• 한국지리정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.58-67
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• 2008

지형은 연료의 구성과 기상 및 산불로부터 발생하는 에너지의 흐름에 영향을 미쳐 산불행동에 관여하는 인자이다. 따라서 지형에 따른 산불피해도를 정략적으로 해석할 수 있다면, 산불위험도 작성 및 진화대원 안전 확보에 있어 기초 자료로 응용될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 삼척(2000년 발생), 청양(2002년 발생), 양양(2005년 발생) 산불을 대상으로 산불피해도를 분석하고 지형을 구분한 다음 통계분석을 실시하여 두 인자간의 상관관계를 알아보았다. 산불피해도는 산불 전후 Landsat TM 영상에서 추출한 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio)의 차이를 이용하였다. 지형은 지형위치지수(Topographic Position Index)를 이용해 Weiss(2001)가 제시한 10개로 구분하였다. 분석결과 산지수로, 능선, 산복사면 등의 지형에서 산불피해도가 높게 나타났으며, 곡저구릉, 평탄곡지, 평지 등의 지형은 산불피해도가 낮게 나타났다. 이를 임상별로 세분해 보면 산불피해도는 침엽수림에서 활엽수림에 비해 지형에 더 민감하게 반응한 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권3호
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• pp.80-92
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• 2007

산불은 우리나라 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 대형산불 피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하지만 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해강도 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격적으로 취득할 수 있다. 위성과 항공기 탑재 센서들은 피해규모를 맵핑하고 진행산불 특성을 평가하며 산불피해후의 생태적 영향 특성을 규명하는데 활용되고 있다. 본 연구에서는 2000년 삼척산불, 2002년 청양산불 그리고 2005년 양양 대형산불 피해지를 구분하고 피해강도를 정량적으로 분석하기 위해 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio: NBR)를 활용하였다. 본 연구를 위해 산불피해 전후 동일시기의 Landsat 위성영상 자료를 활용하여 정규탄화지수(NBR)를 산출하고 30m 해상도의 피해강도 패턴을 평가하였다. 산불피해강도 평가결과, 삼척산불 피해지는 피해강도 '중' 이상(${\Delta}NBR$ 152 이상) 지역이 전체의 65%를 차지하였으며 청양 예산산불피해지는 91%, 양양산불피해지는 65%로 나타나 3지역 중 청양 예산지역이 피해강도 측면에서만 보면 가장 큰 피해를 입은 것으로 분석되었다. 따라서 RS와 GIS를 이용하여 원격 탐지된 ${\Delta}NBR$은 대규모 산불피해지의 구분은 물론 산불피해강도를 공간적으로 정량화할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1299-1308
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• 2023

기후변화 등으로 인해 전 세계적으로 산불이 점점 잦아지고 대형화되는 추세다. 위성영상 등의 원격탐사를 통한 산불피해 면적 및 피해강도를 산정하는 것은 현장조사에 따른 여러 가지 어려움을 줄일 수 있어 대안 및 보조자료로 활용이 가능하다. 산불피해강도(differenced normalized burn ratio, dNBR)는 산불 전후의 정규탄화지수(normalized burn ratio, NBR) 차이를 통해 산정하며, NBR 수식에 사용되는 영상은 Landsat의 근적외선(near infrared, NIR)과 단적외선(short-wavelength infrared, SWIR) 밴드를 기본으로 한다. 우리나라 위성영상의 경우, SWIR 밴드를 가지고 있지 않기 때문에 산불피해와 관련한 국내 연구들은 해외영상을 사용하거나 우리나라 위성영상을 사용한 경우, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 이용하여 간접적인 방법으로 dNBR을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 Kompsat-3A호(K3A)의 중적외선(mid-wavelength infrared, MWIR) 밴드를 NBR 수식의 SWIR 밴드 대신 대입하여 dNBR을 산정하고, dNBR의 기준이 되는 Landsat을 이용한 dNBR 결과 값과 비교하였다. 그 결과 K3A MWIR을 이용한 dNBR이 Landsat SWIR을 이용한 dNBR에 비해 나타낼 수 있는 값의 범위가 더 넓고 세분화하여 표현이 가능하였다. 따라서 산불피해 지역을 조사하는데 있어 K3A의 활용도가 높을 것이라 사료된다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 30m로 열화된 K3A MWIR 밴드를 사용했으나 그보다 높은 해상도의 MWIR 밴드를 사용한다면 본 연구보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.

