소면적으로 재배되는 작물에 발생하는 잔대(사삼) 점무늬병 등 236항목 농약을 직권으로 변경등록하기 작물잔류성 농약직권시험 수행으로 농약 안전사용/안전사용 기준 설정 및 농약등록용 시험자료 생산

작물 대상 항공살포 농약의 잔류성 평가 및 최적 살포조건 확립드론 영상기반 작물에 대한 병해 진단 및 농약 처방 기술 개발작물 대상 항공살포 농약의 약효·약해 평가

본 과제는 분광 센서를 활용한 영상으로 벼 병해를 조기에 찾아내는 기술개발임. 연구 목표는 환경제어 가능한 온실에서 생육단계별 병해 초분광 영상 수집, 드론에 탑재된 다중분광 센서로 광역 모니터링 수행, 분광 영상을 기반으로 최적의 병해 진단 모델을 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 병해 전문가와 협업하여 병증 발현 및 피해 정도에 따른 분광 영상취득, 시계열 분광 특징 변화를 이용한 병해 검출 가능성 구명, 고유 분광 특성과 분류모델 기법 적용, 머신러닝(DT, SVM 등) 및 인공지능학습(CNN, DNN 등) 비교 검토임. 기대 효과는 분광 영상 처리 기반 병해충 검출·분류 모델 확보 및 주요 작물 병해 조기 진단 기술 구현임.