Tomato is one of the major widely cultivated crops around the world. The leaf area is directly related to the total amount of photosynthesis, which affects the yield and quality of the fruit. Traditional methods of measuring the leaf area are time-consuming and can cause damage to the leaves. To address these problems, various studies are being conducted for measuring the leaf area. In this study, we introduced a model to estimate the leaf area using images of tomatoes. Using images captured by a camera, we measured the leaf length and width and used linear regression analysis to derive the leaf area estimation formula. Furthermore, we used a Neural Network (NN) for additional analysis to compare the accuracy of the models. Initially, to verify the reliability of the image data, we conducted a correlation analysis between the actual measurement data and the image data, which showed a high positive correlation. The leaf area estimation model presented 23 estimation formulas. We used regression analysis to estimate the coefficients of each model and also used employed an artificial neural network analysis to derive high R-squared (R2) values and low Root Mean Square Error (RMSE) values. Among the estimation formulas, the ninth model showed the highest reliability with an R-squared value of 0.863. We conducted a verification experiment to confirm the accuracy of the selected model, and the R-squared value was 0.925. This study confirmed the reliability of data measured from images and the reliability of the leaf area estimation model using image data. These methods are expected to be an important tool in agriculture, using imaging equipment for measuring and monitoring the crop growth.

The leopard plant has the characteristic of being used for ornamental purposes when there are yellow spots on the leaves, and is widely used as a bed plant for viewing flowers. To set several indicators to predict the growth of crops with ornamental value, and to quantitatively express the relationship between the indicators are necessary. In this study, we determine a model that estimates the leaf area and the number of flower of Farfugium japonicum Kitam. using leaf length and width, and conducting a regression analysis on some regression models. As an indicator for estimating the leaf area and the number of flower, the leaf length and width of F. japonicum were measured and applied to 8 regression models. As a result of regression analysis of 8 models that estimated leaf area and the number of flower, R2 values of the linear models were all higher than 0.84 and 0.80. As a result of validation, using the most reliable model among the models for estimating the leaf area and the number of flowering, R2 was 0.90 and 0.82, respectively. Using a model that estimates various indicators that can be used for quality evaluation from easy-to-measure morphological factors, the evaluation of ornamental plants will be facilitated.

작물 생육 진단에 있어서 군락 엽면적과 군락 피복은 주한 요소 이다. 최근에는 이러한 측정을 디지털 카메라를 활용하여 RGB 식생지수로 작물 생육을 측정하고 있다. 본 연구는 밀 재배 기간 카메라의 노출 값을 다르게 설정하여 RGB 컬러 식생 지수와 군락 엽면적지수 및 군락피복에 대해 평가하였다. 군락 엽면적, 군락 피복 및 디지털 영상 측정은 출수 16일전부터 출수 후 25일까지 하였다. 일출 후 30분 이내에 촬영하였다. 노출 값은 셔터 속도를3 수준(1/60s, 1/340s, 1/640s)으로 하였다. RGB 컬러 식생지수 분석은 파이썬으로 하였다. 실제 군락 엽면적과 군락 피복간에는 정의 상관관계(r2 =0.94)를 보였다. 군락 피복 이미지의 ExG, GLI, NGRDI, ExG-ExR, MExG, TGI, MNGRD 및 MExG-CIVE는 군락 엽면적 지수와 및 군락 피복과는 정의 상관관계를 보였다. 그러나 CIVE와 ExR은 부의 상관관계를 보였다. 본 연구 결과 1/640s 가 1/60s와 1/320s에 비하여 노출이 높게 설정된 것으로 보였다. 또한, 토양과 녹색 영역을 분리하는데 있어서 너무 어린 시기 보다는 출수 전이 가장 잘 분리되었다. 따라서 야외에서의 다양한 광 조건에서는 과도한 노출보다는 광 간섭을 줄이는 기술과 함께 작물의 생육 시기와 기상환경을 고려하여 노출 값이 설정되어야 할 것이다.

