초분광 영상을 이용한 사과나무의 질소 상태 추정 = Estimation of Nitrogen Status for Apple Tree (Malus pumila.) using Hyperspectral Imagery
저자
박기수 ( Ki-su Park ) ; 유찬석 ( Chan-seok Ryu ) ; 강예성 ( Ye-seong Kang ) ; 김태양 ( Tae-yang Kim ) ; 백현찬 ( Hyun-chan Baek ) ; 박민준 ( Min-jun Park ) ; 송혜영 ( Hye-young Song ) ; 조정건 ( Jung-gun Cho ) ; 장시형 ( Si-hyeong Jang )
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학술지명
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발행연도
2022
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
210-210(1쪽)
제공처
과수 생장 시 충분한 양의 질소 시비가 중요한데 과잉 및 결핍 시 품질과 수확량이 크게 감소한다.
수체의 영양 진단을 위한 분광 기술과 단시간에 데이터 취득할수 있는 원격탐사 기술을 이용하면 대면적 과원에서의 효율적인 재배 관리 및 과수의 안정적인 생산성을 유지할수 있다. 따라서 대규모 과원에서 재배되는 과수의 생산성 향상을 위해 무인기를 활용한 정밀 영양 진단 기술이 필요하다. 본 연구는 무인기에 탑재된 초분광 센서를 이용하여 취득되어진 반사값 데이터로 과수의 영양 상태를 추정하는 모델을 개발하였다.
본 연구는 전라북도 완주군에 위치한 농촌진흥청 국립원예특작과학원 시험 포장 내 심겨진 사과(홍로)나무를 대상으로 2021년 5월 26일부터 10월 14일까지 총 10차례 진행되었다. 실험에 사용된 장비는 회전익 무인기인 Matrice 200 v2와 초분광 센서인 MicroHSI 410 Shark이며 촬영 시간은 태양의 남중고도를 고려하여 11시~1시 사이에 실시하였다. 취득되어진 영상들은 전처리(방사보정, 기하보정) 후 영상 처리를 통해 캐노피의 반사값을 추출하였다. 식물체 데이터인 클로로필과 캐노피 반사값 데이터를 이용하여 다변량 회귀분석인 부분 제곱회귀분석(PLSR)로 추정 모델을 개발하였으며 모델의 성능은 결정계수(R²)와 평균제곱근오차(RMSE), 상대 오차(RE)로 평가하였다.
사과나무의 클로로필 PLSR분석한 결과 Calibration 모델의 R²는 44%, RMSE, RE는 각각 0.92㎍/㎠, 17%이며 Valibration 모델의 R²는 33%, RMSE, RE는 1.01㎍/㎠, 19%로 낮은 성능을 보였다. 생육 시기에 따라 2차례(화아분화기, 성숙기)로 나누어 재분석한 결과 성숙기의 모델 성능 (Cal.= R²= 86%, RMSE= 0.44㎍/㎠, RE= 8% / Val.= R²: 69%, RMSE= 0.65㎍/㎠, RE= 13% )이 높게 나타났는데 엽에 있던 영양분이 가지로 이동하여 잎이 황변되어 질소 시비량에 따른 변이가 크게 차이가 나는 것으로 판단된다.
추후 연구를 통해 주요 생육 시기에 수체의 영양 상태 진단 가능한 모델 개발하여 효율적인 재배관리를 통한 다수확 및 고품질의 과실 생산 기술 개발에 기여할 것으로 사료된다.
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