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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이우균, 이명보
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
이 논문의 연구 히스토리 (14)
2014
2013
전북·경기지역의 산불연료량 분포에 따른 산불잠재위험 평가
원명수
,
김유승
,
김경하
한국산림휴양학회 학술발표회 자료집
2013.04
학술대회자료
위성영상을 이용한 대형산불지역의 피해강도 분석 연구
원명수
환경생태공학과
2013.01
학위논문
산불연구 28년, 선진수준의 산불방지시스템 구축
원명수
한국방재학회지
2013.01
학술저널
RapidEye 영상자료를 활용한 산불피해강도분석과 KCBI 비교 평가
원명수
,
김유승
,
김경하
한국방재학회 학술대회
2013.01
학술대회자료
강원 영동과 영서지역의 산림 연료량 분포 및 산불잠재위험성 평가
원명수
,
김유승
,
김경하
한국방재학회 학술대회
2013.01
학술대회자료
2008
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본 연구에서는 최근 발생한 100ha 이상의 대형산불 피해지 6지역을 대상으로 하였으며, 대형산불 피해지역의 피해강도를 평가하기 위해 현장조사와 고해상도 위성영상자료 분석을 병행하였다. 위성영상자료 분석 시 산불피해지역의 피해강도를 가장 적절하게 평가할 수 있는 영상분류기법들을 비교 분석하여 최적의 피해강도 평가방법을 선정하였다.
대형산불 피해지역의 최적의 피해강도 평가기법으로는 현장조사에서 획득한 트레이닝 지역의 정보를 이용한 최대우도법(MLC)을 적용하였을 때 가장 좋은 평가결과를 보였다. 대형산불 피해지 6개 지역을 대상으로 추출된 산불피해강도의 정확도 검증 결과, 평균 전체정확도는 88.12와 Kappa coefficient는 0.83으로 나타났다. 이는 현장조사 자료를 Training site로 반영한 결과이며, 분류정확도는 최대우도법(MLC), 최소거리법(MDC), NDVI 순으로 나타났다. 또한 NDVI 분석결과도 피해강도의 상관성이 높아 현장조사 미 수행으로도 신속하게 산불피해지의 피해강도 평가가 가능할 것으로 판단된다.
따라서 산불직후 사전평가는 NDVI 자료를 우선 활용하고, 정밀 피해강도 평가는 현장조사 결과를 반영한 최대우도법를 적용하여 산불피해지 복구계획 수립을 위한 기초자료로 활용함은 물론 정확한 피해면적과 피해강도 산출, 연소된 연료량 추정을 통해 산불로 인한 온실가스 배출량 추정 등 다양한 분야에서 산불피해지의 평가가 가능해 질것으로 사료된다.
2011년 산불피해지인 울진과 영덕지역 산불피해지를 대상으로 KCBI 현장조사 결과와 위성영상자료에서 추출한 피해강도(BS)의 상관관계를 분석한 결과, 울진피해지는 r=-0.544, 영덕피해지는 r=-0.616으로 나타났다. 이러한 결과는 2007년 울진 피해지의 검증결과 r=0.461보다는 조금 높게 나타났지만, 2000년 발생한 삼척산불 피해지역(r=0.832, p<0.01)의 검증결과에 비해 낮은 수준으로 나타났다.
또한 산불피해지의 피해강도 평가를 위한 현장조사, 피해지 모니터링 등 샘플링의 적정 이격거리 설정과 자료의 독립성 검증을 위해 울진과 영덕 산불피해지를 대상으로 산불피해강도의 공간 자기상관성을 분석하였다. 산불피해강도 자료는 5000개의 지점들을 GIS상에서 무작위로 대상지에 분산 배치시키고 지점별 NDVI 값을 샘플링 하였다. 공간 자기상관도는 Moran''s I값과 Variogram 모형을 이용하여 분석하였다.
공간 자기상관성 분석결과, Moran''s I 값이 울진의 경우 0.7745, 영덕은 0.7968로 나타나 강한 공간 자기상관이 존재하는 것으로 분석되었다. Variogram 및 Lag class 별 Moran''s I값 변화에 기초하여 도출된 적정한 샘플링 이격거리는 울진의 경우 566 - 2,151m, 영덕은 272 - 402m 범위에서 상관도의 정도에 따라 다른 이격거리를 적용하여야 할 것으로 분석되었다. 이격거리를 획일적으로 적용하는 것 보다 Anisotropic 분석결과를 기초로 하여 상관도가 높은 지역에서는 크게, 반면 낮은 지역은 상대적으로 작게 유동적으로 적용하여야 효과적일 것으로 판단된다.
