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HOME > GEO DATA > Volume 6(2); 2024 > Article
Original Paper
정제된 GEDI Level-2A 데이터베이스 구축: 경기도 지역을 중심으로
조경훈1orcid, 이승국2,*orcid
Refined GEDI Level-2A Database Construction: Focused on Gyeonggi Province, Republic of Korea
Kyeong-Hun Cho1orcid, Seung-Kuk Lee2,*orcid
GEO DATA 2024;6(2):77-86.
DOI: https://doi.org/10.22761/GD.2024.0008
Published online: June 28, 2024

1석사과정생, 국립부경대학교 지구환경시스템과학부, 부산광역시 남구 용소로 45, 48513, 대한민국

2조교수, 국립부경대학교 지구환경시스템과학부, 부산광역시 남구 용소로 45, 48513, 대한민국

1Master Student, Division of Earth Environmental System Sciences, Pukyong National University, 45 Yongso-ro, Nam-gu, 48513 Busan, South Korea

2Assistant Professor, Division of Earth and Environmental System Sciences, Pukyong National University, 45 Yongso-ro, Nam-gu, 48513 Busan, South Korea

Corresponding Author Seung-Kuk Lee Tel: +82-51-629-6627 E-mail: seungkuk.lee@pknu.ac.kr
• Received: May 7, 2024   • Revised: June 7, 2024   • Accepted: June 20, 2024

