재난 대응, 이젠 AI로!
2025년 경북 의성에서 발생한 대형 산불은 우리에게 재난 대응의 중요성과 기술의 필요성을 다시금 일깨워주었습니다. 본 사례에서는 ArcGIS Pro와 GeoAI 기술을 활용하여 위성영상을 기반으로 산불 피해 지역을 빠르고 정밀하게 분석한 과정을 소개드립니다.
위성영상과 딥러닝을 활용한 신속한 피해 분석
ArcGIS Pro는 사전 학습된 딥러닝 모델을 통해 인공지능 기반의 정교한 공간 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. 본 분석에서는 위성영상을 활용하여 9만 ha 이상의 피해 면적을 단기간에 도출하였으며, 다음과 같은 주요 분석 기법이 적용되었습니다.
- 정규탄화지수(NBR): 화재 전후의 식생 변화 정도를 분석
- 정규화 식생지수(NDVI): 식생의 활력도 변화를 통해 피해 정도를 정량화
이러한 접근은 기존의 수작업 기반 분석에 비해 시간과 정확도 측면에서 매우 효율적인 결과를 보여주었습니다.
정책 수립 및 행정 판단에 활용 가능한 실질적 데이터
이런 GeoAI 분석 결과는 단순한 리포트용이 아닙니다.
실제 복구 우선 지역 선정, 예산 배분, 정책 수립 등 행정기관의 판단에 직접 활용할 수 있는 데이터로서, 향후 재난 대응 체계에 큰 기여를 할 수 있습니다.
Content Store로 위성영상도 간편하게 구매
ArcGIS 사용자라면 누구나 사용할 수 있는 Content Store for ArcGIS 앱을 통해 손쉽게 원하는 지역의 위성영상을 구매할 수 있다는 것도 큰 장점입니다.
단, 주의할 점! 이번 분석에 사용된 위성영상은 Content Store 제공 영상이 아니며, 산불 분석에는 중적외선 밴드가 포함된 영상이 필수이므로 구매 전 꼭 확인이 필요합니다.
적용 인사이트
- 단 며칠 만에 피해 면적 분석 완료, 실측보다 훨씬 빠름
- 딥러닝 모델 + 위성영상, 다른 재난에도 적용 가능한 높은 확장성
- 정책 판단에 직접 활용 가능한 실용적 분석 데이터 제공
지금 바로 실제 분석 과정을 확인하세요!