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pp.375-386
미즈나의 주요성분인 건물중, 전탄소, 전질소, Fe 및 Ca 함유량을 초분광 영상을 이용하여 추정하였다. 샘플은 인공재배기에서 실내온도 20℃, 일조시간 13 h의 조건에서 6 주간 재배한 샘플과 온실에서 동일기간 재배된 샘플을 이용하였다. 재배조건, 영상취득시의 광 환경에 따라 인공재배기, 하우스, 전처리의 유무 및 모든 데이터를 이용한 그룹으로 나누어 각각 모델을 작성하였다. 실내 재배에서는 건물 중, 전탄소, 전질소의 경우 전처리에 따라 평균상대오차(MRE)가 5% 이상 향상되었으나 하우스의 경우 전처리의 효과가 없었다. Ca 이온의 경우 조건에 관계없이 모델을 구축할 수 있었으나 Fe 이온의 경우 하우스 재배에서는 모델을 구축할 수 없었다. 모든 데이터를 이용해 미즈나의 건물중, 전질소, 전탄소, Fe 및 Ca 함유량을 추정할 경우 반사율을 이용해 62% 이상 설명이 가능하였고 검증결과도 57% 이상으로 나타났다. 전처리를 거칠 경우 반사율을 이용해 71% 이상 설명이 가능하였고 검증결과도 62% 이상으로 나타났다. 전처리를 했을 경우 각각 추정오차는 건물중이 0.54 g/m2, 전질소가 39.8 mg/m2, 전탄소가 185 mg/m2, Fe 이온이 0.35 mg/m2, Ca 이온이 14.1 mg/m2였다.
In this study, the amount of main properties, such as dry mass, total carbon (TC), total nitrogen (TN), Iron (from Latin: ferrum, Fe), and Calcium (Ca), in Potherb Mustard (Mizuna) was estimated by hyperspectral imagery. The samples were cultivated in the greenhouse and in the controlled chamber with 20℃ and 13 h day light conditions during 6 weeks. Each model was established depending on the conditions of cultivation and reflectance in the image, such as the groups of growth chamber, green house, preprocessing, and all data. In the case of the group of growth chamber, MRE(Mean of Relative Error) was improved more than 5% when the reflectance was preprocessed, but it was not in the case of the group of green house. It was possible to make a model for the ion of Ca in spite of any conditions but it was not for the ion of Fe. When the model was established by all data, the precision of calibration was more than 62% and it of validation was more than 57%. When the reflectance was preprocessed, it was possible to explain the precision of calibration for all data more than 71% and it of validation was more than 62%. The RMSE of validation about the preprocessed model was 0.54 g/m2 for DM, 39.8 mg/m2 for TN, 185 mg/m2 for TN, 0.35 mg/m2 for Fe ion and 14.1 mg/m2 for Ca ion.
Ⅱ. 재료 및 방법
2.1 실내 및 하우스 재배
2.2 영상취득장치
2.3 영상처리
2.4 통계처리
Ⅲ. 결과 및 고찰
3.1 초분광 데이터
3.2 화학분석
3.3 영상별 추정모델 작성
3.4 전처리
3.5 모든 영상을 이용한 추정모델 작성
Ⅳ. 결론
Ⅴ. 감사의 글
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