산불 뒤 되살아나는 숲, 드론 영상과 AI로 살핀다

산불이 지나간 숲에서 어린 나무가 얼마나 다시 자라는지 알아내는 일은 복구 계획의 출발점이다. 미국 산림청은 2026년 공개한 캐머런 피크 산불 피해지 조사 사례에서 드론 영상과 인공지능, 위성자료를 연결하는 방법을 소개했다. 현장 사진은 4월 9일 콜로라도 루스벨트 국유림에서 촬영됐으며, 7월 공개된 기사에 연구 과정이 담겼다.

2026년 4월 9일 콜로라도 캐머런 피크 산불 피해지 상공을 비행하는 미국 산림청 드론. 사진: U.S. Forest Service / Travis Weger / DVIDS https://www.dvidshub.net/image/9773605/uncrewed-aircraft-system-evaluates-post-fire-reforestation 

캐머런 피크 산불은 2020년 콜로라도 북부의 20만 에이커가 넘는 면적을 태웠다. 연구진이 확인하려는 것은 피해 사실 자체보다 그 이후의 자연 회복이다. 어린 나무가 충분히 자라는 구역과 추가 조사나 식재가 필요한 구역을 구분하면, 제한된 인력과 자원을 어디에 투입할지 판단하는 데 도움이 된다.

드론은 서로 겹치는 사진을 여러 장 수집한다. 이를 사진측량 방식으로 처리해 지형의 입체 정보를 만들고, 위치가 맞춰진 고해상도 정사영상으로 정리한다. 산림청은 약 1.5센티미터 해상도의 영상에서 개별 어린 나무를 식별할 수 있다고 설명했다. 공개 사진에는 비행 중인 기체와 조종자, 피해지의 숲이 함께 기록돼 있다.

산불 피해지의 어린 소나무와 쓰러진 나무를 담은 항공사진을 노트북 화면에서 확인하는 모습. 정사영상 처리 전 수집 영상이다. 사진: U.S. Forest Service / Travis Weger / DVIDS https://www.dvidshub.net/image/9773610/uncrewed-aircraft-system-evaluates-post-fire-reforestation 

다만 넓은 산불 피해지 전체를 드론으로 촬영하는 데에는 한계가 있다. 소개된 일반적인 비행의 조사 범위는 약 50에이커다. 연구진은 드론으로 확보한 세밀한 자료를 기계학습 모델의 학습자료로 활용하고, 이를 위성영상과 연결해 더 넓은 지역을 분석하려 한다. 가까이서 얻은 관찰을 넓은 범위의 판단으로 확장하는 구상이다.

촬영 시기도 결과에 영향을 준다. 주변 식생이 봄철에 무성해지기 전에는 조사 대상인 침엽수와 어린 로지폴소나무를 구분하기가 상대적으로 쉽다는 설명이다. 따라서 드론과 위성자료의 시기를 맞추는 작업이 필요하다. 사진이 선명하다는 이유만으로 서로 다른 계절의 자료를 동일한 조건으로 비교할 수는 없다.

쓰러진 나무와 고사목 사이에서 자라는 로지폴소나무의 어린 개체들. 2026년 4월 9일 촬영. 사진: U.S. Forest Service / Travis Weger / DVIDS https://www.dvidshub.net/image/9773609/uncrewed-aircraft-system-evaluates-post-fire-reforestation 

현장을 걸으며 나무를 세는 조사는 여전히 사용된다. 드론은 급경사와 쓰러진 나무, 죽은 나무가 있는 구역에서 작업자의 노출을 줄이는 보조 수단이다. 생성된 지도 역시 현장 인력이 더 살펴보거나 나무를 심어야 할 곳을 가려내는 데 쓰인다. 산림청은 추가 비행과 모델 개선을 계속하고 있다고 밝혔다.

루스벨트 국유림의 임도 위로 상승하는 조사용 드론과 현장 인력. 사진: U.S. Forest Service / Travis Weger / DVIDS https://www.dvidshub.net/image/9773616/uncrewed-aircraft-system-evaluates-post-fire-reforestation 

이 사례에서 눈여겨볼 부분은 드론이 숲 전체의 회복을 이미 완벽하게 판정했다는 주장이 아니다. 세밀한 항공영상과 넓은 범위의 위성영상, 현장 확인을 조합하는 연구 과정이다. 산불 복구처럼 범위가 넓고 변화가 오래 지속되는 업무에서는 각 자료의 강점과 한계를 함께 이해하는 것이 드론 활용의 출발점이 된다.

자료: From air to algorithm: How drones are training AI models for forest recovery

https://www.dvidshub.net/news/569476/air-algorithm-drones-training-ai-models-forest-recovery

사진: DVIDS의 개별 PUBLIC DOMAIN 자료. 사진별 촬영자와 출처를 표시했습니다.

The appearance of U.S. Department of War (DoW) visual information does not imply or constitute DoW endorsement.