우리나라는 국토에서 산림이 차지하는 비율이 매우 높기 때문에 산불은 방재에 있어서 중요한 요소로 취급된다. 산불 피해 면적 산정은 향후 복원계획을 수립함에 있어서 예산 수립이나 물량 산출에 기초가 되는 중요한 자료이므로 정확하게 산정되어야 한다. 우리나라에서는 산불이 발생되면 GPS를 이용하여 피해 면적을 조사하고 있다. 그러나 실제 산불 피해 면적을 산정하는 데 있어서는 여러 가지 문제로 인하여 신속하고 정확한 산정이 잘 이루어지지 않고 있다. 우리나라의 산불 담당 기관인 산림청은 전국을 대상으로 하여 충분한 수의 산림 헬리콥터를 운용하고 있다. 따라서 산불 피해가 발생한 후에 산림 헬리콥터를 이용하여 피해지역을 디지털 카메라로 사진 촬영하는 것이 가능할 것이다. 본 연구에서는, 공중에서 디지털 카메라로 스냅 촬영한 산불 피해 지역 사진을 이용하여 그 피해 조사를 수행할 수 있도록, 여러 가지 처리 방법을 비교 고찰함으로써 적합한 방안을 정립하였다. 본 연구의 결과는 향후에 디지털 사진을 이용한 산불 피해 조사 시스템 개발에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
The LiDAR data structure has the potential for modeling in three dimensions because the LiDAR data can represent voxels with z value under certain defined conditions. Therefore, it is possible to classify the physical damaged degree of vegetation by forest fire as using the LiDAR data because the physical loss of canopy height and width by forest fire can be relative to an amount of points reached to the ground through the canopy of damaged forest. On the other hand, biological damage of vegetation by forest fire can be explained using the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) which show vegetation vitality. In this study, we graded the damaged degree of vegetation by forest fire in Yangyang-Gun of South Korea using the LiDAR data for physical grading and digital aerial photograph including Red, Green, Blue and Near Infra-Red bands for biological grading. The LiDAR data was classified into 2 classes, of which one was Serious Physical Damaged (SPD) and the other was Light Physical Damaged (LPD) area. The NDVI was also classified into 2 classes which are Serious Biological Damaged (SBD) and Light Biological Damaged (LBD) area respectively. With each 2 classes ofthe LiDAR data and NDVI, the damaged area by forest fire was graded into 4 degrees like damaged class 1,2,3 and 4 grade. As a result of this study, 1 graded area was the broadest and next was the 3 grade. With this result, we could know that the burned area by forest fire in Yangyang-Gun was damaged rather biologically because the NDVI in 1 and 3 grade appeared low value whereas the LiDAR data in 1 and 3 grade included light physical damage like the LPD.
최근 14년간('91-'04) 산림청에 보고된 전국 산불발생 통계자료를 변수로 SPSS Ver 13.0 프로그램을 이용하여 연도별, 월별, 시간대별, 요일별, 지역별, 피해 수종별, 원인별, 피해면적별, 진화 소요시간별 빈도분석을 실시하였다. 그 결과 연도별 산불발생건수는 2001년도에 가장 많았고, 월별로는 매년 4월에, 시간대 별로는 $14{\sim}15$시 사이에, 요일별로는 일요일에, 지역별로는 경북 > 강원 > 전남 > 경기 순으로, 피해 수종별로는 소나무림에서 가장 많이 발생하였다. 또한 원인별로는 입산자실화와 논 밭두렁소각 등이 주요 원인이지만 최근에는 방화에 의한 산불발생이 증가하는 경향이었다. 피해면적별로는 5 ha 미만의 소형 산불이 93.7%로 가장 많이 발생하는 경향이었고, 30 ha 이상의 대형 산불은 강원도 지역이 44.2%로서 가장 많이 발생하였다. 진화소요 시간별로는 30 ha 이상의 대형 산불(1,113분)이 5 ha 미만의 소형 산불(148분)보다 7.5배 더 소요되는 것으로 나타났다. 특히 대형 산불에 의한 피해면적은 건당 평균 470 ha로 나타났다.
우리나라의 경우 1990년대에 들어와서 산불 발생건수 및 피해지역이 지속적으로 증가하고 있으며, 산불피해지 복원기술은 주로 사방복구와 조림 등 녹화기술에 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 동해안 산불피해지를 중심으로 GIS 분석 기법을 적용하여 산불피해지의 공간 특성과 입지환경을 고려하여 내화수림대를 조성기법을 개발하고 virtual GIS의 활용을 통하여 공간정보자료가 산불피해지역 복원에 있어서의 경관생태학적 접근연구에 어떻게 활용될 수 있는 것인가에 대한 적용기법을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 대형산불방지를 위해 GIS 분석기법을 적용하여 내화수림대를 조성하고, 조성된 내화수림대 및 연구대상지에 3D modeling 기법을 통하여 구축된 3D 수종을 적정하게 임분배치하였다. 아울러 지위지수분류곡선을 이용하여 연구대상지에 경년에 따른 산림경관을 조성하였으며, virtual GIS를 활용하여 현실세계와 가장 유사한 3차원지형을 구축하고 tracking simulation을 수행하였다.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) images can be exploited for rapid forest fire damage assessment by virtue of UAV systems' advantages. In 2019, catastrophic forest fire occurred in Goseong and Sokcho, Korea and burned 1,757 hectares of forests. We visited the town in Goseong where suffered the most severe damage and conducted UAV flights for forest fire damage assessment. In this study, economic and rapid damage assessment method for forest fire has been proposed using UAV systems equipped with only a RGB sensor. First, forest masking was performed using automatic elevation thresholding to extract forest area. Then ExG (Excess Green) vegetation index which can be calculated without near-infrared band was adopted to extract damaged forests. In addition, entropy filtering was applied to ExG for better differentiation between damaged and non-damaged forest. We could confirm that the proposed forest masking can screen out non-forest land covers such as bare soil, agriculture lands, and artificial objects. In addition, entropy filtering enhanced the ExG homogeneity difference between damaged and non-damaged forests. The automatically detected damaged forests of the proposed method showed high accuracy of 87%.
