ICESat-2 (Ice, Cloud and land Elevation Satellite-2)에 탑재된 ATLAS(A^dvanced T^opographic L^aser A^ltimeter S^ystem) 레이저 고도측량 시스템은 빠르고 넓은 지역의 식생 3차원 정보를 신속히 획득할 수 있으며, 루트및지형위성ATICESat-2(ICesat-2 ATLAS) 데이터의 정확한 숲집적량을 위해 널리 응용되고 있지만, 보편성 부족 등의 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 스위스 알트팔의 혼합황사림을 대상으로 삼아, 나무꼭두선의 수평 및 수직구조 특성이 ICEsat-2 데이터의 복잡한 숲의 집적량 예측 정확도 향상에 어떤 작용을 하는지 평가하고 이 지역적 적용모델형태 를 탐색하였으며 동시에 전통적 고도 통계특성만을 포함한 기본 선형모델과 비교하여 보았다. 우선, 정제된ICEsat-2 ATLAS데이터는 100m로 나누어 추정단위로 분할되고 품질통제를 통해 변이 단위를구별함으로써 데이터품질을 보증하였다. 그리고, 특징매개변수 으로 미리 선별된 신속 그룹구분 법 및 규칙 엄격 단부그룹분을 활용하여 포인트구름 높이분배 특성,꼭두선높이 및 꼭두선높이 이질성 과 수직구조 특성을 종합하여 숲의집적량 추정하고 최적 특징 조합 형태를 선정하였다.연구결과는 알트팔 스위스 혼합황사림의ATLAS집적량 추정최적모델은 꼭두 및 SEN터부편 틸평균고소포공자,65%밀도분위수,가지면적가중꼭두체적,가지와잎면적의 평균값으로 이뤄진다. 여성 회귀검증 결과, 이 모델의 의 정확도는 R^2=0.78, RMSE=92.48 m^3/hag, rRMSE=0.24로 평균 정밀도를 달성한다. 반면, 오로지 전통적 특징매개 변수만 포함한 기준모델은 R^2=0.66이고, rRMSE는 0.28에서 0.24로 낮추어지며 그 보다 높은점술이나 숲의 이질성이 높은 황사림 숲에서 추정 성능을 개선하 caracteres. 종합하자면, 3차원 숲구조특성을 종합적 수리하여ICEsat-2 데이터 기반 숲집적량 예측 정밀도를 향상시킬 수 있으며, 복잡한 계림조건에서 모델적용성을 향상시키며, 넓은 지역 숲집적량과 탄소 저장소 모니터링을 위한 방법적 지지를 제공한다.

숲집적량; ICEsat-2 ATLAS; 세차원 숲구조 특성; 꼭두높이 이질성; 수직구조; 품질 통제; 미리 선별된 그룹; 규칙 전체부처럼