문제점: 기존의 전통적인 산림 현장 조사는 수많은 나무를 일일이 측정해야 하므로 인력과 시간이 많이 소모되고, 방대한 데이터를 정확히 얻는데 한계가 있었습니다

스캔작업: 서울 푸른 수목원 현장에서 FJD S2 라이다 스캐너를 들고 걸으며, 단 20분만에 155그루의 과수 크기 나무들을 빠르고 정확하게 스캔했습니다.

데이터 처리: 스캔직후 노트북을 연결하여 FJD Trion Model SW의 Forestry 모듈에서 지면점을 원클릭으로 추출하였습니다.

개별수목 분할: 스캔한 155그루의 데이터를 개별 수목 단위로 원클릭으로 분할해서 나무의 줄기와 수관구조를 3D로 명확하게 시각화 했습니다. 

속성 계산: 정제된 개별 수목 데이터를 바탕으로 흉고직경, 수고, 수관폭 등 산림 조사에 필요한 핵심 속성을 Forestry 모듈이 자동 계산해 냈습니다. 

임업보고서 생성: 개별 분할된 수목에 개별ID를 부여한후, 자동계산으로 수목별의 좌표, 흉고직경, 수고 등 속성계산의 항목들을 docx 파일 내보내기로 보고서를 생성했습니다. 

도입효과: 2명이 하던 일을 비전문가 1명이 라이다스캐너로 기존 수작업보다 압도적인 속도로 현장 조사를 마치고, 데이터 기반으로 계산된 데이터로 산림 자원 조사 및 조경 계획을 효율적으로 가능하였고, 이로써 시간과 비용을 대폭 절감하게 되었습니다.

문제점 

- 고정식 라이다스캐너: mm급 정확도이나 스캔 및 데이터처리에 시간과다소요

- 드론 라이다: 빠르게 스캔하나 정확도가 낮고 수관 하부 데이터 취득이 어려움 

스캔작업

- 고정식: 삼각대 설치>스캔>이동 수십번 반복 6시간 소요

- 드론: 비행계획에 시간 약간소요 넓은면적 빠르게 스캔

- FJD S2 라이다스캐너:  백팩에 탑재하여 걸어 다니며 30분만에 스캔 완료

데이터 처리: 

 - 고정식: 수십개  스캔지점 데이타 수동/반자동 정합.중첩영역 확보, 8시간 소요

 - 드론: 별도 SW에서 대용량 항공데이터 처리에 고사양PC와 수시간 소요

 - FJD라이다: 자체SW에서 포인트클라우드 매핑, 정합 불필요하여 90분 소요

산림데이터 분석

- 고정식: mm급 정확도로 작은 가지도 정밀한 측정가능, 별도옵션SW 구매 필요

- 드론: 수관 상부 데이터 중심이라, 단일수목분할.흉고직경 측정에 제한적

- FJD라이다: 임업모듈에서 몇번 클릭으로 지면점>수목분할>속성계산>보고서까지

리포트 생성: 

- 고정식: 별도 구매한SW(라이다360)에서 로딩하여 산림분석후 보고서 생성

- 드론: 단일 수목단위의 속성 데이터 자체가 부족하여 수준 높은 보고서는 한계

- FJD라이다: 자체SW 모듈에서 계산한 속성데이터로 보고서 원클릭 생성

결론

- 고정식: mm급 최고 정확도로 정밀연구에 최적, but 삼각대 이동 반복과 반자동 정합 작업에 많은 시간이 소요, 산림분석에 별도 SW  구매 필요

- 드론: 넓은 면적 신속한 스캔 가능, but 수관하부.줄기데이터 취득에 제한적 

- FJD라이다: cm급 정확도로 걸어다니며 스캔하고 전용모듈에서 몇번 클릭으로 임업보고서 빠르게 생성, but 고정식에 비해 정확도 낮고, 드론에 비해 느림