히마와리-8 데이터를 기반으로 한 가중치 맥락 활성 화재 탐지 알고리즘

히마와리-8은 정지궤도 위성으로, 고급 히마와리 이미저(AHI) 센서가 장착되어 있어 산불 모니터링에 중요한 장점을 제공합니다. 본 연구에서는 AHI 센서에 적용할 수 있는 가중치 맥락 화재 탐지 알고리즘(AHIWFDA)을 제안합니다. 전통적인 통과 검출 알고리즘과 달리, 이 알고리즘은 다양한 밴드의 특성을 고려하고, 화재에 대한 밴드의 민감성을 기반으로 테스트 조건에 서로 다른 가중치와 임계값을 할당합니다. 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 우리는 다섯 개의 목표 지역에서 발생한 화재에 대해 이를 테스트했습니다. MODIS 데이터를 기초 진실 데이터로 간주하고, AHIWFDA, 히마와리-8 공식 제품 WLF 및 전통적인 공간 맥락 알고리즘(재현된 SEVIRI 알고리즘)과 비교할 기준으로 사용했습니다. 결과는 AHIWFDA가 WLF 제품에 비해 위양성 오류율을 유의미하게 감소시켰음을 보여줍니다. 우리의 알고리즘 정확도는 SEVIRI 알고리즘보다 우수하지 않지만, 더 많은 화재 사건을 올바르게 탐지합니다. MODIS 활성 화재 제품과 비교했을 때 AHIWFDA의 누락 오류율은 약 63%입니다. 반면, 상대적인 위양성 오류율은 약 12%로, 일부 이전 연구 결과와 일치합니다. 또한, 우리는 Landsat 시리즈 및 Sentinel-2 데이터의 지원을 통해 알고리즘 결과에 대한 자세한 검증을 수행했습니다. 결과는 본 논문의 알고리즘이 AHI 센서의 화재 탐지 능력을 효과적으로 활용할 수 있으며, 후속 알고리즘에 대한 새로운 아이디어를 제공할 수 있음을 보여줍니다.