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저자정보
차성은 (국립산림과학원 산림ICT연구센터) 원명수 (국립산림과학원 산림ICT연구센터) 장근창 (국립산림과학원 산림ICT연구센터) 김경민 (국립산림과학원 산림ICT연구센터) 김원국 (부산대학교) 백승일 (부산대학교) 임중빈 (국립산림과학원 산림ICT연구센터)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제38권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
1,273 - 1,283 (11page)
DOI
https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.6.1.22

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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 differencevegetation 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 고려하더라도높은 수준의 정확도를 확인하였다. 본 연구는 농림위성과 유사한 분광대역을 선택적으로 사용하였으며,Sentinel-2 영상을 활용한 산불 피해지 분류가 정량적으로 가능함을 시사한다.
#U-net-based convolutional neural networks (CNNs) #Compact Advanced Satellite 500 (CAS500-4) #Sentinel-2 #Normalized difference vegetation index (NDVI) #Normalized difference water index (NDWI)

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