[논문]산불피해지 탐지를 위한 위성기반 산림고사지수 개발 및 2019년 4월 강원 산불 사례에의 적용

박성욱; 이수진; 정주용; 정성래; 신인철; 정원찬; 모희숙; 김상일; 이양원

doi:10.7780/kjrs.2019.35.2.13

산불피해지 탐지를 위한 위성기반 산림고사지수 개발 및 2019년 4월 강원 산불 사례에의 적용
Satellite-based Forest Withering Index for Detection of Fire Burn Area: Its Development and Application to 2019 Kangwon Wildfires 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.35 no.2, 2019년, pp.343 - 346

박성욱 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보시스템공학전공) , 이수진 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보시스템공학전공) , 정주용 (국가기상위성센터 차세대위성개발팀) , 정성래 (국가기상위성센터 차세대위성개발팀) , 신인철 (국가기상위성센터 차세대위성개발팀) , 정원찬 (한국전자통신연구원 기상위성알고리즘개발실) , 모희숙 (한국전자통신연구원 기상위성알고리즘개발실) , 김상일 (한국전자통신연구원 기상위성알고리즘개발실) , 이양원 (부경대학교 공간정보시스템공학과)

초록
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이 연구에서는 2019년 4월 4일 발생한 고성-속초 산불과 강릉-동해 산불의 피해지를 신뢰할 만한 수준으로 신속하게 파악하기 위하여, 고해상도 영상 기반의 산림고사지수를 개발하고 이를 Sentinel-2 영상에 적용한 결과를 소개하고자 한다. 고사한 산림과 건강한 산림은 매우 다른 분광특성을 보이는데, 특히 R-NIR-G 위색조합(false color composite)에서 그 차이가 뚜렷이 나타난다. 이러한 특성에 기초하여 개발된 산림고사지수를 적용한 결과, 고성-속초 산불의 피해면적은 약 701.16 ha, 강릉-동해 산불의 피해면적은 약 710.60 ha로 추정된다. 정확한 피해면적은 현장조사 등의 과정을 거쳐 추후에 공식적으로 확정되겠지만, 이러한 위성영상 분석은 신속한 피해현황 파악을 가능하게 하는 장점이 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This letter describes a development of satellite-based forest withering index for detection of fire burn area and its application to the Goseong-Sokcho and Gangneung-Donghae wildfires in April 4, 2019. Withered forest has very different spectral characteristics from healthy forest. In particular, a false color composite of R-NIR-G represents such difference very clearly. Using Sentinel-2 images with the forest withering index, we derived the area burned by the wildfires: approximately 701.16 ha for Goseong-Sokcho and approximately 710.60 ha for Gangneung-Donghae, although official record will be announced by the Korean government later.

주제어

표/그림 (3)

표 Table 1. Spectral bands of Sentinel-2 MSI (Multispectral Instrument)
그림 Fig. 1. (a) R-NIR-G composite (Apr. 3), (b) R-NIR-G composite (Apr. 8), and (c) fire burn area in red (approximately 701.16 ha) calculated using FWI (Forest Withering Index) with Otsu threshodling for Goseong-Sokcho area.
그림 Fig. 2. (a) R-NIR-G composite (Apr. 3), (b) R-NIR-G composite (Apr. 8), and (c) fire burn area in red (approximately 710.60 ha) calculated using FWI (Forest Withering Index) with Otsu threshodling for Gangneung-Donghae area.

AI 본문요약
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문제 정의

이 연구에서는 2019년 4월 4일 발생한 고성-속초 산불과 강릉-동해 산불의 피해지를 신뢰할 만한 수준으로 신속하게 파악하기 위하여, 고해상도 영상 기반의 산림고사지수를 개발하고 이를 Sentinel-2 영상에 적용한 결과를 소개하고자 한다. 고사한 산림과 건강한 산림은 매우 다른 분광특성을 보이는데, 특히 R-NIR-G위색조합(false color composite)에서 그 차이가 뚜렷이 나타난다.

제안 방법

고사한 산림과 정상적인 산림의 분광특성을 살펴보면 R-NIR-G 위색조합에서 매우 뚜렷한 대비를 보이기 때문에, 이 연구에서는 고사한 산림을 가장 잘 표현할 수 있는 가중치 조합을 구하여 FWI를 개발하고, 이를 최근의 대형산불 사례에 적용하여 산불피해면적을 추정하였다. ESA의 Sentinel-2는 쌍둥이 위성 2A와 2B가 각각 5일 주기의 10미터 해상도 영상을 24시간 이내에 인터넷으로 제공하기 때문에, 학술연구는 물론, 정부기관의 환경감시 업무에도 유용하게 활용될 수 있다(Lee et al.
이 연구에서 개발한 산림고사지수 FWI(Forest Withering Index)는 Sentinel-2뿐만 아니라 가시광선 및 근적외선 밴드를 가진 위성 영상과 드론 영상에 적용할 수 있으며, 청색, 녹색, 적색, 근적외선 밴드 반사도의 조합에 대한 반복실험을 통하여 고사한 산림을 가장 잘 표현할 수 있는 밴드 및 가중치 조합을 도출한 것이다. 이는 고사한 산림에 비해, 건강한 산림에서 근적외선 밴드 반사도가 높게 나타나는 특성에 기초한다.

