노지 디지털 농업, 영상분석으로 확대·적용한다

농촌진흥청은 노지 밭작물의 디지털 농업 확대·적용을 위한 디지털 영상 분석시설 구축과 영상진단기술 개발 현황을 소개했다.

최근 세계적으로 기후변화와 고령화, 식량문제 해결 및 지속 가능한 농업을 위한 대안으로 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 디지털 농업이 부상되고 있다.

현재까지는 시설원예 중심으로 디지털 농업 기술이 개발돼왔으며, 전체 농경지 면적의 85.6%를 차지하는 노지작물에 대한 데이터(자료) 수집 및 분석기술은 절대적으로 부족한 상황이었다.

농촌진흥청 국립식량과학원에서는 2020년 작물영상(분광) 분석 작물영상(분광) 분석은 작물에 흡수, 반사되는 빛의 세기를 측정해 생육 또는 스트레스에 대한 반응을 얻는 기술이다.

연구동을 신축해 노지작물을 대상으로 한 디지털 농업 기술인 영상진단기술 개발을 추진하고 있다.

작물 영상 분석 연구동은 총면적 760m2(230평)의 온실로, 밭작물의 영상데이터 구축과 표준화, 재배환경 스트레스에 대한 진단기술 개발 연구를 수행하고 있다.

영상진단기술은 가뭄, 과습 등 다양한 자연재해 상황을 설정해 작물의 생육 및 피해 정도를 산정, 이를 디지털화 및 표준화하여 실제 작물에 적용해 양·수분 상태, 병, 약해 등을 영상으로 신속하게 진단하는 기술이다.

총 4개로 이루어진 각 시험 구획(cell)에는 RGB RGB카메라는 3개의 가시광선 색상 영역(Red, Green, Blue)으로 영상을 나타낸다.

, 다중분광, 초분광(400∼1,700nm) 초분광카메라는 입사되는 빛을 분광을 통한 수백~수천 개의 정보로 측정한다. 물질의 고유한 광학적 성질과 흡수 및 반사 특징을 분석할 수 있다.

, 열화상 카메라 감지기(센서)가 장착돼있어 제어 프로그램에 따라 자동으로 작물 생육 상황을 촬영할 수 있다.

지난 1년간의 연구를 통해 가뭄·과습에 따른 콩 생육 영상 데이터를 구축했으며, 올해에는 양분 결핍과 과잉, 병·제초제 피해 진단 연구를 수행한다.