Isolation Forest 알고리즘 기반 산불피해 소나무 생존 예측 모델 최적화

배정현1*, 김지현1,2, 정유경1, 정상훈1

(1국립산림과학원 산불연구과, 2강원대학교 산림환경시스템학부)

Isolation Forest-Based Optimization of

Fire-Damaged Pinus densiflora Mortality Model

Jeong-Hyeon Bae1*, Ji-Hyun Kim1,2, Yu-Gyeong Jung1, Sang Hoon Chung1

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

2Department of Forestry and Environmental Systems, Kangwon National University)

요약: 본 연구는 산불피해목 생존 예측 모델의 신뢰도 향상을 위해, Isolation Forest 알고리즘을 적용한 이상치 탐지 및 제거의 효과를 검증하고자 수행되었다. 이를 위해 산불피해 소나무 703본을 3년간 모니터링하였으며, 대상목의 현장조사 데이터(임목 크기, 수간 그을음)와 원격탐사 데이터(다중분광지수, 지형)를 수집하였다. 수집한 데이터는 Isolation Forest 알고리즘을 적용하여 이상치 개체목을 탐색한 후, 전체 데이터와 이상치 제거 데이터를 구축하고, 랜덤 포레스트 모델을 이용하여 변수 유형별로 현장조사모델(FS model), 원격탐사모델(RS model), 혼합모델(FS-RS model)을 학습하였다. 이상치 제거 여부 및 변수 유형별 모델의 예측 성능은 성능지표(정확도, AUC, F1 점수 등)를 이용하여 비교·분석하였다. 연구 결과, 이상치 제거 모델은 전체 데이터 모델 대비 정확도가 6.9%, AUC는 3.9% 증가하여 예측 성능이 개선되었다. 특히 원격탐사모델의 F1 점수는 27.2% 크게 증가하여, 현장조사모델과 유사한 수준의 성능을 나타내었다. 이러한 결과는 산불피해목 데이터에서 이상치 처리가 모델의 예측 성능에 미치는 영향을 정량적으로 제시함으로써, 기계학습 기반의 모델링 연구에서 전처리 과정이 데이터의 품질 확보와 모델 최적화에 중요한 요소임을 시사한다. 본 연구의 결과를 통해 산불피해목의 생존 예측, 피해평가, 복원 우선순위 설정에서 보다 신뢰도 높은 의사결정지원이 기대된다.

Abstract: This study aimed to assess the effect of outlier detection and removal using the Isolation Forest algorithm on improving the reliability of fire-damaged tree survival prediction models. A total of 703 fire-damaged Pinus densiflora were monitored over three years, and both field survey data (tree size and bark scorch) and remote sensing data (multispectral indices and topography) were collected. The Isolation Forest algorithm was applied to detect outlier trees, and two datasets(with and without outliers) were constructed. Random Forest models were then developed based on variable types: field survey (FS), remote sensing (RS), and combined FS–RS models. Model performances were compared using accuracy, AUC, and F1-score. Outlier removal improved predictive performance, increasing accuracy by 6.9% and AUC by 3.9% compared to the full dataset. Notably, F1-score of the RS model increased by 27.2%, achieving a level similar to the FS model. These results demonstrate that appropriate outlier handling can substantially enhance the machine learning models for fire-damaged tree datasets. The study highlights the importance of data preprocessing in securing data quality and model optimization, offering a more reliable basis for post-fire tree survival prediction, damage assessment, and restoration prioritization.

Keywords: forest fire, tree mortality, Pinus densiflora, outlier detection, predictive model

사사: 본 연구는 국립산림과학원에서 추진하는 연구(FE0100-2022-02-2026)의 지원에 의해 이루어진 것임.