토마토의 생육과 수확량을 예측하기 위한 중요한 요소 중의 하나는 엽면적이다. 이러한 엽면적을 정확하게 예측하는 것 은 토마토 식물 생장 평가 모델의 시작이라고 할 수 있다. 이를 위해 본 연구는 토마토 잎의 측정을 통해 엽면적(LA)을 추정 하는 효과적인 모델을 확인하기 위해 수행하였다. 토마토 식 물 잎 조사를 위해 2주 간격으로 5개체의 토마토 식물체의 전 개된 모든 잎에 대해 엽면적(LA), 엽장(L), 엽폭(W), 엽신장 (La)를 측정하였다. LA와 토마토 잎 독립변수의 상관관계는 La × W, L × W, La + W, L + W의 식이 강한 양의 관계를 나타 냈다. LA 추정은 LA = a + b(La2 + W2) 을 사용하는 선형 모델 이 가장 정확한 추정치를 나타내었다(R2 = 0.867, RMSE = 88.76). 9월부터 12월까지 토마토 잎의 위치에 따른 상, 중, 하 엽의 모델을 살펴본 결과, 상, 중, 하로 잎 위치에 따른 모델별 결정계수(R2) 값은 각각 0.878, 0.726, 0.794였다. 상위엽을 바탕으로 추정된 모델의 정확도가 가장 높았는데, 이는 10월 이후 토마토 재배 농가에서 중위엽과 하위엽에 실시한 반적엽 의 영향으로 판단된다.

본 연구는 대륜 국화 ‘백마’의 생육 특성인 생체중, 건물중, 엽면적을 조사하여, 생장 및 기후요소에 따른 생장 예측모델 개발을 위하여 수행되었다. 정식후 일수 및 누적온도에 따른 국화의 건물중 및 엽면적 분석에 기반한 ‘백마’의 생장예측을 위한 시그모이드 회귀모델을 개발하였다. ‘백마’의 건물중 상대 생장률(RGR)은 재배기간 평균 0.084 g·g-1·d-1이었다. 정식 후 재배 기간에 따른 건물중에 대한 상대 생장률은 정식 초기부터 단일처리 전까지 높았으며 최고 0.133 g·g-1·d-1까지 증가하였고, 63일째 단일처리가 시작된 후 수확 시기에서는 0.030 g·g-1·d-1으로 감소하는 경향을 보였다. 누적온도에 따른 국화의 건물중, 엽면적에 대한 생장 모델(sigmoid 곡선)을 개발하였다. 정식 후 일수와 누적온도에 따른 ‘백마’의 건물중 및 엽면적은 지수함수적으로 증가하였으며, 건물중의 경우 63일(누적온도 1601℃)까지 평균 39.1%씩 증가하였고, 이후 평균 7.4%씩 증가하였다. 엽면적의 경우 정식 후 28일차 까지 평균 63.3%씩 증가하였고, 화아분화가 발생하기 전인 84일차까지 평균 6.5%씩 증가하였으며 화아 분화가 발생하 기 전 84일까지 평균 6.5%로 증가했고, 이후 수확 전까지 평균 10.6%씩 증가하는 경향을 보였다. 본 실험은 충남지역에 서 대륜 국화 ‘백마’의 재배관리 체계와 계획적 연중 생산 체계를 구축하는데 유용한 자료로 활용될 수 있다. 보다 정밀한 생육 예측 모델을 만들기 위해서는 누적 일사량을 포함한 다양한 기상자료를 바탕으로 하여 교정 및 검증이 필요하다.

