표제지
목차
요약문 4
1. 들어가며 : 위성영상과 산림피해조사 8
2. 시계열 위성영상 기반 산림변화 탐지 기법 개발 14
2-1. 연구의 목적 16
2-2. 식생수분활력도 지도 제작 방법 19
1) 연구자료 및 연구흐름도 19
2) 시계열 위성영상 자료 전처리와 식생·수분지수 변환 21
3) 일별 식생수분활력도 정보의 추정 22
4) 일별 식생수분활력도 지도 제작과 피해지역 평가 23
2-3. 식생수분활력도 지도 활용 산림피해 탐지기법 개발 24
1) 산림교란과 식생지수의 변화 24
2) 시계열 위성정보 분석을 위한 대기보정 영향 평가 25
3) 시계열 정보 보간 및 평활 기법 평가 26
4) 식생수분활력도 피해 전후 정보 기반 피해 현황 분석 29
5) 산림회복 모니터링 33
2-4. 산림교란지도 제작·활용 34
1) 전국 식생수분활력도 지도 제작 34
2) 산림교란지도 제작 36
2-5. 소결 41
3. 인공지능 기술을 이용한 변화지역 탐지 알고리즘 개발 44
3-1. 연구의 목적 46
3-2. 인공지능 영상 인식의 개요 47
3-3. 인공지능 기법의 성능 비교 평가 53
1) 분광특성 기반 분석방법과 인공지능 기법의 비교 53
2) 인공지능 기법 DNN과 CNN의 비교 60
3-4. CNN 기반 산림피해분석 모델 및 프로그램 개발 68
1) 산불피해지 학습데이터 제작 68
2) 딥러닝 모델 빌드 71
3) 딥러닝 모델 탐지 결과 71
4) U-Net 모델 QGIS 플러그인 제작 73
3-5. 소결 76
4. 위성영상 기반 산림변화 모니터링 빅데이터 구축 및 활용 78
4-1. 국내 위성정보 생산·활용 현황 80
1) 위성영상 생산 현황 80
2) 위성정보 수집, 활용 기관 현황 82
4-2. 해외 위성정보 생산·활용 현황 86
1) 주요 위성정보 생산 현황 86
2) 위성정보 관리·활용 현황 92
4-3. 농림위성 개발과 산림생태계 부문 위성 산출물 계획(안) 96
1) 농림위성 개발 계획 96
2) 산림생태계 부문 농림위성 산출물(안) 100
5. 산림피해 모니터링 산출물의 산림관리 활용 연계 104
1) 산지훼손 실태조사 106
2) 산불 피해 현황 조사 109
3) 산림병해충 피해 현황 조사 111
6. 결론 114
참고문헌 118
부록 124
부록1. 식생수분활력도 산출 도구 코드 및 매뉴얼 126
부록2. 2020 매미나방 피해지 분석 결과보고서 141
부록3. 딥러닝 CNN U-net 모형 핵심코드 149
부록4. 해외 위성영상 빅데이터 활용 플랫폼 소개 151
국립산림과학원 연구보고 목록 160
판권기 175