농경지 내 표토 입경 분류를 위한 영상 기반 딥러닝 모델 개발 = Development of image-based deep learning model for classification of topsoil particle size in agricultural land
저자
김동석 ( Dongseok Kim ) ; 송지수 ( Jaesung Park ) ; 황현정 ( Jisu Song ) ; 배성규 ( Sunggyu Bae ) ; 장성준 ( Seongjune Jang ) ; 김주형 ( Juhyeong Kim ) ; 박재성 ( Hyunjung Hwang )
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
141-141(1쪽)
제공처
토성은 입도 분포에 따른 토양 구조, 밀도, 공극 등 물리적 특성을 결정하기 위해 필수적으로 알아야 할 기초적인 특성이다. 토양의 입경 크기에 따라 체 분류법과 비중계법을 통한 토성 분류가 일반적인 방법으로 사용되고 있다. 두 가지 방식 모두 상당량 이상의 현장 토양 시료가 필요하며, 정확한 토성 분류에 필요한 신뢰도 높은 데이터를 취득하기 위해 몇 차례 반복적인 실험이 필요하기도 하다. 완전 건조된 토양 시료를 사용해야 하기 때문에 건조시간 및 분류 실험을 통해 소모되는 시간이 크다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 선정된 농경지의 6개 지점에서 채취한 토양 시료들을 이용해 토양 입자 크기별로 분류하여 실내 환경에서 소형 RGB 카메라를 통해 영상을 획득하였다. 완전 건조 상태의 이미지와 일정 간격의 함수비 조건별로 촬영한 이미지를 수집하여 Gray Scaling 및 HSV 색상값 등의 DIP기법과 딥러닝 기법을 통하여 토성의 입자 크기별 분류 모델을 설계하였다. 또한 이 결과는 해당 농경지의 시료 채취 지점의 GPS 데이터와 결합하여 GIS 상에 맵핑하였다. 해당 연구를 통해 토성 분류과정에 필요한 시간을 단축하고 다수의 농경지를 대상으로 하는 토성 분류 과정을 보다 효율적이고 간단하게 진행할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 GPS 정보와 결합한 GIS 프로그램을 통해 다수의 농경지의 토성 정보를 일괄적으로 파악 가능할 수 있을 것이다. 이후 본 연구를 기반으로 해당 농경지의 토양의 함수비 및 EC, pH 등의 데이터를 수집하여 추가적인 특성 예측 모델을 개발하여 반영할 수 있을 것이라 기대한다.
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