레이저 라이다 생물량 지수(LBI, LiDAR Biomass Index)는 기상 레이저 라이다 데이터를 기반으로 개별 나무의 지상 생물량을 계산할 수 있으며, 개별 나무 및 소규모 산림 구역 단위에서 높은 생물량 계산 정확도를 나타내지만, 대규모 생물량 지도 작성 능력은 아직 충분히 활용되지 않았다. 본 연구는 중국 북부에 널리 식재된 낙엽송 종을 예로 들어, LBI를 이용해 산림 내 각 소규모 구역 내 개별 나무의 생물량을 계산하고 이를 누적하여 해당 소규모 구역 단위 생물량을 산출하였으며, 작업 설계 조사 데이터를 결합하여 계산 정확도를 검증하였다. 동시에, 다른 산림에서 LBI 기반의 낙엽송 생물량 모델을 결합해 서로 다른 지역에서 동일 수종 모델의 일반성을 평가하고, 일반적인 변수 회귀법인 LMR(LiDAR metrics-based regression)과 비교하였다. 결과는 LBI가 소규모 구역 단위 산림 생물량 계산에 높은 정확도로 구현 가능함을 보여주었으며, 서로 다른 지역 모델에서 계산된 결과와 실측 데이터의 회귀 R² 값은 0.86에서 0.80 사이, 상대평균제곱근오차(rRMSE)는 33.51%에서 40.23% 범위에 있었다. LBI 방법은 35주의 개별 나무 모델링을 통해 계산한 생물량 정확도가 30개 이상의 샘플 구역(3000주 이상의 개별 나무 포함)을 이용한 LMR 방법의 생물량 정확도와 대체로 비슷하며, LBI의 동일 수종 간 다른 산림에서의 일반성이 더 뛰어났다. 본 연구는 AGB_LBI 모델을 활용해 멍자강 산림 서부 지역 각 소규모 구역 내 개별 나무 생물량을 계산하였고, 낙엽송 생물량 지도를 구현했다. 레이저 라이다로 계산한 생물량 분포는 지상 조사에 의한 생물량 지도와 유사한 경향을 보였으며, 20 m×20 m 단위 규모에서 높은 일치도(R²=0.75, RMSE=1.55 t)를 나타냈다. 본 연구는 지역 규모 내에서 LBI 방법이 소규모 구역 단위 산림 지상 생물량 추정능력을 검증했으며, 대규모 산림 지상 생물량 추정에 잠재력이 있음을 나타냈다.

LBI; 기상 레이저 라이다; 개별 나무; 소구역 단위; 생물량