Abstract
The purpose of this study is to examine the possibility of early detection of Pine Wilt Disease (PWD) using NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from ADC (Agricultural Digital Camera) imageries. The PWD induces the different patterns of reduction of NDVI between healthy trees and infected trees, due to the withered leaves on the infected trees. Based on these phenomena, the DI showing the NDVI variations of trees by time series was employed to detect the infected trees. To find out the differences of DI level between normal and infected trees, DIs of trees from May to August in 2007 were calculated and these were analyzed with GLM (General Linear Models) in SAS 9.2. As a result, the difference of DI between in June and August shows the most significant level (0.0001). The discriminant analysis was performed between normal and infected trees, using the DI of June and August. As the result, hit ratio of trees and the accuracy of grouping with Jack-knife method were shown 71.9% and 73.5%, respectively. These results showed that the DI is effective to detect the trees infected by the PWD and it is useful to prevent the PWD.
본 연구에서는 지상형 원격탐사장비인 ADC(Agricultural Digital Camera)를 통해 획득한 영상으로부터 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 값을 산출하여 소나무 재선충병 감염목의 조기감별에 대한 가능성을 알아보고자 하였다. 재선충에 감염된 임목의 잎은 시들음 현상을 보이게 되고, 이것은 NDVI의 감소를 유발하므로, 정상목과 감염목은 시기에 따라 NDVI 변화양상이 다르게 나타난다. 이러한 현상에 착안하여, 시기에 따라 임목의 NDVI 값의 변화량을 보여주는 DI(Detection Index)를 고안하여 감염목의 판별에 사용하였다. 2007년 5월부터 8월까지의 획득된 영상으로부터 감염목과 정상목의 DI 값을 산출한 후, GLM(General Linear Models)을 이용하여 분석한 결과 6~8월 DI 값이 가장 낮은 유의수준(0.0001)에서 두 집단 간에 차이를 보였다. 6~8월 DI 값으로 감염목과 정상목의 집단 간의 차이를 판별분석(Discriminant Analysis)한 결과, DI 값을 통한 감염목과 정상목의 분류정확도(Hit Ratio)는 71.9%였고, 잭나이프(Jack-knife) 추정방법을 사용했을 때는 73.5%의 정확도를 얻었다. 위의 결과를 통해 DI는 감염목과 정상목을 판별하는데 유용한 지수라고 판단되고, 재선충병에 의한 피해를 방지하는데 도움을 줄 수 있을 것이라 사료된다.
