무인항공기 촬영 정사영상을 이용한 재선충 감염목 탐지 (Detection of pine wilt disease using Orthophoto taken from unmanned aerial vehicle)

서지정보

· 발행기관 : 차세대컨버전스정보서비스학회
· 수록지 정보 : 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 / 12권 / 1호 / 75 ~ 84페이지
· 저자명 : 강동완

초록

소나무재선충병은 소나무, 해송, 잣나무, 섬잣나무 등 침엽수 소나무속의 나무들이 소나무재선충에 의해 감염되는 병으로, 북미에서 시작되어 유럽과 한국을 포함한 아시아로 확산되어 산림자원에 막대한 피해를 주고 있다. 특히, 지구온난화 및 가뭄 등 최근의 급격한 기후 변화로 인해 그 확산세가 더 가속화되고 있는 추세이다. 최근 무인항공기 운용 기술이 발전하면서 재선충감염목의 조기탐지를 통한 예찰이 도입되고 있다. 특히, 영상분야에서의 인공신경망 기술의 급격한 발전은 무인항공기를 이용하여 감염목을 자동으로 탐지하는 것에 대한 가능성을 높이고 있으며 최근 많은 연구들이 이에 도전하고 있다. 본 연구에서는 객체 탐지에 탁월한 성능을 보이고 있는 영상 기반 인공신경망 기술을 이용하여 무인항공기 촬영 정사영상으로부터 소나무재선충 감염목을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법이 소나무재선충 감염목 예찰에 효과적임을 보인다.

영어초록

Pine wilt disease is a disease in which Conifers, such as pinus densiflora, myriopathes japonica, pinus koraiensis, and Pinus parviflora are infected by pine wilt nematodes, and started in North America and spread to Europe and Asia including Korea, causing enormous damage to forest resources. In particular, due to recent rapid climate change such as global warming and drought, the spread is accelerating. Recently, with the development of unmanned aerial vehicle (UAV) operations, forecasting through early detection of infected trees is being introduced. Especially, the rapid development of artificial neural networks in the imaging fields is increasing the possibility of automatically detecting infected trees by using UAVs and many recent studies are challenging it. In this study, we propose a method for automatically detecting the infected trees from orthophotos taken by UAVs by employing image-based artificial neural networks, which has been showing excellent performance in object detection. Also, through experiments, we show that the proposed method is effective in forecasting the infected trees.

참고자료

· 없음