• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.347-354
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• 2022

4차 산업혁명 시대가 무르익으면서 방대한 데이터를 기반으로 한 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 활용이 전 산업 분야로 확대 중이다. 그러나 산림 수종을 분석하는 분야는 지금까지 인공지능의 활용이 미진하여 여전히 수작업으로 분석하고 있고 다수의 오류가 발생하고 있다. 본 연구에서는 수도권의 항공사진과 모사 이미지 등을 이용하여 소나무, 낙엽송, 침엽수, 활엽수 등 산림 수종을 분석하기 위한 인공지능 학습용 데이터 약 60,000장을 구축하였고 수종 구분 AI 모델도 함께 개발하였다. 이러한 연구는 우리나라의 산림 변화를 사전에 예측하여 변화에 신속한 대응이 가능하고 산림 주제도 제작 시 필요한 수종 분할 이미지를 기초자료로 활용함으로써 업무 생산성을 높일 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.57-65
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• 2010

본 논문에서는 감시 카메라를 통해 입력된 영상 정보로 연기와 화염을 실시간 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불은 막대한 인명, 재산피해를 불러오기 때문에 조기 감지에 따른 초기 진화가 매우 중요하다. 제안하는 산불 감시 알고리즘은 화염 감지와 연기 감지로 나뉘는데, 화염 감지는 단일 프레임에서 YCbCr 컬러 모델에서의 조건 검사를 통하여 화염을 검출한다. 연기 감지를 위해서는 먼저 현재 영상과 인접한 프레임들의 평균 영상사이의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고, 이 범위를 벗어나면서 회색조를 갖는 픽셀만을 연기영역으로 검출한다. 제안하는 화염 감지 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하고, 연기 검출 알고리즘은 단위 시간동안의 변화량을 고려하여 회색조의 픽셀만을 연기로 감지하기 때문에 효과적인 조기 산불 탐지가 가능하다. 실험 결과는 제안하는 산불 감시 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 나타냄을 보여준다.

• 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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.328-330
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• 2003

The land cover of burned area has changed dramatically since Daxinganling forest fire in Northeastern China during May 6 ? June 4, 1987. This research focused on determining the burn severity and assessment of forest recovery. Burned severity was classified into three levels from June 1987 Landsat TM data acquired just after the fire. A regression model was established between the forest canopy closure from 1999 forest stand map and the NDVI values from June 2000 Landsat ETM+ data. The map of canopy closure was got according to the regression model. And vegetation cover was classified into four types according to forest closure density. The change matrix was built using the classified map of burn severity and vegetation recovery. Then the change conversions of every forest type were analyzed. Results from this research indicate: forest recovery status is well in most of burned scars; and vegetation change detection can be accomplished using postclassification comparison method.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.11-17
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• 2013

사회 변화에 따라 산지이용 수요가 증가하고 다양화되면서 산림을 훼손하고, 타 용도로 활용하는 산지의 면적이 증가하고 있다. 이에 최근 훼손된 산지의 면적을 효과적으로 확인하기 위하여 두 시기의 항공사진을 활용한 훼손 산지 변화탐지 기법을 연구하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 객체기반 변화탐지 형식으로, 영상 혼합 - 객체 분할 - 객체 병합 - 노이즈 제거 - 훼손지 추출의 5가지 단계로 진행되었다. 훼손 산지에 적합한 객체생성 수준을 선정하고, 객체를 분할 병합하는 과정을 통해 객체 간의 관계와 각 객체가 지닌 분광 특성 및 정황적(Contextual) 정보를 활용하여 신규 훼손 산지를 추출하였다. 시범 영역 테스트 결과, 전체 판독범위의 12%에 해당하는 훼손 산지를 추출하였고 육안판독 훼손산지의 평균 96%를 포함함으로써, 육안판독 전 후의 보완 자료로서의 가치와 자동추출의 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1133-1148
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• 2019

