안녕하세요? 이번 글은 Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 실습 시리즈 첫번째 글로 데이터 준비 및 전처리 내용을 정리해 보겠습니다. 이번 실습 시리즈는 UN-SPIDER(United Nations Platform for Space-based Information for Disaster Management and Emergency Response, 재난관리 및 위기대응을 위한 우주기반정보 UN 플랫폼)의 'Step by step: Burn Severity with QGIS (Landsat 8)' 내용을 기반으로 작성합니다.
Step by step: Burn Severity with QGIS (Landsat 8) | UN-SPIDER Knowledge Portal
Data Access This step-by-step procedure aims to illustrate how to develop a burn severity map in order to assess areas affected by wildfires. The Normalized Burn Ratio (NBR) is used during the process as it highlights burned areas in large fire zones. Afte
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참고로 실습에서 다루는 Normalized Burn Ratio(NBR, 정규산불피해비율)와 Burn Severity(산불피해 심각도)에 대한 개념은 아래 글로 정리했습니다.
Normalized Burn Ratio (NBR, 정규산불피해비율) 이해하기
안녕하세요? 이번 글은 Normalized Burn Ratio, 줄여서 NBR(정규산불피해비율)에 관해 정리해 보겠습니다. 이 글의 내용은 UN-SPIDER(United Nations Platform for Space-based Information for Disaster Manageme..
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실습에서 다루는 Burn severity assessment(산불피해 심각도 평가)를 위한 단계는 아래와 같습니다. 첫번째 글은 실습용 Landsat 8 위성영상은 어디서 획득하는지, 전처리는 어떻게 하는지 정리해 보겠습니다. 자, 그럼 바로 시작해볼까요?!
데이터 준비
실습 대상지는 이번에 3월 5일 강원도 강릉시 옥계면에서 발생해 동해시 망상 일대로 확산, 8일 오후 7시쯤 진화된 '강릉 옥계-산불 지역'입니다. 기사에 따르면 강릉은 1900㏊, 동해 2100㏊에 달하는 산림이 잿더미가 되었다고 합니다. 해당 데이터를 다뤄보기에 앞서, 산불 진화를 위해 애써주신 모든 분들께 감사의 마음을 전합니다. 저는 산불 전(Pre-fire)과 산불 후(Post-fire) 시기의 Landsat 8호 위성영상을 사용하며, 해당 데이터는 U.S. Geological Survey(USGS, 미국 지질조사국: 1879년 창립, 미국 내무부 산하 연구기관)가 운영하는 'Earth Explorer(https://earthexplorer.usgs.gov/)'를 통해 내려받았습니다.
[속보] 강릉 옥계·동해 산불 '90시간 사투' 끝에 주불진화
강릉 옥계와 동해 일대 산림을 쑥대밭으로 만든 산불의 주불이 8일 오후 7시쯤 진화됐다. 산림 당국은 이날 오후 7시 주불 진화를 완료하고 잔불 진화 및 뒷불 감시 체제에 돌입한다고 밝혔다. 산
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Landsat 8호 위성영상 데이터는 2022년 3월 3일(산불 전), 2022년 3월 10일(산불 후) 2장입니다.
Landsat 데이터는 파일 이름에 많은 정보를 담고 있습니다. Landsat Collection 2의 명명 규칙(naming convention)에 관한 내용은 아래 글로 정리했습니다.
Landsat Collection 2의 명명 규칙(naming convention) 소개
안녕하세요? 이번 글은 Landsat Collection 2의 명명 규칙(naming convention)을 정리해 보겠습니다. 이에 앞서 Landsat Collections, Levels, Tiers 개념을 요약해 보겠습니다. Landsat Collections (랜드셋 컬렉..
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먼저 2022년 3월 3일(산불 전) 데이터를 압축 해제해 볼까요?! 아래와 같은 파일들이 존재합니다.
QGIS를 실행하고 '플러그인 > 플러그인 관리 및 설치'에서 'Semi-Automatic Classification Plugin (줄여서 SCP)'을 검색, 설치해 줍니다. SCP는 원격탐사 영상의 감독 분류를 허용하여 영상 다운로드, 전처리 및 후처리용 도구를 제공합니다. 개발자는 이탈리아 국가환경보호연구소 ISPRA(Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale, 이스프라) 소속의 Luca Congedo(루카 콘지도) 님입니다.
Preprocessing (전처리)
먼저, Landsat 데이터의 DN 값을 표면 반사율(surface reflectance)로 변환해 보겠습니다. 상단 메뉴에서 'SCP > Preprocessing > Landsat'을 클릭합니다.
'Directory containing Landsat bands(랜드세 밴드를 포함하는 디렉토리)'에서 해당 폴더를 지정합니다.
'Create Band set and use Band set tools(밴드셋 생성 및 밴드셋 도구 사용)'와 'Add bands in a new Band set(새 밴드셋에 밴드 추가)'이 기본 체크되어 있습니다. 그대로 두고 'RUN(실행)' 버튼을 클릭한 후 폴더를 지정해 줍니다.
실행 결과는 아래와 같습니다.
레이어 패널을 보면 B1-B7, B10 밴드가 'RT_'라는 접두어와 함께 새 파일로 생성된 것을 확인할 수 있습니다.
각 밴드별 파장(Wavelength, ㎛)과 해상도(Resolution, m)는 아래 표를 참고하시기 바랍니다.
앞서 생성한 밴드셋을 확인해볼까요?! 상단 메뉴에서 'SCP > Band set(밴드셋)'을 클릭합니다.
아래와 같이 Band set 1(B1-B7)이 설정된 것을 확인할 수 있습니다.
Landsat Band Combinations (랜드셋 밴드 조합)
이번에는 Landsat Band Combinations을 확인해 보겠습니다. 일반적인 Landsat 8호 위성영상의 밴드 조합은 아래와 같습니다.
SCP Working Toolbar의 기능을 이용하면 밴드 조합을 쉽게 적용할 수 있습니다.
Natural Color(자연 색상) 조합을 적용해 볼까요?! 아래와 같이 'RGB = 4-3-2'로 입력합니다.
아래와 같이 Natural Color 조합된 'Virtual Band Set 1' 밴드셋이 레이어 패널에 추가됩니다.
이번에는 Color Infrared (CIR) 조합을 지정해 볼까요?! 'RGB = 5-4-3' 조합으로 설정하면 됩니다. 여기까지 데이터 준비 및 전처리 내용을 정리해 봤습니다.
