[연구그림] 계절 차이를 보정하는 ASAP 산불 피해 분석 과정. UNIST 제공
[연구그림] 계절 차이를 보정하는 ASAP 산불 피해 분석 과정. UNIST 제공
산불 피해 정도를 파악할 때는 현장을 일일이 조사하기 어려워 주로 산불 전후에 촬영된 인공위성 영상을 활용한다. 하지만 촬영 계절이 다르면 계절에 따른 초목의 변화까지 산불 피해로 잘못 판단할 수 있는데, 국내 연구진이 이 계절 변화의 영향을 보정해 서로 다른 시기에 촬영된 위성사진으로도 산불 피해 정도를 정확하게 분석할 수 있는 기술을 내놨다.

UNIST 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 인공위성 영상에서 계절에 따른 식생 변화 영향을 걸러내고, 산불로 인한 변화 신호를 보다 정확하게 추출하는 새로운 산불 피해 강도 분석 기법인 ASAP(Advanced burn Severity Analysis with Phenology-detrended indices)을 개발했다고 1일 밝혔다.

[연구진사진] (좌측부터) 임정호 교수, 성태준 연구원, 양세영 연구원. UNIST 제공
[연구진사진] (좌측부터) 임정호 교수, 성태준 연구원, 양세영 연구원. UNIST 제공
산불 피해 강도는 산불로 인해 숲과 초지가 얼마나 크게 변했는지를 보여주는 지표다. 피해가 심한 지역을 가려내 복구 우선순위를 정하고 산불 이후 산림 관리 계획을 세우려면 이를 빠르고 정확하게 파악하는 것이 중요하다.

인공위성 영상을 이용한 산불 피해 강도 분석법은 넓은 피해 지역을 한꺼번에 살펴볼 수 있지만, 분석에 적합한 영상을 구하기가 까다롭다. 영상에 낀 구름이 적어야 할 뿐 아니라 산불 전후 영상의 촬영 계절도 맞아야 하기 때문이다. 계절이 다른 영상을 비교하게 되면 단풍과 낙엽과 같은 변화까지 산불 피해로 판단할 수 있다.

개발된 기술은 식생지수를 보정해 계절에 따른 자연스러운 변화의 영향을 줄이고 산불 피해를 보다 정확하게 파악할 수 있다. 식생지수는 식물 잎의 무성함이나 수분 상태에 따라 빛을 반사하는 정도가 달라지는 원리를 이용해 식생 상태를 나타낸 값으로, 산불뿐 아니라 계절 변화에도 영향을 받는다. 먼저 산불 주변의 타지 않은 지역에서 계절에 따라 식생지수가 어떻게 달라지는지를 식생 종류별로 분석한 뒤, 그 변화량을 산불 전 식생지수에 반영하는 식이다. 예를 들어 주변의 타지 않은 낙엽수림이 여름에서 가을로 바뀌며 식생지수가 0.2 낮아지는 것으로 나타났다면, 산불 전 식생지수가 0.8인 지역은 산불이 없었더라도 가을에는 0.6이 됐을 것으로 보정하고, 이 값에서 실제 산불 후 식생지수를 빼 산불 피해 강도를 계산하게 된다.

또 산불 발생 위치를 바탕으로 분석 지역을 자동으로 설정하고 구름이나 식물이 없는 지역을 제외하도록 설계돼, 사람이 일일이 분석 범위를 정하고 쓸 수 있는 영상 범위를 추려내지 않아도 된다.

실제로 이 기술을 적용하면 계절이 비슷한 영상을 사용했을 때와 유사한 정확도로 산불 피해 강도를 산출할 수 있었다. 미국에서 발생한 12건의 산불에 대해 산불 피해 강도 분석 성능을 검증한 결과, 계절이 다른 영상을 사용했음에도 실제 현장 조사 결과와의 상관계수가 0.72로 높게 나왔다.

또 산불 피해 범위도 계절 차이의 영향을 줄여 보다 정확하게 구분할 수 있는 것으로 나타났다.

이번 연구는 성태준 연구원과 양세영 연구원이 공동 제1저자로 참여했다.

임정호 교수는 “적절한 전후 영상을 선택하는 데 많은 제약이 있었던 기존 기술과 달리 영상 선택의 유연성을 높이고 자동화된 산불 피해 분석의 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다”며 “대형 산불 발생 시 신속한 피해 평가와 복구 전략 수립은 물론, 위성 기반 산불 모니터링과 재난 대응 기술 고도화에도 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

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