이 연구는 초분광 영상으로 두 품종의 콩(청자 3호, 대찬)의 들불병을 진단할 수 있는 모델과 다중분광 영상센서를 개발하기 위해 수행되었다. 무처리구와 들불병 처리구에서 5 nm full width at half maximum (FWHM)으로 구성된 원시 초분광 중심파장들의 콩 식물 영역 반사율들을 추출하여 10 nm FWHM으로 병합한 후, t-test로 차이가 나타난 blue, green, red, red edge, NIR1 및 NIR2 각 영역에서 선정된 대표 밴드로 121개의 식생지수를 계산하였다. 식생지수를 입력변수로 support vector machine (SVM), random forest (RF), extra tree (EXT), extreme gradient boosting (XGB)의 머신러닝 기법과 shapley additive explanation 변수 선택 기법을 적용하여 들불병 진단에 가장 적절한 모델을 선정하고 사용된 식생지수와 파라미터를 나타내었다. T-test 결과 품종에 상관없이 blue 1개(420 nm), green 2개(500, 540 nm), red 1개(600 nm), red edge 2개(680, 700 nm), NIR1 2개(780, 840 nm), NIR2 1개(920 nm)의 총 9개 대표 밴드들이 선택되었고, 성능 평가를 통해 선정된 모델에 청자 3호의 경우 SVM모델(OA=0.86, KC=0.72, 10 VIs)이 선정되었으나 혼동행렬 분석 결과 정상오분류가 적은 RF모델이 선택되었다. RF모델(식 생지수 : RE/Blue, NSI, GDVI, Green/Blue, 파라미터 : max_depth=6, n_estimators=100)은 OA=0.81, KC=0.60, precision=0.86, recall=0.81, F1 score=0.80의 성능을 나타내었다. 대찬은 EXT모델(식생지수 : YVI, RE/Green, 2YVI, 파라미터 : max_depth=8, n_estimators=10)이 선정되 었고, OA=0.86, KC=0.72, precision=0.86, recall=0.86, F1 score=0.86의 성능을 나타내었다.

전 세계 곳곳에서 산발적이고 불규칙적으로 발생하는 산불은 가연성 식생 지역에서 주요한 자연 변동성의 일환 이면서 전 지구 탄소 순환에 중요한 역할을 하고, 공공 비상사태를 야기하는 심각한 자연재해이다. 산불 배출량, 연소 면적 및 산불기상지수를 활용한 산불 발생 위험도의 변동성 및 변화에 대한 연구가 전 세계 많은 지역에서 활발히 진 행되고 있지만 동아시아 지역에 대한 연구는 아직 제한적이다. 본 연구는 1981년부터 2020년까지 지난 40년 기간 동안 산불기상지수 자료를 분석해 동아시아 지역 산불 위험도의 변동성 및 장기 변화 특성을 조사하였다. 동아시아 지역 산 불 위험도의 첫 번째 주요 변동 모드는 전체 변동성의 29%를 설명하며, 대부분 지역에서 산불 발생 위험이 증가하고 있음을 나타낸다. 지구온난화 및 해양의 수 십년 주기 변동성과 연계되어 지표 기온이 상승하고 있는 것이 주요 원인이며, 이는 토양 수분의 상승 경향에 의해 그 효과가 다소 상쇄되고 있다. 두 번째 변동 모드는 엘니뇨-남방진동과 연 계된 경년 변동성을 반영하며 전체 변동성의 17%를 설명한다. 엘니뇨(라니냐) 시기 동아시아 지역 강수량의 증가(감소) 는 토양 수분을 증가(감소)시키며, 이에 따라 산불 위험이 감소(증가)하게 된다. 이는 지표 기온 상승(하강)에 의해 그 효과가 다소 상쇄된다. 산불 발생 위험도의 변동성 및 변화에 대한 이해와 예측을 증진하는 것은 그에 따른 피해를 저 감하고 대비책을 마련하는 데 기여할 것이다.

Wildfire is one of important disturbances in forests, which may effect on insects distribution. In Sangju, about 13 haof pine forests was burned in March, 2017. We investigated the response of insects to fire severity in burned pine forests,Sangju. Study area was classified by fire severity as 5 classes, such as unburned, light, light-moderate, moderate-severe,and severe. We placed 4 multi-funnel traps in each fire severity class. A total of 729 insects belonging to 42 specieswere collected during May 24 to October 12, 2017. Spondylis buprestoides (447 individuals), Sipalinus gigas (50 individuals),and Acanthocinus carinulatus (43 individuals) were dominant species accounted for 74.1% of total. According to fire severity,abundance and species richness were increased with fire severity, especially in high-medium area. Interestingly, two Monochamusspecies, vector insects of pine wood nematodes, were more caught in more severed area than in other classes.

