초분광 영상을 이용한 수목 생육상태 진단 연구 : 은행나무와 느티나무를 대상으로 = A Study on the Diagnosis of Tree Vigor Using Hyperspectral Imaging : Focused on Ginkgo and Zelkova

국문 초록 (Abstract)

규모가 큰 수목을 지속적으로 관리하기 위해 이루어지는 생육상태의 전반적인 진단을 효율적으로 수행하고자 비접촉 방식이 시도되고 있다. 비접촉 진단 방법의 하나인 초분광 영상 기술의 활용이 증가하는 추세이지만, 촬영 환경에 대한 설정이나 활력 등에 대한 정량적 평가 방법의 정립은 미진한 상황이다.
본 연구는 작물이나 식물의 일부를 파괴하는 접촉식 방법으로 이루어지는 진단의 한계를 극복하고, 규모가 큰 수목의 전체에 대해 초분광 영상의 식생지수를 이용하여 광효율 지표를 산출하는 방식의 제안을 목적으로 설정하였다. 이를 위해 수목의 식생지수 산출에 적합한 분광 분해능, 촬영 거리 설정, 데이터 취득 시기, 초분광 영상의 전처리 절차, 수관에 대한 생육상태 진단 등의 연구를 수행하였다. 연구 대상은 천연기념물로 지정되어 조사가 빈번하게 이루어지는 은행나무와 느티나무를 대상으로 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 수목 생육상태 진단의 효율성을 고려하여 이동식이며, 7nm 단위로 비교적 낮은 분해능의 센서를 사용하였다. 화각을 고려했을 때, 큰 규모의 수목에 대해서 5~7m 거리에서 수관을 4분할하는 방식으로 촬영이 가능한 것을 확인하였다. 영상분류를 사용하여 진단하려는 수관부에서 적정한 영역을 선정하는 방법을 제시하였다. 둘째, NDVI를 포함한 11개의 식생지수와 5개의 광효율 지표 간의 상관관계를 분석한 결과, PRI를 비롯한 다수의 식생지수가 광효율 지표와 강한 상관관계를 보이는 것을 확인하였다. 비교적 낮은 분해능의 초분광 영상을 사용함으로써 상관성이 높게 나타난 것으로 보인다. 셋째, 생육상태 진단에 적합한 식생지수 및 밴드를 탐색한 결과, 두 수종에서 공통적으로 PRI가 광효율 지표 중 Y(Ⅱ)와 가장 상관관계가 강한 식생지수임을 확인하였다. 상관계수가 최대가 되는 PRI의 밴드 조합으로는 은행나무에서 513nm와 557nm, 느티나무에서 536nm와 560nm를 선정하였다. 넷째, 은행나무와 느티나무에서 수목의 생육 상태를 확인할 수 있는 광효율 지표인 Y(Ⅱ)에 대해서 PRI를 사용하는 것이 설명력이 높음을 확인하였다. 느티나무에 대해서는 PRI와 RENDVI를 함께 사용함으로써 Y(Ⅱ)에 대한 설명력이 확보될 수 있었다. 다섯째, 은행나무의 생육상태를 평가하기 위해 광효율 지표인 Y(Ⅱ)의 수치가 안정 수준에서 유지되는 7~8월이 진단에 적합한 시기임이 확인되었다. 느티나무의 경우 Y(Ⅱ)와 RENDVI가 안정된 반응 양상을 보인 8월이 잠재적으로 발생할 수 있는 생리 이상의 식별에 효과적임을 밝혔다. 본 연구는 분광 분해능과 촬영 거리를 설정하여 초분광 영상을 촬영하고, 광효율 지표를 설명하는 식생지수와 밴드를 선정함으로써 수목 생육 진단의 현장 운용성을 확보할 수 있는 분석 기반을 제시하였다. 향후 다양한 수종과 고령 수목을 대상으로 한 현장 검증을 통해 기법의 범용성을 확립하여 지속적인 관리 기술로 활용될 수 있을 것이다.

주제어: 광효율 지표, 노거수, 비파괴 검사, 식생지수, 자연유산

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Non-contact methods are being attempted to efficiently evaluate the vigor of trees for the continuous management of large-scale trees. While the utilization of hyperspectral imaging technology, one of the non-contact diagnostic methods, is on the rise, quantitative evaluation methods for imaging environmental settings and tree vigor have not been fully established. The objective of this study was to propose a method to calculate a light use efficiency index for entire large trees using vegetation indices (VIs) derived from hyperspectral imagery to overcome the limitations of contact-based diagnostics, which destroy parts of crops or plants, To achieve this objectives, this study examined appropriate spectral resolution for calculating VIs, optimal imaging distance settings, data acquisition timing, hyperspectral image preprocessing procedures, and crown vigor diagnosis. The study subjects were ginkgo and zelkova trees, frequently surveyed because many trees are designated as Natural Monuments. The results are as follows. First, this study used a mobile sensor with relatively low resolution (7nm intervals), considering the efficiency of tree vigor diagnosis. Considering the field of view, it was confirmed that large trees could be photographed by dividing the craown into four sections from a distance of 5 to 7m. This study proposed a method of selecting an appropriate area within the craown to be diagnosed using image classification. Second, this study analyzed correlations between eleven VIs (including NDVI) and five light use efficiency indices. The results showed that multiple VIs, including PRI, had strong correlations with light use efficiency indices. This strong correlation appeared attributable to the use of hyperspectral imagery with relatively low resolution. Third, this study explored VIs and bands suitable for vigor diagnosis. It was found that PRI, a VI, was most strongly correlated with the light efficiency index Y(Ⅱ) for both tree species. The band combinations yielding the maximum correlation coefficient for PRI were 513nm and 557nm for ginkgo trees and 536nm and 560nm for zelkova trees. Fourth, it was confirmed that using PRI would provide high explanatory power for Y(Ⅱ), a light use efficiency index, showing tree vigor in both ginkgo trees and zelkova trees. For zelkova trees, using PRI and RENDVI together ensured sufficient explanatory power for Y(Ⅱ). Fifth, July to August was confirmed as the optimal period for diagnosing the vigor of ginkgo trees, as Y(Ⅱ), a light use efficiency index, remained stable during this time. For zelkova trees, August would be effective for identifying potential physiological abnormalities, as both Y(Ⅱ) and RENDVI exhibited stable response patterns during August. This study established an analytical foundation for field-operational tree vigor diagnosis by taking hyperspectral images with dspectral resolution and imaging distance and by selecting VIs and bands that could explain light use efficiency indices. It can be developed into a sustainable management technology by establishing the technique's versatility through future field validation across diverse tree species and aged trees.

Keyword: Light Use Efficiency, Large-old Trees, Vegetation Index, Nondestructive Testing, Natural Heritage

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구 배경 및 목적 1
• 2. 연구 범위 및 내용 3
• Ⅱ. 연구 방법 5
• 1. 연구 대상 5
• 2. 초분광 영상 촬영 8
• 3. 광효율 지표 측정 24
• 4. 분광 반사율 추출 27
• 5. 데이터 선별 32
• 6. 상관분석 34
• Ⅲ. 연구 결과 36
• 1. 데이터 검증 36
• 1) 광효율 지표 36
• 2) 상관관계 37
• 2. 식생지수 및 밴드 선정 42
• 1) 밴드 탐색 42
• 2) 밴드 선정 47
• 3) 회귀분석 53
• 3. 수목 생육상태 분석 59
• 1) 수치적 특성 60
• 2) 공간적 분포 62
• 4. 소결 77
• Ⅳ. 결론 79
• 부록 82
• 참고문헌 93
• Abstract 97