고도화된 라이다 데이터 통합으로 마다가스카르 고생물량 삼림 AGB 지도 정확도 향상

초록

본 연구는 기존 광학 기반 AGB 지도(Vieilledent 지도)의 고생물량 포화 문제를 해결하기 위해 GLAS 위성 라이다 데이터를 활용한다. GLAS 발자국 위치별 AGB를 산출하고, 기존 지도와의 차이를 보정인자로 만든 뒤, 보통 크리깅으로 연속 보정지도와 기존 지도를 합산한다. 결과는 RMSE를 81 t ha⁻¹에서 74.1 t ha⁻¹( R² 0.62→0.71)로 감소시키고, 최대 AGB를 550 t ha⁻¹에서 650 t ha⁻¹로 확대하였다.

상세 분석

이 논문은 열대 삼림의 탄소 저장량을 정밀하게 추정하기 위한 핵심 과제로, 기존 광학·DEM·기후 변수 기반 AGB 지도(Vieilledent 지도)의 고생물량 포화 현상을 지적한다. 포화는 위성 광학 데이터가 잎 면적과 같은 지표 특성에 민감하지만, 나무 높이와 부피를 직접 반영하지 못해 400–500 t ha⁻¹ 이상에서 선형 관계가 붕괴되는 현상이다. 이를 보완하기 위해 저궤도 라이다 시스템인 GLAS(Geoscience Laser Altimeter System)의 전역 레이저 펄스 데이터를 활용한다. GLAS는 70 m 직경의 footprint를 갖고, 레이저 파장으로 나무 상부 구조를 직접 측정해 AGB 추정에 높은 상관성을 제공한다.

연구는 먼저 GLAS 발자국을 지리적으로 매핑하고, 각 footprint 내에서 기존 필드 인벤토리와 SRTM 고도 모델을 결합해 AGB를 추정한다. 여기서 사용된 변환식은 GLAS 파형 파라미터(예: 전반 파워, 지면 반사율)와 기존의 회귀 모델을 통합한 형태이며, 결과적으로 0.52 footprint/km²의 공간 밀도를 확보한다. 두 번째 단계에서는 동일 위치에 존재하는 Vieilledent 지도와 GLAS‑derived AGB 간 차이를 계산해 보정인자(ΔAGB)를 도출한다. 이 보정인자는 고생물량 지역에서 양의 값을, 저생물량 지역에서는 상대적으로 작은 값을 보이며, 공간적 자기상관성을 띤다.

세 번째 단계에서는 보정인자의 공간 구조를 반영하기 위해 일반적인 보통 크리깅(ordinary kriging)을 적용한다. 변이함수(semivariogram) 모델링 과정에서 실험적 변이함수를 토대로 구형(spherical) 모델이 최적임을 확인하고, 크리깅 파라미터(범위, 벌크 평균, 변동성)를 추정한다. 이를 통해 불연속적인 GLAS 발자국 데이터를 연속적인 보정인자 지도(ΔAGB_map)로 변환한다. 마지막으로 기존 Vieilledent AGB 지도에 ΔAGB_map을 합산해 보정된 AGB 지도를 생성한다.

성능 평가는 독립적인 검증 플롯(필드 측정)과 교차 검증을 통해 수행되었다. 보정 전 RMSE는 81 t ha⁻¹(R²=0.62)였으나, 보정 후 74.1 t ha⁻¹(R²=0.71)로 개선되었다. 특히 고생물량 구역(>500 t ha⁻¹)에서 기존 지도는 체계적인 저평가를 보였으나, 보정 후 최대 AGB가 650 t ha⁻¹까지 회복되어 라이다 기반 추정치와 일치한다. 이는 라이다 데이터가 고도와 나무 부피 정보를 직접 제공함으로써 광학 기반 모델의 한계를 극복한다는 강력한 증거이다.

이 연구는 라이다와 광학·DEM·기후 데이터의 융합이 고생물량 삼림 지역의 탄소 저장량 추정에 필수적임을 시사한다. 또한, 보정인자 지도 생성에 크리깅을 활용한 방법론은 데이터가 희소한 지역에서도 공간적 연속성을 확보할 수 있는 실용적인 접근법이다. 향후에는 GEDI와 같은 차세대 라이다 위성 데이터와 결합해 전 세계 규모의 고생물량 삼림을 정밀하게 모니터링할 수 있을 것으로 기대된다.