본 논문은 드론 원격 감지와 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 어린 나무 묘목의 수관을 자동으로 분할하는 방법을 연구합니다. 특히, 제한된 레이블 데이터 환경에서 효과적인 Segment Anything Model (SAM)의 활용 가능성을 조사합니다. 고해상도 드론 영상을 이용하여 SAM 기반 방법과 기존 Mask R-CNN 방법의 성능을 비교 분석하고, SAM 성능 향상을 위한 추가 연구의 필요성과 DSM 정보 활용의 효과를 제시합니다. 결과적으로, 기본 SAM 방법은 최적화된 Mask R-CNN에 비해 성능이 뛰어나지 않지만, SAM을 추가로 미세 조정하거나 DSM 정보를 추가 입력으로 사용하면 성능 향상을 기대할 수 있음을 보여줍니다.
