참외와 잎의 분류를 위한 초분광 영상의 적용 가능성 검토 = Potential of Hyperspectral Imaging for Classification of Fruits and Leaves of Oriental Melon
저자
이성민 ( Seongmin Lee ) ; 조병효 ( Byeong-hyo Cho ) ; 노은채 ( Eunchae Roh ) ; 이강진 ( Kangjin Lee ) ; 박가을 ( Ga-eul Park ) ; 홍영기 ( Youngki Homg ) ; 김경철 ( Kyoung-chul Kim )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
297-297(1쪽)
제공처
국내 참외는 ‘23년 기준 전년 대비 약 109%의 수출 성장률을 보여 경제적으로 중요한 작물 중 하나이다(KAT, 2023). 그러나 농업 인구의 감소와 고령화 등의 이유로 농촌 노동력 부족 문제가 발생하고 있으며, 이를 해결하기 위해 다양한 농업 자동화 연구가 이루어지고 있다. 특히, 이를 위해 참외 온실에 농업용 로봇을 적용하기 위한 다양한 시도가 이뤄지고 있다. 그러나 농업용 로봇 적용에 앞서 작물을 인식할 수 있는 기술이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 줄기 유인방식 수경재배되는 참외를 인식하기 위해 초분광 영상의 적용 가능성을 검토하고 유효 밴드를 선정하기 위한 연구를 수행하였다.
실험 재료는 국립농업과학원(전라북도 완주군) 첨단디지털온실에서 재배된 참외를 대상으로 하였다. 참외의 성숙도는 총 3단계(미숙과, 중간숙과, 완숙과)로 분류하였고, 400-1,000 nm의 분광대역을 제공하는 초분광 카메라(SPECIM IQ, SPECIM, Oulu, Finland)를 사용하여 영상을 촬영하였다. 취득된 영상은 Breeze 프로그램(Ver. 2023.2.0, Prediktera, Umea, Sweden)을 사용하여 참외와 잎의 ROI를 지정하고 반사율을 추출하였다. 추출한 초분광 데이터는 광 산란 보정을 위해 SNV로 전처리를 수행하였다. 또한 성숙도별 참외와 잎 사이의 반사율 차이를 분석하기 위해 상관분석을 실시하였다. 그 결과, 성숙도와 상관없이 712-730, 875-896, 902-927 nm 대역의 R값이 0.8 또는 -0.8 이상으로 높은 상관관계를 나타내었다(p<0.01). 이와 같이 참외의 성숙도와 관계없이 과실과 잎을 분류하기 위해서는 Red Edge 부터 NIR 대역이 효과적인 것으로 나타났으며, 이는 미숙과의 경우 가시광선 영역에서 잎과의 큰 차이를 나타내지 않았기 때문이라고 판단된다. 따라서 온실에서 초분광 영상을 사용하여 참외의 성숙도와 관계없이 잎과 참외의 구분이 가능할 것이라고 사료된다.
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