Sentinel-2 영상과 자기조직화 분류기법을 활용한 산사태 피해지 탐지

Abstract

최근 이상기후와 기상이변에 따른 태풍 및 집중호우의 영향으로 산사태 발생 위험성이 증가하고 있으며, 예방을 위한 노력과 함께 이미 발생된 산사태의 복구계획 수립을 위한 효율적인 피해지 탐지기법이 요구된다. 본 연구에서는 산림재해 피해지 분석의 효율적 분석방법인 위성원격탐사를 통해 2020년 8월에 발생한 곡성 산사태 지역에 대해 Sentinel-2 광학영상의 분광특성을 분석하고 자기조직화 분류기법인 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm)를 통해 산사태 피해지 분석을 수행하고 활용가능성을 평가하였다. 실험에서는 식생의 활력도 및 지표면의 수분함량과 관련되는 Red, NIR(Near Infrared), SWIR(Shortwave Infrared) 밴드의 분광특성을 이용하여, 연구지역 내의 산사태 피해지역을 효과적으로 탐지할 수 있었다. 본 연구는 많은 인력과 시간이 소요되는 현장조사에 앞서, 위성영상을 통해 상대적으로 신속 정확하게 산사태 피해지를 특정하는 방법을 제시하였으며, 이는 복구계획 수립을 위한 기초자료의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 향후 운용될 국토위성과 농림위성의 산사태 분석에도 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.