Sentinel-2 위성 영상 기반 학습 데이터 유형에 따른

산불피해등급 분류 기법 비교 연구

박나현1*, 정건휘1, 임무영1, 최보목1, 김한민1, 케이진린민1, 박주원1

(1경북대학교 임학과)

Comparison of Forest-Fire Burn Severity Classification

by Training Data Type using Sentinel-2 Imagery

Nahyun Park1*, Geonhwi Jung1, Mooyoung Lim1,

Bomok Choi1, Hanmin Kim1, Kay Zin Lin Min1, Joowon Park1

(1Department of Forestry, Kyungpook National University)

요약: 최근 기후변화로 인한 국내 대규모 산불 피해가 지속적으로 발생함에 따라 복구사업 계획수립을 위한 정확한 산불피해등급 분류가 중요하다. 산불피해등급 분류 결과는 적용 기법과 학습데이터 구성 방식에 따라 상이하게 나타날 수 있어, 이에 대한 체계적인 성능 비교가 필요하다. 본 연구는 학습 데이터 유형에 따른 산불피해등급 분류 기법 간 모델 성능 비교를 목적으로 Wall-to-wall 유형과 Systematic sampling 유형에 따른 최대우도법(MLC), Random Forest(RF), Support Vector Machine(SVM), 딥러닝(DL) 기법 간의 분류 정확도를 평가하였다. 향후 농림위성 적용을 위해 유사한 분광 특성을 갖는 Sentinel-2 영상을 산불피해 영상 입력자료로 사용하였으며, 학습 데이터 유형 및 주요 파라미터, patch size를 조합하여 MLC, RF, SVM 모델 각 4개와 12개의 DL 모델을 생성하였다. 분류 정확도 평가는 육안 판독 자료를 활용하여 Overall Accuracy(OA)와 F1-Score로 평가하였다. 학습데이터 유형에 따른 분류기법별 정확도 비교 결과, MLC 기법은 Systematic 학습 유형이 Wall-to-wall 유형보다 높은 정확도를 보였다. 반면 DL 기법은 Wall-to-wall 학습 유형이 상대적으로 높은 정확도를 나타냈으며, RF와 SVM 기법은 wall-to-wall과 systematic 학습 유형 모두 OA 0.57, F1-Score 0.60의 정확도를 보여, 학습데이터 유형에 따른 성능 차이가 미비하였다. 최종적으로, Systematic 유형에 따른 MLC 기법이 OA와 F1-Score 모두 0.80으로 가장 높은 분류 정확도를 보여 향후 산불 피해등급분류를 위한 적정 기법으로 사료된다.

Abstract: Due to increasing large-scale wildfires in South Korea, accurate burn severity classification is critical for post-fire restoration planning. Because classification performance can vary depending on both the applied method and training data configuration, this study compares the classification accuracy of Maximum Likelihood Classification (MLC), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Deep Learning (DL) using wall-to-wall and systematic sampling training data. Sentinel-2 imagery was used as wildfire damage input data, and combinations of training data type, key parameters, and patch size were applied to generate four MLC, RF, and SVM models and twelve DL models. Classification accuracy was evaluated using visually interpreted reference data with Overall Accuracy (OA) and F1-score. The results show that MLC achieved higher accuracy with systematic sampling than with wall-to-wall training data, whereas DL performed better with wall-to-wall training data. RF and SVM showed identical performance for both training data types (OA 0.57, F1-score 0.60). Overall, MLC with systematic sampling achieved the highest accuracy (OA 0.80, F1-score 0.80), indicating its suitability for wildfire burn severity classification.

사사: 본 연구는 국립산림과학원(FM0103-2021-03), 및 산림청(한국임업진흥원)의 산림과학기술 연구개발사업(RS-2024-00404388)의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.

Keywords: Forest-fire severity, Classification, satellite imagery, Training data type