• 환경영향평가
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• 제32권6호
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• pp.463-472
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• 2023

산불에 대한 피해액과 피해 면적은 전 세계적으로 커지고 있지만 피해 후 복원 방법에 따른 효과연구는 부족한 현실이다. 본 연구는 Sentinel-2B 위성 영상과 임상도를 활용하여 산불 피해 면적을 산출하고, 임상에 따른 산불 피해 강도를 분석하였다. 또한, 다양한 파장대를 활용하여 식생지수를 계산하고, 이를 토대로 복원 방법에 따른 식생 회복력을 -1.0에서 1.0 범위 내에서 정량적으로 분석하였다. 그 결과 침엽수림 비율이 높은 지역에서 높은 강도의 산불 피해가 발생하였고, 상대적으로 혼효림과 활엽수림의 비율이 높은 지역에서 낮은 강도의 산불 피해 경향을 보였다. 산불 발생 이후 인공림과 천연림에서의 식생 회복률을 분석한 결과, 인공림은 산불 발생 이전 대비 약 92%, 천연림은 약 101% 식생을 회복하였으며 인공림보다 천연림에서 식생 회복력이 우수한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 임상에 따른 산불 피해 강도를 분석하고 복원 방법에 따른 식생 회복력을 평가함으로써 산불 피해를 줄이기 위한 수목 선정에 기초자료를 제공하고 복원방법에 따른 식생회복력을 비교하는데 의의가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.883-896
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• 2023

인간 활동 영역이 산지 곳곳에 퍼져 있는 한국에서는 산불이 주거지역이나 각종 시설물을 위협하는 경우가 잦다. 따라서 산불 이후 대책 마련과 피해 복구를 위해 피해 범위를 빠르게 파악할 필요가 있으며, 이러한 경우 원격탐사가 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2019년 4월에 발생한 고성·속초 산불 피해지역에 k-nearest neighbor (kNN) 알고리즘을 적용하여 피해 범위를 탐지하는 실험을 수행하였다. 다양한 인공지물을 포함하는 지표와 숲이 혼재된 지역 특성을 고려하여 적절한 공간 해상도와 시간 해상도를 제공하는 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) 자료를 사용하였다. Sentinel-2 MSI의 여섯 밴드와 정규식생지수(NDVI), 정규탄화지수(NBR)를 분류 특성으로 사용하였다. 산불 피해지역과 비피해 지역에서 무작위로 추출된 2,000개 지점 정보를 이용하여 kNN 분류기를 훈련시켰다. 분류 성능을 높이기 위해 데이터에서 특이값을 제거하고 임상도를 병용하였다. 다양한 이웃(neighbor) 수와 분류 특성 조합을 적용하여 산불 후 데이터를 이용한 실험과 산불 전후 데이터 차이를 이용한 실험을 수행하였다. 산불 전후 데이터 차이를 이용하였을 때 더 우수한 분류 성과를 얻을 수 있었지만, 산불 후 데이터만을 이용한 경우에도 피해지역의 범위를 파악할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권11호
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• pp.941-946
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• 2019

산불은 면적과 산불 강도에 따라 지역 수문환경을 중대하게 변화시킬 수 있는 중대한 요소이며, 따라서 측정자료와 모형모의를 통한 산불의 영향과 피드백을 이해하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 2019년 4월 4-5일에 대한민국 강원도에서 발생한 산불을 원격탐사자료(8-일 500-m MODIS 지표면 반사율 자료)를 사용하여 계산한 정규탄화지수의 차이(dNBR)를 이용하여 탐지하였다. 그 결과, 산불피해 총면적은 5개의 표준유역에 걸쳐 $29.50km^2$에 달하였고, 유역 면적의 1.00-6.19%를 차지하는 것으로 나타났다. 또한, 원격탐사자료(8-일 500-m MODIS 증발산량 추산자료)를 사용하여 분석한 결과, 산불 이전(2004-2018년)과 비교하여 2019년의 연간 증발산량이 해당 5개 유역에서 0.05-1.56% 감소할 것이라고 추산하였다. 본 연구는 산불의 지역 수문 순환에 미치는 영향을 이해하는 데 중요하다.

