[논문 리뷰] 30m resolution Global Annual Burned Area Mapping based on Landsat images and Google Earth Engine

Tengfei Long, Zhaoming Zhang외 7명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 07.

Fire effects on ecosystems참고 문헌 30인용 수 9

한 줄 요약

이 연구는 Google Earth Engine 내 자동화된 파ip라인을 사용하여 이용 가능한 모든 Landsat-8 이미지를 기반으로 2015년 기준 30m 해상도의 전 세계 연간 화재 피해 면적 지ap을 제시한다. 시간 시리즈 분석과 시간 필터링을 활용함으로써 이 방법은 Fire_cci v5.0와 높은 상관관계(R² = 0.74)를 보이며, 착오율(Commission error)과 누락 오차율(Omission error)이 각각 13.17%와 30.13%로 나타나 고해상도 전 세계 화재 모니터링을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Heretofore, global burned area (BA) products are only available at coarse spatial resolution, since most of the current global BA products are produced with the help of active fire detection or dense time-series change analysis, which requires very high temporal resolution. In this study, however, we focus on automated global burned area mapping approach based on Landsat images. By utilizing the huge catalog of satellite imagery as well as the high-performance computing capacity of Google Earth Engine, we proposed an automated pipeline for generating 30-meter resolution global-scale annual burned area map from time-series of Landsat images, and a novel 30-meter resolution global annual burned area map of 2015 (GABAM 2015) is released. GABAM 2015 consists of spatial extent of fires that occurred during 2015 and not of fires that occurred in previous years. Cross-comparison with recent Fire_cci version 5.0 BA product found a similar spatial distribution and a strong correlation ($R^2=0.74$) between the burned areas from the two products, although differences were found in specific land cover categories (particularly in agriculture land). Preliminary global validation showed the commission and omission error of GABAM 2015 are 13.17% and 30.13%, respectively.

연구 동기 및 목표

• Landsat 영상 자료를 활용하여 고해상도 전 세계 화재 피해 면적 지도를 자동화되고 확장 가능한 방법으로 제작하는 것.
• 활성 화재 탐지나 고밀도 시간 샘플링에 의존하는 해상도가 낮은 전 세계 화재 피해 제품의 한계를 극복하는 것.
• Google Earth Engine의 계산 능력을 활용하여 전 세계적이고 연간, 30m 해상도의 화재 피해 면적 지ap 제작을 가능하게 하는 것.
• 기후, 탄소 순환 및 생태계 연구를 위해 무료로 이용 가능하고 일관되며 재현 가능한 전 세계 화재 피해 면적 제품을 제공하는 것.
• Fire_cci v5.0와 같은 기존 글로벌 제품과 참조 데이터셋을 기반으로 결과 제품의 정확도를 검증하는 것.

제안 방법

• 2015년 동안의 전체 Landsat-8 이미지 카탈로그에 액세스하고 처리하기 위해 Google Earth Engine(GEE) 플랫폼을 활용하였다.
• 스펙트럼 지수(예: NBR) 기반의 시간 시리즈 변화 탐지 방법을 적용하여 화재 후 반사율 이상 현상을 식별하였다.
• 구름, 대기 영향 및 빠른 식생 복귀로 인한 오류 경고를 줄이기 위해 시간 필터링 기법을 구현하였다.
• 여러 개의 Landsat 영상에서 표면 반사율의 시간적 경로를 분석하여 화재 피해 지역을 자동으로 탐지하였다.
• 2015년 동안 발생한 화재 사건을 집계하여 이전 화재 영향을 제외한 전 세계 연간 화재 피해 면적 지도(GABAM 2015)를 생성하였다.
• 다양한 지역의 GF-1, CBERS-4 및 Landsat-8 자료를 참조 데이터로 활용하여 탐지 알고리즘의 校정 및 검증을 수행하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Google Earth Engine 내 자동화된 확장 가능한 파이프라인을 통해 Landsat-8 시간 시리즈 자료로부터 일관성 있는 30m 해상도 전 세계 화재 피해 면적 지도를 생성할 수 있는가?
• RQ2 GABAM 2015 제품의 공간 분포 및 정확도는 기존의 Fire_cci v5.0 전 세계 화재 피해 면적 제품과 비교하여 어떻게 다른가?
• RQ3 다양한 전 세계 지형 유형에서 GABAM 2015 제품의 착오율과 누락 오차율은 각각 얼마인가?
• RQ4 빠른 식생 복귀 또는 구름 오염이 열대 및 습윤 지역에서 탐지 정확도에 어느 정도 영향을 미치는가?
• RQ5 Landsat 기반 전 세계 화재 피해 면적 지도는 기후 모델링 및 탄소 순환 연구를 지원하기에 충분한 정확도와 일관성을 확보할 수 있는가?

주요 결과

• GABAM 2015는 Fire_cci v5.0 제품과 강한 상관관계(R² = 0.74)를 보이며, 특히 비늘나무 숲 지역에서 높은 정확도를 확보하였다.
• 다양한 지역에서의 초도 검증 기반으로 GABAM 2015의 전 세계 착오율은 13.17%, 누락 오차율은 30.13%로 나타났다.
• 다섯 개의 글로벌 현장에서의 검증 결과, 전체 정확도는 아프리카의 71.29%에서 미국의 95.87%까지 다양했으며, 미국의 누락 오차율은 가장 낮은 67.97%였고 아프리카는 가장 높은 57.41%였다.
• 이 방법은 빠른 식생 복귀가 일어나는 지역(예: 열대 우림)에서도 화재 피해 지역을 성공적으로 탐지하였지만, 이러한 지역에서는 여전히 높은 누락 오차율을 보였다.
• 자동화된 파이프라인이 수십만 개의 Landsat 영상 처리를 효율적으로 수행하여 장기적인 시간 시리즈 지도 제작이 가능하게 하였다.
• GABAM 2015와 Fire_cci 간의 격차는 농경지에서 가장 두드러졌으며, 이는 토양 피복 유형 및 표면 반사율 동역학에 대한 민감도가 있을 수 있음을 시사한다.