가시광선 및 근적외선 분광분석법을 이용한 붉가시나무 종자의 충해 정확도 검정

Abstract

Along with the global carbon neutral trend, the need for carbon ab-sorption sources, especially broad-leaved trees that can adapt to cli-mate change, is increasing. Quercus acuta Thunb is an evergreen broad-leaved tree, and it is expected that its potential distribution is expanding from the coast to the inland of Korea in the future dew to climate change. To efficiently produce seeds for future afforestation demands, low-cost, non-destructive seed testing using spectroscopy should be investigated. However, studies on the quality classification of evergreen broad-leaved seeds are insufficient, and research on forest seeds using near-infrared spectroscopy is lacking in Korea. Therefore, this study was conducted to distinguish between sound and damaged acorns using vis-near-infrared spectroscopy (400~1,000nm) based on preliminary research on chestnuts and pomegranates. A total of 550 acorns were collected from a Quercus acuta seed orchard located in Seogwipo-si, Jeju-do. The collected seeds were classified into 362 sound seeds and 178 damaged seeds through visual investigation. The seed lots were then randomly divided into a calibration set of 366 acorns (246 sound and 120 damaged) and a validation set of 184 acorns(116 sound and 58 damaged), respectively. Using Oceanoptics Flame-S-Vis-Nir spectrometer and ISP-REF, 550 spectra were ob-tained by averaging 10 repeated observations at each cardinal point on the seeds, with an average of 550 observations. Afterwards, data pre-processing methods such as first derivative, MSC, SNV, and Savitsky-Golay filter were used to reduce the error of the spectroscopic data. In addition, PLS-DA and OPLS-DA multivariate analysis methods were ap-plied. The performance of models was compared between different wavelength ranges, preprocessing, and multivariate analysis methods. Model evaluation indexes such as accuracy, precision and variable im-portance in projection were used to measure the performance. The VIS-NIR spectra of acorns displayed a sharp absorption peak at 660-720 nm and a smooth downward absorption peak at 900~1,000 nm. As a result of multivariate analysis and model evaluation, the best model to distinguish damaged seeds was analyzed with PLS-DA and SG treatment in the whole range of 400 to 1,000 nm. The model showed accuracy of 0.8641, precision of 0.8603, F1 Score of 0.9035, and G mean of 0.8093 (p<0.05). The absorbance peaks at 660-720 nm and 960-1,000 nm had a significant effect on the performance of the model. In the latter case, it was presumed that the acorn worms affected moisture and carbohy-drates. In the former case, the peak was strongly influenced by chloro-phyll and color variation. However, the performance of the model changed when the 660-720nm peak was used with a near-infrared wavelength band (780~1000nm). The results for absorption peaks can be used to narrow the scope of subsequent studies utilizing wider wave-length bands or multidimensional spectroscopy. To improve classifica-tion accuracy, this study suggested incorporating other types of data, such as x-rays, subdividing classification groups of insect-damaged seeds or oversampling the minority classes.

. 따라서 밤 및 석류 등을 대상으로 한 사전연구를 바탕으로, 근적외선 분광분석법을 이용하여 400~1000nm 구간대에서 붉가시나무 종자의 충해 여부를 판단하고자 본 연구를 실시하였다. 제주도 서귀포시에 조성된 붉가시나무 채종원에서 550립의 종자를 채집하였다. 채집한 종자의 충해 여부를 시각적인 방법으로 건전종자 362립, 충해종자 178립으로 구분하였다. 550립의 종자들은 각각 calibration을 위한 366립(건전 246/충해 120)과 validation을 위한 184립(건전 116/충해 58)으로 무작위로 나누어졌다. Oceanoptics사의 Flame-S-Vis-Nir 분광분석기와 적분구(ISP-REF)로 종자의 각 방위를 10번씩 측정한 값을 평균하여 총 550개의 근적외선 파장데이터를 획득하였다. 분광분석 데이터의 오류를 줄이기 위하여, 1차 미분, MSC, 표준정규화, Sa-vitsky-Golay 필터 등의 데이터 전처리를 적용하고, PLS-DA, OPLS-DA 다변량 분석법을 적용하였다. 정확도 및 정밀도를 비롯한 모델 평가 지표 및 Variable Importance in Projection을 이용하여 파장 사용구간, 전처리 및 다변량 분석법에 따른 모델성능을 비교하였다. 근적외선 파장측정 결과, 붉가시나무 종자의 근적외선 파장은 660-720nm에서 강한 흡광지점을 보여주었고, 900~1000nm에 걸쳐 미약하게 아래로 향하는 흡광지점을 보여주었다. 다변량 분석 및 모델 평가 결과, 가장 우수하게 충해여부를 분간하는 모델은 400~1000nm 구간대에 SG처리를 하여 PLS-DA를 적용한 모델로, 정확도가 0.8641, 정밀도 0.8603, F1 Score 0.9035, 그리고 G mean 0.8093(p<0.05)이었다. 모델의 성능에는 660-720nm와 960-1000nm의 흡광지점이 유의미한 영향을 주었다. 후자는 충해 여부가 수분과 탄수화물에 영향을 준 것으로 추정되었다. 전자의 경우 엽록소, 색상변이 등으로 인한 영향이 낮은 분별력에 영향을 주었으나 근적외선 파장대와 같이 쓰였을 때 모델의 성능에 영향을 미쳤다. 흡광지점에 대한 본 연구결과는 추후 더 넓은 파장대나 다차원 분광분석을 이용한 후속연구의 조사 범위를 좁히는 데 활용될 수 있을 것이다. 본 연구의 정확도를 개선하기 위해서는 x-ray 등 다른 형태의 자료를 병용하거나 기존 충해종자의 분류군을 세분화하거나 데이터 불균형성을 해소할 필요가 있다고 판단하였다.