분광복사계를 활용한 식생특성 분석

박진기 ( Jin-ki Park ),박종화 ( Jong-hwa Park ) 한국농공학회 2015 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2015 No.-

빛의 파장은 자외선, 가시광선, 적외선 등 폭 넓은 파장으로 구성되어 있으며, 각종 특성 및 효과는 크게 달라진다. 따라서 빛을 이용한 기술은 각 파장마다의 특성, 효과 (분광특성; Spectral Characteristics)의 측정이 매우 중요하다. 분광특성이란 지구의 모든 물체는 각기 다른 성질과 상태에 따라 전자파에너지를 흡수, 반사 또는 투과하는 성질을 의미한다. 이 성질은 물질 고유의 전자파에너지에 대한 파장 특성을 말한다. 따라서 분광특성은 재료 및 물질의 구성성분, 구조, 기하하적 위치 등에 의해 서로 다른 특성을 나타낸다. 일반적으로 식생은 적색파장에 비해 근적외 파장에서 강하게 반사하고, 암반, 나지 및 수역은 적색파장과 근적외 파장에서 거의 같은 반사특성을 보인다. 원격탐사분야에서는 실험실이나 야외에서 다양한 지표물의 파장 특성을 측정하고 검증하기 위하여 분광복사계(Spectro-radiometer)를 사용하고 있다. 현장 분광특성 측정은 광범위한 파장대를 활용하여 물질의 기초자료 수집 및 라이브러리 구축, 위성 센서의 설계, 모니터링 하는 대상체에 적합한 정보추정 및 파장대 추출 등에 활용할 수 있다. 또한 현장 분광특성측정은 위성(항공)영상과 달리 대기의 영향이 거의 없기 때문에 영상의 검·보정을 위해서도 필요한 요소이다. 본 연구에서는 휴대용 UV-VIS-NIR Spectro-radiometer (PSR-2500, 측정 파장영역: 350∼2,500nm, 측정간격: 1.0∼6.3nm)를 사용하여 식생의 분광특성을 분석하였다. 전자파에너지는 계절별, 시간대별 태양복사에너지에 의해 달라지기 때문에 99%의 반사특성을 갖는 표준 백색판(BaSO4)을 이용하여 태양복사에너지의 변화에서 발생할 수 있는 오차를 최소화 하였다. 측정 대상은 아스팔트, 콘크리트, 나지, 벼, 대파, 잔디, 배추, 무의 8개이다. 측정 시기는 2014년 9월에 실시하였다. 대상체별 현장 분광특성은 1차 도함수 및 적분 해석을 통해 분석하였다. 그 결과 식생은 녹색파장인 500∼600nm에서 반사율 변화가 있었으며, 근적외 파장인 750∼1,000nm에서 비식생과 다른 특징을 보였다. 1차 도함수 분석 결과 Red-edge 파장인 680∼740nm에서 가장 큰 변동 특징을 보였다. 특히 분광반사는 식생 활력도가 높을수록 1차 도함수의 평균, 표준편차, 분산 등 통계량을 높게 하였다. 이러한 특징은 적분해석에서도 식생과 비식생의 차이가 뚜렷하였다. 식생의 활력이 높은 작물일수록 적분 값도 높은 경향을 보여 식생이 가지고 있는 반사특성을 잘 표현해 주었다. 본 연구에서는 현장 분광특성 측정을 통해 식생 특성을 분석하였으며, 이를 활용하여 농업분야 및 작물생육 상태 관련 원격탐사 센서의 기초 자료로 활용이 가능할 것이다.