Copyright © 2024 GeoAI Data Society

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

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  • The Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI), a full-waveform light detection and ranging system, translated the energy into a continuous waveform and recorded the signals chronologically for enabling geometric analysis of the vertical structure of vegetation. The National Aeronautics and Space Administration has used the land, vegetation, and ice sensor (LVIS) airborne laser altimeter system to measure terrain, tree heights, and vegetation carbon stocks in designated areas. The effectiveness of the collected LVIS data has been proven in mapping forest structures and biomass in tropical and temperate systems. Based on the successful achievements of LVIS, the GEDI aimed to establish a global range of forest data needed to analyze and predict the carbon cycle and climate change. The GEDI was launched aboard the SpaceX-16 in 2018 and successfully attached to the International Space Station (ISS) for a 2-year mission, but now extended until March 2023. Since being mounted on the ISS, GEDI measured over 10 billion cloud-free surface observations within the range of 51.6°N to 51.6°S. In this paper, GEDI mission is introduced, and the process of downloading, refining the GEDI level-2A product focused on Gyeonggi Province is outlined.
산림은 기후 변화 대응에 핵심 역할을 담당하는 생태계로 온실가스 흡수와 저장 기능을 하는 중요한 자연 자원이다. 2015년부터 2020년까지 매년 평균 470만 ha의 산림이 손실되었고 1990년부터 2020년까지 전 지구적으로 약 4억 2천만 ha가 벌채되었다(Food and Agriculture Organization of the United Nations, 2020). 이러한 산림 파괴의 심각성은 산림 보존과 관리에 대한 논의를 촉진했고 산림 분포와 변화에 대한 정확한 정보를 관측할 수 있는 다양한 기술들이 요구되었다(Franklin et al., 2001).
원격 탐사는 물리적 접촉 없이 접근하기 어렵거나 광범위한 지역을 관측할 수 있는 기술로 역동적으로 변화하는 산림 관측에 적용되고 있다. 특히 light detection and ranging (LiDAR) 원격 탐사 기술은 수직 산림 구조를 측정하여 식생 높이, 생체량 등 중요한 산림 구조 특성을 정확히 추정하도록 하며(Dubayah and Drake, 2000) 산림 관리와 보존 계획을 수립하는 데 있어 근거 자료로 활용된다. 최근에는 전 지구적 규모에서 산림 자원의 포괄적인 모니터링이 가능한 위성 LiDAR 원격 탐사가 주요 시스템으로 사용되고 있다. 하지만 초기 위성 LiDAR 임무인 Shuttle Laser Altimeter는 얼음층 높이 측정에 초점을 맞추었으며 셔틀의 궤도와 임무 기간에 따른 제약을 받았다. 이어진 위성 LiDAR 임무인 ICESAT-1은 532 nm의 레이저 파장을 사용하여 얼음층 관측에 유리하지만 반사된 광자 수가 적어 열대와 온대 산림에서 수관 높이 추정에 제한이 발생할 수 있다(Fayad et al., 2021). ICESAT-2는 열대와 온대 산림에서 낮은 샘플링 밀도로 관측하며 반복적인 측정 오차를 보였다(Liu et al., 2021).
이러한 점을 개선하기 위해 Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI)이 2014년 NASA Earth Venture Instrument-2 프로그램에 선정되었다. GEDI는 full-waveform LiDAR 기술을 활용하여 지구 산림 수직 구조를 정밀 측정하고 이를 통해 산림 생체량과 탄소 저장량 추정을 목표로 한다. GEDI는 SpaceX사가 설계한 재사용 가능한 2단계 발사체인(Bjelde et al., 2008) SpaceX-16 (Falcon 9)을 통해 발사되어 2018년 12월 5일 국제우주정거장에 성공적으로 탑재되었으며 2년의 기존 설계 수명에 확장된 임무를 2023년 3월까지 수행 완료하였다.
