• 한국지리정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-12
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• 2014

수관화는 대형산불의 주된 확산유형으로 빠른 확산속도와 높은 산불강도의 특성을 보이며 많은 피해를 입힌다. 이 연구에서는 수관화 피해를 사전에 예측하기 위해서 수관전소 피해를 입은 지역의 지형 임상 기상 특성을 분석하여 수관화확산확률식을 개발하였다. 영덕 울진 고령 예천에서 일어난 4개의 산불피해지를 대상으로 하였으며, 총 18개의 공간 변수를 구축한 뒤 기타연소지에 대한 수관전소지의 비를 이용하여 각 변수별 구간 가중치를 구하고 로지스틱 회귀모형을 이용하여 변수와의 상관계수를 산출하였다. 그 결과, 수관화확산확률은 임상이 침엽수림일 때, 250m 이상에서 고도가 높아질수록, 기복이 심할수록, 사면향은 남서 또는 남동사면일 경우, 능선일수록, 일사량이 많아질수록 높게 나타났다. 고도와 경사가 낮은 곳에서는 교란현상이 많이 나타나 일정한 패턴을 보이지 않았다. 이 확률식을 통해 수관화 위험지를 사전에 분석할 수 있고, 산불방지 숲가꾸기 지역 선정 및 진화 우선 지역 선정 등에 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1083-1093
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• 2019

본 연구는 2019년 발생한 강원 고성·속초, 강릉·동해 대형산불 직후 산불의 영향으로 수목의 수관부가 완전 연소되거나, 직간접적인 열해 피해로 인해 고사되어 가는 과정을 다목적실용위성(KOMPSAT-2호, 3호) 영상자료를 활용하여 시간경과에 따른 산불 피해강도별 피해면적의 변화를 정확하게 산정하는데 목적이 있다. 피해강도별 피해면적 산출을 위해 산불 직후 위성영상자료와 15~18일 경과 후의 두 시기 영상자료를 이용하였다. 산불 직후와 일정기간 경과 후 촬영한 위성영상자료의 산불피해강도 분석결과는 '수관전소(Extreme)' 지역에서는 큰 변화가 없었으나 '수관열해(High)' 지역과 '지표화(Low)' 지역에서는 큰 면적차이를 보였다. 이러한 피해강도의 차이에 따른 피해면적의 변화는 산불 영향으로 인해 수관부가 서서히 갈색으로 변색되어 가는 과정에 의한 것으로 판단된다. 산불피해지역의 위성영상 분석결과와 현장사진, 드론 영상을 종합해 볼 때 산불 직후 3~4일 후부터 수관부의 갈변현상(Browning)이 나타나고 10~15일 경과 후엔 수관부의 갈변현상이 뚜렷해지는 것을 알 수 있었다. 본 연구결과를 통해 향후 대형산불지역의 신속한 피해면적 파악은 물론 수관열해로 인한 고사 기작을 파악함으로써 산불피해지 복구계획 수립을 위한 의사결정의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권1호
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• pp.85-94
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• 2009

본 논문은 중적외선 밴드가 없는 고해상도 QuickBird 화상을 이용하여 옥계 산불피해지의 삼림교란 지도화에 관한 연구이다. Landsat ETM+ ${\Delta}NBR$에 기초한 QuickBird NBR을 통해 산불피해등급도 보다 발전된 산불후 삼림교란도를 작성하였다. 무엇보다 QuickBird 수분지수와 Landsat ETM+ 7(중적외선)밴드 간의 상관계수에 QuickBird 수분지수를 곱한 치환수치로 생성되는 MIR모의밴드를 통해 산불피해 등급도와 산불후 삼림교란도가 제작된다. QuickBird NBR기반의 산불후 삼림교란도는 Landsat ETM+ ${\Delta}NBR$기반의 산불피해등급도와의 비교 정확도 평가에서 본질적 확실의 높은 일치성(KHAT값=0.7886)을 갖고 있어, 산불피해지의 자연복원 나아가 삼림벌채로 야기된 삼림교란에 유용하게 사용될 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.274-274
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• 2002