원격탐사 기반 콩, 들깨, 옥수수, 벼의 식생특성 비교·분석

배상근 ( Sang-geun Bae ),이동호 ( Dong-ho Lee ),신형섭 ( Hyoung-sub Shin ),박종화 ( Jong-hwa Park ) 한국농공학회 2017 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2017 No.-

최근 우주항공 및 무인기 기술이 발전함에 따라 원격탐사 기법 적용에 대한 연구는 농업분야에서 활발히 진행되고 있다. 농업분야에서 무인항공기를 유용하게 활용하기 위해서는 각기 다른 대상체의 분광반사율 특성분석 및 라이브러리 작성은 매우 중요하다. 농업현장의 모든 물체는 각기 다른 조건과 상태에 따라 전자파에너지를 흡수, 반사 또는 투과하는 성질을 나타내는 분광반사 특성을 지니고 있다. 이에 따라 작물의 구성성분, 구조, 기하하적 위치 등에 의해 서로 다른 특성을 나타낸다. 농업 현장 분광반사특성 측정은 광범위한 파장대를 활용하여 작물의 기초자료 수집 및 라이브러리 구축, 위성센서의 설계 등의 유용한 정보를 제공해주고 있다. 또한 분광특성은 모니터링 하는 작물의 정보추정 및 적정 파장대 추출 등에 활용할 수 있다. 식생지수는 분광반사 특성으로 식물의 상대적 분포량과 활동성, 엽면적 지수, 엽록소 함량 등을 양적으로 나타낼 수 있는 척도이며 연구조건에 따라 다양하게 제시되고 있다. 본 연구는 원격탐사 기법을 이용하여 콩, 들깨, 옥수수, 벼의 식생에 대한 특성 분석을 목적으로 한다. 측정 시기는 2016년 7월 20일부터 10월 10일까지로 연구대상지역은 충북농업기술원을 대상으로 하였다. 실험장비는 휴대용 분광복사계(PSR-2500, 측정파장영역 : 350~2,500 ㎚, 측정간격 : 1.0~6.3 ㎚) 및 표준백색판(BaSo₄ , 99 % 반사특성)을 이용하였다. 들깨, 옥수수, 벼, 콩의 시기별 분광반사율을 측정하였으며, 식생정보는 4가지 식생지수(RVI, NDVI, CVI, GRVI)를 분석하고 추출된 결과를 비교하였다. 분광반사 특성은 작물별 시계열 데이터를 확보해 작물의 생육단계에 가장 영향을 미치는 파장을 찾아내기 위해 분광반사곡선의 1차 도함수를 이용하여 분석하였다. 그 결과 콩의 경우 녹색 파장대인 500~600 ㎚에서 반사율 변화가 있었고, red-edge 파장대인 680~720 ㎚에서 가장 큰 변화폭을 보였다. 식생지수의 비교는 분광반사율 데이터에서 각 밴드별 대표 파장영역(GREEN : 550 ㎚, RED : 625 ㎚, NIR : 850 ㎚)을 선정하여 산정하였다. 들깨는 4가지 식생지수 모두 9월 9일 가장 높으며, 옥수수의 경우 9월29일이 가장 높게 산정되었다. 이에 따른 결과를 이용하여 작물의 생육이 가장 활발한 시기를 추정할 수 있으며, 향후 원격탐사 기법을 이용한 정밀농업 분야에서 작물구분과 질병분석 등의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

분광복사계를 이용한 옥수수 생육주기에 따른 분광특성 및 식생지수 분석 연구

신형섭 ( Hyoung-sub Shin ),이동호 ( Dong-ho Lee ),신경호 ( Kyeong-ho Shin ),박종화 ( Jong-hwa Park ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-

