연구진은 다양한 LiDAR 데이터 환경에서도 숲 속성을 예측할 수 있는 딥러닝 프레임워크 FLORA(Forest LiDAR Octree Regression with Auxiliary Data)를 개발했어요.
FLORA는 옥트리 기반 구조와 생태·시공간 데이터를 결합하여 주요 숲 속성 6가지(우세 높이, 총 부피, 활엽수 부피, 침엽수 부피, 기저 면적, 줄기 밀도)를 예측해요.
프랑스 전역의 32,052개 National Forest Inventory 플롯을 사용하여 모델을 훈련하고 평가한 결과, 잎이 있는/없는 LiDAR 데이터를 모두 활용한 단일 모델이 계절별 모델보다 성능이 뛰어나고 계절 간의 안정성을 향상시켰어요.