Analyzing Vegetation Index Change of Damaged Trees by Pine Wilt Disease Using Portable Near Infrared Camera

휴대용 근적외선 카메라를 이용한 소나무 재선충 피해목의 식생지수 변화분석

  • Received : 2008.05.09
  • Accepted : 2008.10.08
  • Published : 2008.12.30

Abstract

Pinus densiflora(red pine) stands in Korea have been faced with the serious threat by pine wilt disease caused by Bursaphelenchus xylophilus (nematodes). It is not easy to early detect and prevent the infected trees because those cannot be visually identified during the initial phase of infection. Red pine is usually infected by B. xylophilus from May to July and can be just visually detected in October or November. While the infected trees are wilted, the spectral value of Near Infrared (NIR) is supposed to be decreased. Based on this phenomena, in this paper, the vegetation vitality change of infected trees was analyzed using vegetation indices. Spectral values of Red, Green and NIR had been acquired monthly by a portable NIR camera in the same place of red pine stands infected by pine wilt disease. It could be proven that the vegetation index, or vegetation vitality of damaged trees starts to decrease from June, in the early infecting phase.

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.

Keywords

References

  1. 김준범, 조명희, 오정수, 이광재, 박성중, 엄향희. 2001. GIS 위성영상을 이용한 소나무 재선충 피해지역과 기상인자와의 시.공간적 상관분석. 한국농림기상학회 학술발표논문집. 49-52.
  2. 김준범, 조명희, 김인호, 박재헌. 2002. 소나무재선충 피해지역 추출을 위한 IKONOS 위성영상의 지형별 분광특성 분석. 한국지리정보학회 추계학술대회 발표논문집. 15-22.
  3. 김준범, 조명희, 김인호, 김영걸. 2003. IKONOS 위성영상과 GPS를 이용한 소나무 재선충 피해지역 추출에 관한 연구. 한국임학회지 92(4): 362-366.
  4. 산림청. 2007. 임업통계연보(2007). 제37호. pp. 182.
  5. 손민호, 이우균, 이승호, 조현국, 이준학. 2006. 공간통계학적 방법에 의한 소나무 재선충 피해의 자연적 확산유형분석. 한국임학회지. 95(3): 240-249.
  6. 조명희, 김준범, 오종수, 이광재, 2001. 고해상도 IKONOS영상을 활용한 소나무재선충 피해지역 추출 기법. 한국지리정보학회지 4(4): 72-78.
  7. 최창호. 2004. 사진학강의 7판. 포토스페이스. 서울. pp. 423.
  8. Kelly, N.M. 2002. Monitoring sudden oak death in California using high-resolution imagery. USDA-Forest Service. General technical report. PSW-GTR-184:799-810
  9. Pearson, L. and L.D. Miller. 1972. Remote mapping of standing crop biomass for estimation of the productivity of the short-grass prairie. Pawnee National Grasslands. Colorado. In Proceedings of the 8 th International Symposium on Remote Sensing of the Environment. Ann Arbor. MI: ERIM.
  10. Rouse J.W., Haas R.H., Deering D.W. and J.A. Schell. 1974. Monitoring the vernal advancement and retrogradation (Green wave effect) of natural vegetation. Final Rep. RSC 1978 n4, Remote Sensing Center. Texas A&M University. College Station.