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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제35권 제6호
발행연도
2019.1
수록면
1,107 - 1,115 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

기계학습을 이용한 Sentinel-2 산불피해등급 분류
윤형진 ,  정종철 국토연구 2020.09 학술저널
머신러닝 SVM기법을 활용한 Sentinel-2 산불피해등급분류 모델 구축
윤형진 공간정보공학과 2020.01 학위논문

2019

다시기 Sentinel-2A 영상을 활용한 산불피해 변화탐지 및 NBR 오분류 픽셀 탐지
윤형진 ,  정종철 대한원격탐사학회지 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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산불 피해와 관련하여 위성영상을 활용한 분석은 넓은 면적을 빠르게 분석하는 장점이 있다. 본 연구에서는 2019년 4월 4일 속초에서 발생한 산불 피해에 따른 산림의 변화 탐지를 위해 7장의 Sentinel-2A영상을 활용하였다. 산불피해지역 분류 과정은NBR(normalized burn ratio) 값의 전후 시기 차이를 나타낸 dNBR(difference normalized burn ratio)을 통해 산불피해 정도를 7가지 단계로 분류하였다. 분류과정에서 본 연구는 식생의 재성장지수가 높은 3지역을 선정하여 해당 지역에 대한 세밀한 공간 분석을 실시하였다. dNBR 분석 결과는 활엽수림보다 침엽수림의 식생 재성장 분류가 큰 폭으로 나타났으나, NDVI를 통한 결과에서 가장 낮은 평균값을보여주었다. 이는 침엽수림의 dNBR 오차범위로 나타난다. 시계열 결과로는 4월 20일과 5월 3일 사이를 기준으로 산불피해 면적이 큰 폭으로 감소하였다. 이는 경과한 시기의 활엽수림에서 하층 식생의 발달 및 식생 증가에 따른 피해 완화로 예를 들 수 있다. 본 연구 결과는 발생하는 산불 피해에 대하여 산림 분류 별 면적 변화를통해 변화 탐지를 실시하였으며, NDVI와 dNBR 비교를 통해 침엽수림이 가장 높은 분류 오차가 발생한다는결론을 도출하였다. 따라서 dNBR을 통한 영상분류과정에서 현장조사를 동반한 정밀한 국내 산불피해 등급표를 개선해야 할 필요성을 제시하였다.

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