PlanetScope 위성영상 기반 접경지역 산림훼손 탐지 기법 개발

이종서1*, 이광연1, 윤석희1, 김동현1, 이상호2, 권세명2, 방철안2

(1한국치산기술협회 정보분석실, 2한국치산기술협회 산림복원센터)

Development of a Forest Degradation Detection Method for Border Areas Using PlanetScope Satellite Imagery

Jongseo Lee1*, Kwangyoun Lee1, Sukhee Yoon1, Donghyeon Kim1, Sangho Lee2, Semyoung Kwon2, Cheolan Bang2

(1Information Management and Data Analytics Team, Korea Association of Forest Enviro-Conservation Technology,

2Division of Administration Forest Restoration Center, Korea Association of Forest Enviro-Conservation Technology)

요약: 접경지역은 군사적 특수성으로 인해 현장 기반의 산림훼손지 조사에 구조적으로 제한되며, 이에 따라 위성영상 기반 분석의 활용 의존도가 높다. 그러나, 기존의 중·저해상도 위성영상 기반 탐지 기법은 공간 해상도의 제약으로 인해 소규모 훼손지 및 초기 단계의 산림 변화에 대한 안정적 탐지가 어렵다. 이 연구는 이러한 한계 극복을 위해 PlanetScope 위성영상을 기반으로 접경지역 내 산림훼손지를 탐지하는 분석 기법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 다만, PlanetScope 영상은 근적외선 영역이 포함되지 않아 BSI(Bare Soil Index)의 활용이 제한되므로, 이를 보완하기 위한 VTSI(Vegetation To Soil Index)를 제안하고, 기존 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 등 총 7종의 광학지수를 입력 변수로 활용하여 Random Forest, Support Vector Machine, XGBoost 기반의 기계학습 모형을 구축하였다. 분류 성능 비교 결과, VTSI를 포함한 XGBoost 모형이 가장 높은 F1-score(0.974)를 기록하였으며, 실제 산림 복원사업 대상지 108개소에 대한 모형 결과를 중첩한 결과 103개소(약 95.4%)가 일치하였다. 또한, 추출된 훼손지 모집단 중 23개소에 대한 현장 검증 결과, 20개소(약 86.9%)가 일치하여 제안한 기법이 접경지역과 같이 접근이 제한되는 산림 지역에서의 정량적 훼손지 모니터링 및 시계열 변화 분석을 위한 효과적인 탐지 기법임을 확인하였다.

Abstract: Due to military constraints, field-based surveys of forest degradation in border areas are structurally limited, resulting in a strong reliance on satellite-based analyses. However, conventional detection approaches based on moderate- and low-resolution imagery face inherent limitations in the stable identification of small scale degradation and early-stage vegetation changes owing to spatial resolution constraints. This study aims to address these limitations by developing a forest degradation detection framework for border areas using PlanetScope satellite imagery. Because PlanetScope imagery does not include the near-infrared spectral band, the application of the Bare Soil Index(BSI) is restricted. To overcome this limitation, a Vegetation to Soil Index(VTSI) is proposed, and a total of seven spectral indices, including the Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), are employed as input variables to construct machine learning classifiers based on Random Foreset, Support Vector Machine, and XGBoost. Comparative performance evaluation indicates XGBoost model with VTSI achieved the highest F1-Score(0.974). Overlay analysis with 108 existing forest restoration project sites showed agreement at 103 sites(approximately 95.4%). In addition, field validation conducted at 23 extracted degradation sites confirmed consistency at 20 locations(approximately 86.9%), demonstrating that the proposed approach provides an effective framework for quantitative forest degradation monitoring and time-series change analysis in access-restricted border forest areas.

사사: This study was carried out with the support of “R&D Program for Forest Science Technology (Project No. RS-2025-02213451)” provided by Korea Forest Service (Korea Forestry Promotion Institute).