지상 LiDAR 기반 생활권 수목의 바이오매스 상대생장식 개발 - 느티나무, 메타세쿼이아, 소나무, 칠엽수를 대상으로 - = Development of Biomass Allometric Equations for Urban Trees Using Terrestrial LiDAR: Focusing on Zelkova serrata, Metasequoia glyptostroboides, Pinus densiflora and Aesculus turbinata

국문 초록 (Abstract)

생활권 수목은 다양한 생태계서비스를 제공하며, 이를 정량적으로 평가하는 것은 지속가능한 도시관리체계 구축을 위해 필수적이다. LiDAR 기반의 QSM (Quantitative Structure Model)은 수목의 3차원 구조를 구현하여 탄소저장량 산정의 기초가 되는 개체목의 체적을 정밀하게 산출할 수 있는 모델링 기법이다. 이 연구에서는 주요 생활권 수종인 느티나무, 메타세쿼이아, 소나무, 칠엽수 4종(총 53개체)을 대상으로 지상 LiDAR를 활용한 정밀 점군 데이터를 취득하였다. 이를 통해 개체목의 흉고직경과 수고, 지하고, 수관고, 수관폭, 수관면적 등 현장에서 계측이 용이한 수목 구조변수들을 추출했으며, QSM 기법을 적용하여 체적 기반의 지상부 바이오매스를 산정하였다. 현장 조사를 통해 흉고직경과 수고의 측정 정확도를 확인하였고, 수목 구조변수들을 기반으로 지상부 바이오매스를 추정하는 상대생장식을 개발하였다. 분석 결과, 수목 구조변수를 조합한 상대생장식은 높은 설명력(R2=0.68~0.86)을 나타냈다. 4개 수종별 지상부 바이오매스뿐만 아니라 수간부(stem) 및 비수간부(non-stem) 바이오매스를 개별적으로 추정할 수 있는 상대생장식이 도출되었다. 이 연구는 지상 LiDAR를 이용하여 구조적으로 이질적인 도시 생활권 수목에 적용 가능한 바이오매스 산정 방법을 제시하였으며, 현장 취득 변수만으로도 효율적인 추정이 가능함을 확인하였다. 또한, 연구에서 제시한 생활권 수목의 바이오매스 상대생장식은 도시 수목의 탄소저장량을 정량적으로 평가할 수 있는 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Urban trees provide a variety of ecosystem services, and quantifying these services is essential for establishing sustainable urban management systems. LiDAR-based QSMs (Quantitative Structure Models) reconstruct the three-dimensional structure of trees and enable precise estimation of individual tree volume, which serves as the basis for estimating carbon storage. In this study, a total of 53 individual trees from four species (Zelkova serrata, Metasequoia glyptostroboides, Pinus densiflora, and Aesculus turbinata) commonly found in urban environments were investigated. From these data, tree structural variables that can be readily measured in the field, including diameter at breast height (DBH), tree height, crown base height, crown height, crown width, and crown projected area were extracted, and aboveground biomass was estimated on a volume basis using the QSM approach. The measurement accuracy of DBH and tree height was validated through field surveys, and allometric equations for estimating aboveground biomass were developed based on the extracted tree structural variables. The allometric equations incorporating tree structural variables showed high explanatory power across species (R2=0.68~0.86). Furthermore, species-specific allometric equations were derived to estimate not only total aboveground biomass but also stem and non-stem components individually. This study demonstrates a biomass estimation approach applicable to structurally heterogeneous urban trees using terrestrial LiDAR and confirms that efficient and accurate estimation is feasible using only field-measurable structural variables. The allometric equations presented in this study are expected to serve as an effective tool for the quantitative assessment of carbon storage in urban trees.