Kim, Choon-Sig;Jeong, Jae-Yeob;Cho, Hyun-Seo;Lee, Kwang-Soo;Park, Nam-Chang
Journal of Ecology and Environment
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제34권2호
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pp.215-222
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2011
We evaluated the carbon (C) and nitrogen (N) status of litterfall in a natural red pine (Pinus densiflora) stand damaged by pine wilt disease in Jinju City, which was one of the areas severely affected by the disease in Korea. A significant correlation (P < 0.05) was found between tree density and basal area and the C and N status of litterfall components, but C and N status was not correlated with mean diameter at breast height in the pine wilt disease stands. Needle-litter C and N concentrations were linearly related (P < 0.05) to basal area in pine wilt disease stands. Needle-litter C concentration decreased with a decrease in damage intensity due to pine wilt disease, whereas litter N concentration increased with an increase of basal area in pine wilt disease stands. The linear regression equations developed for litterfall C and N inputs were significant (P < 0.05), with basal area accounting for 50-86% of the variation, except for cone and flower litter. The results indicated that the incidence of pine wilt disease could impact the quality and quantity of C and N in litterfall of pine stands suffering from pine wilt disease.
This study was conducted to measure litterfall and nutrient (P, K, Ca, Mg) inputs under varying degrees of disturbance by pine wilt disease in pine forests in southern Korea. Litterfall was collected to evaluate nutrient responses at different intensities of disturbance (various levels of basal area) by pine wilt disease across 2 years. Phosphorus, Ca, and Mg concentrations in needle litterfall were positively correlated (p < 0.05) with decreased disturbance intensities (increased basal area) depending on the time of sampling, whereas the nutrient concentrations in other litterfall components (branches, bark, reproductive organs, and miscellaneous litterfall) were not significantly correlated (p > 0.05) with the intensity of pine wilt disease disturbance. Dry weight and nutrient inputs through litterfall components decreased linearly with increasing intensity of disturbance by pine wilt disease (p < 0.05), except for the nutrient inputs of branch (K, Ca, Mg) and reproductive organ (K, Ca) litterfall. These results indicate that decreased litterfall across different levels of disturbance may be related to the reduced soil nutrients in pine wilt disease forests.
A field survey was carried out targeting 59 pine wilt disease control areas distributed in Andong, and the ecological characteristics of the areas affected by pine wilt disease were analyzed using vegetation information, ecological information, and land use information. Vegetation characteristics of Pine wilt disease affected forest area showed a 3-layer vegetation structure, high percentage of accidental occurrence species (37%) and secondary vegetation species (59.6%), appearing 12 taxa naturalized plants and 3 taxa ecosystem disturbance organisms designated by the Ministry of Environment. Ecological information of Pine wilt affected area showed frequent occurrence of water stress in south and west slopes, low lying grounds in mountains, and in well-drained soils. Also, surrounding the area has been used as roads, tombs, and cultivation where intensive human activities were the cause of disturbance and stress to the pine forest. It was analyzed that the pine forest in Andong city suffered extensive damage due to the onset of pine wilt disease while the pine trees were weakened due to continuous human activities. Conclusively, the spread and onset of pine wilt disease are worsened by artificial factors than natural environmental conditions.
1988년 부산에서 처음 발병된 소나무재선충병(Pine Wilt Disease, PWD)은 우리나라 소나무에 막대한 피해를 주고 있는 심각한 질병이다. 정부에서는 2005년 소나무재선충병 방제특별법을 제정하고 피해지역의 소나무 이동 금지와 방제를 시행하고 있다. 하지만, 기존의 예찰 및 방제방법은 산악지형에서 동시다발적이고 급진적으로 발생하는 소나무재선충병을 줄이기에는 물리적, 경제적 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 소나무재선충병 감염의심목을 효율적으로 탐지하기 위해 무인항공기를 이용한 영상자료를 바탕으로 딥러닝 객체인식 예찰 방법의 활용가능성을 제시하고자 한다. 소나무재선충병 피해목을 관측하기 위해서 항공촬영을 통해 영상 데이터를 획득하고 정사영상을 제작하였다. 그 결과 198개의 피해목이 확인되었으며, 이를 검증하기 위해서 접근이 불가한 급경사지나 절벽과 같은 곳을 제외하고 현장 조사를 진행하여 84개의 피해목을 확인할 수 있었다. 검증된 데이터를 가지고 분할방법인 SegNet과 검출방법인 YOLOv2를 이용하여 분석한 결과 성능은 각각 0.57, 0.77로 나타났다.
