노거수 수세 진단에 적합한 초분광 영상 식생지수 및 파장대 선정 연구
A Study on the Selection of Vegetation Indices and Wavelength Bands of Hyperspectral images Suitable for Diagnosing the Vigor of the Old Giant trees
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외부 환경에서 규모가 수십 미터에 이르는 노거수를 지상에서 초분광 영상으로 촬영하기 위해서는 카메라로부터의 이격거리, 광량, 노출, 시간, 방향 등의 적절한 설정이 필요하다. 이와 함께 고해상도의 초분광 영상으로 수세의 진단에 사용되는 식생지수는 선정되는 파장대에 따라 민감하게 달라지므로 수종에 따른 적정성의 검토가 요구된다. 본 연구는 노거수의 수세 진단에 적합한 초분광 영상 식생지수와 파장대의 선정을 목적으로 하였다. 이를 위해 천연기념물과 보호수에서 차지하는 비중이 높은 느티나무, 은행나무, 소나무에 대해 생육상태 진단에 사용되는 광효율을 측정하고 초분광 영상을 촬영하였다. 연구 과정에서 카메라의 촬영 제원, 잎 분광 정보의 취득, 노이즈 발생 등을 고려할 때, 촬영거리가 20m일 때 가장 효율적임으로 확인되었다. 식생지수 중에서 NDVI, GNDVI, GCI, PRI와 스트레스와 노화, 엽록소 함량 등에 민감한 MCARI, RENDVI, MRENDVI가 광효율 지표를 대체할 수 있음을 밝혔다. 분석을 통해 느티나무에 대해 Y(Ⅱ), 소나무에 대해 NPQ, 은행나무에 대해 Y(NO)를 사용하여 수세를 진단할 수 있음을 밝혔다. 이와 함께 선정된 식생지수의 산출에 사용될 파장대도 제시하였다. 특히 PRI에 효과적인 것으로 밝힌 파장대가 광효율을 대체하는데 효과가 높음을 밝혔다. 본 연구 결과를 노거수 진단과 주기적인 모니터링에 사용한다면 노거수의 생물학적 건강 유지와 함께 그에 필요한 사회경제적인 비용을 줄이는데 초분광 영상의 활용도를 높일 것이다.
Abstract
In order to photograph old giant trees that are tens of meters tall living outdoors from the ground, appropriate settings such as distance from the camera, light quantity, exposure time and direction are essential. In addition, the vegetation index used to diagnose tree strength using high-resolution hyperspectral images varies sensitively depending on the selected wavelength bands, so a review of its appropriateness according to tree species is required. The purpose of this study was to select a hyperspectral image vegetation indices and wavelength bands suitable for diagnosing the vigor of old trees. To this end, we measured the luminous efficiency used for diagnosing the growth status of Zelkova, Ginkgo and Pine trees, which account for a large proportion of natural monuments, protected trees, street trees, and park trees. In the research process, considering the shooting specifications of the camera, acquisition of leaf spectral information, and noise generation, it was confirmed that a separation distance of 20m was the most efficient. The vegetation indices were calculated by sequentially selecting the spectral reflectance in the range of ±50nm centered on the wavelength bands suggested in the previous studies. Correlation analysis was attempted for hundreds of vegetation indices and luminous efficiency indices. In the process, vegetation indices that showed high correlation with the luminous efficiency indices were identified. Among the vegetation indices, NDVI, GNDVI, GCI, PRI, and MCARI, RENDVI and MRENDVI which are sensitive to stress, aging, and chlorophyll content, were found to be able to replace the luminous efficiency indices. Through the analysis, it was revealed that Y(Ⅱ) can be used for Zelkova, NPQ for Pine, and Y(NO) for Ginkgo to diagnose tree Vigor. In addition, the wavelengths to be used for calculating the selected vegetation indices were also presented. In particular, it was revealed that the wavelength bands that were found to be effective for PRI was very effective in replacing light efficiency. If the results of this study are used for diagnosis and periodic monitoring of old giant trees, it will increase the utility of hyperspectral imaging in maintaining the biological health of old trees and reducing the socioeconomic costs required for it.
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