• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.21-28
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• 2010

산불은 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 산불피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하다. 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해량 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격으로 신속하게 취득할 수 있다. 이에 본 연구에서는 충청남도 청양 예산 지역의 산불발생 전 후 위성영상을 이용한 분류 기법을 통해 연구대상 지역의 산불피해 정보를 산출하고자 하였다. 이를 위해 산불발생 전 후의 다 시기 Landsat 위성영상을 이용한 영상 분류를 통해 산불피해 지역의 면적을 산출하였으며 수치임상도와의 중첩분석을 통해 피해지역 삼림의 수종, 영급, 경급 및 수관밀도별 피해량을 효과적으로 산정할 수 있었으며 분류결과와 NDVI를 이용하여 식생회복을 모니터링 할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.149-152
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• 2005

A new methodology to detect forest fire burnt scars at near real time using MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) data is presented here with a goal of introducing a new and improved capability to detect forest fire burnt scars in Thailand. This new technology is expected to increase the efficiency and effectiveness of the forest fire tackling resources distribution and management of the country. Using MODIS data in burnt scars detection has two major advantages - high availability of data and high resolution per performance ratio. Results prove the near real time algorithm suitable and working well in order to monitor the forest fire dynamic movement. The algorithm is based on the threshold separated linear equation of burnt and un-burnt. A ground truth experiment confirms the burnt and un-burnt? areas characteristics (temperature and NDVI). A threshold line on a scatter plot of Band I and Band 2 is determined to separate the burnt from un-burnt pixels. The different threshold values of NDVI and temperature use to identify pixels' anomaly, abnormal low NDVI and high temperature. The overlay (superimpose) method is used to verify burnt pixels. Since forest fire is a dynamic phenomenon, MODIS burnt scars information is suiting well to fill in the missing temporal information of LANDSAT for the forest fire control managing strategy in Thailand. This study was conducted in the Huai-Kha-Kaeng (HKK) Wildlife Sanctuary, Thailand

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제48권6호
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• pp.917-935
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• 2020

본 연구는 산불의 발생과 확산위험성의 지표인 산불연료의 수분함량과 산불위험도의 변화를 예측하기 위한 산불연료습도 자동화 측정센서를 개발하였다. 이 측정센서는 산불연료의 함수율을 전기저항으로 측정하여 자동으로 산불연료의 함수율을 산정하는 방법이다. 이 센서에 사용된 산불연료는 소나무(길이 50cm, 직경 1.5cm)이고, 함수율과 전기저항과의 관계를 추정하는 전기저항=2E(E:Exponent of 10)+13X(X:함수율)-9.705(R²=0.947)인 환산식을 개발하였다. 또한, 이를 이용하여 자동화된 산불연료습도 자동화 측정센서의 소프트웨어와 함체를 설계하여 시제품을 제작하였고, 이를 다시 산림 내에서 현장 모니터링 검증을 실시하여 적합성(R²=0.824)을 확인하였다. 본 연구결과는 산불의 발생, 확산과 강도를 예측할 수 있는 기술의 개발에 도움을 주며, 산불위험예보 기술의 고도화를 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.669-683
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• 2022

최근 20년간 산불의 빈도와 피해는 증가하는 경향이 있다. 산불에 효과적으로 대응하기 위해 산불 피해 규모와 범위 등 산불피해에 대한 정보를 잘 관리할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 VIIRS 위성 영상을 이용하여 대형 산불의 피해 범위에 대한 정보를 빠른 주기로 추출하는 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2022년 3월 동해안 산불이 발생한 시기에 한반도를 관측한 VIIRS 자료를 확보하여 영상화하였다. VIIRS 영상은 ISODATA 기법을 활용하여 무감독 분류하였다. 이후 그 결과를 연소 지역과 화염의 위치의 관계를 이용하여 재분류하여 산불피해 범위를 추출하였다. 추출 결과는 검증 및 비교자료와 비교하였다. 비교 결과, 대형 산불의 경우 VIIRS 영상을 분류하여 추출한 것이 산불발생자료를 통해 추정한 것보다 더 정확한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 확인한 산불피해 범위 추출 방법은 산불 관리를 위한 피해 범위자료를 만드는 데 사용할 수 있다. 본 연구 방법을 자동화한다면 VIIRS 기반의 일별 산불피해 모니터링이 가능할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1273-1283
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• 2022

최근 기후변화로 인해 중대형 산불이 빈번하게 발생하여 매년 인명 및 재산피해로 이어지고 있다. 원격탐사를 활용한 산불 피해지 모니터링 기법은 신속한 정보와 대규모 피해지의 객관적인 결과를 취득할 수 있다. 본 연구에서는 산불 피해지를 분류하기 위해 Sentinel-2의 분광대역, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI), 정규수역지수(normalized difference water index, NDWI)를 활용하여 2022년 3월 발생한 강릉·동해 산불 피해지를 대상으로 U-net 기반 convolutional neural networks (CNNs) 딥러닝 모형을 모의하였다. 산불 피해지 분류 결과 강릉·동해 산불 피해지의 경우 97.3% (f₁=0.486, IoU=0.946)로 분류 정확도가 높았으나, 과적합(overfitting)의 가능성을 배제하기 어려워 울진·삼척 지역으로 동일한 모형을 적용하였다. 그 결과, 국립산림과학원에서 보고한 산불 피해 면적과의 중첩도가 74.4%로 확인되어 모형의 불확도를 고려하더라도 높은 수준의 정확도를 확인하였다. 본 연구는 농림위성과 유사한 분광대역을 선택적으로 사용하였으며, Sentinel-2 영상을 활용한 산불 피해지 분류가 정량적으로 가능함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.967-977
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• 2022

