소나무 재선충에 감염되어 고사하는 소나무의 증가는 우리나라 산림에 심각한 위협이 되고 있다. 재선충은 매개 후 고사단계에 이르기까지 진행과 확산이 빨라 감염목이 발견되면 곧바로 임내에서 벌채 및 훈증 처리해야 하며 5${\sim}$6월에 감염되어 10${\sim}$11월에 육안으로 고사를 확인할 수 있다. 재선충에 의해 소나무가 고사되는 과정에서 식생활력도가 크게 감소하며 이러한 현상은 근적외선 영역에서 분광반사의 감소를 수반한다. 따라서 본 연구는 근적외선영역의 분광감소를 이용하여 재선충 피해목의 조기진단이 가능할 수 있다는 것에 착안하여 수행하였다. 근적외선영상 취득 방법으로 휴대가 간편한 근적외선 카메라를 이용하여 재선충 피해지역의 소나무림을 5월부터 11월까지 매월 촬영하였다. 이렇게 수집된 분광반사값으로부터 식생지수(Vegetation Index: VI)의 변화를 분석하였고, VI의 감소율로부터 소나무 재선충 감염목을 조기에 발견할 수 있다는 결과를 도출하였다.
소나무의 AIDS라 일컫는 소나무 재선충이 1988년 부산의 금정산에서 최초로 발견되었다. 발견된 이후 2005년 12월까지 경상남도 전역 53개 시군구지역에 피해를 끼쳤다. 피해를 입은 삼림지역에 대한 최선의 대책은 초기 방재 작업 후에 훈증을 통해 처리하는 방법이다. 그러나 관찰에 의해 초기에 방재를 하는 것은 피해 삼림지역이 매우 광범위한 지역에 걸쳐있기 때문에 어렵다. 또한 한국의 지형적 특성 상 관찰자의 접근이 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 근적외선 CCD 카메라를 사용하여 소나무 재선충 피해지역의 초기 방재 가능성을 제시하였다.
소나무 재선충은 한국과 일본, 중국을 포함한 동아시아 지역의 소나무산림에 막대한 피해를 주는 원인이며, 피해목의 조기 발견과 제거는 재선충 확산을 막는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 드론으로 촬영되고 처리된 RGB 정사영상을 딥러닝 분류에 의한 재선충 피해목 탐색방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습영상 데이터가 많지 않다는 가정아래 ResNet18을 백본으로 하는 패치기반의 분류기를 구성하고 RGB 정사영상을 분류하고 그 결과를 heatmap 형태로 만든다. 제작된 정사영상의 heat map는 재선충 피해목의 분포를 알아내고 확산해가는 모습을 관찰할 수 있게 하며, 재선충 피해목 지역의 RGB 분포 특징을 추출해낼 수도 있다. 본 연구의 패치기반 분류기 성능은 94.7%의 정확도를 나타내었다.
소나무 재선충병은 우리나라 소나무림에 심각한 위협이 되고 있다. 소나무 재선충병은 보통 5~6월에 감염되지만 10~11월에 비로소 피해목을 육안으로 확인할 수 있어, 피해예방에 큰 어려움을 겪고 있다. 재선충에 의해 소나무가 고사되는 과정중에는 식생활력도가 크게 감소하게 되는데, 이러한 현상은 분광스펙트럼상의 근적외선 영역에서 분광반사의 감소를 수반한다. 본 연구에서는 이러한 현상을 토대로 재선충 피해목의 식생활력도 변화를 식생지수 모니터링을 통하여 분석하였다. 휴대가 간편한 근적외선 카메라를 이용하여 재선충 피해지역의 소나무림을 5월부터 11월까지 매월 촬영함으로써 녹색, 적색 및 근적외선 영역대의 분광반사값을 취득하였다. 이렇게 수집된 분광반사값으로부터 피해목의 식생지수(Vegetation Index: VI)의 변화를 분석하였고, 피해목의 식생지수는 감염초기인 6월부터 감소하기 시작한다는 것을 밝힐 수 있었다.
최근, 소나무재선충(Bursaphelenchus xylophilus)에 의한 소나무림의 피해에 대한 사회적 심각성이 크게 대두되고 있다. 소나무 재선충에 의한 산림피해는 피해지 내에서는 매개충인 솔수염하늘소의 자연적인 영역확장에 의해 확산되는 반면, 전국적으로는 감염목의 인위적 반출 및 이동에 의해 확산이 진행되고 있다. 본 연구에서는 부산 대변항의 재선충 피해지내에서 항공사진 및 현지조사에 의해 피해목의 공간적인 위치를 파악하였고, 공간통계학적인 방법을 통하여 피해목의 공간분포유형, 피해발생과 지형인자간의 관계를 분석하였다. 또한, 지형공간자료를 통계학적 Tree 모형에 적용한 CART(Classification and Regression Trees)모형을 이용하여 재선충 피해의 자연적인 확산 예측 지도를 작성하였다. 본 연구를 통해 공간통계학적인 분석과 CART모형이 소나무재선충 피해의 공간분포 및 자연적 확산유형을 파악하는데 유용한 도구로 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
이 연구는 재선충 감염 소나무와 비 감염 소나무의 수분함유율에 따른 연소열 실험을 통해 열적특성을 비교 분석하였다. 실험 결과는 다음과 같다. 수분 함유율 분석 결과는 재선충 감염 소나무의 경우 평균 19.92%, 비 감염 소나무는 26.27%로 화재 시 전도, 대류, 복사열 크기가 커질수록 수분 함유량이 감소한다. 수분 함유량의 기화가 가속되면 평형 수분 함유율에 도달하고 수분 함유율이 15%이하에서는 열원에 의하여 착화되지 않는다는 목재의 열적 특성에 상반되는 결과이다. 연소열 분석 결과는 재선충 감염 소나무와 비 감염 소나무는 연소열은 약 3%로 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 연소열이 다른 수종에 비해서는 높은 수치를 나타낸다는 것을 알 수 있다. 결론적으로 전도, 대류, 복사열의 증가에 따른 수분 함유율의 감소가 착화에 직접적인 원인 중 하나이며 수분 함유량이 감소할 수록 화재 확산 속도도 빨라진다는 것을 알 수 있었다.
소나무재선충(Bursaphelenchus xylophilus)에 의해서 발생되는 소나무재선충병(Pine wilt disease)은 우리나라 소나무림에 피해를 주고 있다. 소나무재선충은 매개충인 솔수염하늘소(Monochamus alternatus Hope) 성충이 건전한 소나무의 신초를 갉아먹는 후식과 산란을 통해서 옮겨진다. 현재까지의 소나무재선충병 방제에는 metam-sodium SL(25%)약제를 사용하여 고사한 소나무를 훈증하는 것이 주된 방법이었으나 농약에 의한 환경오염이나 훈증을 위해 피복하는 비닐로 인해 산림경관을 해치는 문제가 발생하였다. 따라서 휴대용 수피제거기(Portable Bark Remover)는 산림 사업용 엔진톱 끝부분에 장착되어, 소나무재선충병 감염 고사목 방제 현장에서 간단하고 빠르게 수피를 제거 함으로써 매개충의 산란과 부화 등의 서식처 제공이 차단되어 결국 온전한 생활사를 완성 할 수 없어 죽게 되도록 친환경적으로 개발되었다. 또한 소나무재선충병 매개충 방제를 위한 휴대용 수피제거기의 활용은 파쇄, 소각, 훈증 등의 기존의 방제 방법에 비하여 비용의 절감과 높은 방제 효과를 기대 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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