KCI등재
SCOPUS
무인기 기반 초분광영상을 이용한 배나무 엽록소 함량 추정 = Estimation of Chlorophyll Contents in Pear Tree Using Unmanned Aerial Vehicle-Based-Hyperspectral Imagery
저자
강예성 ( Ye Seong Kang ) ; 박기수 ( Ki Su Park ) ; 김은리 ( Eun Li Kim ) ; 정종찬 ( Jong Chan Jeong ) ; 유찬석 ( Chan Seok Ryu ) ; 조정건 ( Jung Gun Cho )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
400
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
669-681(13쪽)
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제공처
과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드 비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R<sup>2</sup>)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 μg/㎠, relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R<sup>2</sup>≥0.56, RMSE≤1.41 μg/㎠, RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R<sup>2</sup>=0.80, RMSE=0.94 μg/㎠, RE=13.9%와 validation에서 R<sup>2</sup>=0.57, RMSE=1.40 μg/㎠, RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.
더보기Studies have tried to apply remote sensing technology, a non-destructive survey method, instead of the existing destructive survey, which requires relatively large labor input and a long time to estimate chlorophyll content, which is an important indicator for evaluating the growth of fruit trees. This study was conducted to non-destructively evaluate the chlorophyll content of pear tree leaves using unmanned aerial vehicle-based hyperspectral imagery for two years (2021, 2022). The reflectance of the single bands of the pear tree canopy extracted through image processing was band rationed to minimize unstable radiation effects depending on time changes. The estimation (calibration and validation) models were developed using machine learning algorithms of elastic-net, k-nearest neighbors (KNN), and support vector machine with band ratios as input variables. By comparing the performance of estimation models based on full band ratios, key band ratios that are advantageous for reducing computational costs and improving reproducibility were selected. As a result, for all machine learning models, when calibration of coefficient of determination (R<sup>2</sup>)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 μg/㎠, relative error (RE)≤17.9% and validation of R<sup>2</sup>≥0.56, RMSE≤1.41 μg/㎠, RE≤20.7% using full band ratios were compared, four key band ratios were selected. There was relatively no significant difference in validation performance between machine learning models. Therefore, the KNN model with the highest calibration performance was used as the standard, and its key band ratios were 710/714, 718/722, 754/758, and 758/762 nm. The performance of calibration showed R<sup>2</sup>=0.80, RMSE=0.94 μg/㎠, RE=13.9%, and validation showed R<sup>2</sup>=0.57, RMSE=1.40 μg/㎠, RE=20.5%. Although the performance results based on validation were not sufficient to estimate the chlorophyll content of pear tree leaves, it is meaningful that key band ratios were selected as a standard for future research. To improve estimation performance, it is necessary to continuously secure additional datasets and improve the estimation model by reproducing it in actual orchards. In future research, it is necessary to continuously secure additional datasets to improve estimation performance, verify the reliability of the selected key band ratios, and upgrade the estimation model to be reproducible in actual orchards.
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