영상·증산 기반 작물 생육 피노타이핑 및 가변율 fertigation 연구

Vision- and Transpiration-Based Crop Phenotyping and Variable-Rate Fertigation

연구 내용

저가 카메라 네트워크로 작물 전 생육 구간의 영상 정보를 수집하고, 증산 및 캐노피 지표를 활용해 위치별 가변율 양분·관수량을 제어하는 생육 분석 연구

작물 영상과 생리 지표를 결합해 생육 상태를 정량화하는 방향으로 연구를 수행합니다. 저가 카메라 네트워크 기반의 분산형 관측 구조를 통해 재배 베드 전 구간의 영상 데이터를 실시간으로 획득하고, 모듈형 영상 처리로 잎 길이, 엽수, 생체량 등 다수의 피노타입 지표를 추정합니다. 동시에 캐노피 커버와 변형된 Penman-Monteith 식을 기반으로 증산률을 예측하고, 예측 결과를 fertigation 의사결정에 반영하여 위치·시간에 따른 물 사용량을 조절합니다. 뿌리 피노타이핑을 포함한 자동화 영상 처리로 관수·양분 공급 제어의 피드백 품질을 높이는 차별성을 갖습니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 식물 공장 환경에서 대량·고속 피노타이핑을 수행하기 위한 저가 카메라 네트워크와 영상 처리 아키텍처를 구축하고, 서로 다른 광 조건과 위치 변화에 대한 생육 곡선 차이를 영상 기반 지표로 재현했습니다. 이후 영상에서 산출한 캐노피 커버와 증산률 예측 모델을 연결해, 관수·양분 공급을 고정 주기에서 벗어나 생육 기반 가변율 제어로 확장했습니다. 최근에는 분무경 기반 정밀 관수와 양분 공급 제어를 위한 뿌리 피노타이핑 시스템으로 확장하여, 지상부 영상 정보와 뿌리 관련 피드백을 함께 활용하는 방향으로 발전하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

전 생육 구간 실시간 피노타이핑 플랫폼
위치별 캐노피 커버 추정 모델
증산률 기반 가변율 fertigation 제어
분무경 정밀 관수 제어 자동화
뿌리 피노타이핑 기반 양액 조성 제어
광 환경 변화 반응 지표 자동 추정
작물 품질 예측을 위한 영상 특징 추출
생육 데이터 기반 관개 운영 최적화
재배 조건 비교 실험의 표준 데이터 생성
저비용 관측 인프라 확장용 모듈