산불은 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 산불피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하다. 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해량 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격으로 신속하게 취득할 수 있다. 이에 본 연구에서는 충청남도 청양 예산 지역의 산불발생 전 후 위성영상을 이용한 분류 기법을 통해 연구대상 지역의 산불피해 정보를 산출하고자 하였다. 이를 위해 산불발생 전 후의 다 시기 Landsat 위성영상을 이용한 영상 분류를 통해 산불피해 지역의 면적을 산출하였으며 수치임상도와의 중첩분석을 통해 피해지역 삼림의 수종, 영급, 경급 및 수관밀도별 피해량을 효과적으로 산정할 수 있었으며 분류결과와 NDVI를 이용하여 식생회복을 모니터링 할 수 있었다.
본 연구는 산불 피해지에서의 임분구조 및 입지환경인자를 분석함으로서 이에 따른 산화 피해정도를 모형화하고 산화피해지의 피해목 처리에 따른 구성종의 종다양도 및 그 식생회복 형태를 구명하고자 하였다. 입지환경인자에 의한 산화피해율간의 관계를 정준상관 분석 및 로지스틱 회귀분석한 결과, 해발고 200m, 100m, 사면경사가 30도 이상인 입지의 임분밀도가 높은 소나무단순단층림이 산화 발생 피해율이 높은 것으로 추정되었다. 산화지 피해목 처리방법에 따른 식생회복 과정을 분석한 결과 피해목 존치보다는 피해목을 제거하는 것이 식생회복에 효과적이라 사료되었다. 따라서 산불피해지에 대한 식생회복을 위한 적절한 시업적 조치는 입지, 자생 수종 등을 복합적으로 고려하여야 할 것으로 사료되었다.
Recently there have been a lot of kinds of damages in forest area such as forest fires, forest pest, landslide so that the efficient methods to mange those information and the way to face them are deadly needed. In this study, there were preparing the various vegetation index map and comparing them with the field surveying the tried to figure out which vegetation index algorism is the best proper to present forest fire damaged area. These all were based on Landsat ETM+ satellite image (2000.10.16). The result of this study is to select the high correlation algorism among the various vegetation indexes and then construct the forest fire disaster map, the case of forest fires damaged area.
2005년에 발생한 강원도 양양산불피해지의 소나무림을 대상으로 산불피해도를 $\ulcorner$심$\lrcorner$, $\ulcorner$중$\lrcorner$, $\ulcorner$경$\lrcorner$ 단계로 구분하여 산불연소량을 분석하였다. 산불 후 바이오매스는 지표층, 관목층, 수관층으로 나누어 조사하였으며, 산불이 발생하기 전의 바이오매스는 산불 인근 지역의 동일한 재적을 갖는 미피해지 임분과 동일하다고 가정하였다. 지표층과 관목층의 바이오매스는 직접 측정에 의해, 수관층의 바이오매스는 흉고직경과 수고를 이용한 건중량 추정식과 엽면적지수를 이용하여 추정하였다. 피해도가 $\ulcorner$심$\lrorner$으로 분류된 plot에서는 약 l7,451kg/ha이, 피해도 $\ulcorner$중$\lrorner$ plot에서는 8,724kg/ha, 마지막으로 피해가 경미했던 plot에서는 3,693kg/ha이 산불로 인해 연소된 것으로 분석되었다.
본 연구는 산불적지에서 숲 가꾸기 실행 유무와 산불위험성과의 관계를 비교 분석하기 위하여 2007년에 산불이 발생했던 강원도 강릉시, 삼척시 및 경북 울진지역에 총18개소의 세부조사구를 선정하여 숲 가꾸기 실행 유무, 피해수종, 산불진행방향, DBH, 총수고, 지하고, 임목고사여부, 편면연소율, 수관피해율, 임목밀도, 지하고, 숲 가꾸기 산물의 방치유무, 조사지의 위치(GPS), 해발고도, 조사사면의 방위, 산지경사, 지형을 각각 조사하였다. 조사결과, 숲 가꾸기 실행지의 편면연소율은 24.7%인 반면, 미실행지의 편면연소율은 60.2%로 숲 가꾸기 미실행지가 실행지에 비해 약 35.5% 높게 나타났고, 수종별로는 소나무가 참나무류 보다 피해가 크게 나타났다. 임목고사율의 경우도 숲 가꾸기 미실행지가 실행지에 비해 약 41.4% 높게 나타났다. 그리고, 숲 가꾸기 실행지의 산물들이 근접해 있는 임목이 그렇지 않은 임목에 비하여 10${\sim}$20%의 편면연소 피해를 더 받는 것으로 나타났는데, 이것은 임목주변에 숲 가꾸기 산물이 있을 경우, 독립적으로 있는 임목보다 연소물량이 많아 산불강도에 영향을 준 것으로 판단된다. 또한, 적재된 간벌목이 산림 내에 많이 쌓여있는 경우에는 이로 인하여 재발화의 가능성이 있는 것으로 나타나, 숲 가꾸기 산물을 임외로 걷어 내리거나 다른 용도로의 활용방안을 강구해야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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