온실에서 재배되는 어윈 망고는 그 수관이 복잡하여 생육을 정확하게 진단할 수 있는 생육 지표 결정이 어렵다. 엽면적, 엽생체중과 엽건물중은 생육을 진단할 수 있는 지표이며, 이를 비파괴적으로 추정할 수 있는 모델 확립이 필요하다. 본 연구의 목표는 어윈 망고 (Mangifera indica L. cv. Irwin)의 엽장, 엽폭, 엽병장, SPAD 값 등의 비파괴적 생육지표를 이용하여 엽면적, 엽생체중과 엽건물중을 추정하는 모델을 확립하는 것이다. 6년생 어윈 망고의 성엽에 대하여 엽장, 엽폭, 엽병장과 SPAD 값을 측정하였으며, 이에 따른 엽면적, 엽생체중과 엽건물중을 측정하였다. 기존에 사용되는 모델식 중에서 14종의 모델을 선정하였으며, 회귀분석을 통해 각 모델의 계수를 추정하였다. 이중에서 높은 R2 과 낮은 평균제곱근오차 값을 보이는 세 모델식에 대하여 검증한 결과, R2 값은 각각 0.967과 0.743, 0.567로 나타나 신뢰성이 있다고 판단되었다. 이러한 방법은 작물의 생육 지표로 편리하게 추정하는데 도움을 줄 수 있다.

밀폐된 식물공장 환경에서 환경 조절 및 에너지 소비예측을 위해서는 환경요소들의 변화 요인을 파악해야 한다. 식물체는 광합성 과정에서 많은 양의 물을 증산을 통해 대기 중으로 방출하게 되는데, 일반적으로 식물공장의 특성상 비교적 높은 습도 유지가 필요하며, 증산은 실내 습도에 직접적인 영향을 주기 때문에 식물의 증산량에 대한 정량화가 필요하다. 본 연구에서는 식물공장 생육조건에서 4가지 품종의 상추를 재배하면서 생육기간에 따른 엽면적 변화와 증산속도를 측정하고 이를 바탕으로 Penman-Monteith 방정식을 식물공장 조건에 맞게 변형시켰다. 그리고 이러한 결과들을 토대로 식물공장에서 재배 기간 중 증산으로 인해 발생하는 수분의 양을 시뮬레이션을 통해 예측하였다. 그 결과 작물의 엽면적과 증산속도는 생육기간이 진전됨에 따라 점차 증가하는 것으로 나타났으며 엽면적과 증산량 사이는 비례관계를 나타냈다. 증산량 추정 모델식 변형은 일반적으로 다양한 환경 요인들에 의해 증산량이 결정되던 기존의 모델식들에 비해 엄밀한 환경 요소들에 대한 제어가 가능한 식물공장에서 증산량은 환경 요소들은 상수로 취급 가능하며, 작물의 엽면적지수의 변화에 대해서만 주로 결정되었다. 또한 설정된 환경 조건에서 생육기간에 따른 증산량 추정모델을 이용하여 전체 생육기간 중 작물 개체당 누적 증산량을 높은 결정계수(r2)로 예측할 수 있었다. 이렇게 예측된 증산량은 식물공장 환경 제어 기술 중 냉난방 부하 계산 및 관수 계획을 세우는데 활용 가능할 것이다.

본 연구의 목적은 도식에 식재된 두 침엽수조인 소나무와 잣나무 단목의 연간 CO2, SO2, NO2 흡수 및 O2 생산을 계량화하는 것이다. 자연환경 조건하에서 운반형 적외선가스분석기로 연간 CO2교환율을 측정하여 CO2흡수 및 O2 생산량을 그리고 CO2와 SO2EH는 NO2간 흡수속도비를 적용하여 SO2 및 NO2흡수량을 각각 산정하였다. 흉고직경을 독립변수로 단목의 생장에 다른 연간 CO2흡수 및 대기 정화량을 추정하는 활용 용이한 방정식을 유도하였다. 연구대상 수목 중, 흉고직경 20cm인 잣나무는 연간 양 35kg의 CO2, 11g의 SO2, 19g의 NO2를 각각 흡수하였고 25kg의 O2를 생산하였다. 동일 직경의 소나무는 유도한 방정식을 적용하면, 연간 약 30kg의 CO2, 9g의 SO2, 15g의 NO2를 각각 흡수하였고 22kg의 O2를 생산하였다. 생상기간 중 단위엽면적당 CO2흡수량은 잣나무가 소나무보다 적었으나, 단목의 연간 CO2흡수 및 대기정화량은 총엽면적의 차이로 잣나무가 동일 직경의 소나무보다 많았다. 본 연구결과는 도시 침엽수의 연간 대기정화 가치를 용이하게 계량화학고 도시공간내 수목식재의 환경적 중요성을 홍보하는데 활용될 수 있다.

