LiDAR와 산림

LiDAR와 산림

 

마술 지팡이를 한번 흔들어 멀리 떨어져 있는 어떤 물체에 대해 정확히 알게 된다면 어떤 생각이 들까? 마치 내가 해리포터에 나오는 마술사가 된 것처럼 들릴 것이다. 하지만 오늘 이야기하고자 하는 이 기술은 마술처럼 들리지만 마술이 아니다. 또한 이러한 일을 하기 위해서 마술 지팡이는 필요 없다. 이것이 바로 오늘 설명하고자 하는 원격탐사의 기술중의 하나인 LiDAR (Light Detection and Ranging)가 하는 일이다.

Light Detection and Ranging (LiDAR)란 멀리 떨어져 직접 관찰할 수 없는 대상물을 직접 관찰하기 위한 도구이다. 좀 더 기술적으로 말하자면 비행기나 헬리콥터 혹은 최근에 많이 사용되는 드론 등에 탑재된 센서를 이용하여 공중에서 Pulse라고 불리우는 광선을 대상물에 조사하여 거기에서 반사된 광선을 통해 멀리 떨어진 물체에 대한 자세한 정보를 얻는 것이라고 할 수 있다. 이렇게 반사된 광선이 센서에 다시 돌아 온 현상을 Return이라고 부르다. 결구 Pulse가 지표면을 향하여 발사되고, 지구상의 일정한 범위 내를 조사된 후 다시 반사되어 센서에 의해 파악되는 것을 말한다. 바로 이런 이유로 인해 Lidar라는 이름을 같게 된 것이다.

 

LiDAR를 통해 알 수 있는 것들

 

원격탐사는 멀리 떨어진 대상물에 직접 접촉하지 않고 그 대상물의 특성과 성질 등을 파악하는 작업을 말한다. 오늘 소개하는 LiDAR도 역시 이런 원격탐사의 일종에 속한다. 원격탐사에는 수동적 원격탐사와 능동적 원격탐사가 있는데, 이는 원격탐사센터에서 받아들이는 광선의 기원이 태양광선 같은 외부적인 기원인지, 아니면 센서자체에서 발사된 광선인지에 따라 구분하는 것이다. LiDAR는 Pulse라는 광선을 발사하여 조사하는 방식이기 때문에 능동형 원격탐사 시스템이다. 일반적으로 이런 능동적인 센서를 이용하여 조사하는 것이 정확도 면에서 수동형보다 높은 편이다.

LiDAR는 1초에 160,000번의 Pulse를 전송하고, 반사된 Pulse는 여러가지 정보를 가지고 있는 몇 백만개의 포인트를 생성한다. 여기서의 취득되는 정보에는 반사의 횟수, 위치, 높이, 반사에너지의 강도 등 여러 가지가 있다. 이런 과정을 통해 LiDAR는 수직적으로는 15 cm 수평적으로는 40cm 의 정확성을 가지게 된다. 일반적으로 LiDAR는 비해기가 날아는 방향을 따라 대지를 스캔하게 된다. 이때 일부 pulse는 대상물에 수직으로 조사되지만 대부분의 pulse 는 일정한 각을 가진 상태에서 조사가 된다. 따라서 LiDAR 자료를 해석할 때 이 부분을 염두에 두어야 한다.

그럼 이러한 LiDAR 자료를 가지고 무엇을 할 수 있을까? LiDAR를 통해 얻을 수 있는 것들은 무엇일까?

1.      반사의 횟수

 

숲 속에 가면 위와 같은 광경을 쉽게 관찰할 수 있다. 이는 태양광선이 숲 속의 나무들을 헤치고 통과하여 지표면에 광선이 닿는 현상이다. 이렇게 숲 속을 통과햐여 숲 내부를 볼수 있게 하는 것은 Lidar 의 Pulse도 마찬가지 이다. 숲속에 발사된 Pulse도 수관이나 하층 식생 등을 통과하여 지면에 닿게 된다. 하지만 이 과정에서도 Pulse 는 여러 단계를 통해 반사가 되게 된다. 이렇게 반사된 pulse 를 통해 우리는 많은 양의 정보 (반사된 포인트)를 얻게 될 수 있다.

