이 연구는 초분광 영상으로 두 품종의 콩(청자 3호, 대찬)의 들불병을 진단할 수 있는 모델과 다중분광 영상센서를 개발하기 위해 수행되었다. 무처리구와 들불병 처리구에서 5 nm full width at half maximum (FWHM)으로 구성된 원시 초분광 중심파장들의 콩 식물 영역 반사율들을 추출하여 10 nm FWHM으로 병합한 후, t-test로 차이가 나타난 blue, green, red, red edge, NIR1 및 NIR2 각 영역에서 선정된 대표 밴드로 121개의 식생지수를 계산하였다. 식생지수를 입력변수로 support vector machine (SVM), random forest (RF), extra tree (EXT), extreme gradient boosting (XGB)의 머신러닝 기법과 shapley additive explanation 변수 선택 기법을 적용하여 들불병 진단에 가장 적절한 모델을 선정하고 사용된 식생지수와 파라미터를 나타내었다. T-test 결과 품종에 상관없이 blue 1개(420 nm), green 2개(500, 540 nm), red 1개(600 nm), red edge 2개(680, 700 nm), NIR1 2개(780, 840 nm), NIR2 1개(920 nm)의 총 9개 대표 밴드들이 선택되었고, 성능 평가를 통해 선정된 모델에 청자 3호의 경우 SVM모델(OA=0.86, KC=0.72, 10 VIs)이 선정되었으나 혼동행렬 분석 결과 정상오분류가 적은 RF모델이 선택되었다. RF모델(식 생지수 : RE/Blue, NSI, GDVI, Green/Blue, 파라미터 : max_depth=6, n_estimators=100)은 OA=0.81, KC=0.60, precision=0.86, recall=0.81, F1 score=0.80의 성능을 나타내었다. 대찬은 EXT모델(식생지수 : YVI, RE/Green, 2YVI, 파라미터 : max_depth=8, n_estimators=10)이 선정되 었고, OA=0.86, KC=0.72, precision=0.86, recall=0.86, F1 score=0.86의 성능을 나타내었다.

연구는 초분광 영상을 이용하여 오이 및 수박과 같은 박과 묘의 수분함량을 추정하기 위해 수행되었다. 오이와 수박 묘 샘플에 수분 스트레스를 가한 후 초분광 영상 취득 시스템을 이용하여 오이와 수박 묘 잎을 촬영하여 반사율을 계산하였고, 건조기를 이용하여 해당 모종의 수분함량을 측정하였다. 마지막으로 영상의 반사율과 수분함량을 이용하여 부분최소제곱회귀분석을 통해 수분함량 추정모델을 개발하였다. 오이 묘 수분함량 추 정모델은 R2 0.73, RMSE 1.45%, RE 1.58%의 성능을 보였으며, 수박 묘 수분함량 추정모델은 R2 0.66, RMSE 1.06%, RE 1.14%의 성능을 보였다. 유효범위를 넘어가는 극단치를 제거하여 모델의 성능을 다시 분석한 결과, 오이 모델의 경우 R2 0.79, RMSE 1.10%, RE 1.20으로 상승하였다. 오이와 수박 묘를 함께 분석하여 모델을 제작한 결과, R2 0.67, RMSE 1.26, RE 1.36으 로 분석되었다. 오이 모델이 수박 모델보다 비교적 높은 성능을 보였는데, 이러한 원인은 오이의 수분함량 변이가 넓게 분포되어 있었기 때문이라고 판단된다. 또한 데이터셋에서 유효범위를 넘어가는 극단치를 제거한 결과 오이 모델의 정확도 및 정밀도가 상승하였다. 결론적으로 오이 및 수박 묘 수분함량 추정모델들의 추정선의 기울기 차가 크지 않고, 서로 교차되기 때문에 두 모델 들은 모두 수분함량을 추정하는데 있어서 유의한 것으로 판단된다. 또한 샘플의 변수가 넓게 분포된 변이를 갖는다면 추정모델의 정확도와 정밀도는 분명 상승할 것이며, 개선된 모델을 이용하면 저가형 센서를 개발하는데 활용 될 수 있을 것으로 사료된다.