지역에서 쉬운 나무 수를 세기 위해 개별 나무를 분할하는 데 도움이 되며, 이는 산림 관리에도 좋습니다.

탄소 흡수량 측정

LiDAR 데이터를 분석하여 탄소 흡수량을 결정할 수 있습니다. 과학자들은 나무나 수관 직경과 같은 개별 임분 속성을 찾아 탄소 흡수 특성에 대해 자세히 알아봅니다.

야생 동물 보존

후처리 분석은 바이오매스에서 나무의 측정 데이터에 이르기까지 전문적인 측정값을 보여줄 수 있습니다. 이는 새와 같은 특정 야생 동물 종에 대한 숲의 적합성을 평가하는 것부터 전략적 산림 계획에 이르기까지 모든 것을 지원할 수 있습니다.

산불 관리

세계 지도자들이 기후 변화의 영향을 완화하기 위해 고군분투함에 따라 임업에 종사하는 많은 사람들도 항공 LiDAR 기술을 사용하여 산불 위험을 예측하고 화재 발생 시 영향을 모니터링하고 있습니다.

LiDAR 데이터는 불쏘시개가 되어 산불 위험을 초래할 수 있는 지상의 목재 잔해를 매핑하고 식별할 수 있습니다. 이를 사용하여 산불 패턴을 추적할 수 있으며, 시간 경과에 따른 변화는 이전의 화재 경로를 시사할 수 있습니다.

임업 분야의 모바일 LiDAR 사례

SFI SmartForest

노르웨이 연구 위원회의 연구 기반 혁신 센터 계획의 일환인 SFI SmartForest 프로그램은 2028년까지 노르웨이 임업 부문을 디지털화의 선두에 세우는 것을 목표로 합니다. 그 목표는 정보의 자유로운 흐름과 실시간 통신을 촉진하여 생산성을 높이고 해당 부문의 환경적 영향을 줄이는 데 도움을 주는 것입니다.

프로그램 팀은 연구에 정보를 제공하기 위해 LiDAR를 사용하기를 원했습니다. 다재다능함뿐만 아니라 팀은 숲을 정확하게 모니터링하기 위해 매우 정밀한 측정이 필요했습니다.

TLS는 높은 수준의 정확도를 제공했지만 팀은 시간 효율적인 방식으로 데이터 수집을 완료할 수 있는 솔루션이 필요했습니다. 그들은 또한 UAV 기반 솔루션을 고려했지만 울창한 초목을 관통하는 데 덜 효과적이었고 필요한 데이터 범위를 캡처할 수 없었습니다.

SFI SmartForest는 울창하고 거친 지형을 스캔하기 위해 휴대용 모바일 매핑 시스템을 선택했습니다. 이를 통해 팀은 지상과 공중에서 대량의 데이터를 빠르게 캡처하여 매우 정확한 데이터 세트를 수집하고 포인트 클라우드 모델을 생성하여 목재 품질 및 바이오매스를 포함한 특징을 추출할 수 있었습니다.

성공적인 초기 기간에 이어 연구 프로그램은 계속해서 모바일 스캐너를 사용하여 딥 러닝 연구 기회의 기초가 되는 정확한 포인트 클라우드를 생성할 것입니다.

SFI SmartForest가 임업에서 LiDAR를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

에덴 프로젝트

영국 레스터 대학의 박사 연구원인 Tom Potter는 여러 복잡한 숲 환경에서 최첨단 모바일 LiDAR 센서를 사용하여 바이오매스와 탄소를 보다 효율적으로 추정하는 기술을 개발하기로 했습니다.

영국 콘월에 있는 에덴 프로젝트는 세계 최대의 열대 우림과 지중해, 북미 및 칠레 지형의 종뿐만 아니라 1,000그루 이상의 나무와 식물이 있는 "열대 우림" 바이옴을 보유하고 있습니다. Tom은 캡처할 수 있는 다양한 데이터 세트를 활용하기 위해 여기에서 데이터를 수집하기로 선택했습니다.

휴대용 SLAM 스캐너는 데이터를 빠르게 수집할 수 있는 능력 때문에 선택되었습니다. 초당 43,000개 이상의 측정 포인트를 수집한 후 간단한 원형 루프를 걸으며 전체 환경을 스캔했습니다.

LiDAR는 임업 분야를 어떻게 변화시키고 있는가?

산림 풍경은 일반적으로 고르지 않고 험난한 지형을 가진 시골 공간입니다. 인구 밀도가 높기 때문에 물체를 방해하거나 문제가 되는 그림자를 만들지 않고 개별 나무에 대한 측정값을 캡처하기 어려울 수 있습니다.

모바일 매핑 LiDAR 스캐너는 이러한 문제를 극복합니다. 스캐너에서 최대 100m까지의 데이터를 캡처하며 휴대용 스캐너로 사용하거나 기둥, 배낭, 드론 또는 차량에 장착하여 도달하기 어려운 영역을 높은 정확도로 캡처하는 여러 가지 방법을 제공할 수 있습니다.

모바일 LiDAR가 제공하는 시간 절약은 임업 부문을 변화시키고 있습니다. 이제 현장에서 며칠이 걸리는 대신 몇 시간 만에 측정 및 지역 조사가 가능하므로 중요한 결정을 훨씬 더 빠르게 내릴 수 있습니다.

또한 딥 러닝 모델과 알고리즘이 지속적으로 개선됨에 따라 LiDAR 시스템에서 제공하는 데이터는 시간이 지남에 따라 점점 더 유용해질 것입니다.