GEDI 미션은 운영하는 동안 고해상도 레이저 거리 측정을 통해 북위 51.6°와 남위 51.6° 사이에서 구름 영향이 없는 약 100억 개 이상의 지구 3차원 구조 관측 정보를 획득하였다. GEDI level-2A 제품은 지형 고도, 식생 최상단 높이, 상대 높이(relative height, RH) 등 산림 수직 구조를 파악할 수 있는 정보를 포함하고 있으며 제품 사용자가 활용할 수 있는 수신 파형 품질 정보도 함께 제공하고 있다. 데이터 신뢰성을 제고하기 위한 정제 과정이 필수적으로 요구되며 연구 지역의 기후 환경과 수신 파형 품질 정보를 근거하여 진행된다.
본 연구에서는 2019년 4월 22일부터 2023년 2월 14일까지 경기도 지역에 대한 정제된 GEDI level-2A 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 구축 과정에서는 민감도, 품질 지표, 태양 고도각, 표고 오류 지역 등 네 가지 기준으로 데이터를 정제하여 고품질 데이터를 선별하였다. 최종적으로 선별된 데이터는 위치 정보, 지형 고도, 식생 수직 구조 정보, 수신 파형 품질 정보를 포함한다. 본 연구 데이터는 식생 탄소 저장량 추정, 탄소 순환 연구, 기후 변화 모델링 분야에서 기초 데이터로 활용될 것으로 기대된다.
경기도는 수도권에 위치하여 서울과 인접한 지역들이 급격히 도시화되고 있으며 이로 인한 산림 벌채가 가속화되고 있어 경기도 산림의 체계적 분석을 위한 기초 데이터 구축이 요구되고 있다. GEDI level-2 데이터는 식생 수직 구조와 탄소 저장량을 정량적으로 제공하여 경기도 산림의 변화를 분석하는 핵심 자료로 활용될 것이다. 이를 통해 경기도 산림을 모니터링하고 관리 방안을 제안하는 데 중요한 기초 자료로써 높은 가치를 지닐 것으로 보인다.
2021년 기준으로 경기도 일대(36° 52’ 20”N, 126° 15’ 43”E-38° 18’ 02”N, 127° 49’ 49”E)의 산림 면적은 약 51만 ha로 경기도 전체 면적의 약 50%에 해당한다(Fig. 1).
3.1 GEDI Level-2A 데이터 소개
GEDI 센서는 세 개의 동일한 근적외선(1,064 nm) 레이저를 탑재하고 있다. 이 중 두 개는 최대 출력 레이저 빔을 생성하며 나머지 한 개는 두 개의 레이저 빔으로 분할되어 총 네 개의 레이저 빔이 생성된다. 이 레이저 빔들은 각각 dithering 기술에 의해 가로 방향으로 약 1.5 mrad만큼 조정된다. 이를 통해 8개의 레이저 빔을 포함하는 가로 트랙이 반복적으로 생성된다. 8개의 레이저 빔의 지름은 25 m이며 4.2 km 범위에서 600 m 간격으로 배치된다. 각 레이저 빔에는 위치 정보, 식생의 수직 구조, 지형 고도 정보, 수신 파형 품질 정보 등의 데이터가 수집된다(Fig. 2). 이렇게 수집된 정보를 바탕으로 데이터 처리 정도에 따라 다양한 레벨로 구분된다. Level 1 데이터는 원시 파형 데이터를 포함하며 L1A는 GEDI 시스템이 수집한 원시 데이터, L1B는 궤도 및 지향 분석을 통해 지리적 위치가 지정된 데이터를 의미한다. Level 2 데이터는 레이저 빔 내에서 지형 고도, 식생 높이 정보, RH 지표 등을 식별한 L2A와 수관 피복 비율, 총 잎 면적 지수(leaf area index) 등을 계산한 L2B를 포함한다. Level 3 데이터는 level 2 데이터를 공간적으로 보강한 1×1 km 그리드 형태로 제공한다. 마지막으로 level 4 데이터는 level 2 데이터를 바탕으로 지상 바이오매스 밀도(aboveground biomass density, AGBD)를 추정한 L4A와 이를 1×1 km 그리드 단위로 평균화하여 AGBD와 표준오차를 계산한 L4B를 포함한다.
3.2 GEDI level-2A 데이터 수집
GEDI level-2A 제품은 HDF 형태로 The Land Processes Distributed Active Archive Center를 통해 무료로 제공되고 있으며 NASA EARTHDATA SEARCH (https://search.earthdata.nasa.gov/search) 홈페이지에서 area of interest (AOI), 기간, 제품 종류 등의 검색 조건을 설정하여 다운로드 가능하다. 본 연구에서는 경기도 지역을 polygon 형태 AOI로 지정하여 GEDI level-2A 데이터 총 244개를 획득하였다(Table 1). GEDI level-2A 데이터는 중요한 정보를 제공하며 명명 규칙을 준수한다. 파일명 표준 형식은 Table 2와 같다.
위성 LiDAR의 송수신 레이저 신호는 LiDAR 계측기 오류, 우주와 태양 잡음, 지구 대기, 구름 등의 영향에 의해 품질이 저하될 수 있다. 따라서 고품질의 식생으로부터 수신된 레이저 신호 정보를 획득하기 위해 네 가지 정제 과정을 수행하였다.
4.1 Sensitivity 선별
레이저 빔의 수관 관통 능력을 평가하는 지표인 sensitivity는 지형 고도에 도달할 확률을 의미한다(Ngo et al., 2022). 대한민국은 MODIS 데이터에 의해 정의된 plant functional types (PFT) 기준 중 DBT×North Asia (북아시아 온대 활엽수) 지역으로 분류되며, 본 연구에서는 Kellner et al. (2023)이 algorithm description 항목에서 제시한 DBT×North Asia 지역의 정제 기준인 sensitivity≥0.95의 임계값을 적용하였다.
