바리-알도 모로 대학의 선구적인 연구에서는 위성 이미지를 사용하여 나무껍질 딱정벌레로 인한 산림 죽음 현상을 탐지하는 최첨단 기술인 DIAMANTE를 소개하여 산림 관리 및 보존 활동을 크게 개선했습니다.
이탈리아 바리 알도 모로 대학의 연구원들은 환경 과학 및 산림 보호에 있어 중요한 진전을 이루었습니다. 공개했습니다 위성 이미징을 통해 산림 고사 현상을 매핑하는 선구적인 방법입니다. 그들의 연구는, 출판 Journal of Intelligent Information Systems에 게재된 논문에서는 나무껍질 딱정벌레의 침입으로 인해 발생하는 나무 죽음 현상을 감지하기 위해 데이터 중심의 의미론적 분할을 활용하는 DIAMANTE라는 새로운 접근 방식을 제시했습니다.
숲은 지구 표면의 3분의 1을 덮고 있어 환경 균형을 유지하는 데 필수적인 역할을 합니다. 탄소 격리, 수질 조절, 목재 생산, 토양 보호 및 생물 다양성 보존에 필수적입니다. 그러나 기후 변화가 가속화되면서 숲은 수많은 교란에 직면하게 됩니다. 곤충 침입과 질병은 대규모 나무 고사를 유발하여 생태계 역학과 서비스를 방해할 수 있습니다.
이러한 사건을 모니터링하고 평가하는 것은 전통적으로 시간이 많이 걸리고 노동 집약적인 현장 조사에 의존하여 감시 범위를 제한했습니다. 반면 지구 관측 임무를 통한 원격 감지는 광범위한 지역에서 감시를 확대할 수 있는 획기적인 기회를 제공합니다.
이러한 잠재력을 인식한 연구자들은 DIAMANTE(Data-centrIc semAntic segMentation to map iNfestations in saTellite imagEs)를 개발했습니다. 이 접근 방식은 Copernicus Sentinel-1의 합성 개구 레이더(SAR) 데이터와 Sentinel-2의 다중 스펙트럼 광학 데이터에서 추출한 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습된 U-Net과 유사한 모델을 활용합니다.
DIAMANTE의 효과는 2018년 XNUMX월에 수집된 프랑스 북동부 산림 현장의 실제 재고 데이터와 비교 평가되었습니다. 이 지역은 그 해 대량 번식으로 인해 급증한 나무껍질 딱정벌레 감염의 핫스팟이었습니다.
연구 결과는 멀티센서 데이터를 사용하는 것의 이점을 강조했습니다. Sentinel-1만 사용하는 것은 부적절한 것으로 판명된 반면, Sentinel-2만 사용하는 것은 만족스러운 결과를 얻었습니다. 그러나 두 가지를 함께 사용하면 거짓 경보가 상당히 줄어들고 감염된 지역의 경계가 향상되었습니다. 특히, 나무껍질 딱정벌레 공격 징후는 지상 진실 데이터 수집 최대 한 달 전까지는 상당히 정확하게 식별할 수 있었습니다.
이러한 유망한 결과에도 불구하고, 초기 단계의 죽음은 위성 이미지를 통해 약하게 감지할 수 있습니다. 이 격차는 더욱 강력한 시간적, 공간적 이전성을 위해 과거 데이터를 활용하기 위한 추가 연구가 필요하다는 것을 강조합니다. 궁극적인 목표는 훈련된 모델을 여러 지역과 기간에 걸쳐 효율적으로 직접 배포할 수 있도록 하는 것입니다.
이 획기적인 연구는 코페르니쿠스 위성 이미지와 강력한 머신 러닝 모델로 지원되는 접근 가능한 원격 감지 도구를 임업 관리자에게 제공하기 위해 노력하는 SWIFTT 프로젝트의 일부입니다. 이러한 도구는 곤충 발생, 산불 및 풍랑을 포함한 다양한 임업 위협을 감지하고 매핑하는 것을 목표로 합니다.
이 연구의 결과는 산림 관리 관행에 혁명을 일으켜 산림 건강을 조기에 감지하고 더 잘 관리할 수 있게 해줄 것입니다. 광대한 산림 지역을 모니터링할 수 있는 확장 가능한 솔루션을 제공함으로써 전 세계 산림 보존 노력에 큰 진전을 제공합니다.