밀, 콩과 함께 세계 3대 곡물인 옥수수는 수익성이 매우 높으며, 웰빙·간식·조사료 및 전분이나 식용류의 원료로서 수요가 증가하고 있는 시점에서 국산 옥수수 재배 및 품질관리의 고도화와 표준화가 필요한 시점이다. 국산 토종식품(괴산 대학찰옥수수 등)에 대한 선호도가 증가 추세에 있으나, 가격경쟁력 등에서 수입산 옥수수에 의존하고 있는 추세이며, 특히 옥수수는 1960년대 100% 였던 자급률이 현재는 8.2%로 떨어져 식량안보에 매우 위협을 받고 있는 실정이다. 이에 농식품부는 옥수수·콩·밀을 포함한 주요 식량작물의 생산기반을 확충하고 수요를 확대하는 등 쌀 이외 타작물을 생산하는 농업인의 소득이 안정될 수 있도록 대착을 마련하여 추진해 나갈 계획을 갖고 있으며, 2018년부터 시행 중인 생산조정을 통해 기존에 쌀을 재배하던 농지에 옥수수를 포함한 주요 식량작물이 재배될 수 있도록 유도하여 자급률을 제고할 계획이다. 이에 따라 옥수수를 비롯한 식량작물의 재배량이 증가할 것으로 예상되며, 광지역 농업관측에 대한 연구가 필요한 시점이다. 최근 무인기 및 센싱의 발전으로 인해 농업분야에서의 원격탐사 기술 적용은 활발히 이루어 지고 있는 추세이나, 분광복사계 등을 이용하여 지상에서의 분광학적적인 특성에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 옥수수 재배지 파악에 대한 기초연구로 생육주기에 따른 옥수수의 분광특성 및 식생지수 분석에 목적을 두었다. 조사 대상지는 충북 괴산군 감물면 이담리 일대이며, 옥수수 조사품종은 황금마찰·미백찰·미흑찰·대학찰로 선정하였다. 측정은 총 4회(5월∼7월)로 이루어졌으며, 측정 장비는 휴대용 분광복사계(PSR-2500)를 사용하였다. 옥수수 생육주기에 따른 분광특성을 분석하기 위해 분광정보에 대한 정규화(Normalization) 및 도함수(Derivative)를 수행하였으며, 식생지수(Vegetation Index)는 무인기에 탑재된 다중분광센서의 분광해상도를 고려하여 RVI(Ratio Vegetation Index)를 포함한 8가지 지수를 선정하였다. 분석결과 옥수수의 분광반사 특성은 작물이 성장함에 따라 최대 반사율로 증가하다가 수확기 전에 감소하는 것을 확인할 수 있으며, 모든 품종에서 가시광선 영역인 450∼650 nm 파장대에서 매우 낮은 반사율을 나타내고, 가시광선과 근적외선 파장의 경계인 Red edge 구간인 680∼700 nm 파장대에서 큰 변화를 보이며, 높은 반사율을 나타내는 특성을 보인다. 또한 식생지수 분석 결과 GVI를 제외한 대부분이 5월 31일에 최대치를 보이며, RVI·NDVI·NDRE·GNDVI·mSR4의 경우 6월 25일에 감소하였다가 수확기에 다시 증가하는 현상을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 향후 초분광영상 및 다중분광영상과의 상호분석을 통해 옥수수 재배지를 추정할 수 있는 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.

무인기 기반 초분광 영상을 활용한 마늘 객체추출 연구

이윤호 ( Yunho Lee ),김서준 ( Seojun Kim ),신형섭 ( Hyoungsub Shin ),유호준 ( Hojun You ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-

