Google Earth Engine을 활용한 머신러닝 기반 산불 발생 가능성 예측

최주경1*, 임찬진1, 정유진2 채희문3

(1강원대학교 산림환경시스템학과, 2강원대학교 산림환경보호학전공, 3강원대학교 산림과학부)

Machine Learning based Wildfire Risk Prediction using Google Earth Engine

Ju-Kyeong Choi1*, Chan-Jin Lim1, Yu-Jin Jeong2, Hee-Mun Chae3

(1Department of Forestry and Environmental System, Kangwon National University,
2Department of Forest Environment Protection, Kangwon National University,

3Division of Forest Sciences, Kangwon National University)

요약: 본 연구는 위성 영상 및 지리공간 데이터를 활용하여 산불 발생 가능성을 예측하는 머신러닝 모델을 구축하고 모델 간 성능 및 주요 영향 요인을 파악하고자 하였다. 2020년부터 2023년까지 국내에서 관측된 산불 발생 지점을 종속변수로 설정하였으며 Google Earth Engine(GEE)을 통해 수집·전처리한 수고, 수치표고모델, 지표온도, 평균기온, 식생지수, 인구밀도, 강수량, 상대습도, 적설량, 토양수분함량, 일사량 총 11개 환경 변수를 독립변수로 활용하였다. 산불 발생 지점과 무작위 추출한 미발생 지점을 결합하여 80:20 비율로 데이터셋을 분할한 후, Random Forest(RF), XGBoost, 인공신경망(ANN) 모델을 학습하고 혼동행렬(Confusion Matrix)을 통해 성능을 평가하였다. 그 결과, XGBoost가 약 72.67%의 정확도로 가장 우수한 예측력을 보였으며 RF와 ANN도 각각 71.18%, 71.11%의 정확도를 나타내어 유사한 분류 성능을 확인할 수 있었다. Permutation Importance 분석에서는 수치표고모델과 식생지수가 산불 발생에 가장 큰 영향을 주었고 인구밀도, 평균기온, 일사량 등도 유의미한 변수로 평가되었다.

Abstract: This study endeavors to develop machine learning models to predict wildfire risk based on forest fire occurrences in South Korea from 2020 to 2023, using data acquired from satellite resources, including the Google Earth Engine. We use 11 environmental variables, including canopy height, elevation (DEM), land surface temperature, mean temperature, NDVI, population density, precipitation, relative humidity, snow amount, soil moisture, and solar radiation. The study explores a range of models: Random Forest, XGBoost, and Artificial Neural Network. The dataset used for each model was preprocessed by combining wildfire occurrence points with randomly selected non-occurrence points and splitting the data into training and testing datasets at an 80:20 ratio. The models were evaluated using confusion matrices. The results showed that XGBoost achieved the highest accuracy (72.67%), followed by Random Forest (71.18%) and ANN (71.11%). The permutation importance analysis evaluated DEM and NDVI as the main influencing variables for wildfire occurrences.

Keyword: wildfire, Google Earth Engine, machine learning, permutation importance, satellite data

사사: 본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 한국연구재단의 지원(RS-2023-NR076912)과 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업'(RS-2024-00402624)'의 지원을 받아 수행된 연구임