This study is conducted to get current state of data collection and utilization of the trees damaged by pine wilt disease, and to efficiently collect and utilize of the trees damaged by the pine wilt disease and abandoned fumigation-treated trees at forecasts. The method to control pine wilt disease damaged area is mostly fumigation treatment system, and there is no collection and utilization of damaged trees because of absence of efficient collection system, lack of collection cost, and absence of policy, etc. A survey is conducted that asked about the satisfaction degree for the trees damaged by pine wilt disease collection and use divided into 6 topics. It was positively recognized that the need and problem of the trees damaged by pine wilt disease, and results and satisfaction of forestry mechanization while it was mostly negatively recognized that the policy satisfaction for prevention and collection, satisfaction of collection and use, collection and forestry mechanization, and satisfaction of foundation equipment for forestry mechanization, etc. As a result of path analysis, it is necessary to promote a high-tech forestry mechanization to improve satisfaction level of results and satisfaction of forestry mechanization for the trees damaged by pine wilt disease collection and utilization, it is also need to make an effort in various ways for improve satisfaction level of satisfaction of collection and utilization.
This study was carried out to investigate the effects of spatial resolutions on digital image for detecting pine trees damaged by pine wilt disease. Color infrared images taken from PKNU-3 multispectral airborne photographing system with a spatial resolution of 50cm was used as a basic data. Further test images with spatial resolutions of 1m, 2m and 4m were made from the basic data to test the detecting capacity on each spatial resolution. The test was performed with visual interpretation both on mono and stereo modus and compared with field surveying data. It can be conclude that it needs less than 1m spational resolutions or 1m spatial resolutions with stereo pair in order to detect pine trees damaged by pine wilt disease.
소나무재선충병 방제법 중 임업적 방제법을 개발하기 위한 일환으로 위생간벌, 간벌, 어린소나무 가꾸기가 소나무재선충병의 제어에 미치는 영향을 구명하기 위하여 야외 그물망 케이지에 소나무재선충을 보유한 솔수염하늘소를 방사하였다. 대조구, 위생간벌, 간벌 처리구 모두에서 공시목의 50% 이상이 고사되었으며, 처리구 간에는 유의성이 나타나지 않았다. 그리고 처리구 내 방치한 숲가꾸기 산물이 소나무재선충병을 확산시키는 촉매제로 작용하였다. 어린 소나무림 가꾸기의 경우 산물을 방치한 처리구가 공시목의 고사율이 90% 이상으로 가장 높았으며, 산물을 케이지 밖으로 들어낸 처리구와 숲가꾸기를 하지 않고 솔수염하늘소의 성충을 방사한 처리구에서는 10% 내외의 고사율을 나타내었다. 솔수염하늘소 우화 당년도인 4월에 위생간벌, 간벌을 실행한 장령목의 벌근에서는 솔수염하늘소의 유충이 출현하지 않았으나, 솔수염하늘소의 우화 당년도인 5월에 숲가꾸기 한 어린나무의 벌근에서는 유충이 출현하였다. 본 실험 결과, 장령 소나무림과 어린소나무림 내에 소나무재선충병이 만연하고 있는 임분의 경우 솔수염하늘소의 우화 당년도인 4월과 5월에 실행한 숲가꾸기는 소나무재선충병의 제어에 아무런 효과가 없었으며 방치한 숲가꾸기 산물은 오히려 소나무 재선충병을 확산시키는 촉매제로 작용하였다.
