식량작물의 스마트농업 적용을 위한 수수 생육 지표 개발

노시영; 곽강수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 노시영 (농촌진흥청 국립농업과학원 스마트팜개발과) 곽강수 (농촌진흥청 국립농업과학원 스마트팜개발과)

저널정보: 한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제16권 제6호

발행연도: 2021.12

수록면: 1,243 - 1,252 (10page)

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스마트농업은 농촌지역의 생산성 및 고령화 문제를 개선하는 핵심 해결책이라 할 수 있다. 하지만, 스마트농업 관련 연구는 시설원예 및 축산분야에서 활발히 진행되고 있지만, 노지 식량작물 분야는 상대적으로 매우 미흡한 실정이다. 스마트 농업에서는 이미지 정보 수집 및 분석 기술은 자동 생육 측정과 질병 및 해충 검출을 위한 가장 중요한 요소가 될 것입니다. 또한, 작물의 생육 상태를 정확히 알기 위해서는 작물의 생육 상태를 파악할 수 있는 작물별 생육 지표가 필요하다. 본 연구는 수수의 생육 상태를 정확하게 파악할 수 있는 주요 성장지표를 선정하고, 성장지표의 이미지 기반 정보를 수집, 활용하여 수수의 정확한 생육 상태를 확인하기 위해 수행되었다. 비료(표준, 과비, 무비) 및 토양 수분(표준, 과습, 한발) 처리구를 설정하여 간장, 초장, 경태, 엽수, 절간장 1~2, 절간장 2~3, 엽색, 이삭길이 등의 11개 생육 항목을 매주 1회 총 13회에 걸쳐서 조사하였다. 실험 결과, ANOVA 분산 분석 및 DMRT를 통해 의미 있는 주요 생육지표를 선정하였다. 비료 처리구에서 영양생장기에는 간장, 초장, 경태 및 엽색(상엽), 생식생장기에는 초장이 특이점을 가졌고, 관수 처리구에서 영양생장기에 엽색(상엽), 생식생장기에는 경태, 엽색(상엽), 엽색(하엽)이 특이점을 가졌다. 이와같이, 이미지 기반 디지털 농업 발전을 위한 수수 생육지표로 '간장, 초장, 경태, 엽색' 등이 활용 가능성이 있음을 확인하였다. 이를 기반으로 검증 및 후속 실험을 실행할 계획이다.

Smart farm could be a key solution to improving farm productivity and aging problem in rural areas. However, smart farm research in the field of facility horticulture is being actively carried out, while the field of field food crops is still very insufficient. And, image information collection and analysis technology will be the most important factor in smart farm for automatic growth measurement and detection of disease and pest. In addition, in order to know exactly the growth status of crops, it is very useful to use key growth indicators that can accurately grasp the growth information of a crop plant. As such, this study was carried out to select key growth indicators that can accurately identify the growth status of sorghum, and to collect and utilize image-based information of the growth indicators to determine the accurate growth of sorghum. We installed fertilizer(Control, Heavy, No) and soil moisture(Control, Excess, Drought) treatment plots to select key growth indicators showing a large growth difference from control plot among the treatments, and investigated the following 11 growth indicators; Culm length, Plant height, Stem diameter, Leaf age, Internode length 1~2, 2~3, 3~4, Ear length, Ear width, Upper leaf color, Lower leaf color; a total of 13 times a week after transplanting. As a result of the experiment, we selected meaningful key growth indicators through ANOVA variance analysis and DMRT as follows; (Fertilizer section) Culm length, Plant length, Stem diameter and Upper leaf color at no fertilizer plot during the vegetation stage; Plant length during the reproductive stage. (Irrigation section) Upper leaf color at excess moisture plot during the vegetation stage; Stem diameter, Upper leaf color and Lower leaf color at excess moisture plot; Upper leaf color and Lower leaf color at drought plot during the reproductive stage. As the experimental results, although not sufficient, we confirmed the possibility of ‘Culm length, Plant length, Stem diameter and Leaf color’ as the growth indicators of sorghum for the development of image-based digital agriculture. Follow-up experiments should be continued.

#Smart farm #Digital agriculture #Sorghum #Growth Indicators #Image analysis

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

최명은 / 2019 / 국내 일대잡종 수수 품종개발을 위한 잡종강세 및 조합능력 검정 / 한국육종학회지 51(4):367~375

FAOSTAT

김현주 / 2020 / 수수 품종에 따른 이화학적 특성, 기능 성분 및 생리활성 / 한국식품영양과학회지 49(12):1349~1356

이혜원 / 2020 / 대목사용에 따른 토마토의 생육 및 수량 변화 / 생물환경조절학회지 29(4):456~463

노시영 / 2020 / 스마트 축산 농가 확산을 위한 돼지 사양관리 장치의 수집정보 표준화 동향에 관한 연구 / 한국통신학회논문지 45(8):1452~1459

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곽강수

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