식물공장 내 엽면적지수 측정을 위한 자동 3D 영상 모니터링 시스템 = Automated 3D Image Monitoring System for Estimating the Leaf Area Index in Plant Factory

국문 초록 (Abstract)

원예작물의 생산성은 식물 덮개의 면적 및 구조에 영향을 받는다. 엽면적을 나타내는 지표인 엽면적지수(leaf area index)는 증산 및 광합성과 밀접한 관계가 있고, 엽면적을 통해 생체중, 수분 요구량을 예측하는데 활용될 수 있다. 따라서 정확한 엽면적 지수 측정은 최적 작물 생육을 위해서 매우 중요하다. 엽면적을 측정하기 위한 전통적인 방법은 파괴적이고, 인적 자원을 많이 필요로 하여 시간과 비용 소모가 클 뿐만 아니라, 시료의 채취 방법이나 시료 상태에 따라 신뢰성이 떨어질 수 있다. 이를 극복하기 위하여 기존 RGB 영상을 이용하여 LAI를 측정하는 선행연구가 제시되었으나, 2D 기반 엽면적 측정은 잎의 높이 등 3차원적 형태 특징을 고려할 수 없고, 작물 내 또는 작물 간 잎의 폐색 영역을 반영할 수 없어 부정확하다는 한계점을 지닌다. 3D 영상을 통해 엽면적지수를 측정하고자 하는 연구는 대부분 노지 작물 혹은 화분 작물을 대상으로 진행되어왔다. 따라서 본 연구에서는 작물 생육 상태 모니터링을 위해 자동 3D 영상 데이터 수집 및 3D 모델링을 위한 모니터링 시스템을 개발하고, 3D 모델을 통한 엽면적지수 측정 결과를 제시하였다. 개발된 시스템은 식물공장 테스트베드와 2차원 이동 플랫폼, Lidar 센서를 바탕으로 선행 연구에서의 LAI 측정 결과보다 실제에 근접한 엽면적 지수를 얻을 수 있었다. 후속 연구에서 다양한 작물에 대해서 LAI를 예측할 수 있는 강인 이미지 처리 방법을 개발하고 일사량, 풍속 조건 등이 존재하는 비닐 온실 환경에서의 시스템 성능을 평가하고자 한다.