4.2 Quality_flag 선별
Quality_flag는 레이저 빔의 신뢰도를 나타내는 지표로 고품질의 데이터를 선별할 수 있는 정보를 제공하며 신뢰할 수 있는 레이저 빔을 1, 신뢰할 수 없는 레이저 빔을 0으로 표현한다. 따라서 quality_flag=1인 데이터만 선정하여 최소 품질 기준을 충족하지 못한 레이저 빔을 제외하였다.
4.3 Solar_elevation 선별
Solar_elevation은 태양 고도각을 나타내는 지표로 관측 지점에서 태양의 위치를 지평선 기준으로부터 각도(°)로 표현한다. 본 연구에서는 태양 잡음 영향을 최소화하기 위해 낮에 관측된 레이저 빔을 제외하였다.
4.4 Surface_flag 선별
본 연구에서는 GEDI가 추정한 지형 고도의 정확성을 높이기 위해 TerraSAR-X add-on for digital elevation measurement (TanDEM-X) DEM (90 m)의 고도 데이터를 활용하여 오류가 있는 레이저 빔을 제거하였다. 기본적으로 GEDI의 지형 고도 추정치와 TanDEM-X DEM 간의 차이가 300 m 이내인 레이저 빔을 선별하는 surface_flag를 활용하지만 경기도 일대 식생의 높이를 고려하여 차이를 50 m로 축소하여 엄격한 데이터 선별을 수행하였다.
이러한 레이저 빔 선별 과정을 통해 초기 레이저 빔의 15.48%인 360,189개의 고품질 데이터가 선별되었다(Table 3).
5.1. 데이터베이스 구축
본 연구에서는 연구 지역에 해당하는 GEDI level-2A 데이터를 정제하여 데이터베이스를 구축하였다. Fig. 3은 정제 전 원본 GEDI level-2A 레이저 빔 위치와 정제된 후 레이저 빔 위치를 나타낸다. 정제된 GEDI level-2A 데이터는 commaseparated values 형식으로 저장되며 위치와 부속 정보, 식생 수직 구조와 지형 고도 정보, 수신 파형 품질 정보를 포함한다.
위치와 부속 정보에는 BEAM_NUMBER, DELTA_TIME, LONGITUDE, LATITUDE 매개변수 정보가 포함되어 있다. BEAM_NUMBER는 8개의 근적외선 레이저에서 생성된 레이저 빔 번호를 의미한다. DELTA_TIME은 2018년 1월 1일 0시 0분 0초(UTC)를 기준 시점으로 설정하여 경과 시간을 초 단위로 나타내는 취득 정보를 의미한다. LONGITUDE와 LATITUDE는 WGS84 기준 좌표계로 설정된 위도와 경도 정보를 의미한다.
지형 고도와 식생 구조 정보에는 HIGHEST, LOWEST, DEM, SRTM, RH METRICS 매개변수 정보가 포함되어 있다. HIGHEST는 WGS84 기준 좌표계에서 가장 높은 반사 신호 고도를 나타내며 LOWEST는 가장 낮은 반사 신호 고도를 나타낸다. DEM 매개변수는 각 레이저 빔의 위도와 경도 위치에서 WGS84 타원체 기준으로 측정된 TanDEM-X 90 m 지형 고도 정보를 의미한다. SRTM 매개변수는 각 레이저 빔의 위도와 경도 위치에서 WGS84 타원체 기준으로 측정된 shuttle radar topography mission 90 m 지형 고도 정보를 의미한다. RH METRICS는 식생 수직 구조를 정량적으로 세분화한 지표로 백분위 수로 표현된다. RH0은 지표면과 가장 가까운 반사 신호의 높이를 의미하며 RH100은 식생 최상단 수관 정보를 의미한다.
수신 파형 품질 정보는 Table 4에 설명되어 있으며 최종 산출물은 전체 데이터 중 일부를 표현하고 있다(Tables 5-7).
5.2. 데이터베이스 정확성 검증
GEDI 관 측 데이터는 신뢰성 있는 검증 데이터와 비교를 통한 정확도 입증이 필요하다. 본 논 문에서는 검증된 TanDEM-X DEM (90 m)과 GEDI DSM을 비교하여 정제 효과 를 입증하였다. 여기서 GEDI DSM은 GEDI LOWESTMODE와 식생의 상위 98번째 백분위 높이를 나타내는 RH98 값의 합으로 정의하였다. RH98은 레이저 빔 내에서 가장 높은 에너지 반환 지점인 RH100보다 낮지만 이상 값이 적고 잡음에 덜 민감한 경향을 보이기 때문에 식생 최상단 높이로 인식되어 활용된다(Blair and Hofton, 1999).
TanDEM-X DEM과 LiDAR DSM은 숲 지역에서 대체로 일치하므로(Wessel et al., 2018) TanDEM-X DEM과 정제 전후 GEDI DSM의 상관관계를 통해 데이터 정제 효과를 입증하였다(Fig. 4).
본 연구에서는 2019년 4월 22일부터 2023년 2월 14일 사이 경기도 지역의 정제된 GEDI level-2A 데이터베이스를 구축하였다. 데이터 정제 과정을 통해 지형 고도와 식생 수직 구조에 대한 고품질 정보를 추출함으로써 식생 탄소 저장량 추정, 탄소 순환 분석과 기후 변화 모델링 분야에서 기초 데이터로 활용될 것으로 기대된다. 또한 정책 결정자와 연구자들에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하여 환경 정책 결정, 산림 자원 관리, 기후 변화 대응에 기여할 것으로 기대된다. 향후 우리는 고해상도 지구 관측 위성인 TanDEM-X의 interferometric synthetic aperture radar 영상과 GEDI 식생 수직 구조 데이터를 융합하여 향상된 산림 높이 지도를 제작할 것이다. 이는 전 지구적 규모의 3차원 산림 구조 파악에 기여할 것으로 기대된다.

