다중분광 영상을 이용한 토마토 과실 모니터링 기술 개발 = Development of monitoring technology for tomato fruits using multi-spectral imagery
저자
김경철 ( Kyoung-chul Kim ) ; 조병효 ( Byeong-hyo Cho ) ; 이성민 ( Seong Min Lee ) ; 이강진 ( Kangjin Lee ) ; 이기범 ( Ki-beom Lee ) ; 김원경 ( Won-kyung Kim ) ; 홍영기 ( Youngki Homg )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
146-146(1쪽)
제공처
토마토는 딸기, 참외 등과 함께 우리나라 시설원예의 대표적인 작물이다. 시설 내에서의 토마토 생산성을 높이기 위해서는 생육 환경을 최적으로 만드는 것이 중요하지만 아무런 장해 없이 재배 전 과정을 건전하게 유지하기 어렵다. 원치 않게 발생하는 병해나 생리장해 등은 최종 생산에 영향을 미치는 장애물이 된다. 이러한 영향을 최소화하기 위해서는 장해가 발생한 과실이나 생육에 지장을 초래할 과실 등을 조기에 제거하는 것이 중요하다. 이를 통해 양액 등의 농자재, 냉난방 에너지, 노동력 등의 불필요한 투입을 막고 새로운 과실의 생산으로 이어지게 할 수 있기 때문이다.
본 연구에서는 재배시에 적과가 필요한 토마토를 조기에 인식하고 이를 자동으로 제거하기 위한 장치 개발에 있어 분광기술을 도입하고자 수행되었다. 시험대상은 배꼽썩음병에 걸린 토마토를 사용하였으며, 이는 꽃이 떨어진 부위에서 흑갈색으로 함몰되어 말라버리거나 썩는 생리장해로 시험은 국립농업과학원 첨단디지털온실에서 수행하였다. 먼저 생육중인 정상과 토마토 50개와 배꼽썩음병에 걸린 과실 50개를 고른 다음, 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, Decision Tree 기반의 모델을 이용할 경우 약 98.8%의 정확도로 배꼽썩음과의 분류가 가능하였다. 향후에는 다양한 환경에서 추가적인 실험을 통해 모델의 정확도를 개선할 예정이다.
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