아까시나무 우량 종묘 선발을 위한 영상기반 특성 분석 연구

황진문*, 이정완, 김성용, 이현석

(국립안동대학교 산림과학과)

Image-Based Characteristic Analysis Study for Selection of Superior Robinia pseudoacacia L Seedlings

Jinmun Hwang*, Jeongwan Lee, Seongyoung Kim, Hyunseok Lee

(Department of Forest Science, Andong National University)

요약: 아까시나무는 우수한 재질 및 개화 특성으로 인하여 용재수뿐만 아니라 밀원수로서의 이용가치가 높으며, 산림훼손지 복원용으로도 사용될 수 있다. 내한성이 우수하고 건조한 기후조건에서도 생존이 양호한 적응성이 우수한 수종으로 온실가스 흡수능력이 우수하여 기후위기 시대에 조림수종으로 활용가치가 있다. 이와 같은 특성으로 인하여 생육 특성, 신품종 개발 등의 연구는 일부 수행된 바 있으나, 우량 종묘 선발에 관한 연구는 미미한 실정이다. 최근에는 초분광 영상기술이 발달함에 식물체의 수형, 생육특성 등을 정확하고 빠르게 대량으로 수집하여 영상정보와 형질이 연계된 분석을 통해 종묘 단계에서 우수한 개체의 선발이 시도되고 있다. 본 연구는 산지별로 수집된 종자를 일정한 환경이 유지되는 인공환경실에서 파종하여 유도된 유묘를 초분광 카메라(400～1,000 nm), 다분광 카메라(R, G, B, NIR 1, NIR 2), 열화상 카메라와 Lidar 센서로 일변화에 따른 시계열 데이터를 확보하였다. 초분광과 다분광 영상 분석은 Hyperspectral Normalizer와 Multispectral Normalizer 프로그램을 이용하였으며, Lidar 데이터로는 초장, 엽면적 등의 생육정보를 수집하였다. 종자 산지 혹은 산지내 개체 간에 차이를 보이는 영상정보를 확보할 수 있었으며, 잎의 엽록소 함량과 수분상태에 따라 나타나는 표현형적 특성에 따른 유의미한 정보를 확보할 수 있었다.

Abstract: Robinia pseudoacacia L. has a high utility value due to its wood quality and flowering characteristics, and it can also be used for the restoration of deforested areas. It is an adaptable species with excellent cold resistance and survival ability, even in dry climate conditions. Due to these characteristics, some research has been conducted on growth characteristics and the development of new varieties, but research on the selection of superior seedlings is minimal. Recently, with the development of hyperspectral imaging technology, efforts have been made to accurately and quickly collect large quantities of plant shape and growth characteristics and to select superior individuals at the seedling stage through analysis linking image information and traits. In this study, seeds collected by provenance were sown in an artificial growth room where a constant environment was maintained. The induced seedlings were captured using a hyperspectral camera (400-1,000 nm) and a multispectral camera (R, G, B, NIR 1, NIR 2). Time-series data was obtained using a thermal imaging camera and Lidar sensor. Hyperspectral and multispectral image analyses were conducted using Hyperspectral Normalizer and Multispectral Normalizer programs, and growth information such as plant height and leaf area was collected from Lidar data. We were able to obtain image information showing differences between seed production areas or individuals within a production area, and meaningful information based on phenotypic characteristics that appear depending on the chlorophyll content of leaves and moisture status.

Keyword: Robinia Pseudoacacia L., Phenotypic trait, Hyperspectral Imaging

Acknowledgement: This work was supported by Basic Science Research Program through the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by the Ministry of Education (NRF-2018R1A6A1A03024862).