본 연구에서는 Landsat 8/9 OLI와 Sentinel-2 MSI 위성 영상을 활용한 다시기 영상 데이터를 이용하여 다양한 분광 지수를 기반으로 국내 산불 피해 면적 탐지 정확도를 분석하였다. 2022년 3월 경상북도 울진에서 발생하였던 산불을 대상으로 Difference Normalized Burn Ratio (dNBR), Relative Difference Normalized Burn Ratio (RdNBR), Burned Area Index (BAI) 등의 지수를 활용하여 산불피해 면적 탐지에 활용하였다. 비교적 높은 공간 해상도를 가진 Sentinel-2 영상을 기반으로 참조 자료를 제작하였다. 총 6개의 지수 산출물을 기반으로 Sentinel-2, Landsat 8/9으로 총 4개 위성에 대해 산불 피해 정확도를 각각 분석하였다. Landsat 8/9과 Sentinel-2는 각각 16일, 10일 주기로 영상을 제공하고 있지만 구름으로 인해 영상 취득에 어려움이 많은 편이며, 우리나라는 4월부터 식생의 생장이 시작되어 봄철 산불 피해 분석 시 산불발생 전후 영상을 활용하는 경우 식생의 생장으로 인한 변화가 커서 정확도 높은 탐지에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구는 2월에서 5월까지의 다시기 Landsat 8/9과 Sentinel-2 영상 중 같은 날짜를 기반의 영상을 서로 사용하여 시간해상도의 한계를 극복하고 탐지 정확도가 상대적으로 높은 지수를 비교 분석했다. 본 연구 결과는 한국형 산불피해 탐지 지수/모델 개발을 위한 입력 자료 등으로 활용되어 최적화된 산불 지수를 기반으로 정확도 높은 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 산불 위험 예측의 주요 인자인 10시간 사연료습도(10-h FMC)를 산악기상관측망 기상자료로 추정하는 방법을 마련하기 위해 수행되었다. 안성(도심지)과 홍릉 두 지점(숲 속, 숲 밖)의 자동기상관측소에서 기상인자와 10-h FMC를 측정하고 이를 이용해 10-h FMC 추정식을 도출했다. 도출한 추정식을 이용해 지난 6년간(2013~2018년) 산불발생 다발일의 10-h FMC를 분석하고 전국 10-h FMC 지도를 제작했다. 기상인자(기온, 풍속, 목재평형함수율, 강우량)와 10-h FMC의 회귀분석 결과 목재평형함수율이 가장 효율적으로 10-h FMC를 설명했음을 확인했다. 목재평형함수율을 이용해 도출한 10-h FMC 추정식은 모형 적합과 검증과정 모두에서 높은 적합도를 보였다. 각 연구지의 추정식을 서로 다른 연구지에 적용하면 모형의 적합도가 같은 연구지에서 만든 식을 적용했을 때보다 줄어들었지만 여전히 만족할 만한 결과를 보였다. 본 연구의 회귀식은 10-h FMC와 목재평형함수율 사이 강우 후 건조반응 차이와 식생 유무가 10-h FMC에 미치는 영향을 반영하지 못해 적합도가 줄어든 것으로 나타났다. 마지막으로 도출한 추정식을 사용한 공간분석을 통해 지난 6년간 산불발생 다발일의 산불 중 70% 이상이 10.5% 이하의 10-h FMC 조건에서 발생했음을 확인했다. 본 연구 결과는 산악기상관측망과 연계하여 전국 산지의 10-h FMC를 추정하는 데 사용할 수 있다. 10-h FMC는 산불 위험 예측 기초 연구 자료로 활용되어 재해 관련 국가 정책 결정에 기여할 것으로 판단된다.
산불재난은 위험요소에 대한 경우의 수가 많고, 범위가 넓으며 파생되는 피해 다양성도 나날이 늘어나고 있다. 산불재난에 대응하기 위해 다양한 연구 및 시스템이 생겨나고 있다. 국외 산불재난 대응 시스템은 빅데이터, GIS 기반 시스템, 의사결정 시스템 등 다양한 기술을 적용하였다. 산불재난대응 체계 및 시스템에 대해, 국내외 사례를 비교 분석하였다. 또한, 이에 대한 국내 산불재난 대응 시스템 대안방안을 제시하였다. 첫째, 국내 각 기관에서 파악한 정보 및 현장 정보를 통합하는 방향을 제안한다. 둘째, 재난대응 시스템에 빅데이터를 적용하는 방안을 제안한다. 셋째, 기존에 GIS 기반 시스템에 의사결정 시스템을 적용한다. 따라서 본 논문에서는 위의 대응방안으로 기존 재난 안전 관리체계에 제안했을 때, 다양한 정보 및 데이터를 가시화하여 쉽게 파악할 수 있다. 또한, 가시화 플랫폼으로 의사결정을 도와줄 수 있으며 최적의 결과로 최소한의 피해를 기대할 수 있다.