대형산불 피해지역의 최적의 피해강도 평가기법으로는 현장조사에서 획득한 트레이닝 지역의 정보를 이용한 최대우도법(MLC)을 적용하였을 때 가장 좋은 평가결과를 보였다. 대형산불 피해지 6개 지역을 대상으로 추출된 산불피해강도의 정확도 검증 결과, 평균 전체정확도는 88.12와 Kappa coefficient는 0.83으로 나타났다. 이는 현장조사 자료를 Training site로 반영한 결과이며, 분류정확도는 최대우도법(MLC), 최소거리법(MDC), NDVI 순으로 나타났다. 또한 NDVI 분석결과도 피해강도의 상관성이 높아 현장조사 미 수행으로도 신속하게 산불피해지의 피해강도 평가가 가능할 것으로 판단된다.
따라서 산불직후 사전평가는 NDVI 자료를 우선 활용하고, 정밀 피해강도 평가는 현장조사 결과를 반영한 최대우도법를 적용하여 산불피해지 복구계획 수립을 위한 기초자료로 활용함은 물론 정확한 피해면적과 피해강도 산출, 연소된 연료량 추정을 통해 산불로 인한 온실가스 배출량 추정 등 다양한 분야에서 산불피해지의 평가가 가능해 질것으로 사료된다.
2011년 산불피해지인 울진과 영덕지역 산불피해지를 대상으로 KCBI 현장조사 결과와 위성영상자료에서 추출한 피해강도(BS)의 상관관계를 분석한 결과, 울진피해지는 r=-0.544, 영덕피해지는 r=-0.616으로 나타났다. 이러한 결과는 2007년 울진 피해지의 검증결과 r=0.461보다는 조금 높게 나타났지만, 2000년 발생한 삼척산불 피해지역(r=0.832, p<0.01)의 검증결과에 비해 낮은 수준으로 나타났다.
또한 산불피해지의 피해강도 평가를 위한 현장조사, 피해지 모니터링 등 샘플링의 적정 이격거리 설정과 자료의 독립성 검증을 위해 울진과 영덕 산불피해지를 대상으로 산불피해강도의 공간 자기상관성을 분석하였다. 산불피해강도 자료는 5000개의 지점들을 GIS상에서 무작위로 대상지에 분산 배치시키고 지점별 NDVI 값을 샘플링 하였다. 공간 자기상관도는 Moran''s I값과 Variogram 모형을 이용하여 분석하였다.
공간 자기상관성 분석결과, Moran''s I 값이 울진의 경우 0.7745, 영덕은 0.7968로 나타나 강한 공간 자기상관이 존재하는 것으로 분석되었다. Variogram 및 Lag class 별 Moran''s I값 변화에 기초하여 도출된 적정한 샘플링 이격거리는 울진의 경우 566 - 2,151m, 영덕은 272 - 402m 범위에서 상관도의 정도에 따라 다른 이격거리를 적용하여야 할 것으로 분석되었다. 이격거리를 획일적으로 적용하는 것 보다 Anisotropic 분석결과를 기초로 하여 상관도가 높은 지역에서는 크게, 반면 낮은 지역은 상대적으로 작게 유동적으로 적용하여야 효과적일 것으로 판단된다.
목차
Abstract i표차례 ix그림차례 xiⅠ. 서론 1Ⅱ. 연구사 5Ⅲ. 산불피해강도 용어 정립 131. 연소강도 152. 연소심도 163. 피해강도 17Ⅳ. 산불피해강도 평가를 위한 영상분류 201. 감독분류 202. 무감독분류 213. 정규식생지수 23Ⅴ. 재료 및 방법 251. 연구대상지 252. 사용된 위성영상자료 283. 산불피해강도 분석 303.1 산불피해지 현장조사 303.2 위성영상을 이용한 산불피해강도 분석 363.3 산불피해강도 분류정확도 검증 373.4 공간통계분석 39Ⅵ. 결과 및 고찰 421. KCBI에 의한 대형산불지역의 피해강도 422. 임황과 입지환경에 의한 피해강도 영향 453. 위성영상을 이용한 산불피해강도 분석 463.1 포항산불피해지의 피해강도 463.2 산청산불피해지의 피해강도 493.3 울진산불피해지의 피해강도 543.4 고령산불피해지의 피해강도 573.5 영덕산불피해지의 피해강도 613.6 예천산불피해지의 피해강도 664. 위성영상을 이용한 산불피해강도 분석기법별 정확도 검증 715. 현장조사(KCBI)와 산불피해강도(BS)의 관계 736. 산불피해강도의 공간자기상관성 776.1 기초 통계량 776.2 Moran’s I 검증 786.3 Variogram 분석 81Ⅶ. 결론 86인용문헌 89부록 1. USDA의 FIREMON 산불피해강도 평가지수 96부록 2. 산불피해강도 평가지수(KCBI) 산출방법 103부록 3. 산불피해강도 평가(KCBI)를 위한 현장조사 현황 109
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