Damage to forest trees, caused by wildfire, changes their spectral reflectance signature. This factor led to the initiation of a research project at the Remote Sensing & GIS Laboratory, Kookmin University, to determine if multispectral data acquired by IKONOS could provide fire scar and bum severity mapping. This paper will present detail mapping of burned areas in the eastern coast of Korea with IKONOS imagery. In addition, a single post-burn Landsat-7 ETM＋ data was used to compare with IKONOS, the study area. Burn severity map based on IKONOS image was found to be affected by strong topographic illumination effects in the mountain forest. But it has better the delineation of the bum-scarred area. In this study the NDVI was analyzed for geometric illumination conditions influenced by topography(slop, aspect and elevation) and shadow(solar elevation and azimuth angle).

• 한국농림기상학회지
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• 제15권3호
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• pp.178-185
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• 2013

산불은 대표적인 산림생태계의 재해 중 하나로 최근, 우리나라에서도 빈번하게 발생하고 있으며, 일반적으로 광범위한 지역에 빠른 속도로 확산되는 특징을 가지고 있다. 바람 및 나무의 종류, 다양한 지형 요소들이 산불 발생 시 급진적 확산에 영향을 주는 요소들이다. 산불의 빠른 확산은 생태계 교란 및 재산 피해, 인명 피해 등을 야기 시킨다. 이러한 이유로, 최근 산불에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 바람 요인이 고려된 산불 패턴 가상 시뮬레이션 단순 모델을 제안하였고, 셀룰라오토마타(Cellular Automata)의 격자 기반으로 구성 되었다. 모델의 시뮬레이션을 통하여, 바람의 세기 변화, 주어진 공간에 분포해 있는 나무 전체의 밀도, 그리고, 나무들 가운데 가연성이 높은 나무의 밀도가 산불확산에 미치는 영향을 조사하였다. 민감도 분석 결과, 전체 나무 밀도가 세 가지 요소 중 산불확산에 가장 민감하게 기여하였으며, 그 다음으로는 바람의 영향, 마지막으로 가연성이 높은 나무의 밀도 순으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 산불확산 시뮬레이션 모델 및 분석 결과는 실제 산불 확산 및 억제 전략 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 여겨지며, 아울러 좀 더 현실적인 생태학적 요소들을 모델에 고려함으로써 산불확산 예측 연구에도 이용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권4호
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• pp.222-228
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• 2012

산불 발생 이후 대부분의 지역에서 소나무보다는 참나무류로 천연갱신되는 패턴을 보인다. 그러나 능선부나 암반지대 등 척박한 곳에서는 소나무가 일부 생존하며, 때에 따라서는 임분을 형성하기도 한다. 따라서 본 연구는 산불피해지에서 능선부를 중심으로 소나무의 생장과 개체수를 조사하여 산불피해지에서 소나무의 천연갱신에 관한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 산불피해지에서 소나무 개체수의 변화는 1회 지표화 피해지인 5번 조사구에서는 산불 발생 후 초기 5년간 증가하는 패턴을 보여주었다. 이는 지표화에 의해 하층식생이 제거되고 지표화 피해로부터 생존한 개체로부터 종자가 지속적으로 유입되었기 때문으로 판단된다. 2회 전소화 피해지인 1, 2, 3, 그리고 4번 조사구의 경우 산불 발생 5년 이후부터 소나무 치수의 발생이 증가하는 패턴을 보였는데 이는 능선 근처에 소나무 잔존목이 존재하지 않아 종자의 유입이 어려워 소나무의 이입이 더뎠으나 시간이 경과함에 따라 토양 환경이 안정되고 종자를 생산하는 개체가 늘어 소나무 치수의 이입이 증가했을 것으로 사료된다. 소나무 수고의 상대 생장율은 임분에 관계없이 시간 경과에 따라 급격히 감소하는 경향을 보여주었으며, 이는 모든 조사구에서 공통적으로 나타난 결과이다. 따라서 산불피해지에서 자연 복원된 소나무의 수고 상대 생장율은 산불의 발생빈도나 형태와는 무관한 것으로 판단된다. 따라서 향후 개체수와 수고 생장속도에 영향을 끼치는 토양의 성질과 유실량, 그리고 주변 임분에서 자라는 참나무류의 생장에 관한 조사가 추가적으로 이루어져야 할 것이며, 한편, 생존한 주변 소나무 임분의 유전학적 동정을 통해 소나무 치수의 이입에 관한 연구가 이루어져야 할 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권1호
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• pp.163-174
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• 2012

