소규모 드론 영상 데이터를 활용한 심층 전이 학습 기반 조림지 묘목 탐지

정형식1*, 유중원1, 신중훈1, 한 희1,2

(1서울대학교 농림생물자원학부, 2서울대학교 농업생명과학연구원)

Deep Transfer Learning-based Seedling Detection in Reforested Areas Using Limited Drone Image Dataset

Hyung-sik Jeong1*, Jung-won You1, Joong-hoon Shin1, Hee Han1,2

(1Department of Agriculture, Forestry and Bioresources, Seoul National University,

2Research Institute of Agriculture and Life Science, Seoul National University)

요약: 신뢰성이 높으면서 비용 효율적인 산림 데이터 취득은 산림경영에 필수적이나, 전통적인 수집 방법으로는 충분한 데이터 확보에 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위하여, 소규모 데이터셋을 활용한 딥러닝 기반의 효과적인 조림지 모니터링 방법을 개발하는 것을 목표로 수행되었다. 이를 위해, 식재 후 2년이 지난 낙엽송(Larix kaempferi) 조림지(평균 수고 1m)의 드론 정사영상 이미지를 취득하고 현장조사로 묘목 위치를 확인한 후, Faster R-CNN 객체 탐지 모델을 활용해 묘목을 식별하고 정량화하였다. 특히, 소규모 데이터셋의 한계를 극복하기 위해 전이 학습(transfer learning)에 데이터 증강(data augmentation), k-폴드 교차 검증(k-fold cross validation) 및 하이퍼파라미터 임의 탐색(hyperparameters random search)을 결합한 심층 전이 학습 기법을 적용하여 묘목 탐지 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 연구 결과, 묘목 탐지율이 일반 모델 사용 시 16.5%(F1 score : 0.27)에서 심층 전이 학습 기법 적용 시 72.1%(F1 score : 0.82)로 향상되었다. 이를 통해, 소규모 데이터셋 환경에서도 딥러닝 기법을 통해 묘목을 효과적으로 식별하고 조림지 내에서의 수량을 파악할 수 있음을 확인하였다. 이러한 방법은 향후 인력 위주의 조사 방식을 보완할 수 있는 효율적인 조림지 모니터링 기술로 활용될 수 있다.

Abstract: While reliable and cost-effective forest data acquisition is essential for forest management, traditional survey methods have limitations in securing sufficient data volumes. This study aimed to develop a deep learning-based monitoring method for effective and efficient analysis of reforested areas, even with limited datasets. Drone orthormosaic images were acquired from a reforested area with Larix kaempferi seedlings aged 3 years (1 year after planting, average height: 1m) and seedling positions were verified through field surveys. A Faster R-CNN object detection model was employed to identify and quantify seedlings. To overcome the limitations of a small dataset, deep transfer learning including data augmentation, k-fold cross-validation, and random search for hyperparameters was applied. The seedling detection rate improved from 16.5% (F1 score: 0.27) with the basic model to 72.1% (F1 score: 0.82) with the applied model. The experimental results demonstrated that deep learning methods can effectively identify seedlings and determine their quantities in reforested areas even with limited data. This approach can be used as an efficient monitoring technology that can complement traditional manual survey methods.

Keywords : deep transfer learning, drone orthomosaic images, limited dataset, reforestation monitoring, seedling detection

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) '산림과학기술 연구개발사업(RS-2024-00402265)´의 지원에 의하여 이루어진 것임.