• 제목/요약/키워드: 산림병해충

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후추(Piper nigrum) 열매의 Alkaloids (Alkaloids from fruits of Piper nigrum)

  • 박일권;이학주;이상길;신상철;박지두;최돈하;안용준
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제31권5호
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    • pp.88-95
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    • 2003
  • 후추 열매의 MeOH 추출물로부터 silica gel 및 preparative HPLC 칼럼 크로마토그라피를 이용하여 5종의 알카로이드 화합물을 단리하였으며, NMR, MS 등의 기기분석 결과, N-isobutyl amide alkaloids인 pellitorin (I)를 비롯하여, quineensine (II), pipercide (III), retrofractamide A (IV)과 piperidine alkaloid인 piperine (V)으로 각각 동정하였다.

생활권 가로수를 기주로 하는 나비목 곤충의 발생양상 (Occurrence of Lepidopteran Insects in Urban Forests)

  • 안수정;이수진;김준헌;남영우;최성환;정종국
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제61권3호
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    • pp.481-496
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    • 2022
  • 주요 생활권 수목인 벚나무류, 단풍나무류, 느티나무, 철쭉류, 무궁화에 대한 효과적인 방제 전략 수립에 필요한 기초 자료 확보를 위해, 해당 수종별 나비목 곤충의 발생 양상을 2019년부터 2021년까지 조사하였고, 2020년 곤충의 발생 시기와 밀도를 조사하였다. 확인된 곤충으로는 벚나무류에서 14과 76종, 단풍나무류에서 8과 40종, 느티나무에서 10과 43종, 철쭉류에서 7과 28종, 무궁화에서 4과 10종이 발생하고 있음을 확인하였다. 그중 미국흰불나방은 느티나무를 제외한 모든 수목에서, 매미나방은 무궁화를 제외한 모든 수목에서 발생이 확인되었다. 발생밀도 조사 결과, 왕벚나무는 미국흰불나방, 갈색뿔나방이 많았으며, 느티나무는 느릅애기잎말이나방이, 무궁화는 점노랑들명나방의 발생이 가장 많았다. 미국흰불나방과 매미나방은 경남지역보다 경기지역에서 밀도가 높게 조사되어 지역별로 방제 전략을 달리해야 할 것으로 생각된다. 왕벚나무는 확인된 나비목 곤충 종수가 가장 많고, 광식성인 종이 많아 주의가 필요한 반면, 단풍나무는 나비목 곤충 피해가 크지 않는 것으로 파악되었다. 생활권 수목은 사람과 근접한 거리에 있어, 생활권 수목의 나비목 해충의 방제를 위해서는 페로몬을 이용하여 발생시기와 발생량을 예찰함으로써 농약 살포를 최소한으로 줄이는 것이 바람직할 것이다.

GIS와 위성영상을 이용한 소나무재선충 피해지역과 기상인자와의 시.공간적 상관분석 (Temporal and Spatial Correlation Analysis of Bursaphelenchus xylophililus Damaged Area and Meteorological Factors using GIS and Satellite Images)

  • 김준범;조명희;오정수;이광재;박성중;엄향희
    • 한국농림기상학회:학술대회논문집
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    • 한국농림기상학회 2001년도 춘계 학술발표논문집
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    • pp.49-52
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    • 2001
  • 산림병해충이란 곤충 중에서 인간이 산림에서 기대하는 혜택을 직ㆍ간접으로 방해하는 것이라 정의 할 수 있는데 특히 소나무재선충이 침입한 나무는 100% 고사되기 때문에 특별한 주의가 필요하다. 소나무는 우리나라의 대표적인 수종으로 1960년대 전국 산림면적의 50%이상을 차지하고 있었으나 최근 산림생태계의 변화, 각종 병해충의 만연으로 소나무 숲의 면적이 30%내로 점차 감소되고 있다.(중략)

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산림병해충 피해의심목 자동탐지 알고리즘 개발 연구 (A study on the development of an automatic detection algorithm for trees suspected of being damaged by forest pests)

  • 이후동;이성희;이영진
    • 한국지리정보학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.151-162
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    • 2022
  • 최근 우리나라의 산림은 지속적인 산림재해로 인해 피해가 누적되고 있어 산림을 관리하기 위한 모니터링 기술이 조명받고 있으며, 산림재해 피해대상지의 규모가 큰 지형 특성으로 인해 드론, 인공지능, 빅데이터 등을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 산림재해의 병해충을 모니터링하기 위해 딥러닝과 드론을 활용하여 산림 병해충 피해 의심목을 자동으로 탐지하는 산림 병해충 자동탐지 알고리즘 개발을 위한 표준 데이터 세트를 구축하였다. 객체검출 알고리즘으로서 YOLO 알고리즘을 활용한 실험결과에서는 YOLOv4-P7 모델이 재현율 69.69%와 정밀도 69.15%로 가장 높게 나타났으며, 이미지 사이즈가 큰 정사영상인 검출대상임을 고려할 때 산림병해충 피해의심목 자동탐지 알고리즘으로 YOLOv4-P7이 적합함을 확인하였다.