본 연구는 RapidEye 영상을 활용하여 2013년 발생한 대형산불 피해지역(울주, 포항, 봉화)을 대상으로 온실가스 배출량 추정하였다. 온실가스 배출량 추정은 2006 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 가이드라인에서 제시하는 추정식을 이용하였다. 본 연구에서는 최대 우도법을 기반으로 한 감독분류를 실시하여, 산불피해지역의 강도등급 및 피해면적을 산출하였으며, 현장정보와 비교하여 정확도 검증을 실시하였다. 산불피해 등급별 정확도 평가 결과는 평균적으로 전체정확도 73.93%과 Kappa 계수 0.67로 나타났다. 2013년 대형산불피해지의 온실가스 배출량 추정은 울주지역 $CO_2$ 63,260, CO 5.207, $CH_4$ 360, $N_2O$ 28.0, $NO_x$ $4.4g/kg^{-1}{cdot}ha^{-1}$, 포항지역 $CO_2$ 28,675, CO 2.359, $CH_4$ 163, $N_2O$ 12.7, $NO_x$ $1.9g/kg^{-1}{cdot}ha^{-1}$ 그리고 봉화지역 $CO_2$ 53,086, CO 1,655, $CH_4$ 114, $N_2O$ 23.5, $NO_x$ $3.6g/kg^{-1}{cdot}ha^{-1}$로 나타났다.
This study was performed to estimate Greenhouse gases(GHGs) emissions from biomass burning at large forest fire(Ulju, Pohang and Bonghwa) in 2013. The extended methodology to estimate GHGs adopted the IPCC(Intergovermental Panel on Climate Change) Guidelines(2006) equation. For classifying fire damaged area and analyzing burn severity of total three large-fire area damaged, this study used post-fire imagery from Rapideye imagery to compute the Maximum Likelihood Classifiction (MLC). The result of accuracy assessment on burn severity from imagery showed that average overall accuracy was 75.93% and Kapp coefficient was 0.67 Finally, GHGs emissions from biomass burning in the three large-fire area 2013 were estimated as follows: Ulju $CO_2$ 63,260, CO 5.207, $CH_4$ 360, $N_2O$ 28.0 and $NO_x$ $4.4g/kg^{-1}{cdot}ha^{-1}$, Pohang $CO_2$ 28,675, CO 2.359, $CH_4$ 163, $N_2O$ 12.7 and $NO_x$ $1.9g/kg^{-1}{cdot}ha^{-1}$ and Bonghwa $CO_2$ 53,086, CO 1,655, $CH_4$ 114, $N_2O$ 23.5 and $NO_x$ $3.6g/kg^{-1}{cdot}ha^{-1}$.
