UAV 영상 기반 밤나무 개체별 생육 스트레스 탐지

윤현수1*, 강창민1, 송성환2, 전종범2, 김준현1

(1제이와이시스템, 2한국농촌경제연구원)

Detection of Individual Tree Growth Stress in Castanea crenata Using UAV Imagery

Hyun-Soo Yoon1*, Chang-Min Kang1, Seoung-Hwan Song2, Jong-Beom Jeon2, Joon-Hyeon Kim1

(1JYSYSTEM, 2Korea Rural Economic Institute)

요약: 밤나무(Castanea crenata)는 국내 주요 수실류 임산물이지만, 최근 기후변화 및 병해충 확산으로 인해 개체 간 생육 변이가 확대되고 있다. 기존의 지상 조사 방식은 대면적 재배지에서 개체 단위의 신속하고 정밀한 생육 진단에 한계가 있다. 본 연구는 드론 기반의 고해상도 RGB 정사영상과 다중분광 영상을 활용하여 밤나무 개체별 생육 스트레스를 정량적으로 평가하고, 두 영상 정보의 상호 보완적 활용 가능성을 검토하고자 수행되었다.

연구 대상지는 충청남도 공주시 소재 밤나무 재배지로 선정하였으며, DJI Matrice 300 RTK 플랫폼에 MicaSense RedEdge-MX 센서를 탑재하여 영상을 취득하였다. 고해상도 정사영상에서 수동 수관 분할을 통해 개체목을 식별한 후, NDVI를 산출하여 개체별 생육 상태를 분석하였다.

분석 결과, 정상 개체의 NDVI 평균값(0.894 ± 0.016)은 생육 스트레스 개체(0.816 ± 0.013)에 비해 유의하게 높게 나타났으며(p < 0.001), 다중분광 영상에서 스트레스로 분류된 개체는 RGB 영상에서도 수관 밀도 저하 및 색조 불균일성과 같은 형태적 이상이 확인되었다. 또한 35개 표본 개체를 대상으로 한 현장 검증 결과, NDVI 기반 분류와 현장 관찰 결과가 100% 일치하였다. 본 연구는 UAV 기반 영상 융합 분석이 밤나무 개체 단위 생육 스트레스를 조기에 탐지할 수 있는 효과적인 방법임을 시사한다.

Abstract: Castanea crenata is a major non-timber forest product in Korea; however, growth variability among individual trees has increased due to climate change and pest outbreaks. Conventional ground-based surveys are limited in rapidly diagnosing individual tree growth conditions over large plantation areas. This study aimed to evaluate individual tree growth stress using UAV-based high-resolution RGB orthomosaic and multispectral imagery.

The study area was a Castanea crenata plantation in Gongju, Chungcheongnam-do, Korea. RGB and multispectral images were acquired using a DJI Matrice 300 RTK equipped with a MicaSense RedEdge-MX sensor, and individual trees were delineated from RGB orthomosaic imagery to calculate the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).

The mean NDVI of healthy trees (0.894 ± 0.016) was significantly higher than that of stressed trees (0.816 ± 0.013) (p < 0.001). Stressed trees identified in multispectral imagery also showed reduced crown density and heterogeneous coloration in RGB images. Field validation of 35 trees showed a 100% agreement between NDVI-based classification and field observations. These results indicate that UAV-based RGB and multispectral imagery is effective for early detection of individual tree growth stress in Castanea crenata plantations.

Key words: UAV, Multispectral imagery, RGB orthomosaic, NDVI, Castanea crenata, Growth stress