본 연구는 ASKAM모델로 CO2, 광 및 엽면적지수가 단고추의 동적 광합성율에 추정가능성을 평가하기 위하여 수행되었다 CO2 농도는 2구획으로 구분된 반밀폐된 생장상에서 3수준 (400, 700 or 1000μmo1 mol-1)으로 조절하였다. 온도와 습도는 21℃ 및 80-95%로 조절하였고, 양액이 순환되는 용기내에서 재배하였다. 일태양복사, 온도 및 CO2농도의 단기 자료를 기초로 하여 일중 단기간격에 대한 작물 순CO2흡수량를 ASKAM모델로 추정하였고, 광합성 측정 중 각 구획과 기부에서의 CO2농도를 매분마다 측정하였다. 순수 CO2의 구획으로의 흐름, 지상방사, 구획내의 광합성유효방사, 은도 및 상대습도를 측정하였다. 본 작물생장모델은 작물의 광합성율을 적절하게 추정할 수 있는 것으로 평가되므로 생장해석, 작물관리 및 온실관리에 광범위하게 적용될 수 있을 것으로 판단되었다.

Meadow fescue품종(品種)을 공시(供試)하여 엽면적(葉面積)의 수직적분포(垂直的分布)와 건물수량(乾物收量)과의 관계(關係)를 검토(檢討)하였다. 1. 엽면적(葉面積)의 수직적분포(垂直的分布)로서 품종(品種)을 분류(分類)한 결과(結果), 최대엽면적(最大葉面積)이 하층부(下層部)에 분포(分布)되어 상층부(上層部)로 갈수록 엽량(葉量)이 적어지는 품종(品種)(M), 중간층(中間層)에 최대엽면적(最大葉面積)이 분포(分布)되어 상(上) 하층부(下層部)

식물 군락구조계를 이용하여 벼의 품종 및 생육단계별로 엽면적지수를 측정하여 실측치와 비교 분석함으로써 비파괴적 방법으로 엽면적을 측정하고자 동진벼 등 4품종을 공시하여 2년간( 시험한 결과는 다음과 같다. 1. 군락구조계로 측정한 엽면적지수 값(추정치)과 엽면적측정기로 측정한 엽면적지수 값(실측치)과는 고도의 유의적인 상관관계를 나타냈다. 2. 군락구조계로 측정한 엽면적지수와 엽면적기를 이용한 엽면적지수와는 공시품종 모두 고도의 상관이 있었으며 품종간에는 동진벼>소비벼>다산벼> 합천 1호의 순으로 두 측정치가 일치하는 경향이었다. 또한 대부분의 품종에서 엽면적지수가 4내외일 때 두 값이 가장 잘 일치하였다. 3. 비엽중과 엽면적 비율은 생육이 경과함에 따라 적어지는 경향이었고, 품종간에는 다산벼>소비벼~fallingdotseq 극동진벼> 합천1호의 순으로 컸으며 합천1호는 단위 무게당 엽면적이 160m2/kg 내외로 두 측정치 모두 현저히 적었다.

태양복사 스펙트럼을 이용하여 벼 군락의 엽면적지수를 비파괴적인 방법으로 추정하고자 1993년 경기도 수원기상대 포장에서 조생종 진부벼와 중만생종 대청벼, 일품벼를 공시하여 벼 군락의 태양광 반사특성과 엽면적지수의 시기별 변화를 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 출수이전의 생육기간동안에 태양광의 파장별 반사율은 가시광 파장대에서는 0.1이하로 낮았고, 근적외광 파장대에서는 0.1∼0.5 이상이었다. 가시광 파장대에서는 LAI가 증가할수록 반사율이 감소하였고, 근적외광 파장대는 LAI가 증가할수록 반사율도 증가하였다. 2. 출수전에 근적외광 파장대(720∼1,100nm)의 반사율을 가시광 파장대 (400∼700nm)의 반사율로 나눈 비율이 LAI와 높은 상관을 보였으며, 가시광 파장대중에서는 녹색, 적색파장보다 청색파장(400∼500nm)의 반사율로 나눈 비율이 높은 상관을 보였다. 3. 근적외광 파장의 반사율을 청색파장의 반사율로 나눈 비율중에서 특히 R910/R460 비율이 LAI와 가장 높은 정의 상관을 보였다. 4. 출수이전의 R910/R460과 LAI의 회귀식을 이용한 추정식 Y=0.160799-X0.79776는 실측치와의 상관관계가 매우 높았다. 5. 출수이후엔 근적외광 파장(720∼1,100nm)의 반사율을 적색파장(600∼700nm)의 반사율로 나눈 비율이 청색이나 녹색파장의 반사율로 나눈 것보다 LAI와의 상관이 높았다.

