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.
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.
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.
만경강유역을 하나의 연장선상에 놓고 연구한 결과, 그 공간상에서 역사와 더불어 형성발달해온 시공연속체를 확인할 수 있었다. 만경강상류에서 하류 하구연안에 이르는 면장공간상에서의 개간과정은 여말에서 부터 시작되어 오늘에 이른 것으로 볼 수 있다. [기원지-지향지] 지향가설에서 본 개간과정에서 개간의 기원지는 만경강상류 산간계곡의 지류곡지 개간을 효시로 하여 기원지가 이루어지고, 조선조 중기까지는 수방대책의 발달과 더불어 하천 중류까지 진출하고, 하천 본류에 대한 하류지역의 계간은 하천의 규모와 유수량의 증가로 인한 하안의 홍수와 범람을 극복할 수 있는 인공제방을 축조할 수 있는 기술수준에 이른 1920년대에 들어서야 본격화되고, 그후 연이어 하구연안의 간석지 개간도 시행되어 개간의 개척첨단이 이들 지향지인 해안간석지일대에 형성되는 것을 볼 수 있다. 시간의 흐름과 더불어 각 시기마다 공간의 변화도 수반되어 시공연속체가 발달하는 것을 볼 수 있다. 취락의 경우 개간과정에 따라 산간계곡 산록일대에서는 주변입지적 집촌, 하천중류와 하류에서는 중앙입지적 집촌, 하천하구 간석지에서는 중앙입지적 열촌형태가 우세하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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