SfM-MVS 점군데이터 기반 circular fitting 알고리즘 및 원판 두께에 따른 수간 흉고둘레 추정 정확도 비교

초록

본 연구에서는 3차원 공간정보 자료로부터 정밀한 수간 재적 추정에 필요한 흉고단면적을 산출하기 위한 최신 기술인 스마트 폰 카메라 영상정보 기반 SfM-MVS (Structure from Motion-Multi View Stereo) 데이터로부터 흉고둘레를 추정하는 알고리즘들의 정확도를 비교하였다. 따라서, 개체목 30본에 대하여 SfM-MVS 점군 데이터를 생성한 후, 지상 1.2m 높이를 기준으로 1mm 단위로 두께 1~30mm 범위의 원판에 해당하는 점군 데이터들을 추출하였다. 이 원판별 점군 데이터들을 Minimum Enclosing Circle (MEC), Convex Hull (CH), Least Squared Circle (LSC)/Ellipse (LSE)의 4가지 circular fitting 알고리즘에 따라 흉고둘레를 산출하고, RMSE (Root Mean Square Error) 및 bias를 통해 흉고둘레 추정의 정확도를 비교 분석하였다. 그 결과, CH, LSC와 LSE, MEC 순으로 정확도가 높게 나타났으며 CH와 MEC는 과대 추정, LSC와 LSE는 과소 추정되는 경향이 나타났다. 추가로 알고리즘과 두께 요인이 추정오차에 미치는 영향 여부를 알아보기 위해 이원배치분산분석을 실시하였다. 그 결과, 알고리즘과 두께가 각각 추정 정확도에 영향을 미친다고 나타났다. 본 연구에서 제시된 circular fitting 알고리즘과 원판 두께를 활용한 흉고둘레 추정 분석 결과를 통해 두께에 관계없이 단면적 산정 빈도를 줄이기 위해서는 LSC와 LSE, 두께를 얇게 하여 여러 개의 단면적을 산정할 경우는 CH를 활용하는 것이 향후 다양한 높이의 단면적 추출을 통한 재적 추정에 있어 가장 효율적인 방법이라 사료된다.

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