초분광 분석을 이용한 난대상록참나무류의 종자 구별 모델 개발

조계홍1*, 김예지1, 전고은1, 강규석1

(1서울대학교 농업생명과학대학)

Development of seed discrimination model for warm-temperature evergreen oaks using hyperspectral analysis

Gye-Hong Cho1*, Yeji-Kim1, Koeun Jeon1, Kyu-Suk Kang1

(1College of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University)

요약: 참나무류 수종은 풍매로 인한 자연교잡이 빈번하게 발생하기 때문에 교잡종 종자를 구분할 필요성이 있다. 그러나 난대활엽수종의 종자에 대한 표현형적인 차이를 정밀하게 구별하는 연구는 미비하였다. 본 연구에서는 난대상록활엽수인 가시나무류 종자의 표현형적 차이를 규명하고 종간 식별이 가능한지를 구명하고자 하였다. 제주도 서귀포시에 조성된 붉가시나무 채종원에서 631립 그리고 종가시나무 채종원에서 505립을 각각 채집하여 초분광 사진을 촬영하였다. 촬영 파장대는 400~1000nm 그리고 400~1700nm 두 종류였다. 촬영한 사진 중 종자가 위치한 부분만을 분할한 후 각 종자의 평균파장 및 형상데이터를 추출하였다. 데이터를 3:1 비율의 학습과 검증 세트로 구분하였다. Standard normal variate (SNV), multiplicate scatter correction (MSC), 그리고 Savitzky-Golay filtering (SGF) 등의 통계적 처리를 적용하고, 가시광선과 근적외선 영역 등으로 파장변수를 구분하였다. 그리고 부분최소자승 판별분석(PLS-DA)을 이용하여 분류학습을 하였다. 분석 결과, 단순 파장데이터만을 사용했을 경우, 65~97%의 정확도로 두 수종의 종자를 구별할 수 있었다. 또한 형상데이터를 결합하여 분석한 경우에는 최고 99.3%의 정확도로 종자를 분별할 수 있었다. 이는 차후 난대상록활엽수종의 교잡종에 대한 대용량 표현형 연구의 일부로 활용이 될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract: Quercus species, including evergreen broad-leaved subtropical trees, are subjected to frequent natural hybridization due to wind pollination. There has been a need to discriminate hybridized seeds. However, there has been a lack of fundamental research on the precise distinction of phenotypic differences among existing evergreen broad-leaved subtropical species. Therefore, we aimed to identify phenotypic differences among seeds of two Quercus species and determine whether they can be distinguished. We collected 631 seeds of Q. acuta and 505 seeds of Q. glauca from the seed orchards and took hyperspectral photographs. Two wavelengths were used: 400-1000 nm and 400-1700 nm. After segmenting the region of the seeds within image, the average spectra and morphological data of each seed were extracted. The data was divided into training and test sets in a 3:1 ratio. Statistical treatments such as standard normal variate (SNV), multiplicative scatter correction (MSC), and Savitzky-Golay filtering (SGF) were applied, and wavelength variables were divided into visible and near-infrared regions, and then classification was performed using partial least squares discriminant analysis (PLS-DA). As a result, the seeds of the two species were distinguished with an accuracy of 65-97% when using spectral data alone, and up to 99.3% when combined with morphological data. The results are expected to be utilized as part of future high-throughput phenotyping studies for hybrids of Quercus species.

사사: 본 연구는 산림청 사업인 산림의 가치증진을 위한 임업기술 첨단화 및 스마트조림 현장 맞춤형 전문인력 양성(No. 500-20240147)의 지원에 의해 이루어진 것임.