산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.626-632
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• 2017

최근의 해마다 발생하는 자연재해를 살펴보면 사망, 실종과 같은 심각한 인명 피해와 더불어 수억 원에 달하는 재산피해가 동반된다. 이를 극복하기 위해 사회적, 경제적 손실을 최소화할 수 있는 ICT 기반의 자연재난 감시 및 대응 기술 개발에 대한 관심도가 높아지고 있다. 제안하는 플랫폼은 무인기에 탑재된 다중 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 산불 재난의 감지 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스를 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 재난 영상의 획득, 분석, 대응을 수행하는 재난 감시 및 대응 플랫폼의 세부 기능들에 대해서 소개하고, 재난 인지에 핵심요소 기술인 Deep Learning 기반의 산불 영상 분석 기술을 제안한다. 제안하는 Deep Learning 기반 재난 영상 분석은 과거로부터 반복적으로 발생하는 재난이 촬영된 영상 정보를 사전에 미리 학습함으로써, 새롭게 획득한 재난 영상에 대한 재난 발생 여부를 판단한다. 제안하는 산불 영상 분석 알고리즘에 대한 실험 결과를 확인하여 제안하는 기법의 성능을 검증한다.

• 한국대기환경학회지
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• 제20권4호
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• pp.437-450
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• 2004

Extensive forest fire activities occurred across the border in Russia, particularly east of Lake Baikal between the Amur and Lena rivers in May 2003. These forest fires released large amounts of particulates and gases into the atmosphere, resulting in adverse effects on regional air quality and the global radiation budget. Smoke pollution from the Russian fires near Lake Baikal was transported to Korea through Mongolia and eastern China. On 20 May 2003, a number of large fires were burning in eastern Russian, producing a thick, widespread pall of smoke over much of Northeast Asia. In this study, separation technique was used for aerosol retrieval application with imagery from MODIS aboard TERRA satellites. MODIS true-color image shows the location of fires and the grayish color of the smoke plumes over Northeast Asia. Aerosol optical thckness (AOT) retrieved from the MODIS data were compared with fire hot spots, ground-based radiation data and TOMS -based aerosol index data. Large AOT, 2.0-5.0 was observed on 20 May 2003 over Korea due to the influence of the long range transport of smoke aerosol plume from the Russian fires, while surface observed fine mode of aerosol size distribution increased.

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.451-458
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• 2023

산불이 대형화됨에 따라 산불 예방 및 진화를 위해 임도시설의 중요성이 증가하고 있다. 산불 발생 시 임도가 제 역할을 수행하기 위해서는 적정한 노선 선정과 함께 구조적인 안정성을 확보해야 한다. 그동안의 연구는 산불 발생에 따른 임도의 효과와 노선 배치에 치중되어 있으며, 임도의 안전성 확보를 위한 연구는 수행되지 않은 실정이다. 따라서, 본 연구는 최근 3년간 초대형 산불 발생지 내의 임도 콘크리트 시설물을 대상으로 콘크리트 비파괴검사기법 중 하나인 반발경도법을 이용하여 산불 여부에 따라 그 강도를 비교하였다. 연구 결과, 산불 피해 콘크리트 시설물(15.4 MPa)은 미피해 콘크리트 시설물(18.0 MPa)에 비해 낮은 강도를 나타냈으며(p<0.001), 그 경향은 모든 대상 시설물에서 동일하게 나타났다. 따라서, 임도 시설의 강도 저하로 인한 임도의 2차 피해를 방지하기 위해 임도 시설물의 안전진단 기준이 마련되어야 할 것이다. 또한, 본 연구 결과에 대한 지속적인 모니터링과 실내 실험을 동반한 후속 연구가 진행되어 임도의 안정성을 제고해야 하며, 이를 통해 산불 예방과 진화를 위한 더 나은 전략을 마련할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제11권4호
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• pp.46-56
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• 2008

This study examined the natural restoration of vegetation through monitoring of the development of a vegetation community from 2006 through 2007 after a forest fire. Approximately 5,000 $m^2$ in a forest near Topyeon-ri, Kangnae-myeon, Chungcheongbuk-do with Japanese red pine (Pinus densiflora) forest and its floor vegetation had been completely burned by a fire in April 2005. This area and another nearby Japanese red pine forest were selected as the experiment site and the control site, respectively. Vegetation survey was conducted at the experiment site and the control site. A seed bank experiment was carried out in the greenhouse to examine underground vegetation. Effective microorganism(EM) was applied to the seed bank experiment to estimate its effects on the direction of ecological succession. According to the results, a total of 36 plant species including shrub and herbaceous species were discovered in the experiment site. Quercus serrata, Lespedeza cyrtobotrya, and Castanea crenata, Rubus crataegifolius, Oplismenus undulatifolius, and Carex lanceolata were among the most abundant species. Biomass in the experiment site reached 2.4 times biomass than those in the control site, indicating the productivities of shrub and herbaceous layers are better in the experiment site. According to the result of the soil seed bank experiment of the experiment site, a total of 182 plants of 14 species were recorded. In addition, a total of 13 plants of 2 species were found from soil seed bank of the experiment site applied by EM. If EM is applied to the burned site, it will control the budding of herbaceous plants, creating the gap between herbaceous plants. This loss of competition is expected to help the restoration of trees in the burned area.