최근 기후변화에 따라 전 세계적으로 큰 규모의 산불 발생이 증가하고 있으며, 우리나라도 산불발생이 전반적으로 증가하는 경향을 보인다. 최근 우리나라와 인접한 북한에서 발생한 산불이 비무장 지대 등의 국내 영토로 번지는 사건이 많이 발생하고 있다. 우리나라에서는 오픈 API(application programming interface)를 통하여 과거 산불발생 기록을 검색할 수 있으나 행정기관에서 수집한 자료여서 국내 지역으로 정보가 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 접근불능지역인 북한을 포함한 한반도의 산불발생에 대한 장기 시계열 정보를 생산하기 위하여 2000년부터 2015년까지의 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 수집 및 재가공하여 일자별 산불발생 현황의 GIS 데이터베이스를 구축하고자 한다. 데이터베이스 구축을 위한 입력자료로서 Terra 위성의 MOD14A1 산출물과 Aqua 위성의 MYD14A1 산출물을 사용하였으며, 16년간의 일자별 영상을 일괄작업으로 재처리하여 산불의 발생일자, 발생 위치, 탐지 신뢰도, 방사열 에너지(fire radiative power: FRP) 등의 정보를 추출하고 이들을 결합하여 Shapefile 형태로 생성하였다. 본 연구에서 구축한 장기시계열 GIS 데이터베이스는 다른 연구자들에 의해 한반도 산불정보의 시공간 특성 분석에 활용될 수 있으며, 이를 위하여 인터넷에 결과 파일을 탑재하여 자유롭게 다운로드 가능하도록 하였다.

최근 항시적 광역 모니터링이 가능한 위성원격탐사 기술에 의해 산불감시의 효율성이 증대될 것으로 기대되고 있는 가운데, 미국의 Terra, Aqua, GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite), 유럽연합의 Meteosat, 그리고 우리나라의천리안위성 및 후속위성도 산불정보의 실시간 제공을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 이러한 위성기반 산불정보를 대민서비스하기 위한 방법의 일환으로 스마트폰 앱을 구현하여, 북한지역을 포함한 한반도 전역의 위성자료로부터 추출한 산불발생여부, 산불탐지 신뢰도, 산불의 방사강도 등의 정보를 DBMS (Database Management System)에서 관리하고, 안드로이드와 iOS 스마트폰을통해 제공하는 서비스의 원형을 개발하였다. 공통적 핵심기능은 HTML5 (HyperText Markup Language 5) 웹페이지로 구성함으로써 상이한 OS (Operating System)의 네이티브 앱과 결합하는 하이브리드 방식을 통해 소스코드의 재사용성과 시스템 확장성을 추구하였으며, 일자별 산불조회, 최근 산불조회, 주변 산불조회 등의 기능을 포함하도록 하였다. 현재는 위성기반 산불탐지 자료가 실시간 제공되지 않아 산불발생의 이력정보를 서비스하도록 구성하였지만, 2010년대 후반 우리나라 기상위성의 산불탐지 자료가 실시간으로 제공될 것이므로, 정부 3.0의 정보공개 흐름과 함께 국민 모두에게 필요한 실시간 산불정보 조회가 가능해질 것으로 예상된다. 본 연구는 위성기반의 실시간 산불정보 앱 개발을 위한 출발점으로서 의의를 가지며, 향후 산불정보 앱은 SNS (SocialNetworking Service) 기반의 빅데이터 마이닝 기술과 연동하는 통합 솔루션으로 구성되어야 그 활용성이 보다 더 제고될 것이다.

산불지역 토양의 침식양상을 구분하기위하여 강원도 강릉시 사천면 일대의 산불지역 토양을 조사하였다. 토양은 유기물의 분포양상 및 토양층의 두께, 토양층 발달의 완전성(성숙도)를 근거로 5개 유형으로 구분하였다. 침식 현상은 토양의 유형에 따라 다르게 나타났다. 나뭇잎, 낙엽층, 뿌리, 재 그 밖의 유기물의 피복이 토양의 색과 영상 이미지 반사에 영향을 미치는 중요한 요인이었다. 침식양상의 차이를 보이는 5개 유형의 토양의 Landsat ETM 영상은 토양 유형별로 상이한 반사특성을 보였다. 산불지역 토양의 정규식생지수(NDVI)와 무감독 분류는 토양유형에 따른 Landsat ETM 영상 차이를 잘 반영하기 못하였으나, 최대우도법에 의한 감독분류 기법의 적용시 산불지역에서 침식형태에 따른 토양유형 구분이 가능하였다. 본 연구는 산불지역에서 침식현상을 파악하고 예측하는데 Landsat ETM 영상의 활용이 매우 효과적임을 보여주었다.