Conflict of Interest

On behalf of all authors, the corresponding author states that there is no conflict of interest.

Funding Information

This work was supported by a Research Grant of Pukyong National University (2023).

Data Availability Statement

The data that support the findings of this study are openly available in DataON at https://doi.org/10.22711/idr/1017.

Fig. 1.
GEDI level-2A data coverage. GEDI, Global Ecosystem Dynamics Investigation.
GD-2024-0008f1.jpg
Fig. 2.
Analysis of GEDI laser beam patterns and return waveforms (Dubayah et al., 2020). GEDI, Global Ecosystem Dynamics Investigation.
GD-2024-0008f2.jpg
Fig. 3.
Laser beam position before and after refinement.
GD-2024-0008f3.jpg
Fig. 4.
Scatter plot comparison of pre- and post-processed TanDEM-X DEM and GEDI LOWSETMODE+RH98 using 1,500 randomly sampled laser beam points. GEDI, Global Ecosystem Dynamics Investigation; RH, relative height; TanDEM-X, TerraSAR-X add-on for digital elevation measurement; DEM, digital elevation measurement.
GD-2024-0008f4.jpg
Table 1.
GEDI level-2A data present possession for Gyeonggi Province
Year Number of observations
2019 34
2020 65
2021 72
2022 63
2023 10
Total 244

GEDI, Global Ecosystem Dynamics Investigation.

Table 2.
Example of standard GEDI level 2A filename format (GEDI Science Team, 2021)
File unit Explanation
GEDI02_A Product short name
2019108 Julian date of acquisition in YYYYDDD
185228 Hours, minutes and seconds of acquisition (HHMMSS)
O01971 O: orbit, 01971: orbit number
03 Sub-orbit granule number (1-4)
T00922 T: track, 00922: track number
02 Positioning and pointing determination system (PPDS) type (00: predict, 01: rapid, 02 and higher is final)
003 Product generation executable (PGE) version number
01 Granule production version
V002 Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC) release number

GEDI, Global Ecosystem Dynamics Investigation.

Table 3.
Number and proportion of GEDI level-2A laser beams reduced by data filtering
Laser beams before filtering Sensitivity filter Quality_flag filter Solar_elevation filter Surface_flag filter Final selected laser beams
Number 2,327,540 -1,308,293 -358,221 -280,160 -20,677 360,189
Proportion (%) 100.00 43.79 28.40 16.36 15.48 15.48

GEDI, Global Ecosystem Dynamics Investigation.

Table 4.
GEDI L2A product data dictionary (Ipdacc, 2023)
Number Label Data type Description
1 quality_flag UINT8 Classify all beams as '1' for reliable beams and '0' for unreliable beams based on metrics
2 surface_flag UINT8 Indicated as '1' if the height difference between DEM or mean sea surface (MSS) and elev_lowestmode is 300 m or less
3 quality_flag_aN UINT8 Beams validated as reliable by the N algorithm are indicated as '1', otherwise '0'
4 sensitivity FLOAT32 Energy data returned after passing through dense canopy is represented (sensitivity >0.98 is indicated as '1', otherwise '0')
5 degrade_flag UINT8 Performance degradation of location data is indicated
6 rx_assess_flag UINT16 Rx_assess_flag: error data of the received waveform is indicated
7 ocean_calibration_shot_flag UINT8 Information on whether the waveform data collected over the ocean is used
8 stale_return_flag UINT8 Detailed information of the waveform data is indicated
9 rx_gflag UINT8 Indicates the state of the Gaussian distribution
10 rx_algrunflag_aN UINT8 Received signal data detected by the N algorithm is indicated
11 selected_mode_flag UINT8 The status information of selected_mode is indicated

GEDI, Global Ecosystem Dynamics Investigation; DEM, digital elevation model; SRTM, shuttle radar topography mission.

