고도화된 LiDAR와 광학 데이터 융합으로 말라가시 고생물량(AGB) 지도 정확도 7 t/ha 향상

📝 Abstract

Mapping forest AGB (Above Ground Biomass) is of crucial importance to estimate the carbon emissions associated with tropical deforestation. This study proposes a method to overcome the saturation at high AGB values of existing AGB map (Vieilledent’s AGB map) by using a map of correction factors generated from GLAS (Geoscience Laser Altimeter System) spaceborne LiDAR data. The Vieilledent’s AGB map of Madagascar was established using optical images, with parameters calculated from the SRTM Digital Elevation Model, climatic variables, and field inventories. In the present study, first, GLAS LiDAR data were used to obtain a spatially distributed (GLAS footprints geolocation) estimation of AGB (GLAS AGB) covering Madagascar forested areas, with a density of 0.52 footprint/km 2. Second, the difference between the AGB from the Vieilledent’s AGB map and GLAS AGB at each GLAS footprint location was calculated, and additional spatially distributed correction factors were obtained. Third, an ordinary kriging interpolation was thus performed by taking into account the spatial structure of these additional correction factors to provide a continuous correction factor map. Finally, the existing and the correction factor maps were summed to improve the Vieilledent’s AGB map. The results showed that the integration of GLAS data improves the precision of Vieilledent’s AGB map by approximately 7 t/ha. By integrating GLAS data, the RMSE on AGB estimates decreases from 81 t/ha (R 2 = 0.62) to 74.1 t/ha (R 2 = 0.71). Most importantly, we showed that this approach using LiDAR data avoids underestimating high biomass values (new maximum AGB of 650 t/ha compared to 550 t/ha with the first approach).

💡 Analysis

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1. 연구 배경 및 필요성

• 탄소 회계와 AGB: 열대 삼림은 전 세계 탄소 저장량의 40 % 이상을 차지한다. 정확한 AGB 지도는 탄소 배출·흡수량을 정량화하는 데 핵심이다.
• 기존 원격탐사 한계: 광학·SAR(L‑band) 데이터는 50‑60 t/ha 수준에서 포화(saturation) 현상이 나타나 고생물량을 과소평가한다. 현재 운영 중인 P‑band SAR는 없으며, 향후 BIOMASS 위성(2020년 발사 예정)도 아직 데이터가 부족하다.
• LiDAR의 장점: LiDAR는 수직 구조를 직접 측정해 나무 높이와 연관된 AGB를 포화 없이 추정 가능하지만, 항공 LiDAR는 비용·범위 제한이 있다. GLAS는 전 세계적으로 무료이지만 발자국 간격이 넓어 연속성 확보가 어려운 점이 있다.

2. 데이터 및 방법론

• 공간 해상도: GLAS 발자국 밀도 0.52 footprint/km² (≈ 1.9 km 간격) → 보정 인자 보간을 통해 250 m 해상도 지도에 적용.
• 검증: 현장 조사 플롯(필드 인벤토리)과 비교해 RMSE와 R²를 산출.

3. 주요 결과

• 포화 해소: GLAS 보정으로 고생물량 영역(> 500 t/ha)에서 기존 지도보다 100 t/ha 이상 높은 값을 제공, 이는 탄소 저장량 추정에 큰 영향을 미친다.
• 공간적 일관성: 크리깅 보간을 통해 보정 인자를 연속적으로 적용함으로써 발자국 간 격차를 최소화하였다.

4. 의의 및 기여

1. 방법론적 혁신: 기존 광학‑기반 AGB 지도에 공간적 보정 인자를 추가하는 간단하면서도 효과적인 접근법을 제시.
2. 고생물량 영역 정확도 향상: 특히 말라가시와 같은 고생물량 열대 삼림에서 탄소 저장량을 보다 현실적으로 추정 가능.
3. 데이터 활용 효율성: 무료 GLAS 데이터를 활용해 광범위 지역(말라가시 전체)에서 개선된 AGB 지도를 생성, 비용 효율적.

5. 제한점 및 향후 연구 방향

• GLAS 발자국 밀도: 0.52 footprint/km²는 여전히 희박하므로, 보정 인자 추정에 불확실성이 남는다. 향후 더 높은 발자국 밀도를 가진 GEDI(2020년 발사) 데이터와 결합하면 보정 정확도가 크게 향상될 것으로 기대된다.
• 보정 모델의 일반화: 현재는 말라가시 특정 환경에 맞춘 모델이며, 다른 지역(예: 아마존, 동남아)에서 적용 가능성을 검증해야 한다.
• 다중 센서 융합: GLAS와 함께 L‑band SAR, P‑band SAR(향후 BIOMASS) 및 고해상도 광학 데이터를 통합해 다중 스케일, 다중 변수 모델을 구축하면 전반적인 AGB 추정 정확도가 더욱 향상될 수 있다.
• 시계열 적용: 현재는 정적 지도 생성에 초점을 맞추었지만, 연도별 GLAS 데이터와 광학 시계열을 결합해 탄소 변화 모니터링에 활용할 여지가 있다.