The impact of the precipitation has been focused on losses in social and economical sectors. However, as growing the concerns of the future water shortage caused by the climate change, the precipitation should be consider in various views for an effective planning in the water resource management. A precipitation case occurred from 20 to 21 April 2009 was recorded as a welcome rain because it reduced the severe drought continued in Korea from winter season of 2008. In this study, economic values of the event was calculated with positive aspects in various sectors. The estimation is based on four major parts such as a secure of water resources, the improvement of air quality, the decrease of forest fires, and the reduction of the drought impact. The water resources only considered inflow waters into dams and the reservoirs managed by Korean public institutions and their economic values accounts for 5.92 billion won. Decreases of four air pollutants($PM_{10}$, $NO_2$, CO, and $SO_2$) were considered as the positive effects of the rainfall and estimated 175.4 billion won. The preventive effect of the forest fire after the rainfall results in 0.48 billion won. Finally, the rainfall during the drought period is effective to reduce the social costs of 108.65 billion won. Although the economic values estimated in this study explain parts of the positive effects of the precipitation, it can help to develop a comprehensive and systematic valuation system for the whole process of the precipitation. For doing this, various rainfall types should be analyzed in social-economic terms including economics, environments and hydrology.
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.
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.
최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.
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.
산림유역의 부유토사 동태는 토지이용 변화, 산림사업, 산불, 산사태 등의 인위적 또는 자연적 교란에 따라서 다변화될 수 있다. 이러한 측면에서 산림유역의 부유토사 동태를 이해하는 것은 효과적인 수질 관리 대책을 수립하는 데에 중요하다. 이 연구는 부유토사 동태를 해석하기 위한 체계적인 조사 방법을 제안하고자 관측된 유출량-탁도 자료를 토대로 2가지의 이력현상 지수 산정 방법(Lawler의 방법과 Lloyd의 방법)과 5가지 추출 간격(50, 25, 10, 5, 1 퍼센타일)을 고려한 10개 산정기법의 적용성과 성능을 평가하였다. 그 결과, 1 퍼센타일의 추출 간격을 활용한 Lloyd의 방법이 분석 가능한 유출 사상이 가장 많았으며, 성능 역시 가장 뛰어난 것으로 확인되었다. 이 연구의 결과는 이력현상 지수를 활용함으로써 유출량과 부유토사의 이력현상을 정량화할 수 있을 뿐만 아니라 부유토사 동태를 해석하는 데에 유용한 정보를 제공할 수 있음을 시사한다.
Takeuchi, W.;Nemoto, T.;Baruah, P.J.;Ochi, S.;Yasuoka, Y.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.569-572
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2002
Terra MODIS is one of the few space-borne sensors currently capable of acquiring radiometric data over the range of view angles. Institute of Industrial Science, University of Tokyo, has been receiving Terra MODIS data at Tokyo since May 2001 and Asian Institute of Technology at Bangkok since May 2001. They can cover whole East Asia and is expected to monitor environmental changes regularly such as deforestation, forest fires, floods and typhoon. Over eight hundred scenes have been archived in the storage system and they occupy 2 TB of disk space so far. In this study, MODIS data processing system on WWW is developed including following functions: spectral subset (250m, 500m, 1000m channels), radiometric correction to radiance, spatial subset of geocoded data as a rectangular area with latitude-longitude grid system in HDF format, generation of a quick look file in JPEG format. Users will be notified just after all the process have finished via e-mail. Using this system enables us to process MODIS data on WWW with a few input parameters and download the processed data by FTP access. An easy to use interface is expected to promote the use of MODIS data. This system is available via the Internet on the following URL from September 1 2002, "http : //webmodis.iis.u-tokyo.ac.jp/".
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[게시일 2004년 10월 1일]
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