최근 4차산업혁명 관련 기술이 비약적으로 발전함에 따라 원격탐사(Remote Sensing;RS)를 농업분야에서 활용하는 연구가 증가하는 추세이다. 위성영상은 넓은 지역에 대해 공간정보를 취득할 수 있는 장점이 있는 반면에 우리나라 기후 특성상 생육이 활발한 6∼8월에는 장마로 인해 영상의 품질이 낮아지므로 농작물 모니터링을 수행하기에는 일정 부분 한계를 지니고 있다. 또한 소규모 면적에 여러 작물을 재배하는 혼작형태의 작부체계를 지니고 있어서 국외 농업환경 모니터링에 적용하는 위성영상 활용에는 어려움이 존재한다. 이에 대한 대안으로 무인기(UAUnmanned Aerial Vehicle;UAV)를 이용하는 방안이 부각되고 있으며, 이를 이용한 농업 모니터링 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 무인기는 비교적 낮은 고도에서 노지를 촬영할 수 있고, 장비의 이동 및 가동에 소요되는 시간이 짧기 때문에 정밀 농업 모니터링 분야에서 활용성이 매우 높아지고 있다. 현재 무인기 기반의 농업 모니터링은 일반적으로 400∼680nm 파장대역인 가시광선(RGB), 720nm 파장대역인 Red edge 및 840nm 파장대역인 근적외선(NIR) 밴드 등을 포함하는 다중분광(Multispectral) 센서를 활용한다. 농업 모니터링 실무에서 무인기 영상에 대해 NDVI 등과 같은 다양한 식생지수(Vegetation Index)를 적용하여 활용하는 기술이 점차적으로 증가하고 있는 추세이나, 다양한 농작물의 고유 분광특성은 어느 정도 차이가 있기 때문에 다중분광 영상만으로 정밀한 모니터링을 수행하기에는 한계가 있다. 최근 초분광 센서 기술의 발달로 무인기에 탑재할 수 있도록 소형화·경량화되는 추세이며, 이러한 기술을 이용하여 취득되는 초분광 영상은 수백 개 밴드에 해당하는 분광정보를 확인할 수 있기 때문에 정밀 농업모니터링 분야에서 활용성이 매우 높아질 것으로 판단된다. 이에 본 연구는 무인기 기반 초분광 영상을 이용하여 농업 모니터링 부분에 적용하기 위한 기초연구로서 우선적으로 마늘 작물추출에 목적을 두고 수행하였다. 대상지는 전라남도 무안에 위치한 국립식량과학원 바이오에너지작물연구소의 마늘 필지를 대상으로 무인기 기반의 초분광 영상을 촬영하여 마늘의 분광특성을 확인하였으며, 이를 이용하여 마늘 작목을 추출하는 기술을 개발하였다. 본 연구에서는 400nm∼1000nm 파장대의 영역을 150개 밴드로 촬영 가능한 초분광센서를 사용하였고, 추가적으로 무인기 기반의 가시광선 영상과 다중분광 영상도 동시에 촬영하여 작목 추출 결과를 비교하였다. 연구 결과 필지 단위의 마늘 분광특성을 매우 정밀하게 확인할 수 있었다. 마늘 작목 추출에 있어서 가시광선영상과 다중분광 영상의 경우는 마늘의 녹색영역만 추출이 가능하였으나, 초분광 영상은 마늘의 분광특성을 활용하여 더욱 명확하게 작목 추출이 가능하였다. 또한 다양한 식생지수(Vegetation Index;VI)를 활용하여 필지 단위로 추출한 마늘 작목에 대한 평가도 가능하였다. 본 연구의 개발 기술은 향후 무인기 기반의 초분광 영상을 활용하여 다양한 농작물에 대한 작목 추출 및 생육 평가에 활용 가능할 것으로 기대한다.

Mask-RCNN 및 초분광 영상 특성 결합을 활용한 자색 옥수수 종자 품종 분류 딥러닝 알고리즘 개발

김남욱 ( Nam-wook Kim ),김민지 ( Min-jee Kim ),이주경 ( Ju Kyong Lee ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1

