딥러닝 기반 산불 확산 예측 모형 적용 가능성 평가

최주경1*, 권수현2, 채희문3

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

Applicability of Deep Learning for Wildfire Spread Prediction

Ju-Kyeong Choi1*, Su-Hyeon Kwon2, 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: 기후변화에 따른 대형 산불의 증가로 피해 영역의 신속하고 정확한 예측이 중요해지고 있다. 기존의 산불확산예측모형은 Rothermel의 반경험적 방정식에 기반하여 연료모형 구축과 현장 교정이 필수적이며, 복잡한 비선형 상호작용을 반영하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 발화점과 지형·기상 조건을 입력하여 산불 확산 면적을 예측하는 딥러닝 모형을 개발하였다. 학습 데이터 구축을 위해 2018∼2025년에 발생한 5 ha 이상의 산불 중 위성영상 활용이 가능한 118건을 선정하고, Sentinel-2 영상에서 dNBR과RBR 지수에 적응적 임계값 기반 필터링을 적용하여 10 m 해상도의 산불 피해면적을 추출하였다. 입력 자료로는 30 m 해상도의 DEM 기반 지형정보(고도, 경사, 사면방향)와 ERA5-Land 재분석자료에서 1시간 단위로 수집한 기상정보(풍향, 풍속, 기온, 습도)를 활용하였다. 모형은 Multi-Head Self-Attention 기반 U-Net 구조를 채택하였으며, 발화점 위치, 지형, 산불 지속시간을 공간 입력으로, 기상 시계열은 LSTM을 통해 입력하였다. 학습(70%), 검증(15%), 테스트(15%)로 분할하여 훈련한 결과, 테스트셋에서 Dice Score 0.678, IoU 0.523을 달성하였다. 이를 통해 산불 발생 초기 단계에서 확산 범위를 예측하고 대응 전략 수립에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract: Accurate prediction of wildfire spread is critical as climate change increases large-scale fire frequency. Conventional models based on Rothermel's semi-empirical equations require detailed fuel models and field calibration, limiting their capacity to capture nonlinear interactions. This study developed a deep learning model that predicts wildfire spread area from ignition points, terrain, and meteorological conditions. Burned areas of 118 wildfires (≥5 ha, 2018–2025) were extracted from Sentinel-2 imagery using dNBR/RBR indices with adaptive thresholding at 10 m resolution. Inputs included 30 m DEM-derived terrain (elevation, slope, aspect) and hourly ERA5-Land meteorological data (wind direction, speed, temperature, humidity). The model adopted a U-Net with Multi-Head Self-Attention, incorporating ignition location, terrain, and fire duration as spatial inputs, while LSTM encoded meteorological time series. Training with a 70/15/15 split achieved Dice Score 0.678 and IoU 0.523 on the test set. This model can support early-stage spread prediction and response planning.

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