함수열 회귀모형을 활용한 노지 작물 수확량 예측 연구 = Crop Yield Prediction Using a Functional Data Regression

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In recent years interest in AI-based crop yield prediction has grown with the adoption of precision agriculture. Image-based approaches can reduce time and cost, but their performance often degrades under varying regional conditions, illumination, and crop growth status, limiting generalization.
This study investigated onion and garlic grown from transplanting to harvest at a pilot field of the Muan County Allium Vegetable Research Institute. Multispectral images(400–1,000 nm) were collected using a drone, vegetation indices were derived, and their relationships with growth indicators and bulb weight were analyzed. To reflect crop growth characteristics, the season was divided into bulb enlargement and maturation stages, and stage-wise time-series vegetation indices were modeled using a multivariate functional regression approach.
Vegetation indices from specific growth stages showed correlations with bulb weight in both crops, supporting the feasibility of vegetation index and its potential use in agriculture decision support.

국문 초록 (Abstract)

최근 농업 분야에서는 정밀농업 기술의 도입과 함께 인공지능을 활용한 작물 수확량 예측에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 이미지 기반 수확량 예측은 시간과 비용을 절감하면서도 높은 정확도를 달성할 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 그러나 작물 이미지는 지역, 조도, 생육 상태 등 다양한 요인에 따라 특성이 크게 달라지며, 이로 인해 모델의 일반화 성능이 저하되는 한계가 있다.
무안군 파속채소연구소 시범단지에서 양파와 마늘을 대상으로 정식부터 수확까지 생육을 관리하며, 드론과 다분광 카메라를 이용해 생육 단계별 영상을 획득하였다. 획득 영상(400 - 1,000 nm)의 분광 정보를 활용해 식생지수를 산출하고, 생육지표 및 구중과의 상관관계를 분석하였다. 또한 두 작물의 생육 특성을 반영하여 생육 단계를 구 비대기와 성숙기로 구분하고, 시계열 식생지수와 수확량 간의 함수적 관계를 모형화하기 위해 생육 단계별 데이터를 다중 함수열 회귀모형에 입력하였다.
특정 생육 단계에서 산출된 식생지수가 양파 및 마늘의 구중과 높은 상관성을 나타내어 식생지수 기반 수확량 예측의 가능성을 확인하였다. 기후변화 대응형 정밀농업과 의사결정 지원 시스템 구축을 위한 기술적 근거를 제공하며, 다양한 환경에서도 신뢰할 수 있는 수확량 예측 모델 개발 가능성을 제시한다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 2. 관련 연구 4
• 가. 이미지 기반 작물 수확량 예측 4
• 나. 다중 함수열 회귀모형 4
• 3. 분석 데이터 6
• 1) 테스트베드 구성 6
• 2) 다분광 이미지 정합 및 수확지점 이미지 추출 6
• 3) 무인기 기반 다분광 이미지 획득 및 정합 7
• 4) 일사량 및 방사 보정 8
• 5) 수확지점 이미지 추출 9
• 4. 분석 방법 10
• 가. 다중 함수열 회귀모형 10
• 나. 식생지수 11
• 5. 실험 및 결과 13
• 가. 양파 생구무게 및 수확량 예측 결과 14
• 나. 마늘 생구무게 및 수확량 예측 결과 16
• 6. 결론 18
• 참고문헌 19
• Abstract(영문초록) 21