목재수확작업지에서 표층 토양의 형태적 변화 탐지를 위한 모바일 라이다의 활용성 평가

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 급경사 목재 수확지를 대상으로 임업기계 주행으로 인한 토양 형태적 교란을 정량 적으로 평가하고, 현장 조사와 비교하여 MLS(Mobile LiDAR system)의 정확성 및 토양 교란 평 가에서의 적용 가능성을 제시하고자 진행되었다. 연구대상지 내에 임업기계의 주행으로 인해 토 양 교란이 명확히 발생한 지역을 대상으로 3개의 조사구와 9개의 조사선을 설정하였고, 각 조사 구 내에 토양 변형 특성이 다른 3개의 측정 구간을 선정하여 토양 형태적 교란을 평가하였다. 핀 보드를 활용한 현장 조사와 MLS를 통해 토양 높이 데이터와 토양 패임 깊이 및 변형 높이를 산 출하였고, 결정계수(R2) 및 평균제곱오차(RMSE), 편향(Bias)을 활용하여 MLS의 토양 형태 감지 정확도 및 오차 특성을 평가하였다. 연구 결과, MLS와 현장 조사의 토양 높이 데이터는 높은 상 관성(R2 = 0.94, p < 0.001)을 보였으며, 전체 회귀 분석 및 구간별 비교·분석에서 모두 MLS가 전 반적으로 현장 조사보다 실제 토양 높이를 더 낮게 추정하는 경향이 나타났다(RMSE = 3.76 cm, Bias = -1.40 cm). 또한, R2 및 RMSE를 기반으로 수행한 K-means 클러스터링 분석 결과, 토양 변형의 범위(ΔH)와 토양 형태적 복잡성(Csoil)이 MLS의 형태 감지 정확도에 유의한 영향을 미치 는 변수로 확인되었으며(p < 0.001), 토양 변형이 형태적으로 얕고 복잡할수록 감지 정확도가 낮 아지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 MLS가 수작업 기반 현장 조사 방법을 보완할 수 있는 정량적이고 실용적인 대안이 될 수 있음을 시사하며, 데이터 수집 및 처리 과정에서 오차를 보정 한다면, 향후 급경사지 등 접근이 제한되는 산림 작업지에서의 토양 교란 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있음을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigated soil surface deformation caused by forestry machine traffic in a steep-slope timber harvesting site to evaluate the accuracy and applicability of a Mobile LiDAR System (MLS). Three survey plots and nine survey lines were established where machine-induced soil surface deformation was observed. Within each plot, three measurement sections with distinct deformation patterns were selected for detailed analysis. Soil surface height, rut depth, and elevation change were measured using both a manual pinboard method and MLS-based point cloud data. The accuracy and error characteristics of MLS in detecting soil deformation were evaluated using the coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), and bias. The results showed a strong correlation between MLS-derived and manually measured soil surface heights (R2 = 0.94, p < 0.001). Both overall regression analysis and the comparison across sections indicated that MLS tended to estimate soil surface heights deeper than those obtained via manual measurements (RMSE = 3.76 cm, Bias = -1.40 cm). Additionally, K-means clustering based on R2 and RMSE revealed that the range of soil surface height variation (ΔH) and soil surface complexity (Csoil) significantly influenced MLS accuracy (p < 0.001).

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• 서론
• 재료 및 방법
• 1. 연구대상지 개황
• 2. 연구 설계 및 데이터 수집
• 3. 데이터 처리 및 분석
• 연구결과
• 1. MLS 기반 토양 변형 감지 정확도 평가
• 2. MLS 감지 정확도의 유형화 및 영향 요인분석
• 결론 및 고찰
• 감사의 글
• 인용문헌