대상 데이터

산불피해지 탐지를 위해 사용한 고해상도 위성영상은 ESA(European Space Agency)에서 제공하는 Sentinel 2 MSI(Multispectral Instrument) 자료이다. Sentinel-2는 2015년에 발사된 2A와 2017년에 발사된 2B로 이루어진 쌍둥이 위성으로서 재방문주기는 각각 5일이며, 대기보정 등의 기본적인 전처리를 거친 레벨2 영상이 24시간 이내에 인터넷으로 공유된다.
Sentinel-2는 2015년에 발사된 2A와 2017년에 발사된 2B로 이루어진 쌍둥이 위성으로서 재방문주기는 각각 5일이며, 대기보정 등의 기본적인 전처리를 거친 레벨2 영상이 24시간 이내에 인터넷으로 공유된다. 이번 실험에서는 4월 3일(산불 이전)의 Sentinel-2A 레벨2 영상과 4월 8일(산불 이후)의 Sentinel-2B 레벨2 영상을 사용하였다. Sentinel-2MSI는 13개의 분광밴드로 구성되며, 가시광선 및 근적외선(0.

이론/모형

고성-속초 지역과 강릉-동해 지역에 대하여 4월 3일(산불 이전)과 4월 8일(산불 이후)의 dFWI를 구한 다음, 이를 기준으로 고사한 산림과 정상적인 산림으로 이진분류(binary classification)를 수행하기 위하여 오츠 임계치법(Otsu thresholding)을 적용하였다. 오츠 임계치법은 각 클래스 내의 분산(intra-class variance)을 작게 하고 두 클래스 간의 분산(inter-class variance)을 크게 함으로써, 분산비를 최대화시키는 임계치를 채택하는 것이다(Otsu, 1979).

성능/효과

고사한 산림과 건강한 산림은 매우 다른 분광특성을 보이는데, 특히 R-NIR-G위색조합(false color composite)에서 그 차이가 뚜렷이 나타난다. 이러한 특성에 기초하여 개발된 산림고사지수를 적용한 결과, 고성-속초 산불의 피해면적은 약 701.16 ha, 강릉-동해 산불의 피해면적은 약 710.60 ha로 추정되었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	산림고사지수 FWI(Forest Withering Index)는 어디에 적용할 수 있는가	이 연구에서 개발한 산림고사지수 FWI(Forest Withering Index)는 Sentinel-2뿐만 아니라 가시광선 및 근적외선 밴드를 가진 위성 영상과 드론 영상에 적용할 수 있으며, 청색, 녹색, 적색, 근적외선 밴드 반사도의 조합에 대한 반복실험을 통하여 고사한 산림을 가장 잘 표현할 수 있는 밴드 및 가중치 조합을 도출한 것이다. 이는 고사한 산림에 비해, 건강한 산림에서 근적외선 밴드 반사도가 높게 나타나는 특성에 기초한다.
	산불피해지 탐지를 위해 사용한 고해상도 위성영상 어떤 방식으로 공유되는가	산불피해지 탐지를 위해 사용한 고해상도 위성영상은 ESA(European Space Agency)에서 제공하는 Sentinel-2 MSI(Multispectral Instrument) 자료이다. Sentinel-2는 2015년에 발사된 2A와 2017년에 발사된 2B로 이루어진 쌍둥이 위성으로서 재방문주기는 각각 5일이며, 대기보정 등의 기본적인 전처리를 거친 레벨2 영상이 24시간 이내에 인터넷으로 공유된다. 이번 실험에서는 4월 3일(산불 이전)의 Sentinel-2A 레벨2 영상과 4월 8일(산불 이후)의 Sentinel-2B 레벨2 영상을 사용하였다.
	Sentinel-2는 무엇인가	산불피해지 탐지를 위해 사용한 고해상도 위성영상은 ESA(European Space Agency)에서 제공하는 Sentinel-2 MSI(Multispectral Instrument) 자료이다. Sentinel-2는 2015년에 발사된 2A와 2017년에 발사된 2B로 이루어진 쌍둥이 위성으로서 재방문주기는 각각 5일이며, 대기보정 등의 기본적인 전처리를 거친 레벨2 영상이 24시간 이내에 인터넷으로 공유된다. 이번 실험에서는 4월 3일(산불 이전)의 Sentinel-2A 레벨2 영상과 4월 8일(산불 이후)의 Sentinel-2B 레벨2 영상을 사용하였다.

참고문헌 (3)

Lee, S., S. Han, S. An, J. Oh, M. Jo, and M. Kim, 2001. Regional analysis of forest fire occurrence factors in Kangwon province, Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, 3(3): 135-142 (in Korean with English abstract).
Lee, S., K. Kim, Y. Kim, J. Kim, and Y. Lee, 2017. Development of FBI (Fire Burn Index) for Sentinel-2 images and an experiment for detection of burned areas in Korea, Journal of the Association of Korean Photo-Geographers, 27(4): 187-202 (in Korean with English abstract).
Otsu, N., 1979. A threshold selection method from gray-level histograms, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 9(1): 62-66.

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