담배엽 수량 구성 요인 중에서 가장 큰 비중을 차지하고 있는 엽면적이나 엽중을 용역하게 측정 할수 있는 방법을 모색코자 담배 생엽장×생엽폭의 값과 생엽면적, 건엽면적, 건엽중과의 관계 또는 생엽면적과 건엽면적, 건엽중과의 관계를 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 중, 본엽의 생, 건엽장과 폭은 KB103이 가장 크고 KB101과 Burley21은 비슷하였다. 2. 중, 본엽의 생, 건엽면적과 생, 건엽중은 KB103 > Burley21 > KB101 순이었다. 3. 생엽장×생엽폭의 값과 생엽면적, 건엽면적, 건엽중과의 사이에는 1% 수준의 고도 유의성 관계가 3개 품종 중, 본엽에서 모두 인정되었다. 4. 생엽면적과 건엽면적, 건엽중과의 사이에는 1% 수준의 고도 유의성 관계가 3개 품종 중, 본엽에서도 모두 인정되었다.

인삼의 소엽, 장엽, 식물체 전엽면적의 간역추정방법을 1, 2, 3, 4, 5, 6년생 인삼엽을 이용하여 조사하였딘 바 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 엽면적과 엽장(L) 엽폭(W)이 소엽위치 및 년생에 관계없이 모든 소엽에서 상관계수가 가장 컸다. 2. 1매의 중앙소엽으로 장엽면적, 식물체 전엽면적 추정이 가능하였으며 추정식은 1년생과 2년생이상과 달랐으나 2연생이상에서는 그들간에 차이가 없었다. 3. 엽면적계산식은 1년생에서 중앙소엽면적 A=0.64LW, 장엽면적 A'=A/0.38, 2년이상에서 A=0.60LW. A'=A/0.32, 주당엽면적 A"=A' 장엽수였다. 4. 20% 투광하에서 생육한 인삼의 엽면적 추정도 관행일복하(투광량 5%)에서 자란 인삼엽에서 유도된 식으로 가능하였다.능하였다.

중부이남 각지역에서 수집한 727계통의 재래종에 대한 1엽당 엽면적을 측정하고, 이 형질과 이이외의 몇가지 형질들과의 관련성을 조사하였다. 1. 엽면적, 엽장, 엽폭 그리고 엽형지수이전계통에 대한 평균치는 각각 111.4cm2 , 12.2cm, 9.1cm, 그리고 1.35이였으며, 이들의 분포는 정규분포에 극히 유사하였다. 2. 엽면적과 엽장, 엽폭, 초장 그리고 종실의 크기와는 고도의 정의 상관관계에 있고, 분지수와는 부의 상관이였고, 절수와 수량과의 상관성이 인정되지 않았다. 한편 엽형지수와 엽면적, 엽장, 그리고 수량간에는 상관이 없었으나, 엽폭과는 고도의 상관관계에 있으므로 엽형은 엽장보다 엽폭변이에 의존하는 것 같다.3. 공시집단을 대엽군과 소엽군으로 분류하고 양군간에 종실수량, 초장 및 절수를 비교한즉 차이가 없었으나, 종실종, 분지수 그리고 엽형지수는 양군간에 유의한 차가 있었다.