뉴욕시에서 공식적으로 '정밀 측정된 가장 높은 나무'는 퀸스에 있는 튤립나무 '퀸스 자이언트(Queens Giant)'다. 위키백과에 따르면 2004년에 높이 133.8피트(약 40.8m), 둘레 19피트(약 5.8m)로 측정됐다. 문제는 이 기록이 20년도 더 된 것이라는 점이다. 그동안 더 큰 나무가 자랐을 수도 있고, 아예 측정에서 누락된 후보가 있을 수도 있다. 한 개발자가 '이제 새로운 후보를 찾아볼 때'라며 공개 LiDAR 데이터를 뒤져 측정 후보군을 추려낸 작업은, 나무 높이라는 사소해 보이는 주제를 빌려 오늘날 공공 지리정보 데이터가 얼마나 풍부해졌는지를 보여준다.
산책길의 궁금증에서 데이터 분석으로
글쓴이는 뉴잉글랜드 지역을 다루는 더 큰 프로젝트를 진행하던 중, 자신이 사는 동네의 인우드 힐 공원을 산책하다가 '여기 튤립나무는 얼마나 클까'라는 단순한 궁금증에서 출발했다고 밝힌다. 마침 진행 중이던 프로젝트가 LiDAR를 많이 활용하고 있었기에, 그 기술을 나무 수관(canopy) 높이 측정에 그대로 적용해 본 것이다. LiDAR는 레이저 펄스를 쏘아 반사되는 시간을 재서 지형과 지물의 3차원 좌표를 수집하는 기술로, 지표면뿐 아니라 나무 꼭대기의 높이까지 점(point) 단위로 잡아낸다. 과거에는 사람이 직접 줄자와 측정기구를 들고 나무에 올라가거나 삼각측량을 해야 했던 작업을, 항공에서 촬영한 점군(point cloud)만으로 추정할 수 있게 된 것이다.
여러 겹의 공개 데이터를 포개다
이 분석에서 흥미로운 지점은 데이터 출처다. 핵심 자료는 2021년 5월 뉴욕시 항공 LiDAR 비행 데이터로, 자연보전협회(The Nature Conservancy)와 버몬트 대학교가 도시 전역의 '추정 수목 객체' 레이어로 가공해 공개했으며, 분류된 원본 점군은 뉴욕주 GIS에서 받을 수 있다. 여기에 더 이전 수치는 Ma 등(2023) 논문에 기술된 2013~14년 조사 자료를, 항공 영상은 2025년 여름의 뉴욕주 정사영상과 앨리 폰드 지역을 위한 미국 농무부 NAIP 2019 영상을 겹쳐 썼다. 즉 한 개인이 서로 다른 기관이 서로 다른 시점에 만든 여러 데이터셋을 교차 참조해 후보를 좁혀낸 것이다. 그 결과를 키 순으로 정렬한 후보 목록과, 관측된 수관을 직접 둘러볼 수 있는 인터랙티브 시각화로 공개했다.
실무자가 눈여겨볼 지점
한국의 데이터·GIS 실무자 입장에서 이 사례는 몇 가지 시사점을 준다. 첫째, 고가의 현장 조사 없이도 공개된 항공 LiDAR 점군과 정사영상만으로 의미 있는 1차 탐색이 가능하다는 점이다. 전수 조사를 대신하는 것이 아니라, '어디를 실제로 가서 확인할지' 우선순위를 추려주는 스크리닝 도구로서 가치가 크다. 둘째, 서로 다른 해상도와 취득 시점을 가진 데이터를 포갤 때는 좌표계 정합, 취득 연도 차이, 그리고 LiDAR 특유의 분류 오류를 함께 고려해야 한다. 나무 꼭대기의 가느다란 가지나 인접 구조물이 노이즈로 섞이면 높이가 과대·과소 추정되기 쉽다. 글쓴이 스스로도 이 작업이 '뉴욕에서 가장 높은 나무에 대한 확정 보고서가 아니라, 측정 담당자가 새 후보를 찾아 나서보라는 제안'이라고 선을 긋는 이유가 여기에 있다.
추정과 실측 사이
이 구분은 데이터 프로젝트 전반에 적용되는 교훈이기도 하다. 원격 탐사로 얻은 추정값은 가설을 세우고 범위를 좁히는 데 강력하지만, 그 자체로 공식 기록을 대체하지는 못한다. 20년 된 퀸스 자이언트 기록을 갱신하려면 결국 누군가 현장에 나가 정밀 실측을 해야 한다. LiDAR 분석은 그 비용이 많이 드는 실측을 '가장 유망한 몇 그루'에만 집중시키도록 도와줄 뿐이다. 추정과 실측의 역할을 혼동하지 않는 태도는, 나무 측정이든 자산 관리든 재해 모니터링이든 공간 데이터를 다루는 모든 작업에 그대로 적용된다.
왜 이런 '사소해 보이는' 작업을 하는가에 대해 글쓴이는 솔직하다. 인우드 힐 공원 근처에 사는 그는, 가지가 떨어질 위험 때문에 수백 년은 됐을 큰 튤립나무 몇 그루가 베어지는 것을 지켜봤다고 한다. 가장 높은 나무를 찾는 일이 다소 엉뚱해 보이더라도, 도시에서 가장 높은 나무가 아무도 모르는 사이 실수로 베어지는 것은 원치 않는다는 것이다. 공개 데이터와 LiDAR라는 기술이, 우리가 그냥 지나쳐 온 대상에 '여기 이게 가장 큰 나무다'라고 이름표를 붙일 수 있게 해준다는 점. 공공 데이터 활용의 가장 소박하면서도 분명한 가치가 바로 거기에 있다.