• 한국지형학회지
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• 제28권1호
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• pp.83-99
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• 2021

Burn severity analysis using satellite imagery has high capabilities for research and management in inaccessible areas. We extracted the forest fire area of the DMZ (Demilitarized Zone) in the western Imjin Estuary which is restricted to access due to the confrontation between South and North Korea. Then we analyzed the forest fire severity and recoverability using atmospheric corrected Surface Reflectance Level-2 data collected from Landsat-8 OLI (Operational Land Imagery) / TIRS (Thermal Infrared Sensor). Normalized Burn Ratio (NBR), differenced NBR (dNBR), and Relative dNBR (RdNBR) were analyzed based on changes in the spectral pattern of satellite images to estimate burn severity area and intensity. Also, we evaluated the recoverability after a forest fire using a land cover map which is constructed from the NBR, dNBR, and RdNBR analyzed results. The results of dNBR and RdNBR analysis for the six years (during May 30, 2014 - May 30, 2020) showed that the intensity of monthly burn severity was affected by seasonal changes after the outbreak and the intensity of annual burn severity gradually decreased after the fire events. The regrowth of vegetation was detected in most of the affected areas for three years (until May 2020) after the forest fire reoccurred in May 2017. The monthly recoverability (from April 2014 to December 2015) of forests and grass fields was increased and decreased per month depending on the vegetation growth rate of each season. In the case of annual recoverability, the growth of forest and grass field was reset caused by the recurrence of a forest fire in 2017, then gradually recovered with grass fields from 2017 to 2020. We confirmed that remote sensing was effectively applied to research of the burn severity and recoverability in the DMZ. This study would also provide implications for the management and construction statistics database of the forest fire in the DMZ.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권1호
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• pp.17-24
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• 2008

지구온난화 문제는 국지적, 국내적 환경문제가 아닌 범지구적 차원에서 해결하여야 할 문제로 온실가스 규제와 지구환경의 조화를 위한 국제적 노력이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 바이오매스 연소시 배출되는 비이산화탄소의 배출량을 정량적으로 추정하기 위한 방법론을 제시하고자 하였고, 산불피해지 구분은 물론 피해강도에 따라 배출되는 비이산화탄소 온실가스를 정량적으로 추정하기 위해 위성영상 자료를 활용하였으며, IPCC 기준인 Tier 2 수준으로 비이산화탄소 온실가스 배출량을 추정하였다. 본 연구에서는 2000년 4월에 발생한 우리나라 최대 산불인 삼척피해지를 대상으로 산불 전후 동일시기에 관측된 Landsat 위성영상으로부터 정규탄화지수(NBR)를 추출하여 산불피해지역과 피해강도를 정량적으로 분석하였다. 위성영상에서 추출된 피해면적과 피해강도별 분석자료는 바이오매스 연소로 인해 직접 배출되는 비이산화탄소 배출량 추정을 위한 활동자료로 활용하였다. 비이산화탄소 배출량 추정을 위해 IPCC의 추정식을 이용하였다. 산불피해강도별 연소효율은 피해강도가 '심'(burn severity: high)인 수관화 지역의 경우 0.43, 피해강도 '중'(burn severity: moderate) 0.40, 그리고 피해강도가 '경'인 지표화지(burn severity: low)의 경우는 0.15를 적용하였다. 바이오매스 연소시 배출되는 비이산화탄소 온실가스별 배출계수는 CO 130, $CH_4$ 9, $NO_x$ 0.7, $N_2O$ 0.11 값을 적용하였다. 삼척 산불피해지의 dNBR에 의한 피해강도 분석 결과, 전체 피해면적은 16,200ha로 나타났으며, 피해강도는 '경(Low: dNBR 152 이하)' 35%, '중(Moderate: dNBR 153-190)' 33%, '심(High: dNBR 191-255)' 32%의 면적분포를 보였다. 임상별 피해면적은 침엽수림 11,506ha(77%), 활엽수림 453ha(3%) 그리고 혼효림에서 2,978ha(20%)의 피해를 입은 것으로 평가되었다. 삼척 산불피해지의 바이오매스 연소로 인해 직접 배출된 비이산화탄소 배출량 추정 결과, CO 93%, CH4 6.4%, $NO_x$ 0.5%, $N_2O$ 0.1%의 순으로 배출량이 많았다. 삼척 산불피해지의 강도별 피해면적은 32%$\sim$35%의 분포로 고른 양상을 보이고 있지만 피해강도 '중' 지역에서 배출된 비이산화탄소의 양이 전체의 47%를 차지하여 배출율이 가장 높은 것으로 나타났다. 삼척산불 피해지의 총 비이산화탄소 온실가스 배출량은 CO 44.100Gg, CH4 3.053Gg, $NO_x$ 0.238Gg 그리고 $N_2O$는 0.038Gg이 배출된 것으로 추정되었다.