의사결정트리기법을 이용한 초분광 영상 기반 배나무 화상병 감염 분류 = Classification of Fire Blight Infection on Pear Trees with Decision Tree Based on Hyperspectral Imagery
저자
박준우 ( Jun-woo Park ) ; 김성헌 ( Seong-heon Kim ) ; 유찬석 ( Chan-seok Ryu ) ; 장시형 ( Si-hyeong Jang ) ; 전새롬 ( Sae-rom Jun ) ; 강예성 ( Ye-seong Kang ) ; 타파스쿠마 ( Tapash Kumar Sarkar )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
58-58(1쪽)
제공처
2015년 경기도 안성 지역에서 검역상 금지병인 화상병이 발생한 이후로 안성, 천안, 제천 지역에서 매년 화상병이 발생하고 있으며 그로인해 심각한 경제적 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 화상병 예찰 시스템 개발을 위해 초분광 영상을 이용하여 화상병 감염주와 비감염주의 분광학적 특성을 비교하고 의사결정트리 기법을 이용해 화상병 감염 여부를 판단할 수 있는 센서 개발 가능성을 검토하였다. 초분광 카메라를 이용하여 배나무 정상 잎과 화상병에 감염된 잎의 분광 데이터를 취득하였다. 화상병 감염주의 분광 데이터는 경기도 안성 지역에서 화상병으로 확진 판정을 받은 배나무에서 취득하였고 정상적인 배나무 분광 데이터는 경기도 안성 및 국립원예특작과학원 배 연구소에서 취득하였다. 취득한 영상에 광 보정을 실시한 후 반사율을 추출하여 결정트리모델을 작성하였다. 결정트리에 기여하는 변수의 우선순위에 따라 불필요한 변수를 제거하는 가지치기를 실시한 후 수준별로 오차를 분석하였다. 또한 화상병예찰에 필요한 센서 개발 가능성을 확인하기 위해 상용 센서에 해당하는 밴드대역을 적용하여 모델링 하였다. 작성된 모델은 K-Fold 교차검증법을 이용하여 성능을 평가하였다. 의사결정트리를 생성한 결과 Green, Red Edge, NIR에서 유의한 것으로 나타났으며, K-Fold 교차검증에 의한 모델의 오차는 8.54%로 예측되었다. 가지치기를 실시한 후에 모델은 Red Edge에서 유의하였으며 오차는 수준1에서 6.10%로 예측되었다. 화상병 예찰에 필요한 센서 개발의 타당성을 검토하기 위해 기존에 상용화되어있는 A센서와 B센서의 밴드대역을 이용하여 화상병 감염 여부를 판별하였다. A센서 모델의 오차는 8.54%, 가지치기 후의 모델은 수준1에서 9.76%로 예측되었고, B센서 모델의 오차는 20.99%였으나 가지치기 후 수준2에서 모델의 오차는 14.8%로 예측되었다. 따라서 초분광 카메라를 직접 활용하거나 특정 협역· 광역 밴드패스필터를 활용할 경우 10%이하의 오차율로 화상병을 분류할 수 있을 것으로 판단된다.
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