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📄 Content

Remote Sens. 2017, 9, 213; doi:10.3390/rs9030213
www.mdpi.com/journal/remotesensing

Article

고위 바이오매스 숲 지역에서 바이오매스 추정 정확도를 향상시키기 위한 우주 기반 LiDAR 데이터 통합의 필요성

Mohammad El Hajj¹,*, Nicolas Baghdadi¹, Ibrahim Fayad¹, Ghislain Vieilledent²,³, Jean‑Stéphane Bailly⁴, Dinh Ho Tong Minh¹

1. Institut national de recherche en sciences et technologies pour l’environnement et l’agriculture (Irstea), Unité Mixte de Recherche (UMR) Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (TETIS), 500 rue Jean François Breton, 34093 Montpellier CEDEX 5, France;
   nicolas.baghdadi@teledetection.fr (N.B.); ibrahim.fayad@teledetection.fr (I.F.);
   dinh.ho‑tong‑minh@irstea.fr (D.H.T.M)

2. Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement (Cirad), Unité Propre de Recherche (UPR) Forêts et Sociétés (F&S), F‑34398, Montpellier, France;
   ghislain.vieilledent@cirad.fr

3. Joint Research Center of the European Commission, Bio‑economy unit, I‑21027 Ispra, Italy

4. AgroParisTech, Unité Mixte de Recherche (UMR) Laboratoire d’étude des interactions Sol‑Agrosystème‑Hydrosystème (LISAH), 2 place Pierre Viala, 34060 Montpellier, France; bailly@agroparistech.fr

*Correspondence: mohammad.el‑hajj@teledetection.fr; Tel.: +33‑467‑548‑724

Academic Editors: Lars T. Waser and Prasad Thenkabail

Received: 21 October 2016; Accepted: 22 February 2017; Published: 25 February 2017

초록

열대림 벌채와 연관된 탄소 배출량을 추정하기 위해서는 지상 바이오매스(Above Ground Biomass, AGB) 를 정확히 매핑하는 것이 매우 중요합니다. 본 연구는 기존 AGB 지도(​Vieilledent​의 AGB 지도)의 고 AGB 값에서 발생하는 포화 현상을 GLAS(Geoscience Laser Altimeter System) 위성 LiDAR 데이터로부터 생성한 보정 인자 지도를 이용해 극복하는 방법을 제안합니다. 마다가스카르에 대한 Vieilledent의 AGB 지도는 광학 영상, SRTM 디지털 고도 모델, 기후 변수 및 현장 조사 데이터를 이용해 구축되었습니다. 본 연구에서는 먼저 GLAS LiDAR 데이터를 활용해 마다가스카르의 삼림 지역 전역에 걸쳐 GLAS AGB 라는 공간적으로 분포된 AGB 추정값을 얻었습니다(밀도 = 0.52 footprint/km²). 다음으로, Vieilledent AGB 지도와 GLAS AGB 사이의 차이를 각 GLAS footprint 위치에서 계산하여 추가적인 보정 인자를 도출했습니다. 이어서, 이러한 보정 인자의 공간 구조를 고려한 ordinary kriging 보간을 수행해 연속적인 보정 인자 지도를 생성했습니다. 마지막으로 기존 AGB 지도와 보정 인자 지도를 합산하여 Vieilledent AGB 지도를 개선했습니다. 결과는 GLAS 데이터를 통합함으로써 Vieilledent AGB 지도의 정밀도가 약 7 t/ha 향상됨을 보여줍니다. 또한, GLAS 데이터 통합 후 AGB 추정의 RMSE는 81 t/ha (R² = 0.62) 에서 74.1 t/ha (R² = 0.71) 로 감소했습니다. 가장 중요한 점은, 이 접근법이 LiDAR 데이터를 이용해 고 바이오매스 값(최대 AGB = 650 t/ha) 을 과소평가하지 않음을 입증한 것입니다(기존 방법에서는 최대 550 t/ha).

키워드: 지상 바이오매스 매핑; LiDAR; ICESat GLAS; 현장 조사

1. 서론

탄소 순환 및 탄소 저장량을 모니터링하는 일은 기후 변화 이해에 필수적입니다. 여러 연구에 따르면 전 세계 식생 탄소 저장량의 40 % 이상이 열대림에 저장되어 있습니다[1,2]. 열대림에서 탄소는 지상 바이오매스(AGB) 의 43 %~55 % 를 차지합니다[3‑5]. 따라서 열대림의 AGB를 정밀하게 매핑하는 것은 탄소 저장량을 감시하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

현장 조사 방식은 파괴적(나무를 베어 무게를 재는) 혹은 비파괴적(동형식 방정식을 이용) 방법을 통해 AGB를 추정하지만, 인력·시간 소모가 크고 지역 규모에만 적용 가능하므로 대규모 매핑에는 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 원격 탐사 기술이 활용됩니다. 원격 탐사는 넓은 영역을 고해상도·고주기적으로 관측할 수 있어 AGB 추정에 적합합니다.

