드론 영상을 이용한 산불연료량 추정기법 연구

Drone-Image-Based Method of Estimating Forest-Fire Fuel Loads

본 연구에서는 정사영상을 이용하여 임목개체의 수고와 흉고직경의 정보를 수집하고, 이를 통해 산불연료량을 추정할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 강원도 고성군에 위치한 대형산불방지 소나무숲 시험구(대조구, 간벌 20%, 간벌 40%)를 대상으로 수행하였다. RGB 밴드특성별 객체기반 영상을 이용하여 개체목을 선별하였으며, 수치표면모델(Digital Surface Model, DSM)과 수치지형표고모델(Digital Terrain Model, DTM)의 높이차를 이용하여 수고모델(Digital Crown Height Model, DCHM)을 추출하였다. 또한, 선별된 개체목의 수관면적을 이용하여 현장에서 측정된 흉고직경과의 상관성을 파악하였다. 본 연구 결과에 의하면, 시험구별 현장에서 직접 측정한 수고와 영상 추출 수고의 차이는 0.64 m~2.02 m로 나타났으며, 개체목 추출의 정확도는 간벌 40% 시험구가 95%로 가장 높았다. 흉고직경-수관면적 추정식은 적합도(R²) 0.61 수준을 보였으며, 드론영상 기반 산불연료량 추정치와 현장조사 기반 관측치는 최소 0.40 ton/ha - 최대 1.20 ton/ha의 차이를 보였다.

A method of estimating forest-fire fuel loads was developed using drones to collect information about the height and diameter-at-breast-height (DBH) of individual trees. It was conducted for forest fire prevention monitoring (Control, 20% thinned, and 40% thinned area) located in Goseong-gun, Gangwon-do. Object-based images and 3D-model red/green/blue band characteristics were superimposed to select and extract individual trees. A digital crown height model was developed based on the difference between the heights of digital surface and terrain models. In addition, the DBH was estimated based on the crown area. The 40%-thinned area exhibited the highest accuracy (95%) for extracting individual trees, and the difference between the field-survey and drone-image heights was in the range of 0.64-2.02 m. The goodness-of-fit of the DBH-crown area model was 0.61. The difference between the imageand field-survey-based forest-fire fuel loads ranged from -1.20 to 0.40 ton/ha.