전체 면적의 약 81.5%가 산림인 강원도의 경우 산불 발생빈도는 78건으로 경기도, 경상북도에 다음이나 피해면적은 전체의 87%를 차지할 정도로 대규모 산불이 발생하고 있다(Korea Forest Service, 2016; 2019). 산불은 대표적인 산림 재해 중 하나로 광범위한 지역에 피해 입혀(Malamud et al., 1998), 생물다양성, 임산물, 관광 등 생태·경제·사회적 측면에서 피해를 입히고 있다(Ratz, 1995). 피해지를 파악하기 위해서는 현장조사를 수행해야 하나, 대규모 산불의 경우 시간, 인력, 예산적 측면에서 현장조사보다는 Landsat, Sentinel 등과 같은 중·고 해상도 위성영상자료를 활용하는 것이 효율적이다(Lentile et al., 2006). 이에 본 연구는 강릉 및 동해지역에 발생한 대규모 산불지역을 대상으로 영상분석을 통해 피해도 등급 산정과 영향을 미치는 환경인자를 도출하고자 진행하였다. 연구대상지는 강원도 강릉시 옥계면, 동해시 망상동, 묵호동 등에 속하며 백두대간 동쪽면에 위치하였다. 산불은 2022년 3월 5일에 발화하여 3월 8일 19시경 진화가 이루어졌다. 산불 전후 시기에 해당하는 2장의 Landsat-8 Level 2 Science Products 영상을 취득하여 산불 피해도 등급을 산정하였다. 등급은 정규탄화지수(Normalized burn ration: NBR)와 미국지질조사국(U.S.Geological Survery)의 기준을 참고하여 구분하였다. 산불 피해도에 영향을 미치는 인자를 파악하고자 정규식생지수(Normalized difference vegetation index: NDVI), 정규수분지수(Normalized difference water index: NDWI), 고도, 경사, 향, 임상 정보를 바탕으로 상관관계를 분석하였다. 피해도 분석 결과 산불 후 재성장 낮음(Low), 심각도 보통-높음(Moderate-high), 심각도 보통-낮음(Moderate-low), 산불피해 없음(Unburned) 4개의 등급으로 구분되었다. 환경인자와의 상관관계 분석결과 해발고는 100~200m, 향은 100~250°, 경사는 15~25°에서 4개 등급 모두 유사한 분포를 나타내었다. dNDNI와 dNDWI와의 관계에서는 산불 피해를 입은 곳의 반사율이 낮아지는 것이 경향이었다. 임상도와의 관계에서는 영급, 경급 등과는 낮았으나 수종은 피해도에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 소나무 분포 지역의 dNBR 수치가 가장 높았으며, 리기다소나무, 곰솔 순이었다. 활엽수종의 경우 산불 피해없음, 심각도-낮음정도 등급에서 많이 관찰되어 침엽수와 비교하여 피해가 적은 것으로 분석되었다. 산림청에서는 100ha이상의 산불을 대형 산불로 정의하고 있다(Korea Forest Service 2020). 현재 대상지의 피해 면적은 최소 2,100ha 이상이 피해를 입은 것으로 파악되었는데, 피해지역과 미피해지역의 지형적인 차이는 없는 것으로 나타났다. 수종과 관련해서는 침엽수인 소나무의 피해가 심각한데 경상북도 및 강원도는 이들 수종의 면적인 넓어 향후에도 반복적인 피해가 예상었다. 관리는 침엽수가 우점하는 지역을 산불 피해 잠재 지역으로 선정한 후 천이관리를 비롯한 예방 계획인 수리되어야 할 것이다.