본 연구는 강원도 강릉지역 산불지역의 피해분석을 위한 피해지 지표분류를 목적으로 Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 영상에서 활용할 수 있는 분류지수의 적용을 검토하였다. 연구지역 산불지역을 대상으로 Landsat TM 영상을 활용하기 위해 개발된 식생지수(NDVI)와 토양을 고려한 식생지수(SAVI), Tasseled Cap 변환으로 억을 수 있는 밝기지수(brightness), 습윤지수(wetness), 녹색지수(greenness)를 야외조사 결과와 비교하였다. 분석 결과 식생지수와 토양을 고려한 식생지수는 산불발생지역과 산불이 발생하지 않은 지역에 대한 구분이 뚜렷하였으나, 산불발생지역내에서 피해지역 구분에는 적절하지 않은 것으로 파악되었다. 산불방생지역내에서는 Tasseled Cap 변화에서 나타나는 토양평면을 활용할 때 침식피해와 관련한 야외조사 결과와 가장 근접한 분류 결과를 얻을 수 있었다. Tasseled Cap 변환에서 건조지수와 녹색지수를 더하여 선형함수로 활용하면 신속하고 효율적으로 산불지역을 분류가 가능 할 것으로 기대된다.

The increased frequency and intensity of wildfires can cause damages to the ecosystem and the atmospheric environment. Rapid identification of the wildfire damages is also important for establishing forest restoration, budget planning, and human resources allocation. Because the wildfires need to be examined for vast areas, satellite remote sensing has been adopted as an effective method. Many studies for the detection of wildfires and the analysis of burn severity have been conducted using mid- and high-resolution images. However, they had difficulties in the sensitivity problem of NBR (Normalized Burn Ratio) for multi-temporal images. This paper describes the feasibility of the detection and classification of wildfire burn severity using Sentinel-2 images with K-means and ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm) methods for a case of the Andong fire in April 2020. The result can be a reference to the appropriate classification of large-scale wildfire severity and decision-making for forest restoration planning.

본 연구는 산림 내 시설물 지역 산불안전진단 체크리스트 작성의 가중치 설정을 위해 AHP분석을 실시하였다. AHP 연구는 전문가를 대상으로 실시하는 질적의 연구로 대상자 선정이 중요하다. 따라서, 산불에 전문적인 지식을 가지고 있는 산불담당 공무원과 연구직을 대상으로 조사하였다. 또한 신뢰성 검증을 위해 총 30부 중 CI(consistency Index)값이 0.1이하 값들은 제외하고 총 17부를 대상으로 분석을 실시하였다. 조사항목 중에서 산림 내 시설물 지역에 산불피해를 발생시키는 주변요인의 우선순위 도출을 위한 상위 계층으로는 시설물 주변의 환경(지형, 임상, 산림으로부터 이격거리, 시설물이 보유한 진화자원, 기타 요인)을 조사 하였고, 하위 계층은 상위 계층 중 기타요인에 해당하는 항목(시설물에 접근하는 진입로의 개수, 폭, 시설물의 방화선/방화벽 확보여부, 시설물에 투입되는 진화자원 활용을 위한 공간 확보 여부, 주변의 가연물질(낙엽, 화목더미, LPG통 등의 관리상태)을 조사하였다. 분석결과 상의 계층의 가중치는 산림으로부터 이격거리가 0.278, 기타 요인 0.212, 지형 0.175, 시설물이 보유한 진화자원 0.170, 임상 0.164 순으로 나타났고, 하위계층에서는 주변의 가연물질(낙엽, 화목더미, LPG통 등의 관리상태)이 0.284, 시설물에 투입되는 진화자원 활용을 위한 공간 확보 여부 0.278, 시설물의 방화선/방화벽 확보여부 0.210, 시설물에 접근하는 진입로의 폭 0.167, 시설물에 접근하는 진입로의 개수 0.119 순으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 도출된 가중치를 이용하여 산림 내 주요시설물지역의 산불피해 위험요소를 판단하여 산불안전진단기법개발의 기초자료를 제공코자 한다.

The purpose of this study is to estimate regional economic effects of spatial diffusion of wildfire using Cobb-Douglas production function of agriculture and forestry. The analysis is applied to Gangwon and Gyeongbuk provinces where are the most damaged of wildfire in Korea. The damaged areas are derived from multiplied by the occurrence probability of wildfire and diffusion areas of wildfire for micro-spatial unit level with ArcGIS techniques. The models of wildfire provides that the spatial diffusion of wildfire increases with the rising of highest temperature and average wind speed. Through the production function, value added of Agriculture and Forest sectors get damaged where the Cos-converted slope aspect of mountains are toward the South. The production model provides reductions of regional value added by increasing damaged areas of wildfire. It reveals that the most damaged region is Andong city in Gyeongbuk province, where value added loss is 1.25 billion Won, which is about 0.72% of total value added in agriculture and forestry of the city. As a view of policy makers, it needs to be considered to establish prevention policies against wildfires because regional economic losses from wildfire are depending on geographical conditions and performances of the major industry related to wildfire's diffusion such as agriculture or tourism sector according to the result of analysis.