산불피해 소나무 생존 예측: 원격탐사와 현장조사의 활용 가능성 평가

배정현1*, 김지현1, 김범석1, 정유경1, 이영근1, 강원석2

(1국립산림과학원 산불연구과, 2국립목포대학교 원예산림학과)

Prediction of Forest Fire-Damaged Pinus densiflora(Korean Red Pine) Survival: Evaluation of Remote Sensing and Field Survey Applications

Jeong-Hyeon Bae1*, Ji-Hyun Kim1, Beom-Seok Kim1, Yu-Gyeong Jung1,

Young-Geun Lee1, Won-Seok Kang2

(1Forest Fire Division, National Institute of Forest Science,

2Department of Horticulture & Forestry, Mokpo National University)

요약: 산불의 대형화·연중화로 인해 피해면적이 급증하면서 복원계획 수립을 위한 현장조사에 많은 인력과 자원이 소요되고 있다. 또한 산불피해지에서 소나무의 생존 가능성을 추정하는 것은 복원계획 수립과정에서 피해목 벌채 여부를 결정하는 중요한 지표이다. 따라서 본 연구에서는 산불피해 소나무의 생존 가능성을 예측하기 위해 현장조사와 원격탐사를 활용한 각 모델의 성능을 평가하였다. 강원도 삼척과 정선 지역의 산불피해 소나무 533본을 대상으로, 산불 발생 후 3년간 고사 여부를 모니터링하였다. 생존 예측 변수로는 산불 발생 후 1년 이내 현장조사에서 수집한 DBH를 비롯한 8개의 변수와 원격탐사를 통해 얻은 dNDVI를 포함한 7개의 변수를 사용하였다. 이 데이터를 바탕으로, 변수 유형에 따라 현장조사모델(FS model), 원격탐사모델(RS model), 혼합모델(FS-RS model)의 세 가지 모델을 구축하였으며, 로지스틱 회귀와 랜덤 포레스트 알고리즘을 사용해 모델을 학습시켰다. 모델 성능 비교는 혼동행렬 기반의 성능 지표를 활용하였다. 연구 결과, 랜덤 포레스트를 기준으로 AUC 값은 혼합모델 0.942, 현장조사모델 0.928, 원격탐사모델 0.892로 모두 높은 예측 성능을 보였다. 또한, F-1 Score는 랜덤 포레스트 모델이 0.583–0.683으로, 로지스틱 회귀 모델의 0.390–0.667보다 우수하였다. 이러한 연구 결과는 산불피해지의 복원계획 수립에 있어 원격탐사의 활용 가능성을 제시하며, 원격탐사와 현장조사의 복합적인 활용이 인력과 자원의 제약을 극복하는 효율적 대안이 될 수 있음을 시사한다.

Abstract: Estimating the survival probability of Pinus densiflora in post-fire areas is essential for deciding tree harvesting and planning restoration. As wildfires grow larger and more frequent, field surveys face labor and resource limitations. This study evaluated models predicting the survival of 533 fire-damaged Pinus densiflora in Gangwon Province over three years using field and remote sensing data. Variables included eight field parameters (e.g., DBH) and seven remote sensing parameters (e.g., dNDVI). Three models—field survey (FS), remote sensing (RS), and hybrid (FS-RS)—were developed using logistic regression and random forest algorithms. Model performance, assessed using AUC and F-1 scores, showed the hybrid model performed best (AUC: 0.942), followed by FS (0.928) and RS (0.892). Additionally, the F-1 Scores of the random forest models ranged from 0.583 to 0.683, outperforming those of the logistic regression models, which ranged from 0.390 to 0.667. These results demonstrate remote sensing’s potential in restoration planning and its value when combined with field surveys to address resource constraints.

Keywords: survival prediction, remote sensing, field survey, Pinus densiflora

사사: 본 연구는 국립산림과학원에서 추진하는 연구(FE0100-2022-02-2025)의 지원에 의해 이루어진 것임.