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국립공원 등 보호지역 병해충 관리방안 연구

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Academic year: 2023

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국립공원연구소 정용상 소장이 이 사업을 총괄하고 있다. 총괄 책임 : 국립공원연구소 권영수 부원장

연구배경 및 필요성

연구 추진 현황

국립공원 생태계서비스 개선을 위한 병해충 방제방안 연구│5. 국립공원 생태계서비스 개선을 위한 병해충 방제방안 연구│9.

연구내용

연구목적

연구내용

국립공원 생태계서비스 개선을 위한 병해충 방제방안 연구│25. 1. 소나무재선충 천적균을 이용한 친환경적 조종사방제. 국립공원 생태계서비스 개선을 위한 병해충 방제방안 연구│31. 소나무재선충 천적균을 이용한 친환경 조종사방제 유도저항성 미생물을 이용한 소나무재선충병.

드론을 활용한 소나무재선충병 예측. c) 소나무재선충병에 감염된 나무를 검출하는 방법. 나무 주입 방제: 소나무재선충병의 유래.

국립공원 내 소나무시들음선충을 환경친화적으로 방제하는 데 소요되는 예상 비용. 국립공원 생태계 서비스 개선을 위한 해충 방제 방안 연구│179 Bark beetle sp. 국립공원 생태계 서비스 개선을 위한 해충 및 질병 관리 방안 연구│185 잡식성 딱정벌레.

[그림  1]  천적곰팡이  시험구  내  처리구와  무처리구  구획도
[그림 1] 천적곰팡이 시험구 내 처리구와 무처리구 구획도

신규 감염 및 고사목 내 재선충 및 천적곰팡이 검경

연구방법 및 대상지

연구방법

선정이유 : 저지대부터 계곡까지 소나무재선충병이 가끔 발생하는 내륙지역이다. 선정이유 : 사찰 주변으로 소나무재선충병이 발생하는 내륙지역이다.

연구결과

한려해상국립공원 거제 화도 내 천적곰팡이 시험구 모니터링(3차 년도)

국립공원 생태계서비스 개선을 위한 병해충 방제방안 연구│13. 국립공원 생태계서비스 개선을 위한 병해충 방제방안 연구│15.

[표  2]  화도  소나무재선충병  천적곰팡이  시험구별  모니터링  결과(2020년~2022년)
[표 2] 화도 소나무재선충병 천적곰팡이 시험구별 모니터링 결과(2020년~2022년)

천적곰팡이 확대 시험구 4개 지역의 효과성 모니터링(2차 년도)

Ⅲ 유도저항성 미생물을 이용한 소나무재선충병의 친환경 실험적 방제. A) 저항성 미생물을 유도하여 소나무병을 친환경적으로 방제한다.

[그림  8]  F  시험구  현황(2021년~2022년)
[그림 8] F 시험구 현황(2021년~2022년)

연구대상지

처리군과 무처리군의 시료채취를 위해 폐사율이 70% 이상인 시험나무에서 줄기시료를 채취하여 시료에 존재하는 소나무재선충을 동정하고 그 밀도를 측정하였다. 소나무재선충 매개충 유인물질의 방제 효능 분석 1.

유도저항성 미생물 항공살포 시험구의 소나무재선충병 감염 및 고사율

국립공원 생태계 서비스 향상을 위한 병해충 방제 방안 연구│47. 국립공원 생태계 서비스 향상을 위한 병해충 방제 방안 연구│49.

[그림  32]  유도저항성  물질  시험구  3  모니터링  결과
[그림 32] 유도저항성 물질 시험구 3 모니터링 결과

연구배경

국립공원 생태계 서비스 개선을 위한 병해충 관리대책 연구│53.

연구내용 및 방법

연구내용 및 방법

이번 작업에서는 드론이 촬영한 이미지를 처리하고 분석하기 위해 Pix4D Mapper를 사용했습니다. 먼저, 화도 지역의 소나무를 추출하기 위해 드론을 이용하여 촬영한 RGB 정사영상과 다중 스펙트럼 영상을 인공지능 모델에 적용하였다. 정사영상은 드론 영상, 카메라 검증 데이터, GCP(Ground Control Point) 위치 및 DEM(Digital Elevation Model)을 사용하여 생성되었습니다.