산불피해강도지수(CBI, Composite Burn Index)는 미국 산림청(USDA Forest Service)에서 위성영상을 이용하여 산불 피해강도 측정을 위해 개발한 산불피해 현장 조사 지수이다. 국내의 경우 별도의 산불피해 지수가 없어, 미국 CBI를 산불 피해지 조사에 준용하여 왔으나, CBI는 국내 여건에 맞지 않다는 지적이 제기되어 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)를 개발하게 되었다. 따라서 본 연구는 미국 CBI에 기초하여 한국형 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)의 개발과 검증에 목표를 두고 수행되었다. KCBI는 CBI에 기초하여 국내 현장적용 후 문제점을 파악 후 정교화 하였으며, 위성영상 결과와의 적합성 검토를 위하여 2011년도 산불 피해지중 상대적으로 피해 규모가 큰 울진과 영덕 산불피해지를 연구 대상지로 선정 후 각 44개 지점에서 산불피해 강도를 평가하였다. 산불피해강도(BS, Burn Severity)는 산불발생 후 1개월 후에 촬영된 SPOT 영상을 이용하여 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 값으로 계산하였으며, 상관분석과 오류메트릭스(Confusion Matrix)를 이용하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 울진피해지는 (r = -0.544, P<0.01), 영덕피해지 (r = -0.616, P<0.01)로 나타났다. 부의 상관관계를 나타난 이유는 NDVI의 DN 값은 낮을 수 록 높은 피해강도를로 나타내며, 높을수록 낮은 피해강도를 나타내기 때문이다. 본 결과로 제시된 KCBI는 국내 산불 피해 현장에서 적용 가능한 것으로 판단되었다. 하지만 등급분류 방법과 기대치 보다 낮은 상관도 등의 문제점도 나타났다. 또한 오류메트릭스 분석결과 KCBI가 일부 높은 산불 강도 등급에 치우쳐 분포하는 현상 등이 나타났다. 제기된 문제점들을 바탕으로 향후 KCBI를 더 많은 한국 산불피해지에 적용함으로써, 추후 연구를 진행해야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1107-1115
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• 2019

산불 피해와 관련하여 위성영상을 활용한 분석은 넓은 면적을 빠르게 분석하는 장점이 있다. 본 연구에서는 2019년 4월 4일 속초에서 발생한 산불 피해에 따른 산림의 변화 탐지를 위해 7장의 Sentinel-2A영상을 활용하였다. 산불피해지역 분류 과정은 NBR(normalized burn ratio) 값의 전후 시기 차이를 나타낸 dNBR(difference normalized burn ratio)을 통해 산불피해 정도를 7가지 단계로 분류하였다. 분류과정에서 본 연구는 식생의 재성장지수가 높은 3지역을 선정하여 해당 지역에 대한 세밀한 공간 분석을 실시하였다. dNBR 분석 결과는 활엽수림보다 침엽수림의 식생 재성장 분류가 큰 폭으로 나타났으나, NDVI를 통한 결과에서 가장 낮은 평균값을 보여주었다. 이는 침엽수림의 dNBR 오차범위로 나타난다. 시계열 결과로는 4월 20일과 5월 3일 사이를 기준으로 산불피해 면적이 큰 폭으로 감소하였다. 이는 경과한 시기의 활엽수림에서 하층 식생의 발달 및 식생 증가에 따른 피해 완화로 예를 들 수 있다. 본 연구 결과는 발생하는 산불 피해에 대하여 산림 분류 별 면적 변화를 통해 변화 탐지를 실시하였으며, NDVI와 dNBR 비교를 통해 침엽수림이 가장 높은 분류 오차가 발생한다는 결론을 도출하였다. 따라서 dNBR을 통한 영상분류과정에서 현장조사를 동반한 정밀한 국내 산불피해 등급표를 개선해야 할 필요성을 제시하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권1호
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• pp.121-129
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• 2012

