기계학습 모델(SVM)과 다계절 스펙트럼 지수를 활용한 임상별 산불 피해지역 도출
2022 울진 산불을 중심으로
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- 김상희 박채원 임은진
- 공간정보공학과
- 2022년 05월 23일
- ##울진삼척산불 ##SVM
2022 울진 산불 피해지역 도출
올해 3월, 울진 삼척 지역에서 피해 규모가 약 2만 ha에 달하는 역사상 가장 큰 산불이 발생하였다. 피해지역을 정확히 파악하는 것은 산불 발생 이후 대응책을 구축하는데 가장 중요한 사항으로 여겨진다.
이에 따라 본 연구에서는 기계학습 모델(SVM)을 활용하여 2022 울진 산불의 피해 지역에 대한 다중 계절 스펙트럼 지수의 임상별 정확도를 산출해보고, 높은 정확도를 가지는 다계절 지수 조합을 통해 울진 산불의 최종 피해 지역을 도출해보았다.
이에 따라 본 연구에서는 기계학습 모델(SVM)을 활용하여 2022 울진 산불의 피해 지역에 대한 다중 계절 스펙트럼 지수의 임상별 정확도를 산출해보고, 높은 정확도를 가지는 다계절 지수 조합을 통해 울진 산불의 최종 피해 지역을 도출해보았다.
1 thought on “기계학습 모델(SVM)과 다계절 스펙트럼 지수를 활용한 임상별 산불 피해지역 도출”
공간정보공학개론 시간에 관람하러 가서 이 작품을 인상 깊게 보았습니다. 당시 이 작품에 궁금한 게 있어 질문 드렸을 때 친절히 답변해주셔서 감사했습니다.