Table 5.
Locations and ancillary information of the final filtered GEDI level-2A products (sample of 20)
BEAM_NUMBER DELTA_TIME LONGITUDE LATITUDE
5 110480439.89 127.49 37.83
6 147794837.28 127.00 37.44
8 153344559.08 126.72 37.92
3 158614537.02 127.33 37.41
6 111160587.75 127.30 38.07
2 57356186.69 127.24 37.86
5 92315729.62 127.19 37.03
8 130625128.00 127.10 37.11
11 160909437.59 127.28 37.43
11 116965437.67 127.14 37.29
2 116625271.19 127.27 37.73
11 59930794.97 127.49 37.52
5 57356188.52 127.34 37.91
11 97075421.51 126.92 37.65
2 69680974.69 126.97 37.89
6 126570271.83 127.38 37.42
5 69680976.41 127.06 37.94
6 130625133.20 127.42 37.34
6 116965437.29 127.15 37.30

GEDI, Global Ecosystem Dynamics Investigation.

Table 6.
Terrain elevation and vegetation structure information of the final filtered GEDI level-2A products (sample of 20)
HIGHEST LOWEST DEM SRTM RH50 RH90 RH95 RH98 RH100
196.41 179.75 177.61 171.84 8.95 13.22 14.23 15.20 16.66
72.54 61.20 61.72 57.99 5.33 8.32 9.03 9.81 11.34
77.65 54.83 66.13 61.34 6.10 16.74 18.99 20.60 22.81
317.18 303.67 310.86 317.67 3.48 10.10 11.53 12.54 13.51
219.30 195.57 204.75 211.41 10.36 20.28 21.44 22.38 23.73
260.48 243.51 243.42 238.29 10.61 14.38 15.06 15.77 16.96
73.33 68.91 66.37 68.74 -0.26 1.75 2.32 2.95 4.41
108.75 87.03 105.41 90.44 3.63 14.12 16.97 19.21 21.72
324.85 302.76 309.39 310.54 9.28 17.14 19.24 20.89 22.09
167.25 149.83 149.79 152.38 2.54 14.42 15.13 15.91 17.41
348.36 320.23 336.43 317.38 14.97 22.20 25.35 27.11 28.12
209.46 192.19 191.08 189.91 7.86 13.21 14.26 15.38 17.26
403.30 379.93 396.48 387.50 2.84 17.12 19.02 20.82 23.36
51.00 46.66 46.84 50.75 -0.11 1.68 2.17 2.73 4.34
141.52 137.10 135.08 134.83 0.07 2.09 2.69 3.33 4.42
294.60 286.93 304.01 306.75 0.07 3.59 4.75 5.91 7.66
119.21 107.67 100.31 97.99 0.26 7.04 8.46 9.73 11.53
467.58 446.41 455.94 451.92 1.49 14.79 17.53 19.25 21.16
238.29 216.34 215.44 219.39 14.27 18.42 19.40 20.30 21.94

GEDI, Global Ecosystem Dynamics Investigation; DEM, digital elevation model; SRTM, shuttle radar topography mission; RH, relative height.

Table 7.
Received waveform quality information of the final filtered GEDI level-2A products (sample of 20)
Quality flag Surface flag Quality flag_aN Sensitivity Degrade_flag Rx_assessflag Ocean_calibration_shot flag Stalereturn_flag Rx_g flag Rx_ algrun_flag Selected_ mode_flag
1.00 1.00 1.00 0.99 0.00 0.00 1.00 0.00 2.00 1.00 NaN
1.00 1.00 1.00 0.96 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 1.00 NaN
1.00 1.00 -1.00 0.98 0.00 -1.00 -1.00 -1.00 1.00 -1.00 NaN
1.00 1.00 0.00 0.95 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00 NaN
1.00 1.00 1.00 0.98 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00 NaN
1.00 1.00 1.00 0.97 0.00 0.00 0.00 0.00 2.00 1.00 NaN
1.00 1.00 1.00 0.97 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 1.00 NaN
1.00 1.00 -1.00 0.98 0.00 -1.00 -1.00 -1.00 1.00 -1.00 NaN
1.00 1.00 -1.00 0.96 0.00 -1.00 -1.00 -1.00 -1.00 -1.00 NaN
1.00 1.00 -1.00 0.95 0.00 -1.00 -1.00 -1.00 -1.00 -1.00 NaN
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GEDI, Global Ecosystem Dynamics Investigation.

