초록 ▼

산불의 발생특성을 1960년부터 2006년까지 46년 동안의 산불통계자료를 이용하여 연도별 산불건수 및 피해면적, 연도별 산불발생 원인별 분석, 연도에 따른 지역별 산불발생 건수 및 피해면적, 연대별 월별 산불 발생건수 및 피해 면적, 대형 산불 건수 및 피해면적에 대하여 분석을 실시하고 이에 따른 산불의 경향을 표현 하였다. 한편, 1996년부터 2006년의 전국의 10개 지역 기상대(서울, 강릉, 춘천, 청주, 서산, 전주, 광주, 대구, 부산. 제주)에서 관측된 기상 자료를 분석하여 산불발생건수와 산불피해면적과의 상관관계에 관

산불의 발생특성을 1960년부터 2006년까지 46년 동안의 산불통계자료를 이용하여 연도별 산불건수 및 피해면적, 연도별 산불발생 원인별 분석, 연도에 따른 지역별 산불발생 건수 및 피해면적, 연대별 월별 산불 발생건수 및 피해 면적, 대형 산불 건수 및 피해면적에 대하여 분석을 실시하고 이에 따른 산불의 경향을 표현 하였다. 한편, 1996년부터 2006년의 전국의 10개 지역 기상대(서울, 강릉, 춘천, 청주, 서산, 전주, 광주, 대구, 부산. 제주)에서 관측된 기상 자료를 분석하여 산불발생건수와 산불피해면적과의 상관관계에 관하여 분석 을 실시하였으며, 지역별로 1990년대와 2000년대를 구별하여 산불과 기상과의 상관관계를 분석하였다. 또한, 남한지역의 산불발생지점을 GIS DB로 구축하여 산불발생과 지형분석, 산불발생과 인문분석을 각각 수행하였다.
피해강도는 2005년 발생한 양양 산불지역을 대상으로 LiDAR와 영상 자료를 취득하고 두 데이터를 융합하여 새로운 방법은 산불피해강도 평가 기법을 개발하였다. 두 데이터간의 융합은 통계적인 확률이론을 이용하여 실시하였으며 최초 4단계로 평가한 다음 현장 조사를 통하여 3단계로 조정한 다음 최종 평가하였다.

Abstract ▼

Almost forest fires in Korea are human-caused, It means that population density and distance to nearest human infrastructure could strongly affect on forest fire occurrence. Although forest fire is occurred by human mistake, its spread and damaged degree can be strongly affected by meteorological fa

Almost forest fires in Korea are human-caused, It means that population density and distance to nearest human infrastructure could strongly affect on forest fire occurrence. Although forest fire is occurred by human mistake, its spread and damaged degree can be strongly affected by meteorological factors, In this study, we analyzed relationship between forest fire occurrence and meteorological, geographical factors.
The fire occurrence probability is defined as the probability of having at least one fire occurrence within the cell over a decade, It is calculated from the Poisson probability density function, In first step of Poisson regression, the p-value for z score of aspect index, cloudiness, Precipitation and temperature are too high, they were excluded in analysis. Among geographical factors, elevation and slope factor have a relationship with
forest fire occurrence, It seems that these factors affect to human accessibility. Also, two human relevant with forest fire occurrence factors have high relationship in regression, In case of climate factors, only humidity have strong relationship. Value/DF is near 1 but not below 1, it means this model explains the data well.
The amount of vegetation physically damaged by forest fire can be evaluated using LiDAR (Light Detection And Ranging) data because the loss of canopy height and width by forest fire can be relevant to the number of points transmitted to the ground through the canopy of the damaged forest. On the other hand, the biological damage of vegetation caused by forest fire can be obtained from the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), which determines the vegetation vitality, In this study, the degree of physical damage from the LiDAR data was classified into serious physical damage (SPD) and light physical damage (LPD). The degree of biological damage using NDVI was likewise classified into serious biological damage (SBD) and light biological damage (LBD).Finally, the damaged area was graded into four categories: 1) SPD and SBD, 2) LPD and SBD, 3) SPD and LBD, and 4) LPD and LBD. The accuracy assessment for the area classified into four grades showed an overall accuracy of 0.74 and a kappa value of 0.61, which provides improvement over previous works.

목차 Contents

• 제 1 장 연구개발과제의 개요 ...12
• 제 1 절 연구개발의 배경 및 필요성 ...12
• 1. 국내외 산불 현황 ...12
• 2. 기후 변화로 산불 위험이 증가 ...12
• 3. 공간분석 기술 및 LiDAR기술의 활용 ...12
• 제 2 절 연구 개발의 목적 ...13
• 1. 산불 발생의 공간 분포 특성 구명 ...13
• 2. 산불 피해강도 및 규모 평가 ...13
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황 ...14
• 제 1 절 국외 현황 ...14
• 제 2 절 국내 현황 ...15
• 제 3 절 연구결과가 국내외 기술개발현황에서 차지하는 위치 ...16
• 1. 산불 시공간 발생 분포 분석 ...16
• 2. 피해강도 평가 기법 개발 ...16
• 제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과 ...17
• 제 1 절 전국 산불발생의 GIS기반 공간DB구축 및 시공간적 분포 특성 규명 ...17
• 1. 서론 ...17
• 2. 연구재료 및 방법 ...17
• 가. 산불 데이터 분석 ...17
• 나. 기상 데이터 ...18
• 다. 지형.지리 데이터 ...19
• 라. 공간 분포 패턴 분석 ...20
• 3. 연구 결과 ...21
• 가. 전국단위 산불건수 및 피해면적 분석 ...21
• 나. 산불과 산지소유 및 수종별 빈도 분석 ...37
• 다. 산불과 기상 ...39
• 라. 산불 발생의 공간 분포 분석 ...45
• 마. 공간 패턴 분석 ...55
• 4. 결론 ...63
• 가. 산불발생 빈도분석 결과 ...63
• 나. 산불발생 및 피해면적과 기상분석 ...63
• 다. 산불발생과 지형분석 ...63
• 라. 산불발생과 인문분석 ...64
• 마. 공간 분석 ...64
• 제 2 절 LiDAR 및 위성영상을 이용한 산불 피해강도 및 규모 평가기법 개발 ...65
• 1. 서론 ...65
• 2. 연구재료 ...66
• 가. 연구대상지 ...66
• 나. 취득자료 ...66
• 3. 연구방법 ...67
• 가. 지표면반사비율(Ground Return Ratio; GRR) ...67
• 나. 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index) ...68
• 다. 지표면 반사비율의 등급화 ...69
• 라. 정규식생지수의 등급화 ...70
• 마. 지표면 반사비율과 정규식생지수의 융합 ...70
• 바. 등급의 검증 ...71
• 4. 결과 ...72
• 가. 지표면 반사비율과 정규식생지수의 분류 ...72
• 나. 산불피해지의 등급화 ...75
• 5. 분류 정확도 분석 ...76
• 6. 고찰 ...77
• 가. 등급분석 ...77
• 나. 등급의 재범주화 ...78
• 다. 산불효과의 분석 ...78
• 7. 결론 ...79
• 제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ...81
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ...82
• 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ...83
• 제 7 장 참고문헌 ...85