신형 LiDAR 기술은 삼림 수관을 투과하여 자동으로 개별 나무를 분할(정확도 >95%)하고, 나무 높이, 가슴높이 지름(DBH), 부피를 고정밀도로 추출할 수 있어 삼림 조사 효율을 획기적으로 향상시킵니다. 그러나 이러한 진전은 단일 기술적 돌파구가 아니라, 2026년 5월에 공개된 독립적인 기술 혁신이 아닌, 항공기/배낭형/휴대형 등 다중 플랫폼과 인공지능 알고리즘이 상호 시너지를 발휘하며 진화한 결과입니다.

투과 능력 및 개별 나무 분할:

현재 멀티에코 LiDAR 시스템(예: DJI 젠마스 L3, CHCNAV RS30)과 결합된 점군 분류 알고리즘 에코 수, 강도 및 공간적 클러스터링을 기반으로 AI 기반 인스턴스 분할 모델 (예: PointNet++, 3D CNN 또는 최신 트랜스포머 아키텍처)는 2025–2026년 연구에서 밀폐 캐노피 숲 내 개별 나무 식별에 대해 F1-점수 0.95 이상 (즉, 정확도 >95%)를 달성하였다.

자동 매개변수 추출:

나무 높이(오차 <5%) 및 가슴높이 직경(DBH, 오차 ±3–5%)은 줄기 점군의 원통형 피팅 또는 최소제곱법을 통해 산출된다. 부피는 알로메트릭 방정식을 사용하여 추정된다. ​ (예: DBH² × 높이)와 종 라이브러리를 통합하여 전체 지역 오차를 <3%​ (CHCNAV의 ForestPoint 소프트웨어로 검증됨).

기술 플랫폼의 진화:

산업계는 정적 지상 LiDAR를 넘어 UAV 탑재 LiDAR ​ (대규모 커버리지용), 배낭식/휴대형 LiDAR ​ (하층 식생 세부 정보 보완용), 및 SLAM 실시간 위치 측정 기술 을 통합함으로써 협업형 ‘공중-지상’ 점군 획득을 가능하게 하였다. 2026년 초, 동북림업대학 및 그린밸리 인터내셔널 팀은 이 시스템의 공학적 성능을 단일 나무 수준(위치 오차 <10 cm)에서 검증하였다.

주요 돌파구:

이 발전은 "새로운 물리적 침투"에서 비롯된 것이 아니라, 다음 요소들의 융합에서 비롯된다. 점군 밀도 증가(아래층에서 >20점/㎡) + 다중에코 처리 + 딥러닝 기반 분할(Mask3D 등) + 지형-식생 통합 모델링 또한 중국림업과학원(CAF)이 2025년에 제안한 "수관 가장자리 인지 클리핑 알고리즘"은 밀집 임분 내 개별 나무 분리의 완전성을 크게 향상시켰다.

실용적인 응용 프로그램:

중국 동북부 및 서남부 산림에서 실시된 시범 프로그램은 기존 표본지 조사 대비 10배 이상의 효율 향상 을 입증하였으며, 오차는 국립산림자원조사(National Forest Inventory)의 3급 정확도 요구사항(LY/T 1953–2021)을 충족한다. 이 기술은 임업을 "표본지 기반 추정"에서 "개별 나무 단위의 정밀 조사 및 매핑"으로 전환시키고 있다.