AGB 추정에 주로 사용되는 원격 탐사 데이터는 광학, SAR(합성 개구 레이더), LiDAR 세 종류가 있습니다. 광학 영상과 SAR 백산란 계수는 포화 현상 때문에 저~중 수준 AGB(55 ~ 159 t/ha)까지는 추정이 가능하지만, 고 AGB에서는 정확도가 급격히 떨어집니다[6‑10]. 특히, 현재 운영 중인 P‑밴드 SAR 위성은 없으며, 항공 기반 P‑밴드 SAR는 비용이 높아 활용이 제한적입니다. 향후 2020년에 발사 예정인 BIOMASS 미션이 이러한 문제를 해결할 것으로 기대됩니다[11].

한편, LiDAR는 현재 이용 가능한 기술 중 고 AGB(공중 LiDAR 기준 ≈ 1200 t/ha)까지 추정할 수 있는 유일한 수단입니다[16,17]. LiDAR는 나무의 수직 구조를 직접 측정해 40 m까지의 나무 높이를 높은 정밀도로 제공하며, 높이와 AGB 사이에는 포화가 없다는 장점이 있습니다[18‑22]. LiDAR는 항공 및 위성 두 형태로 제공되며, 위성 기반 GLAS는 전 세계적으로 무료이지만 연속적인 전 지구 커버리지는 제공하지 못합니다. 따라서 LiDAR와 광학·SAR 데이터를 결합해 지역·전 지구 규모의 연속적인 AGB 매핑을 시도하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

1.1. 기존 연구 사례

• 지역 규모: Mitchard 등은 GLAS, PALSAR(L‑밴드), SRTM 데이터를 결합해 가봉 중앙의 Lopé 국립공원 AGB를 추정했으며, Lorey 높이를 GLAS에서 추정 후 간단한 방정식으로 AGB로 변환했습니다[21]. 결과는 50 ~ 900 t/ha 범위에서 ±25 % 의 상대오차를 보였습니다.
• 전 지구 규모: Saatchi 등은 4,079개의 현장 조사 플롯과 GLAS 샘플, 광학·마이크로파 영상을 결합해 전 세계 열대림 AGB를 1 km 해상도로 매핑했습니다[22]. Baccini 등도 GLAS와 MODIS, SRTM을 이용해 전 지구적인 탄소 밀도 지도를 제작했습니다[26]. 그러나 두 지도 모두 고 AGB(>150 t/ha) 에서 과대 추정하는 경향을 보였으며, 이는 데이터 포화와 고 AGB 현장값 부족이 원인으로 지적되었습니다[27].

1.2. 연구 목적

본 연구는 Vieilledent 등[28]이 광학 위성 영상, DEM, 기후 변수만을 이용해 만든 마다가스카르 AGB 지도가 고 AGB에서 포화되는 문제를 위성 LiDAR(GLAS) 데이터를 도입해 해결하고자 합니다. Vieilledent 지도는 Random Forest 모델을 사용해 현장 AGB와 EVI, %VCF, 고도, 기후 변수 등을 연결했으며, 현재 마다가스카르 삼림 지역에 대한 가장 최신·정확한 250 m 해상도 지도입니다. 그러나 광학 기반 변수는 고 AGB에서 포화되어 고 바이오매스 값을 측정하지 못합니다.

본 연구는 다음과 같은 절차로 진행됩니다.

1. GLAS와 DEM 메트릭을 이용해 공간적으로 분포된 GLAS AGB를 추정합니다.
2. 각 GLAS footprint 위치에서 Vieilledent AGB – GLAS AGB 차이를 계산해 보정 인자를 도출합니다.
3. 보정 인자의 공간 의존성을 ordinary kriging으로 보간해 연속적인 보정 인자 지도를 생성합니다.
4. 기존 Vieilledent AGB 지도와 보정 인자 지도를 합산해 개선된 AGB 지도를 얻습니다.

본 논문의 구성은 다음과 같습니다. 2절에서는 연구 지역 및 사용 데이터셋을, 3절에서는 방법론을, 4·5절에서는 결과와 논의를, 마지막 6절에서는 결론을 제시합니다.

2. 연구 지역 및 데이터셋

2.1. 연구 지역

마다가스카르는 아프리카 대륙 남동쪽 인도양에 위치한 섬 국가로, 위도 12°S ~ 26°S 사이에 걸쳐 있습니다(그림 1). 총 면적은 약 5,815,400 ha이며, 그 중 1,255,300 ha가 삼림(FAO 2010 추정)입니다. 1990 ~ 2010년 사이에 삼림 면적은 **8

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