산불피해강도와 함께 가장자리 관련지역은 생태계회복에 큰 영향을 주는 것으로 알려져 있으나 연구가 미미한 상황이다. 따라서 이 연구는 산불피해강도와 가장자리 효과의 복합적 영향에 의한 산불 후 식생의 초기 반응을 분석하는 것을 목적으로 한다. 산불피해강도 즉 ${\Delta}NBR$는 삼척지역의 산불전과 후의 인공위성 이미지를 이용하여 계산되었다. 산불피해지는 231개의 $1-km^2$ 격자 단위로 구분하였으며, 격자들은 산불피해강도와 가장자리 지역의 포함 유무에 따라 4개의 그룹으로 재분류되었다. 4개의 그룹은 저강도 산불피해강도의 산불피해지 내부지역(그룹 A), 저강도 산불피해강도의 산불피해지 가장자리 지역(그룹 B), 고강도 산불피해강도의 산불피해지 내부지역(그룹 C), 고강도 산불피해강도의 산불피해지 가장자리 지역(그룹 D)을 포함한다. 4개 그룹 간 식생재생변화(${\Delta}NDVI$)는 T-test로 비교되었으며, 고강도 강도지역의 그룹 C(${\Delta}NDVI$ = 0.047)와 D(${\Delta}NDVI$ = 0.059)가 저강도 연소강도지역의 그룹A(${\Delta}NDVI$ = -0.039)와 B(${\Delta}NDVI$ = -0.036)에 비해 상당히 높은 식생재생을 보였다. 또한 동일 산불피해강도 지역에서 산불피해지 가장자리 지역이 내부지역에 비해 높은 식생재생변화가 관찰되었다. 즉 산불피해지 가장자리 지역의 그룹 B(${\Delta}NDVI$ = -0.036)와 D(${\Delta}NDVI$ = 0.059)는 산불피해지 내부지역의 그룹 A(${\Delta}NDVI$ = -0.039)와 C(${\Delta}NDVI$ = 0.047)에 비해 높은 식생재생변화를 보여주었다. 따라서 산불피해로 인한 이차적 피해를 최소화하고 연소된 산림의 회복을 위해 산불피해지 내부지역에 대한 적절한 회복전략이 요구된다.

• 한국자원식물학회지
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• 제35권2호
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• pp.169-182
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• 2022

본 연구는 산불피해가 발생한 접경지역 산림 내 희귀특산식물(개느삼) 분포를 예측하고 피해를 정량화하고자 수행되었다. 이를 위해 산불피해강도에 따른 산림면적 피해(NBR), 임상도를 통한 수종별 피해(Vegetation map), MaxEnt 모델 분석을 수행, 보다 정밀한 결과를 도출하고자 하였다. 우선, 산불피해강도 분석은 위성영상(Landsat-8)을 활용하여, 산불피해강도(ΔNBR_2016-2015)를 분석하고 피해범위를 도출하였다. 임상도 작성은 환경부의 토지피복도, 산림청의 임상도, 자체적으로 식생조사를 진행하여, 산불 전·후의 임상도를 작성하고, 수종 피해 및 변화를 확인하였다. 마지막으로 MaxEnt 모델 분석은 관련문헌과 자체조사 자료를 기준으로 작성된 개느삼 실제서식지 좌표를 활용하여, AUC(Area Under Curve) 값을 도출하였다. 분석된 결과의 정밀도를 높이고자, 임상도와 결합하여, 개느삼이 주로 분포하는 소나무 군락 및 소나무-참나무림 군락을 대상으로 재분석한 결과, 대상지 내 개느삼 실제출현 좌표 325개소 중 299개 지점에서 개느삼 출현가능성이 92.0%로 예측되어 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 해당 자료를 산불피해강도(ΔNBR_2016-2015) 자료와 중첩한 결과, 산불피해지 내 개느삼 서식가능지(예측) 면적 44,760 m²의 45.9%인 20,552 m²가 훼손된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 산불로 인해 훼손된 희귀식물 서식지 면적을 정량화하고 희귀식물 보전·관리를 위한 사례가 될 것으로 기대된다.