대형산불피해지의 산불피해강도 분류에 관한 머신러닝 알고리즘 비교

임채준1*, 최동하1, 조원희1, 이영진1

(1국립공주대학교 산림과학과)

Comparison of machine learning algorithms for wildfire severity classification in large wildfire damaged area

Chae-Jun Lim1*, Dong-Ha Choi1, Won-Hee Cho1, Young-Jin Lee1

(1Department of Forest Science, Kongju National University)

요약: 최근 우리나라 산불은 대형화되는 추세를 보이며, 머신러닝은 이러한 대형산불피해지를 효율적으로 분석할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 충청남도 홍성군 대형산불피해지를 대상으로 머신러닝을 적용하여 산불피해강도를 분류하고 기구축된 산불피해지 등급도와 정확성을 비교하였다. 머신러닝 알고리즘은 KNN, RF, SVM를 선정하였으며, 훈련데이터는 산불피해강도에 따른 현장조사 자료를 기반으로 Sentinel-2A를 활용한 BAIS2, FBI, NDVI, NBR를 중첩하여 구축하였다. 이때, 머신러닝 알고리즘마다 적절한 매개변수가 선정되도록 ‘Grid-Search’와 ‘K-fold’를 사용하였다. 그 결과 KNN의 전체 정확도는 89.8%, kappa 계수는 0.82로 나타났고 RF의 전체 정확도는 97.2%, kappa 계수는 0.95로 나타났으며, SVM의 전체 정확도는 90.9%, kappa 계수는 0.84로 나타났다. 이에 따라 RF, SVM, KNN 순으로 성능이 준수한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 산불피해강도 분류에 적합한 머신러닝 모델을 구축하는데 도움을 줄 것으로 생각된다.

Abstract: Recently, wildfires in South Korea are showing a trend of becoming larger, and machine learning can efficiently analyze these large wildfire damaged areas. Therefore, this study applied machine learning to classify burn severity in the large wildfire damaged area of Hongseong region, Chungcheongnam-do, and compared the accuracy with the pre-established wildfire burn severity map. The machine learning algorithms selected were KNN, RF, and SVM, and the training data were based on field survey data according to wildfire burn severity, constructed by overlaying BAIS2, FBI, NDVI, and NBR using Sentinel-2A. At this time, 'Grid-Search' and 'K-fold' were used to select appropriate parameters for each machine learning algorithm. As a result, the overall accuracy of KNN was 89.8% with a kappa coefficient of 0.82, the overall accuracy of RF was 97.2% with a kappa coefficient of 0.95, and the overall accuracy of SVM was 90.9% with a kappa coefficient of 0.84. Accordingly, the performance was found to be satisfactory in the order of RF, SVM, and KNN. These research findings are expected to help in developing suitable machine learning models for classifying wildfire burn severity.

사사: 이 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림산업 현장 맞춤형 인재양성 사업 ‘RS-2024-00402624’의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.