산불은 현장을 일일이 조사하기 어려워 화재 전후에 촬영된 인공위성 영상을 통해 피해 정도를 파악하는데, 계절이 다른 영상을 비교하게 되면 단풍이나 낙엽까지 산불 피해로 잘못 판단할 수 있다.

이에 국내 연구진이 서로 다른 계절에 촬영된 위성 영상으로도 산불 피해 정도를 정확히 분석할 수 있는 기법을 제시했다.

1일 울산과학기술원(UNIST)은 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀이 위성 영상에서 계절에 따른 식생 변화 영향을 걸러내고, 산불로 인한 변화 신호를 보다 정확히 추출하는 새로운 산불 피해 강도 분석 기법인 'ASAP'(Advanced burn Severity Analysis with Phenology-detrended indices)를 개발했다고 밝혔다.

산불 피해 강도는 산불로 인해 숲과 초지가 얼마나 크게 변했는지를 보여주는 지표다.

위성 영상을 이용한 산불 피해 강도 분석법은 넓은 피해 지역을 한꺼번에 살펴볼 수 있지만, 분석에 적합한 영상을 구하기가 까다로운 단점이 있다.

영상에 낀 구름이 적어야 하고, 산불 전후 영상의 촬영 계절도 맞아야 하기 때문이다. 계절이 다른 영상을 비교하게 되면 단풍이나 낙엽 등 초목 변화를 산불 피해로 판단할 수도 있다.

연구팀이 개발한 기법은 식생지수를 보정해 계절로 인한 자연스러운 변화 영향을 줄이고, 산불 피해를 정확히 파악할 수 있다.

식생지수는 식물 잎의 무성함이나 수분 상태에 따라 빛을 반사하는 정도가 달라지는 원리를 이용해 식생 상태를 나타낸 값이다.

이 기법은 산불 주변 타지 않은 지역에서 계절에 따라 식생지수가 어떻게 달라지는지를 식생 종류별로 분석한 뒤, 그 변화량을 산불 전 식생지수에 반영한다.

예를 들어 타지 않은 낙엽수림이 여름에서 가을로 바뀌며 식생지수가 0.2 낮아지는 것으로 나타났다면, 산불 전 식생지수가 0.8인 지역은 산불이 없었더라도 가을에는 0.6이 됐을 것으로 보정한다. 이 값에서 실제 산불 후 식생지수를 빼 피해 강도를 계산한다.

또 산불 발생 위치를 토대로 분석 지역을 자동으로 설정하고, 구름이나 식물이 없는 지역을 제외하도록 설계돼 사람이 일일이 분석 범위를 정하고 쓸 수 있는 영상 범위를 추려내지 않아도 된다.

연구팀은 이 기법을 미국에서 발생한 12건의 산불에 적용해 피해 강도 분석 성능을 검증했다.

그 결과 계절이 다른 영상을 사용했음에도 실제 현장 조사 결과와의 상관계수가 0.72로 높게 나왔다고 연구팀은 설명했다. 계절이 비슷한 영상을 사용했을 때 나온 상관계수 0.73과 큰 차이가 없었다.

특히 2025년 1월 LA 산불 5건을 분석한 결과에서는 계절 차이 때문에 불에 타지 않은 지역을 피해 지역으로 잘못 판단하는 오류를 줄이고 실제 산불 피해 범위를 더 정확히 구분했다.

임정호 교수는 "적절한 전후 영상을 선택하는 데 많은 제약이 있던 기존 기술과 달리 영상 선택의 유연성을 높이고, 자동화된 산불 피해 분석 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다"며 "대형 산불 발생 시 신속한 피해 평가와 복구 전략 수립, 위성 기반 산불 모니터링과 재난 대응 고도화에 폭넓게 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.

산림청과 교육부 지원을 받은 이번 연구 결과는 국제 학술지 '환경원격탐사'(Remote Sensing of Environment) 9월호에 게재됐다.