기능성 식품으로써 자색 옥수수에 대한 관심과 시장 가치가 늘어남에 따라, 자색 옥수수의 품질 향상을 위해 육종 과정 중 품종의 순도 유지 및 타겟 종자의 빠르고 정확한 선발이 중요해졌다. 이를 위해 초분광 영상 기술을 활용한 옥수수 종자 품종 분류 연구들이 수행되고 있다. 하지만 기존 초분광 영상 분석에서는 스펙트럼 추출을 위한 개별 과정이 수반되며, 분광 특성의 활용을 위해 RGB 이미지 기반 고성능 딥러닝 알고리즘 적용에 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 초분광 영상에 대하여 Mask-RCNN 객체 탐지 모델을 적용하며, 이를 통해 종자 탐지, 스펙트럼 추출 및 품종 분류 과정까지 수행 가능한 딥러닝 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에는 부모 품종 각 1종, 개량 품종 10종의 옥수수 종자를 품종별 90립씩 총 1,080개의 샘플을 사용하였으며, 초분광 영상 측정 장치를 통해 400~1,000 nm 영역에서 종자의 앞·뒷면을 측정하였다. 측정된 초분광 영상을 통해 Mask-RCNN 객체 탐지 모델을 학습하였으며, 객체 탐지 결과를 기반으로 스펙트럼 추출 및 품종 분류를 수행하였다. 품종 분류 성능을 향상시키기 위해 초분광 영상으로부터의 공간 특성과 분광 특성을 결합하여 품종 분류를 수행하였으며, 이를 통해 단일 특성 사용 시 약 60%의 분류 성능을 약 90%까지 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과는 초분광 영상 기반 안토시아닌 함량 예측에 관한 후속 연구와 함께 활용되어 안토시아닌 고함량 자색 옥수수 품종 개발을 위한 스마트 육종 기술의 기초 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.

산지토양의 탄소와 질소 예측을 위한 가시 근적외선 분광반사특성 분석의 전처리 방법 비교

정관용(Gwanyong Jeong) 대한지리학회 2016 대한지리학회지 Vol.51 No.4

토양 예측은 지속가능한 산지관리 측면에서 필요한 토양특성자료를 제공할 수 있다. 이중 가시 근적외선 분광반사 특성을 이용한 토양 예측은 저비용, 빠른 분석과 비파괴 측정, 비교적 높은 정확도로 관심을 받고 있다. 일반적으로 토양 분광반사특성 측정 과정에서 잡음이 나타날 수 있어 전처리 과정이 필요하다. 하지만 이러한 전처리 방법을 비교하고 평가하는 작업이 거의 이루어지지 못 했다. 본 연구에서는 토양 탄소와 질소예측을 위해 5가지 전처리 방법을 비교하였다. 이는 연속체 제거, Savitzky-Golay 변환, 이산 웨이블렛(wavelet)변환, 1차와 2차 도함수 변환이다. 토양예측 모델로 부분 최소제곱 회귀모형을 사용하였고, 총 153개 시료 중에서 검증을 위해 122개 훈련자료와 31개의 검증자료로 나누어 평가하였다. 전반적으로 토양시료의 탄소 함량이 높을수록 토양에 대한 입사 에너지의 흡수가 커지는 특성을 보였다. 파장별로는 가시광선 영역(650nm와 700nm)이 토양 탄소 그리고 질소와 가장 높은 상관관계를 보였다. 전처리 비교에서 연속체 제거가 토양 탄소(9.53mg/g)와 질소(0.79mg/g)에 대해 가장 높은 정확도(Root Mean Square Error)를 보였다. 따라서 토양 탄소와 질소 예측을 위해 연속체 제거가 가장 효과적인 분광반사특성 분석의 전처리 방법으로 판단되었다. 시각적인 평가에서 웨이블릿 변환이나 Savitzky-Golay 변환은 차이가 거의 없었고, 평가 결과도 유사했다. 따라서 다소 계산과정이 간단한 Savitzky-Golay 변환이 선호될 수 있다. The soil prediction can provide quantitative soil information for sustainable mountainous ecosystem management. Visible near infrared spectroscopy, one of soil prediction methods, has been applied to predict several soil properties with effective costs, rapid and nondesctructive analysis, and satisfactory accuracy. Spectral preprocessing is a essential procedure to correct noisy spectra for visible near infrared spectroscopy. However, there are no attempts to evaluate various spectral preprocessing methods. We tested 5 different pretreatments, namely continuum removal, Savitzky-Golay filter, discrete wavelet transform, 1st derivative, and 2nd derivative to predict soil carbon(C) and nitrogen(N). Partial least squares regression was used for the prediction method. The total of 153 soil samples was split into 122 samples for calibration and 31 samples for validation. In the all range, absorption was increased with increasing C contents. Specifically, the visible region (650nm and 700nm) showed high values of the correlation coefficient with soil C and N contents. For spectral preprocessing methods, continuum removal had the highest prediction accuracy(Root Mean Square Error) for C(9.53mg/g) and N(0.79mg/g). Therefore, continuum removal was selected as the best preprocessing method. Additionally, there were no distinct differences between Savitzky-Golay filter and discrete wavelet transform for visual assessment and the methods showed similar validation results. According to the results, we also recommended Savitzky-Golay filter that is a simple pre-treatment with continuum removal.

