안녕하세요. (주)헬셀 입니다.
전세계 산림 관리인들에게 무서운 해충 중 하나인
바로 나무껍질 딱정벌레!
최근 몇 년 동안 산림 생태계의 지속 가능성에 대한 위협이 증가함에 따라
산림 관리인은 감염을 관리하고 제어하는데 도움이 되는
효율적인 도구를 탐색하고 있습니다.
#환경보호 #환경데이터 #딱정벌레감염 #소나무보호 #소나무숲
그 효율적인 도구로는 드론! Drone!
드론기술을 이용하여 침엽수림의 건강을 매핑하고,
나무껍질 딱정벌레의 확산을 #환경모니터링 하였습니다.
왼쪽 : 나무껍질 감염으로 인한 소나무 고목의 예 / 오른쪽 : 감염으로 인한 소나무 상태
기술
인공위성은 오랫동안 산림 작업에 사용되어 있고, 인공위성의 발전으로
과거보다 높은 해상도 데이터를 캡처할 수 있습니다.
그러나 위성은 여전히 공간 해상도와 기상 조건에 한계가 잇어 흐린날에는 불가능 합니다.
#UAV 는 이러한 조건을 보완해줍니다.
드론은 관심 영역을 철저히 분석하는데 필요한 고해상도로 신속하게 대응하고,
시간에 민감한 데이터를 캡처할 수 있는 이점이 있습니다.
프로젝트
숲을 매핑한 결과로 일반소나무 (약 90%), 자작나무 덤불 (8%),
서어나무 (1.5%), 밤나무 한그루 (0.5%)가
나무껍질 딱정벌레에 감염된 것으로 알려졌습니다.
고해상도 다중스펙트럼 데이터를 위해 MicaSense Altum 센서와
DJI Matrice 210드론을 사용하여 수행되었습니다.
목표는 나무껍질 딱정벌레에 의한 나무의 손상을 평가하고, 그로인한 고사목을 정량화 하는 것이었습니다.
데이터 처리
#Altum 데이터를 탐색하여 NDVI 지도 및 CIR 합성 맵을 생성하였고,
QCIS에서 추가 데이터 조작이 수행되어 낙엽과 스트레스의 징후를 보여주는
나무를 식별하였습니다.
왼쪽 : NDVI / 오른쪽 : CIR
히스토그램
소나무가 서식하는 지역의 평균 #NDVI 값은 0.74 (±0.05), 낙엽수 지역에서 0.95 (±0.4)였습니다.
이러한 차이는 전형적인 바이 모달 분포로 히스토그램에서 명확하게 볼 수 있습니다.
이미지 분석의 마지막 단계로 나무의 상태를 결정하기 위해 분류가 이루어졌습니다.
건강 단계에 따라 7가지 분류가 생성되었습니다.
그 결과 나무의 10% 이상이 건조하거나 죽은 나무이거나
분비활성 건조 물질이 있는 것으로 나타났습니다.
나머지 23%는 낙엽 과정이 진행되는 약해진 나무였으며
이는 이 후 몇년동안 제거 할 것으로 표시되어야 합니다.
건강한 나무와 약한 나무의 비율은 2.2 : 1로 매우 높았습니다.
수집된 데이터를 분석한 후 추가진단, 지원 및 모니터링에
사용할 수 있도록 정보를 산림 지구에 전달할 수 있었습니다.
결론
DJI Matice 210, Altum카메라, QGIS는 숲의 성장 초기에
진단 및 모니터링을 지원하는 효과적인 도구임을 입증하였습니다.
이 기술은 데이터 얻는데 필요한 시간을 줄여 다른 방법에 비해 상당한 비용을 절감하였습니다.
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