Abstract
As a result of the economical loss caused by unusual climate changes resulting from emission of excessive green house gases such as carbon dioxide which is expected to account for 5~20% of the world GDP by 2100, researching technologies regarding the reduction of carbon dioxide emission is being favored worldwide as a part of the high value-added industry. As one of the Annex II countries of Kyoto Protocol of 1997 that should keep the average $CO_2$ emission rate of 5% by 2013, South Korea is also dedicated to the researches and industries of $CO_2$ emission reduction. In this study, Application of LiDAR data & KOMPSAT-2 satellite image for calculated forest Biomass. Raw LiDAR data's tree numbers and tree-high with field survey data resulted in 90% similarity of objects and an average of 0.3m difference in tree-high. Calculating the forest biomass through forest type information categorized as KOMPSAT-2 image and LiDAR data's tree-high data of tree enabled the estimation of $CO_2$ absorption and forest biomass of forest type, The similarity between the field survey average of 90% or higher were analyzed.
이산화탄소 배출로 인한 지구온난화로 발생하는 기상이변에 따른 경제적 손실은 2100년까지 세계 GDP의 5~20% 예상되며, 전 세계적으로 이산화탄소 배출량 감소를 위한 기술 개발이 고부가가치 산업으로 급부상하고 있다. 1997년 교토의정서에 따라 이산화탄소 배출량을 평균 5%수준으로 감축하자는 내용이 채택되고 우리나라도 2013년 2차 의무대상국 지정이 유력하게 되어 이상화탄소 배출량 감축을 위한 다양한 사업 및 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 LiDAR자료와 KOMPSAT-2 위성영상을 활용하여 산림 바이오매스를 산정하였다. 원시 LiDAR 자료로부터 추출된 수목의 객체수와 수고를 현장조사 자료와 비교 하였을 때, 객체 수는 평균 90%이상의 유사성을 나타내고 수고는 평균 0.3m의 수고차를 나타났으며, KOMPSAT-2 위성영상과 LiDAR 자료로 분류된 임상정보로 산림바이오매스를 산정 하였을 때, 객체목의 수고자료를 이용하여 임상별 산림 바이오매스와 이산화탄소 흡수량 산정이 가능하였으며, 현장조사와의 유사성은 평균 90%이상으로 높게 분석되었다.
