드론 기반 단파적외(SWIR) 영상을 활용한 콩의 생장과 수분 변화모니터링 = Spatiotemporal Monitoring of Soybean Growth and Water Status Using Drone-Based Shortwave Infrared (SWIR) Imagery

국문 초록 (Abstract)

농업 분야에서 농작물의 생장 변화와 수분량 파악은 매우 중요하다. 본 연구에서는 수분에 민감하게반응하는 단파적외(Short Wavelength Infrared, SWIR) 센서를 드론에 탑재하여 콩의 생장과 수분량 변화를관찰하였다. 콩의 생장이 활발해질 때 수분량이 증가하는 현상을 확인했으며, 관수량의 차이에 따라 식생지수와 수분지수가 다르게 감소하는 것을 확인했다. 이는 습해로 인해 콩의 생장 둔화와 수분량 감소가 나타났음을 시사한다. 본 연구는 농작물의 생산성 저하와 습해 피해 감소를 위해 콩의 생장 단계별 식생지수와 수분지수를 세밀하게 모니터링할 것을 제안한다. 이로써 습해 뿐만 아니라 가뭄과 같은 수분 변화가 농작물 생장에 미치는 악영향을 조기에 탐지하여 예방할 수 있을 것으로 판단한다. 드론 기반 SWIR 센서를 통한 수분 스트레스의 조기 진단 가능성을 제시함으로써 대규모 농작물 관리의 효율성을 높이고 수확량을 증가시켜 농업 생산에 기여할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Monitoring crop growth changes and water content is crucial in the agricultural sector. Thisstudy utilized drones equipped with Short Wavelength Infrared (SWIR) sensors, sensitive to moisturechanges, to observe soybeans’ growth and water content variations. We confirmed that as soybeans growmore vigorously, their water content increases and differences in irrigation levels lead to decreases invegetation and moisture indices. This suggests that waterlogging slows down soybean growth and reduceswater content, highlighting the importance of detailed monitoring of vegetation and moisture indices atdifferent growth stages to enhance crop productivity and minimize damage from waterlogging. Suchmonitoring could also preemptively detect and prevent the adverse effects of moisture changes, such asdroughts, on crop growth. By demonstrating the potential for early diagnosis of moisture stress using drone-based SWIR sensors, this research suggests improvements in the efficiency of large-scale cropmanagement and increases in yield, contributing to agricultural production.