수경재배 토마토 과실 모니터링을 위한 다중분광 영상의 적용 가능성 = Potential of multispectral imaging for monitoring of tomato fruits in hydroponic greenhouses
저자
조병효 ( Byeong-hyo Cho ) ; 이성민 ( Seongmin Lee ) ; 이강진 ( Kangjin Lee ) ; 홍영기 ( Youngki Homg ) ; 김경철 ( Kyoung-chul Kim )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
294-294(1쪽)
제공처
토마토 시설재배는 재배 기간 연장, 기후 변화 대응, 안정적인 생육 환경 유지 등 여러 가지 이점을 가지고 있으며, 이러한 이유로 국내의 모든 토마토는 시설 내에서 재배되고 있다. 그럼에도 불구하고 원치않게 발생하는 병해 및 생리장해로 인하여 토마토 농가는 매년 경제적 손실을 겪고 있다. 특히, 배꼽썩음병은 토마토 생산량의 최대 50%를 감소시켜 농가에 큰 경제적 손실을 초래할 수 있다고 알려져 있다. 배꼽썩음병은 주로 어린 과실에서 발생하며, 꽃이 떨어진 부위에서 흑갈색으로 함몰되어 말라버리거나 썩는 특징이 있다. 배꼽썩음병의 정확한 원인은 현재까지 규명되지 않았기 때문에 이를 방지하는 것은 어려우며, 현재로서는 발견하는 즉시 제거하는 것이 경제적 손실을 줄이기 위해 가장 좋은 방법으로 알려져 있다. 따라서, 본 연구에서는 토마토 배꼽썩음병을 조기에 인식하기 위해 다중분광 영상의 적용 가능성을 검토하고자 하였다.
시험대상은 배꼽썩음병에 걸린 토마토(50개)와 정상 토마토(50개)를 사용하였으며, 토마토는 국립농업과학원 첨단 디지털온실에서 수경 수직유인 방식으로 재배되었다. 다중분광 영상은 휴대용 다중분광카메라(Monarch2, UNISPECTRAL, Ramat Gan, Israel)를 이용하여 700~950 nm 대역에서 10개의 다중분광 영상을 취득하였다. 취득한 영상은 분광 영상분석 프로그램(Breeze, Prediktera, Umea, Sweden)을 이용하여 전처리를 거친 후 배꼽썩음과 분류 모델을 개발하였다.
그 결과, Light-GBM (Light-Gradient Boosting Machine) 모델을 이용할 경우 약 93%의 f-score로 배꼽썩음과의 분류가 가능하였다. 향후에는 다양한 환경에서 추가적인 실험을 통해 모델의 정확도를 개선할 예정이다.
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