식생회복력 예측 기반 산불피해지 복원 의사결정 지원

성호진1*, 손은희1, 김재엽1, 유자민1, 김형호1, 박준형2, 임채영2

(1경상국립대학교 산림자원학과, 2한국산지보전협회 산림생태복원센터)

Decision Support for Forest Fire-Affected Area Restoration Based on Vegetation Recovery Potential Prediction

Ho Jin Seong1*, Eun Hee Son1,　Jae Yeop Kim1, Ja Min Yoo1, Hyungho Kim1, Joonhyung Park2, Chaeyeong Lim2

(1Department of Forest Environmental Resources, Gyeongsang National University,

2Forest Ecology & Restoration Division, Korea Forest Conservation Association)

요약: 최근 국내 산불의 빈발 및 대형화로 인해 신속하고 합리적인 복원 의사결정의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 국내 산불피해지 복원 의사결정은 치수의 발생과 정착에 수년의 시간이 소요됨에도 불구하고, 주로 산불 직후에 수행되는 복원 타당성 평가 결과에 기반하여 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 산불 발생 2년 후의 식생회복력을 정량적으로 예측하기 위해 랜덤포레스트(Random Forest) 회귀 모델을 개발하였다. 지표는 장·단기 회복을 통합적으로 평가할 수 있도록 드론 정사영상 기반의 식생 피복률과 현장조사 기반의 교목성 치수 피도로 설정하였다. 연구 대상지는 2022년 5월 산불이 발생한 울진 산림보호구역으로, 산불 전·후 정규탄화지수의 차이(dNBR)와 지형·임상·토양 관련 설명변수를 활용하였다. 모델의 예측 성능은 RMSE 16.6, Sd 0.24, R² 0.529로 나타나 공간 예측 모델로서 적용 가능한 수준임을 확인하였다. 변수 중요도 분석 결과, dNBR이 가장 중요한 영향 인자로 나타났으며, 그 다음으로 수종, 고도, 방위, 지형습윤지수(TWI) 순으로 영향력이 나타났다. 예측된 식생피복률과 교목성 치수 피도는 각각 상·중·하의 등급으로 구분하였고, 이를 결합한 3×3 매트릭스 구조를 통해 복원 우선순위에 따른 차등화된 복원 방향을 제시하였다.

Abstract: The increasing frequency and scale of forest fires in South Korea have intensified the need for rapid and rational decision-making in forest fire restoration. However, current restoration decisions rely largely on feasibility assessments conducted immediately after fire events, despite the fact that the emergence and establishment of tree seedlings require several years. To address this limitation, this study developed a Random Forest regression model to quantitatively predict vegetation recovery two years after forest fire occurrence. Vegetation recovery was assessed using indicators integrating short- and long-term recovery processes, including vegetation cover derived from UAV orthophotos and tree seedling cover obtained from field surveys. The study area was the Uljin Forest Protection Area, which experienced a wildfire in May 2022. Explanatory variables included the difference in the normalized burn ratio (dNBR) and topographic, stand, and soil-related factors. The model achieved an RMSE of 16.6, a standard deviation (Sd) of 0.24, and an R² of 0.529, indicating suitability for spatial prediction. Variable importance analysis identified dNBR as the most influential factor, followed by tree species, elevation, aspect, and the topographic wetness index (TWI). The predicted vegetation cover and tree seedling cover were each classified into three levels (high, medium, and low), and their combination was used to construct a 3×3 matrix to propose differentiated restoration strategies based on restoration priority.

사사: 본 연구는 한국산지보전협회(Project No. KFCA-2025-C1)의 지원을 받았음.