드론으로 촬영한 정사영상에서 소나무를 검출하기 위해 인공지능 모델을 활용하는데 필요한 훈련 데이터를 가공하고 제작했습니다. 다음 [그림 46]은 화도 지역에서 촬영한 다중분광 영상을 분석한 NDVI(Normalized Vegetation Index)와 NDRE(Red Vegetation Index)를 나타낸 것이다.

[그림  36]  비행  형태에  따른  드론  구분(Tk áč  and  M é s á ro š ,  2019)
[그림 36] 비행 형태에 따른 드론 구분(Tk áč and M é s á ro š , 2019)

인공지능기술을 이용한 소나무 분류 결과

소나무병매개곤충의 유인체 방제 효과 분석 2. 국립공원 생태계서비스 개선을 위한 병해충 관리대책 연구│67. 드론을 활용한 소나무 질병 예측 및 현장 적용 개선.

식생지수를 이용한 감염목 탐지결과

연구방법

소나무선충의 천적균을 이용한 환경친화적 시범방제. 국립공원 생태계 서비스 개선을 위한 병해충 방제 방안 연구│21. 처리되지 않은 식물에서 발생하는 자연 적대적인 곰팡이.

[그림  2]  G810  용기  내  분포하는  천적곰팡이  포자  및  균사  형태
[그림 2] G810 용기 내 분포하는 천적곰팡이 포자 및 균사 형태

연구대상지

국립공원 생태계 서비스 향상을 위한 병해충 관리대책 연구│75. 그림 53] 다도해해상국립공원 시범연구지역 소나무수피모니터링연구지역 및 관리지역. [그림 54] 다도해해상국립공원 시범연구지역 소나무좀 관찰지역 전경.

표 24] 한려해상국립공원 소나무좀 관찰지역. 표 25] 태안해안국립공원 소나무좀 관찰지역.

[그림  52]  다도해해상국립공원  흑산도  지역  모니터링  조사구  전경
[그림 52] 다도해해상국립공원 흑산도 지역 모니터링 조사구 전경

연구결과

다도해해상국립공원 흑산도 지역

국립공원 생태계서비스 개선을 위한 병해충 관리대책 연구│83. [그림 64] 다도해해상국립공원 흑산도 연구지역 흑산도 소나무좀의 연도별, 월별 발생 패턴. 그림 65] 다도해해상국립공원 흑산도 연구지역 지역별 흑산도 소나무좀 발생 패턴.

국립공원 생태계서비스 개선을 위한 병해충 방제방안 연구│87. 국립공원 생태계 서비스 개선을 위한 병해충 방제방안 연구│89.

다도해해상국립공원 흑산도 시범연구 지역

한려해상국립공원 지역

2017년부터 2022년까지 모니터링 기간 동안 가장 많은 개인이 나타났기 때문에 향후 급격한 개인별 증상에 대비하기 위해서는 지속적인 모니터링이 필요하다. 이라크사마을과 왕지마을의 경우 연속수목주입관리지역이므로 자연현상을 관찰할 수 있는 추가적인 지점이 필요하며 선정도 고려되어야 한다.

태안해안국립공원 지역

천적균에 원래 감염된 나무를 건강한 나무로 복원시키는 효과를 실증합니다. F 시험구 소나무 5 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무. H 시험군 소나무 2 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무

H 시험군 소나무 4 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무. H 시험군 소나무 5 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무. H 시험군 소나무 6 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무.

H 시험군 소나무 7 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무 건강한 나무.

[그림  72]  태안해안국립공원  지역  솔껍질깍지벌레  발생  평균  개체  수  현황
[그림 72] 태안해안국립공원 지역 솔껍질깍지벌레 발생 평균 개체 수 현황

Gambar

[표  1]  재선충  및  천적곰팡이  진단용  프라이머  정보
[그림  9]  G  시험구  현황(2021년~2022년) (5)  H  시험구  특징사항[그림  10,  부록  5]
[그림  11]  H  시험구  주변  소나무재선충병  확산현황(2022년)
[그림  12]  I  시험구  및  주변  소나무재선충병  확산현황(2022.10.12.)
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