산림지역은 계절에 따라 생장 및 활력 특성이 변화하기 때문에 산림피해를 정확하게 탐지하기 위해서는 과거 동일한 계절적 시기의 영상정보 확보가 필요하다. 그러나 고해상도 또는 중해상도 영상은 영상촬영주가 높지 않아 동일 시기의 영상 정보들을 확보하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 산림생태계의 피해를 평가하기 위해 시계열 영상정보를 통해 피해발생 이전 과거 동일 시점의 분광정보를 추정하여 산림피해 평가의 기준정보로 활용하는 방법을 연구했다. 연구대상지는 2017년 우박과 가뭄으로 인해 대규모 산림피해가 발생한 전라남도 화순지역이며, 과거 3년간 해당 지역에서 촬영된 모든 Landsat 8 영상의 시계열 식생지수(NDVI, EVI, NDMI) 자료를 구축하고 이를 일별 연속자료로 자료보간을 실시하였다. 그리고 이를 통해 교란 발생 이전의 정상적인 일별 식생지수 추정 지도를 제작하였으며, 동일 날짜의 일별 평년 식생지수와 교란발생 이후의 식생지수의 차이값을 구하고 피해등급 기준을 적용하여 최종적인 위성자료 기반의 피해등급지도가 산출되었다. 위성기반 피해등급지도는 기존의 항공사진 기반 피해등급지도에 비해 미세한 식생활력도 변화를 효과적으로 탐지하였으며, 피해극심지역을 대상으로 비교하였을 때 SWIR 밴드를 이용한 식생지수(NDMI)가 기존의 피해등급평가 결과와 유사한 결과를 산출하여 활용도가 높은 것으로 평가되었다. 결과적으로, 일별 평년식생활력도 지도의 제작을 통해 신속하고 정확한 피해지 탐지가 가능해졌다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.321-327
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• 2008

광범위한 지역의 주기적인 정보 획득이 가능한 인공위성 영상은 환경탐사분야에서 새로운 대안으로 받아들여지고 있으며, 산림 분석에서도 활용될 수 있다. 이러한 인공위성 영상을 활용한 우리나라의 산림식생을 고려한 연구 이외에, 산림형태의 구분을 통한 지속적인 관리시스템에 관한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 Landsat TM 위성영상을 이용하여 산림을 형태별로 분류한 후, 촬영시기가 3년 뒤인 다른 영상에서 나타난 산림형태의 변화를 분석하고 지속적인 모니터링을 위한 변화 추적시스템의 적용을 제시하고자 한다. 이를 위해 식생분류에 유리한 다중분광센서를 탑재한 Landsat TM 위성영상을 이용하여 산림형태의 변화를 분석하고, 이를 Web 상에서 주기적으로 모니터링 할 수 있게 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권4호
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• pp.327-338
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• 2000

The forest conditions of North Korea has been a great concern since it was known to be closely related to many environmental problems of the disastrous flooding, soil erosion, and food shortage. To assess the long-term changes of forest area as well as the canopy conditions, several sources of multitemporal satellite data were applied to the study area near Kaesung. KOMPSAT-1 EOC data were overlaid with 1981 topographic map showing the boundaries of forest to assess the deforestation area. Delineation of the cleared forest was performed by both visual interpretation and unsupervised classification. For analyzing the change of forest canopy condition, multiple scenes of Landsat and SPOT data were selected. After preprocessing of the multitemporal satellite data, such as image registration and normalization, the normalized difference vegetation index (NDVI) was derived as a representation of forest canopy conditions. Although the panchromatic EOC data had radiometric limitation to classify diverse cover types, they can be effectively used t detect and delineate the deforested area. The results showed that a large portion of forest land has been cleared for the urban and agricultural uses during the last twenty years. It was also found that the canopy condition of remaining forests has not been improved for the last twenty years. It was also found that the canopy condition of remaining forests has not been improved for the last twenty years. Possible causes of the deforestation and the temporal pattern of canopy conditions are discussed.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.718-719
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• 2003

It is very important to monitor change of a forest. We compare the different seasonal remote sensing data to detect forest damaged by typhoons and build a method to detect the area damaged by typhoons. Study site is located in western Oita prefecture. The multitemporal satellite dataset of this study were consisted of four Landsat TM scenes taken before and after the typhoons. As compared with non-damaged area, it was shown that the reflective characteristic of the damaged area becomes high by band 3, band 5, and band 7. These bands are effective in extracting the typhoon damaged area.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.3-11
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• 2016

Sixty four percent of Korean territory consists of forest which is fragile for forest fire. However, it is difficult to detect the disaster-induced damages due to topographic complexity in mountainous areas and harsh weather conditions. For this reason, satellite imaging systems have been widely utilized to detect the damage caused by forest fire. In particular, ground vegetation condition can be estimated from multi-spectral satellite images and change detection technique has been used to detect forest fire damages. However, since Korea has clear four seasons, simple change detection technique has limitation. In this regard, this study applied the NDVI(normalized difference vegetation index) annual cycle modeling technique on time-series of Landsat images from 1991 to 2007 to analyze influence of forest fire of Yangyang-gun, Gangwon-do in 2005 on vegetation condition. The encouraging result was obtained when comparing the areas where forest fire occurs with non-damaged areas. The mean value of NDVI was decreased by 0.07 before and after the forest fire. On the other hand, annual variability of NDVI had been increasing and peak value of NDVI was stationary after the forest fire. It is interpreted that understory vegetation was seriously damaged from the forest fire occurred in 2005.