Burned Area Index의 동해안 대형 산불 피해지역 적용 (Application of Burned Area Index to the East Coast Forest Fires)

서지정보

· 발행기관 : 대한공간정보학회
· 수록지 정보 : 대한공간정보학회지 / 32권 / 2호 / 83 ~ 89페이지
· 저자명 : 이한나, 김창윤

초록

화재 피해지역 탐지에 사용되는 다양한 스펙트럼 인덱스 중 BAI(Burned Area Index)는 센서와 해당 지역의 방사특성을 대표하는 기준값에 의존하는 인덱스이다. 따라서 적용 환경에 따라 성능 편차가 크게 나타나며, 기존 기준값을 조건이 다른 환경에 적용할 경우 제 성능을 발휘하지 못할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 동해안 대형 산불 지역에 BAI를 적용하는 실험을 수행하여 BAI의 적절한 사용 방법을 제안한다. 실험은 2019년 속초・고성산불과 옥계(강릉)・동해산불, 2023년 강릉산불 사례를 대상으로 하며, Sentinel-2 영상이 사용되었다. 실험 결과, 기존BAI의 분류 성능은 조건에 따라 변동 폭이 크며, 맞춤형 기준값을 적용한 BAI는 뛰어난 분류 성과를 보임을 확인하였다. 향후 연구에서는 적색과 근적외 밴드 조합 에서 벗어나 다양한 조합을 고려하여 BAI 적용한 연구를 진행하여 결과를 분석하는 것도 필요할 것이다.

영어초록

Among the various spectral indices used to detect burned areas, BAI (Burned Area Index) has the characteristics of relying on a convergence values representing the radiation characteristics of the sensor and the area. Therefore, there is a large variation in performance depending on the environment. In this study, we propose an appropriate use of BAI by conducting experiments applying BAI to large forest fire cases on the east coast of South Korea. The experiments were conducted on the 2019 Sokcho・Goseong fire, the 2019 Okgye・Donghae fire, and the 2023 Gangneung forest fire using Sentinel-2 data. The result showed that the burned area classification performance of existing BAI varies greatly depending on conditions, and that excellent classification results can be obtained by using customized convergence values. The future study should be required to analyze the BAI research results by considering various combinations such a red and near-infrared bands.

참고자료

· 없음