본 논문은 농작물 도복의 "재난 전-재난 후" 통합 모니터링 요구에 대응하여, 기존 방법의 자동화 수준이 낮고 시공간 협력 메커니즘 및 체계적 프레임워크 부족 문제를 해결하기 위해 농작물 생장 표준 곡선을 기반으로 한 도복 정상화 자동 모니터링 방법인 StandardCurve-iForest-RF를 제안한다. 이 방법은 Sentinel-2 시계열 데이터를 활용하여 소프트 동적 시간 정렬(Soft-DTW) 알고리즘으로 연도별 변동 영향을 받지 않는 작물 생장 표준 곡선을 구축하여 견고한 모니터링 기준으로 삼고, 고립 숲 알고리즘을 결합하여 다중 특성 이상 점수 누적 값을 계산하며, 시공간 연합 판정 메커니즘을 도입하여 실제 도복 사건을 효과적으로 식별하고 구름 잡음 등으로 인한 오판을 억제한다. 최종적으로 도복 동적 발견부터 범위 정밀 검출에 이르는 고도 자동화 프로세스를 구현한다. 흑룡강성 다칭시 자오위안현 보허타이향 도복 사례에서 본 방법은 2020년 9월 15일의 도복 사건을 성공적으로 탐지하였으며, 전체 정밀도는 80.36%, 카파 계수는 0.60이었다. 결과는 StandardCurve-iForest-RF 방법이 높은 자동화 수준과 우수한 정확도를 가지며, 농업 재해 모니터링 및 비상 관리에 신뢰할 수 있는 기술적 지원을 제공할 수 있음을 보여준다.

작물 도복 모니터링; 표준 생장 곡선; 시계열 분석; 시공간 연합 탐지; Sentinel-2