초분광 이미지를 이용한 콩 묘 염해 스트레스 유무 판별 = Discrimination of Salinity Stress in Soybean Seedlings Using Hyperspectral Imagery

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 콩 묘의 염해 스트레스 유무가 판별하기 위해 초분광 이미지 데이터로 Decision tree (DT)를 개발하여 유의한 분광 스펙트럼을 선정하고 그 분류 가능성을 평가하였다.
콩(Glycine max (L.) Merr.) 묘에 염수농도를 각각 0 (무처리구), 1, 2, 4 (처리구) dS/m로 처리하여 6일 동안 오전 9시 40분에 10분간 관수하였다. 염수농도를 달리한 콩 묘의 초분광 이미지(400-1000nm 파장대역, 519개 분광 스펙트럼)를 관수 후 4시간 뒤인 오후 1시 40분에 취득하였다. 초분광 이미지는 카메라 자체에서 발생할 수 있는 암 전류 노이즈를 보정하였고, 촬영 시마다 다른 광 조건으로 취득된 분광 스펙트럼의 반사값을 정규화하기 위해 18% white balance board를 이용하였다. 식생지수를 이용하여 초분광 이미지 내 콩 묘 캐노피 영역을 강조한 후 region of interest (ROI)하여 각 개체의 반사값을 추출하였다. 추출한 반사값을 1, 2, 3, 6일의 각 처리날짜와 전체 처리날짜 데이터로 나누어 무처리구와 처리구 사이에 DT(훈련자료: 30%, 검증자료: 70%)를 개발한 후 콩 묘 염해 스트레스 유무 판별에 유의한 분광 스펙트럼을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient로 분류 정확도를 평가하였다.
1, 2, 6일에는 각각 535.52, 533.20, 540.15nm로 Green과 3일에는 705.79nm로 Red edge에 분광 스펙트럼이 선정되었고 그 분류 정확도 OA, kappa coefficient 모두 1로 완벽히 분류가 가능하였다. 전체 처리날짜데이터에서는 3일 결과와 동일하게 705.79 nm로 Red edge가 유의한 분광 스펙트럼으로 선정되었고 그 분류 정확도는 OA, kappa coefficient 모두 1로 완벽히 분류가 가능하였다. 추후 염해 스트레스 정량화 모델개발을 통해 구체적인 콩 묘의 염해 수준에 기초하여 염해 스트레스 유무 판별이 가능한 분광 스펙트럼선정 및 검증이 필요하다고 판단된다.