병충해의 조기 발견과 이에 따른 신속한 조치는 농업 생산성 유지와 생태계 보전에 있어 핵심적인 요소이다. 그러나 병충해 발생 초 기 단계에서는 일반적인 카메라나 센서를 통해 식생의 미세한 변화를 관측하는 데 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 초분광 모듈을 활용하여 파장대별 식물 데이터를 정밀하게 관측하고, 이를 딥러닝 모델에 적용함으로써 가로수 식생의 건강 상태를 판별하고 병충해 발생 여부를 조기에 확인할 수 있다. 이와 같은 방법을 통해 병충해에 대한 선제적 대응이 가능해지며, 결과적으로 피해의 확 산을 효과적으로 방지할 수 있다. 이러한 접근 방식은 농업 및 생태학 분야에서 식물의 건강 상태를 지속적으로 모니터링하고 보전하 기 위한 기술로 활발히 연구되고 있다.

• 가현길(서울과학기술대학교 건설시스템공학과 박사수료) | Ga Hyun Gil
• 문성호(서울과학기술대학교 건설시스템공학과 정교수) | Mun Sung Ho