  • Bjelde B, Capozzoli P, Shotwell G (2008). The SpaceX Falcon 1 launch vehicle flight 3 results, future developments, and Falcon 9 evolution. https://iafastro.directory/iac/archive/file/IAC-08/abstract/IAC-08.D2.1.3.pdf Accessed 4 Jun 2024
  • Blair JB, Hofton MA (1999) Modeling laser altimeter return waveforms over complex vegetation using high-resolution elevation data. Geophys Res Lett 26(16):2509–2512Article
  • Dubayah R, Blair JB, Goetz S, et al (2020) The Global Ecosystem Dynamics Investigation: high-resolution laser ranging of the Earth’s forests and topography. Sci of Remote Sens 1:100002Article
  • Dubayah RO, Drake JB (2000) Lidar remote sensing for forestry. J For 98(6):44–46ArticlePDF
  • Fayad I, Baghdadi N, Alvares CA, et al (2021) Terrain slope effect on forest height and wood volume estimation from GEDI data. Remote Sens 13(11):2136Article
  • Food and Agriculture Organization of the United Nations (2020) Global forest resources assessment 2020. https://www.fao.org/3/ca8753en/ca8753en.pdf Accessed 15 Mar 2024
  • Franklin SE, Wulder MA, Gerylo GR (2001) Texture analysis of IKONOS panchromatic data for Douglas-fir forest age class separability in British Columbia. Int J Remote Sens 22:2627–2632Article
  • GEDI Science Team (2021) GLOBAL Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) level 2 user guide. https://lpdaac.usgs.gov/documents/986/GEDI02_UserGuide_V2.pdf Accessd 15 Mar 2024
  • lpdacc (2023) GEDI L2A product data dictionary. https://lpdaac.usgs.gov/documents/586/gedi_l2a_dictionary_P001_v1.html Accessed 15 Mar 2024
  • Kellner JR, Armston J, Duncanson L (2023) Algorithm theoretical basis document for GEDI footprint aboveground biomass density. Earth Space Sci 10(4):e2022EA002516ArticlePDF
  • Liu A, Cheng X, Chen Z (2021) Performance evaluation of GEDI and ICESat-2 laser altimeter data for terrain and canopy height retrievals. Remote Sens Environ 264:112571Article
  • Ngo YN, Huang Y, Minh DHT, Ferro-Famil L, Fayad I, Baghdadi N (2022) Tropical forest vertical structure characterization: from GEDI to P-band SAR tomography. IEEE Geosci Remote S 19:1–5Article
  • Wessel B, Huber M, Wohlfart C, Marschalk U, Kosmann D, Roth A (2018) Accuracy assessment of the global TanDEM-X Digital Elevation Model with GPS data. ISPRS J Photogramm 139:171–182Article
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Sort *Title Subcategory#1 Subcategory#2
Essential Field Refined GEDI Level-2A Database Construction: Focused on Gyeonggi Province, Republic of Korea
*DOI name https://doi.org/10.22711/idr/1017
*Category Geoscientific information
Abstract
*Temporal 2019/4/22 to 2023/02/14
Coverage
*Spatial Gyeonggi Province, Republic of Korea
Coverage WGS84 Coordinates Point
*Personnel Name Seung-Kuk Lee
Affiliation Pukyong National University
E-mail seungkuk.lee@pknu.ac.kr
*CC License CC BY-NC
Optional *Project Research Grant of Pukyong National University (2023)
*Instrument Global Ecosystem Dynamics Investigation

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