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.

The leaf area and canopy coverage were important factor for crop production. In recent years, these measurements have been used in digital cameras to measure crop growth as an RGB vegetation index. In this study, the correlation of the RGB vegetation indexes, leaf area index (LAI), and canopy cover light interception (CCLI) were evaluated by setting the appropriate exposure value of the camera during the wheat cultivation period. Leaf area index, canopy cover light interception, and digital camera measurements were performed. It was taken within 30 minutes after the sunrise. The exposure value was performed at 3 levels (1/60s, 1/340s, 1/640s). RGB vegetation indexes analysis was performed in Python. The correlation (r2=0.94) was shown between the leaf area index and canopy cover light interception. EXG, GLI, NGRDI, EXG-EXR, MEXG, TGI, MNGRD, and MeXG-CIVE of canopy coverage images were positive correlated with leaf area index and canopy cover light interception. However, CIVE and EXR showed negative relationships between the leaf area index and canopy cover light interception. As a result of this study, the 1/640s was higher than 1/60s and 1/320s in exposure value. During the separation between the soil and the green ground, the exit was not too young, but the best separation before heading time. These results showed that the exposure value must be set in consideration of the technology that reduces light interference instead of excessive exposure, taking into account the growing stage and weather environment of the crop.

초록
Abstract
서론
재료 및 방법
    1. 작물재배
    2. 군락 엽면적 및 군락 피복 측정
    3. RGB 이미지 촬영
    4. RGB 컬러 식생지수 분석
결과 및 고찰
    1. 군락 엽면적 지수와 군락 피복 변화
    2. 셔터 속도별 RGB 식생 지수 변화
    3. 셔터 속도별 RGB 식생지수와 실측 값의 상관관계
감사의 글
References

• 이윤호(농촌진흥청 국립식량과학원 작물재배생리) | Yun-Ho Lee (Crop Physiology and Production, National Institute of Crop Science, Rural Development Administration)
• 박혁진(농촌진흥청 국립식량과학원 작물재배생리) | Hyeok-Jin Bak (Crop Physiology and Production, National Institute of Crop Science, Rural Development Administration)
• 김정원(농촌진흥청 국립식량과학원 작물재배생리) | Jeong-Won Kim (Crop Physiology and Production, National Institute of Crop Science, Rural Development Administration)
• 김보경(농촌진흥청 국립식량과학원 작물재배생리) | Bo-Kyeong Kim (Crop Physiology and Production, National Institute of Crop Science, Rural Development Administration)
• 장현수(농촌진흥청 국립식량과학원 작물재배생리) | Hyeon-Soo Jang (Crop Physiology and Production, National Institute of Crop Science, Rural Development Administration)
• 김대욱(농촌진흥청 국립식량과학원 작물재배생리) | Dea-Wook Kim (Crop Physiology and Production, National Institute of Crop Science, Rural Development Administration)
• 윤종탁(농촌진흥청 국립식량과학원 작물재배생리) | Jong-Tag Youn (Crop Physiology and Production, National Institute of Crop Science, Rural Development Administration)
• 황태영(충북대학교 농업생명환경대학 식물자원학과 교수) | Tae-Young Hwang (Department of Crop Science, College of Agriculture, Life Science and Environment Chemistry) Corresponding author