산림청 국립산림과학원이 인공지능(AI)과 지상 라이다(LiDAR) 센서를 활용한 자동화 기술로 국내 주요 수종을 높은 정확도로 분류하는 기술을 개발했다.

이번 기술은 고정형·핸드헬드형·백팩형 등 다양한 라이다 장비로 산림을 스캔해 개별 나무의 3차원 점군(Point Cloud) 데이터를 수집한 뒤, 이를 기반으로 AI 알고리즘을 적용해 수종을 자동으로 판별하는 방식이다.

기존의 2차원 영상 기반 분류 기술은 나무 수관부 경계에서 얻은 분광 정보에 의존해 정확한 본수와 위치 파악에 한계가 있었다. 그러나 이번 기술은 나무의 디지털 형상 정보를 학습하여 보다 정밀한 수종 및 위치 식별이 가능하다.

현재 개발된 기술은 소나무, 곰솔, 잣나무, 낙엽송, 편백 등 5종의 침엽수와 신갈나무, 굴참나무, 상수리나무 등 3종의 활엽수를 포함한 총 8개 수종을 분류할 수 있다. 분류 정확도는 침엽수림과 활엽수림 구분에서 99%, 침엽수 5종과 활엽수림 간 분류에서 94%, 활엽수 3종과 침엽수림 간 분류에서 92%로 기존 기술보다 약 5% 높은 정확도를 기록했다.

국립산림과학원은 이번 기술을 기반으로 다양한 지역의 학습 데이터를 확보해 수종 분류 정확도를 더욱 향상시키고, 기술 고도화를 통해 보다 다양한 수종을 대상으로 적용 가능성을 넓힐 계획이다.

박정묵 국립산림과학원 산림경영연구과 연구사는 “이번 기술을 통해 산림 디지털트윈 구축뿐만 아니라 산림사업 및 현장조사 업무에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.