요약본 발명은 개별 수목으로 분리된 산림 라이다 데이터를 이용하여, 목질부 추출 및 재건을 통한 정확한 수목 정보 및 탄소저장량을 탐지할 수 있도록 하는 기술에 대한 것으로, 자기지도학습(Self-Supervised Learning (SSL))을 통해 다량의 수목 데이터를 잎/가지 분리 및 재건 모델에 학습시킴으로써, 다양한 데이터셋에 대해 일관되게 목질부의 3차원 분포 데이터를 추출할 수 있도록 하여, 추출된 목질부에서의 폐색된 부분은 재건 모델을 통해 생성하여 QSM 결과의 오류를 최소화할 수 있다.