이동 평균법을 이용한 벼의 분광반사율 보정

이규호 ( Kyuho Lee ),나상일 ( Sangil Na ),박근애 ( Geunae Park ),이지완 ( Jiwan Lee ),박종화 ( Jonghwa Park ),김성준 ( Seongjoon Kim ) 한국농공학회 2010 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2010 No.-

모든 물질은 각각의 분자구조로 이루어져 있어 물질 고유의 전자파를 반사, 흡수, 투과 및 복사를 하고 그 물질은 각각의 분광반사 특성을 나타낸다. 벼에 있어서도 벼 고유의 파장대를 이용하여 벼의 식생지수를 파악하고 이 지수를 이용하여 벼의 성장 특성을 파악할 수 있다. 따라서 벼의 고유 파장특성을 측정 할 수 있는 휴대용 측정 장비와 인공위성에서 촬영된 위성영상을 활용하여 벼에 대한 정보를 얻는 기술도 꾸준히 발전해 왔다. 하지만 분광반사 데이터 처리에 있어서 벼로부터 얻어지는 반사율은 파장간격 조건에 따라 진폭이 매우 달라진다. 휴대용 분광복사계(LI-1800, Li Cor. Inc.)로 얻어진 분광데이터는 300nm에서 1100nm의 파장범위를 측정할 수 있으나, 파장 변화 경향을 이해하기 어렵다. 따라서, 좀 더 명확한 경향 파악을 위한 보간 방법이 요구 되고 있다. 본 연구에서는 휴대용 분광복사계(LI-1800, Li Cor. Inc.)를 이용하여 충북 청원군 미호천 유역의 벼에 대한 분광반사 특성을 주기적으로 측정하고 얻어진 데이터를 대상으로 이동평균법을 이용하여 보정하는 방법에 대하여 검토하였다. 보정결과는 Red, Green, NIR 의 밴드영역별로 나누어 최대값과 최소값, 평균값, 표준편차의 통계값과 밴드를 조합하여 계산되어진 NDVI 값을 구하여 그 적용성을 검토하였다. 그 결과 현장 특성을 잘 반영해 주는 결과를 얻을 수 있었다.

현장 및 원격 초분광 정보 계측을 통한 하천 수변공간 재료 구분

신재현,성호제,이동섭 한국수자원학회 2021 한국수자원학회논문집 Vol.54 No.12

The analysis of hyperspectral characteristics of materials near the South Han River has been conducted using riverside area measurements by drone installed hyperspectral sensors. Each spectrum reflectance of the riverside materials were compared and analyzed which were consisted of grass, concrete, soil, etc. To verify the drone installed hyperspectral measurements, a ground spectrometer was deployed for field measurements and comparisons for the materials. The comparison results showed that the riverside materials had their unique hyperspectral band characteristics, and the field measurements were similar to the remote sensing data. For the classification of the riverside area, the K-means clustering method and SVM classification method were utilized. The supervised SVM method showed accurate classification of the riverside area than the unsupervised K-means method. Using classification and clustering methods, the inherent spectral characteristic for each material was found to classify the riverside materials of hyperspectral images from drones. 본 연구에서는 남한강에서 드론에 탑재된 초분광 센서를 활용하여 수변공간을 측정한 후, 초분광 분석을 통하여 재료를 구분하였다. 식생, 콘크리트, 흙 등의 재료를 대상으로 구분하였으며, 각각 재료의 고유한 분광반사 곡선의 특성을 비교 및 분석하였다. 드론으로 측정한 초분광 자료를 검증하기 위하여 지상분광측정기를 사용하여 현장조사를 실시하고 각 재료를 비교하였다. 분석 비교 결과 각 재료별로 고유한 유형의 파장대가 발생하는 것을 확인하였고 드론으로 수행한 원격 탐사 결과가 지상분광측정 결과와 유사하다는 결론을 내릴 수 있었다. 수변 공간의 분류를 위하여 K-means 군집화 기법과 SVM 분류 기법을 활용하여 측정 구역의 공간 분류를 수행할 수 있었다. 비교 결과, 지도학습인 SVM 분류 기법의 수변공간 분류가 비지도학습인 K-means 기법과 비교하여 상세한 구분이 수행되었음을 확인할 수 있었다. 이와 같이 분류 및 군집 분석 기법을 활용하여 각 수변공간 재료의 고유 분광 특성을 활용하여 측정되는 드론탑재 초분광 이미지의 각 데이터를 분류할 수 있게 되었다.