  산림의 경우 위와 같이 지표면에 닿기 전에 3번에 걸친 반사현상이 일어난다. 하지만 수목이 없는 산림의 경우에는 이러한 반사현상이 일어나지 않을 것이다. 또한 이런 반사는 모든 나무에 대해 일정하게 나타나는 것이 아니고 나무의 모양, 산림의 형태 및 구성에 따라 달라지게 된다. 따라서 우리는 LiDAR를 통해 위와 같은 정보를 얻을 수 있게 된다.

 

2.      수치표고모델 (Digital Elevation Models)

 Digital Elevation Models이란 지구의 표면의 높이를 수치모델로 제작한 지도를 말한다. 이런 DEM자료는 LiDAR를 통해 얻을 수 있는 이는 결국 최종적으로 반사된 Pulse 를 이용하여 수치표고모델을 정하는 것이다.

LiDAR를 이용하여 수치표고모델을 구하는 것은 간단하가다. 반사된 에너지중 가장 마지막에 반사된 에너지가 토양에서 반사된 에너지일 것이므로, 마지막 반사된 점들을 모아 모댈로 구성하면 그것이 바로 수치표고모댈이 되는 것이다.

 이렇게 해서 얻어진 DEM자료는 지형분석을 하는 데에 있어 매우 유용한 자료로 사용된다. DEM을 통해 분석할 수 있는 자료는 경사도, 경사방향, 음영분석 등이 있다.

 

3.      수관높이모델 (Canopy Height Model (CHM))

 LiDAR는 지표면에 대한 정확한 정보를 제공한다. 이런 정보들 중에는 지표면 상에 있는 물체까지 포함하는 수치표면모델 (Digital Surface Model (DSM))을 얻을 수 있다.

이러한 정보를 바탕으로 우리는 수관의 높이를 측정할 수 있는 모델 즉 Normalized Digital Surface Model (nDSM)을 얻을 수 있고 이 것을 통해 사물의 진정한 지형의 높이를 알 수 있게 된다.

어떻게 지구에 있는 물체의 높이를 정확히 알 수 있을까? 생각보다 간단하다. 처음에 반사되는 값에 마지막의 반사값을 빼면 그 물체의 높이를 계산할 수 있는 것이다.

 

4.      광선밀도 (Light Intensity)

 반사되는 LiDAR 펄스의 강도는 표면에 있는 물질의 조합에 따라 다르다. 이런 반사되는 비율을 LiDAR의 밀도라도 부른다.

 이러한 광선밀도에 영향을 미치는 요소는 다양하다. 범위, 입사각, 광선, 수용체 및 표면의 구성(가장 영향을 많이 미침) 등이 광선밀도에 영향을 미친다. 펄스가 많이 변곡될 때 반사되는 에너지는 감소한다.

 이러한 광선밀도는 현재 토지의 이용과 토지피복의 특성을 이해하는데 도움을 준다. 일례로 불투과성의 물체는 좀더 밝은 광선밀도를 보인다.

 

5.      포인트 분류

 LiDAR에 의해 추출된 데이터들은 각 점이 특별한 특성에 의해 분류되어 저장된다. 이를 Point Classification이라 하는데, 측정을 하면서 반자동적으로 포인트의 특성이 분류되어 저장되게 된다.

 하지만 모든 점에 우리가 원하는 특성에 따라 분류할 수 는 없으므로, 이러한 포인트 분류는 주로 측정의 목적에 따라 분류되기도 한다.

 미국 사진측량 및 원격탐사학회 (American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS))에서는 미리 분류코드를 정하여 놓았는데, 여기에는 토지, 식생(하층, 중층, 고층), 건물, 물 그리고 미분류 등이 그것이다.

 또한 포인트를 분류할 때 한 점이 여러 특성을 가지고 있는 경우도 있는데, 이런 경우에는 이러한 점은 2차적인 특성을 가지고 분류하게 된다.