소나무재선충병은 우리나라 소나무림에 심각한 위협이 되고 있는 질병이다. 그러나 일반적으로 재선충병의 고사목 관측은 현장조사를 기반으로 하고 있기 때문에 물리적, 경제적 문제가 있어 대규모 삼림을 관측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 소나무재선충병이 재발한 지역에 무인 항공기를 이용하여 고해상도 영상을 획득하였다. 이후 Artificial Neural Network(ANN), Support Vector Machine(SVM) 감독분류 기법을 통해 소나무재선충병 의심목을 탐지하였고. 감독분류 결과에 대한 정확도를 산출하였다. 또한 접근성이 높은 산림에 대해 감독분류를 실시한 후 현장 조사 결과간의 비교를 통해 정확도의 신뢰성을 검증하였다.
본 연구에서는 우리나라의 대표수종 소나무의 치명적인 해충인 소나무재선충 피해목의 확산을 조기에 차단하고 산림수목에 대한 지속적인 관리를 위하여 소나무재선충 피해수목 신고 어플리케이션을 개발하였다. 어플리케이션은 다음과 같이 3개 핵심항목을 중심으로 개발되었다. 첫째, 소나무재선충에 대한 정보제공, 둘째, 피해목의 자가진단, 셋째, 수목안전지도 등으로 구성하였다. 향후 본 어플리케이션의 활성화를 위해서 실제로 어플리케이션을 사용하는 이용자들의 적극적인 참여와 산림청 어플리케이션과의 통합개발이 이뤄진다면 보다 많은 활용이 가능할 것이다.
소나무재선충병(Pine wilt disease)은 소나무재선충(Bursaphelenchus xylophilus (Steiner & Buhrer, 1934))에 의해 발생하며 한국을 비롯한 동북아시아와 유럽의 소나무속(Pinus) 수목들을 고사시키고 있다. 소나무재선충병 저항성에 대한 연구는 자연상태 및 온실포트묘에서 주로 이뤄진 반면 포지에서의 연구가 부족한 편이다. 본 연구에서는 2021년 6월, 포지에 있는 소나무속 수종인 곰솔(Pinus thunbergii Parl.), 잣나무(P. koraiensis Siebold & Zucc.), 소나무(P. densiflora Siebold & Zucc.), 섬잣나무(P. parviflora Siebold & Zucc.), 리기테다소나무(P. rigida × P. taeda), 스트로브잣나무(P. strobus L.)의 묘목을 대상으로 소나무재선충을 인공접종하였다. 그리고 인공접종 후 2주 간격으로 위조지수를 측정했고, 인공접종 24주후의 고사율, 소나무재선충 검출률 및 밀도를 측정했다. 소나무재선충병에 의한 고사율은 곰솔(80%), 잣나무(77.8%), 소나무(62.5%), 섬잣나무(22.0%) 순이였으며 리기테다소나무와 스트로브잣나무는 고사하지 않았다. 소나무재선충 검출률은 리기테다소나무(22.2%)를 제외하고 모두 고사율과 동일했다. 위조지수의 경우, 소나무재선충병 고사율 순위가 높았던 곰솔, 잣나무, 소나무 3종에서 높은 수치가 나왔으며, 순위가 낮았던 섬잣나무, 리기테다소나무, 스트로브잣나무 3종에서는 대조군과 차이가 없었다. 통계분석 결과, 곰솔, 잣나무는 소나무재선충병에 높은 감수성을, 소나무, 섬잣나무는 중간 수준의 감수성을, 리기테다소나무와 스트로브잣나무는 확실한 저항성을 보여주는 것으로 나타났다. 본 연구는 소나무재선충 저항성 육종의 기초자료나리기테다소나무와 스트로브잣나무의 조림 필요성에 대한 근거자료가 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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