드론 기반 초분광 영상을 이용한 노지 감귤나무의 분광 특성 구명

박수환 ( Soo-hwan Park ),김민지 ( Min-jee Kim ),권순화 ( Soon Hwa Kwon ),김재홍 ( Jae Hong Kim ),강석범 ( Seok-beom Kang ),박요섭 ( Yo-sup Park ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1

감귤농업에 필요한 기초자료를 수집할 시 인력의 의존하여 수행하고 있어 이에 따른 노동력 과부화가 진행되고 있다. 또한 기존 조사방법이 주로 육안조사에 의하여 수행되고 있으며 조사자의 변경 및 조사자 간 조사기준의 불일치 등으로 발생할 수 있는 데이터 신뢰성 문제를 해결할 필요가 있으며 과수분야의 경우 드론 계측과 관련하여 선행연구가 미비한 실정이다. 무인항공기 중 드론은 영상촬영, 무인 방제, 농작물 모니터링 등 노지 디지털 농업에 활용할 수 있는 기술로서 노지 감귤의 생육 정보 수집이 가능하게 한다. 따라서, 본 연구에서는 노지감귤의 수확량 예측을 위한 기초 연구로서 드론으로 촬영한 스펙트럼 영상을 이용하여 노지 감귤 나무의 분광 영상 특성을 구명하고자 한다. 제주시 오등동에 위치한 노지 온주밀감귤 과수원을 대상으로 실험을 수행하였다. 드론(DJI 600pro, DJI Inc., China)에 초분광 카메라(410Shark, Corning Inc., USA)를 이용하여 400~1000 nm 범위에서 150 밴드의 파장 영상을 획득하였다. 드론 자동비행 소프트웨어로는 UgCS를 사용하였으며 드론의 고도는 15m, 주행 속도는 1.29m/s로 진행하였다. 드론으로 촬영한 사진을 모자이크 기법을 이용하여 전체적인 분광 필드 사진을 획득하였고 RGB 카메라로 촬영한 사진을 이용하여 감귤나무의 수체, 잎, 과실의 스펙트럼을 추출하였다. 감귤 나무의 각 개체별 분광 특성을 분석한 결과, 감귤 포장에서 감귤 수체, 잎, 과실의 구분이 가능하였다. 이는 감귤나무에서 과실의 판별 가능성을 보여주는 것으로서 추후 노지감귤의 수확량 예측연구에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.

