소나무 재선충은 한국과 일본, 중국을 포함한 동아시아 지역의 소나무산림에 막대한 피해를 주는 원인이며, 피해목의 조기 발견과 제거는 재선충 확산을 막는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 드론으로 촬영되고 처리된 RGB 정사영상을 딥러닝 분류에 의한 재선충 피해목 탐색방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습영상 데이터가 많지 않다는 가정 아래 ResNet18을 백본으로 하는 패치 기반의 분류기를 구성하고 RGB 정사영상을 분류하고 그 결과를 heatmap 형태로 만든다. 제작된 정사영상의 heat map는 재선충 피해목의 분포를 알아내고 확산해가는 모습을 관찰할 수 있게 하며, 재선충 피해목 지역의 RGB 분포 특징을 추출해 낼 수도 있다. 본 연구의 패치 기반 분류기 성능은 94.7%의 정확도를 나타내었다.