스마트폰 이미지와 딥러닝을 이용한 솔잎혹파리 피해도 측정기법 개발

정누리1*, 임원택2, 장병우1, 고찬우3,4, 남영우5, 고동욱4,6

(1국민대학교 산림자원학과, 2국민대학교 산학협력단, 3국민대학교 기후기술융합학과,

4국민대학교 탄소흡수원 특성화 대학원, 5국립산림과학원 산림병해충연구과,

6국민대학교 산림환경시스템학과)

Developing a method to measure damage by pine gall midge

using smartphone images and deep learning

Nuri Chung1*, Wontaek Lim2, Byungwoo Chang1, Chanwoo Ko3,4, Youngwoo Nam5, Dongwook W. Ko4,6

(1Department of Forest Resources, Kookmin University,

Industry-Academic Cooperation Foundation, Kookmin University,

3Department of Climate Technology Convergence, Kookmin University,

4Forest Carbon Graduate School, Kookmin University,

5Forest Entomology and Pathology Division, National Institute of Forest Science,

6Department of Forest, Environment, and Systems, Kookmin University)

요약: 솔잎혹파리(Thecodiplosis japonensis)는 소나무류에 큰 피해를 주는 대표적인 산림병해충으로 1929년 서울과 목포에서 최초로 유입이 확인된 이후 전국으로 확산되었다. 현행 솔잎혹파리 피해도 측정법은 병징이 나타난 가지를 채취하여 육안으로 충영형성률을 실측하고, 감염목의 피해도를 결정한다. 이러한 방식은 많은 인력 및 시간이 필요하기에 대면적의 피해지에 적용할 수 있는 효율적인 측정법이 요구된다. 본 연구에서는 솔잎혹파리 감염 가지의 피해도를 측정하기 위해 이미지 회귀분석 알고리즘 기반의 딥러닝 모델을 개발하였다. 이를 위해 2024년 1월과 2월에 솔잎혹파리 피해지에서 시료 가지를 채취하고, 스마트폰 이미지 자료 및 실측값을 획득하여 모델을 학습시켰다. 이미지 회귀분석 결과, 충영형성률의 실측값과 모델 예측값 간 높은 설명력(R2=0.87)을 나타냈으며, 모델의 피해도 예측 정확도도 우수한 성능을 보였다(MAE=6.91, RMSE=9.04). 본 연구는 솔잎혹파리 피해 측정을 위한 표준화된 접근법을 제시하여 효과적인 산림 건강성 관리에 기여할 수 있을 것이다.

Abstract: The pine gall midge (Thecodiplosis japonensis) is a significant forest pest that severely damages pine trees. First identified in Seoul and Mokpo in 1929, it has since spread nationwide. The current method for assessing pine gall midge damage involves collecting symptomatic branches and visually measuring the gall formation rate to determine the extent of damage to infested trees. This method is labor-intensive and time-consuming, necessitating an efficient assessment technique applicable to large areas. In this study, we developed a deep learning model based on an image regression analysis algorithm to evaluate the damage of pine gall midge-infested branches. Sample branches were collected from infested areas in January and February 2024, and smartphone image data and actual measurements were used to train the model. The image regression analysis demonstrated high explanatory power (R²=0.87) between the measured values of gall formation rate and the model's predicted values. The model also showed excellent performance in predicting damage (MAE=6.91, RMSE=9.04). This study provides a standardized approach for assessing pine gall midge damage, contributing to effective forest health management.

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학 기술 연구개발사업´(RS-2024-00404816)´의 지원에 의해 이루어진 것임