비파괴성 측정기술을 이용한 한약자원식물의 종자특성평가

강영민,이가연,민지윤,문병철 경상대학교 농업생명과학연구원 2015 농업생명과학연구 Vol.49 No.5

한약재는 전초, 잎, 뿌리, 종자, 열매 등 다양한 부위가 약용부위로 활용되고 있다. 우수한 한약재를 안정적으로 생산하기 위해서는 종자의 특성 분석 및 발아율 검증을 통해 우량종자를 선발하고 발아율을 향상시키는 것이 매우 중요 하다. 특히 한약자원식물의 종자는 다른 작물종자와 비교하면 모양과 크기 및 내·외부 형태적 특징이 매우 다양하다. 본 연구에서는 비파괴측정기술인 광학현미경(Light microscopy) 와 X-선 회절분석법(X-Ray Diffractometer)을 이용하여 한약자원식물의 종자의 내·외부 특성을 평가 하여 건전종자를 파악하였고, 분광분석법(Hyperspectral system)을 이용하여 종자의 발아율을 예측 하 였다. 23개의 한약자원식물 종자를 대상으로 외부형태(길이와 폭)와 내부형태를 관찰하여, 배(Embryo) 의 상태가 건전한지 파악하였다. 종자표면이 거칠고 입체적인 표면을 가진 종자를 제외하고, 대부분의 종자들은 건전성 여부가 파악되었다. 한약재 내복자(萊菔子, Raphanus seed)로 사용되는 무(Raphanus sativus L.)종자를 선정하여, 192개의 종자를 임의적으로 선발한 후 국제종자검정협회(ISTA) 규정에 따 라 발아율 실험을 실시하였다. 총 192립의 종자 중 150립의 종자가 발아하였고, 42립의 종자가 발아되 지 않았으며, 이것을 바탕으로 발아 종자와 비발아 종자의 예측가능 모델 스펙트럼의 자료를 확보하여 최적 모델개발에 적용하였다. 발아측정모델을 만들기 위해서 근적외선 분광분석기(FT-NIR), 단파 적외 선 초분광기(SWIR) 및 가시/근적외선 초분광기(Vis/NIR)를 이용하여 발아 유무를 예측한 결과, 가시/ 근적외선 초분광기(Vis/NIR)를 이용한 분석 결과(Accuracy=90%)가 단파 적외선 초분광기(SWIR) 분석 결과(Accuracy=71%) 및 근적외선 분광분석기(FT-NIR) 분석결과(Accuracy=85%)보다 예측율이 높았 다. 본 결과를 바탕으로 한약자원식물 종자의 특성를 평가하고, 발아율을 예측하여 건전종자 및 우량종 자를 선발하는 기술로 활용이 가능하리라 사료된다. Korean herbal medicines have been used for various medicinal parts such as whole plants, leaves, roots, seeds, fruits etc. In order to produce a good quality of products for Korean herbal medicines, it is necessary to make conditions for superior selection and germination of seeds through the seed property and seed verification. Particularly, the seeds of Korean medicinal plants vary greatly in size and shape, and internal/external morphological features, unlike vegetable seeds. In this study, the non-destructive measurement technique using Light microscopy and X-ray diffractometer was evaluated the internal/external properties of the seeds determining the sound of the medicinal plant seeds in Korean herbal medicines but also using hyperspectral system was predicted for the germination rate. 23 different seeds of Korean medicinal plants were examined for the status of internal and external length to target the seeds inside the state of embryo weather a sound grasp. Except for the seeds with a rough and three-dimensional complex surface, most of the seeds are whether health was identified. By selecting medicinal plant(Raphanus sativus L.) seeds used as a Korean herbal medicine, 192 randomly selected seeds were carried out in accordance with the ISTA(International Seed Test Association) rules for seed germination test. From a total of 192 samples, 150 samples were sprouted and 42 samples were not germinated. Based on these results, a total of 82 spectra germination has been confirmed germination and non-germination samples were applied to develop the optimum model. To make the germination measurement model, SWIR(Short Wave Infrared Ray), Vis/NIR(Visible/ Near Infrared Ray), and FT-NIR(Fourier Transform - Near Infrared Ray) were used to predict of isible germination. As the results, Vis/NIR predictive analysis(Accuracy= 90%) had higher accuracy than SWIR predictive analysis(Accuracy= 71%) and FT-NIR predictive analysis(Accuracy= 85%). Based on results in the seeds of Korean herbal medicines using non-deductive measurement techniques, it was provided prediction information about characteristics evaluation and germination for healthy and superior seeds.