드론 및 초분광 센서를 활용한 감귤 착과량 추정에 관한 연구 = Estimation of Citrus Fruit Yield Using Drone and Hyperspectral Sensor
저자
김재홍 ( Jaehong Kim ) ; 강석범 ( Seokbeom Kang ) ; 박요섭 ( Yosup Park ) ; 권순화 ( Soonhwa Kwon )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
228-229(2쪽)
제공처
기존 대부분의 과일 수확량 예측 연구들은 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 과일 성숙 및 수확 직전에 수확량 예측을 위해 총 과일 수와 과일 직경을 추정하는 방식이었다. 또 일부 연구에서는 꽃수를 기준으로 과일수를 추정하였고, 과일의 해상도에 따른 과일수 추정 접근법도 있었다. 과일의 수를 계산하고 크기를 측정하는 것은 나무의 모든 과일을 볼 수 있고 잎에 의해 가려지지 않는다는 전제에 기반하는 것이므로 현실적 어려움이 크다. 영상 데이터의 특성상 가려진 부분의 영상은 예측 불가능하고 객체 분류하였을 경우 1개의 감귤이 나뭇잎에 가려져서 2개의 부분으로 나뉘어 2개로 간주되어 계산되기도 한다. 또한, 객체 분류하였을 경우 지정된 최소 size 미만의 감귤이 존재할 경우 최소 size 이상의 것만 객체의 개수로 체크되므로 이 부분의 누락이 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 감귤을 객체분류를 하지 않고 pixel에 따른 분류 방식을 적용하였으며, 추출된 pixel값과 중량값 사이의 상관관계를 이용하여 추정하는 방식을 기초로 예측값을 얻을 수 있었다. 총 3지역(신흥리, 오등동, 감귤연구소) 시험장소 중 오등동 지역에서 나무 개체별 감귤의 중량값과 드론을 활용해 취득한 초분광 영상 데이터의 수체내 감귤 Pixel값을 비교한 결과 다중 선형회귀함수 y=0.061X<sup>0.9856</sup>를 얻을 수 있었다. 여기서, y축은 감귤 중량값이고 X축은 감귤 pixel값에 해당하며 상관계수 R<sup>2</sup>값은 0.83이었다. 다중 선형회귀함수에 감귤연구소와 신흥리 그리고 오등동 지역에서 얻은 초분광 영상의 전체 감귤 픽셀 값을 대입한 결과 오등동 3,648.1kg, 감귤연구소 1,130.1kg, 신흥리 11,183.4kg의 착과량 예측값을 얻을 수 있었다. 착과량 예측값과 실제 중량값을 비교한 결과 감귤연구소와 오등동 지역은 각각 14.49%, 1.48% 많은 예측값이 도출되었고 신흥리 지역은 12.58% 작은 예측값이 도출되었다. 결과를 고찰해보면 비교적 수생이 어린나무들이 많은 감귤연구소와 오등동 시험장은 감귤 나무 속에 묻힌 과실수가 상대적으로 적어 드론에서 취득된 초분광 데이터의 감귤 Pixel값이 높게 검출되어 예측값이 실측값보다 높았으며, 수생이 오래된 나무가 많은 신흥리 지역은 나무속에 묻힌 과실들이 더 많기에 예측값이 실측값보다 낮은 예측값이 나온것으로 판단되었다.
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