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.

최근 인공지반녹화에 주로 사용되고 있는 다육식물류는 환경에 따라 다양한 잎색을 나타내고 있다. 다육식물의 광환경 변화에 따른 색상 변화를 조사하는데 있어서, 식물의 색을 표현할 때 사용되는 RHS color chart로 그 값을 조사하고 이를 화상데이터인 RGB 값으로 변환함으로써 일반인의 색상 판단에 용이하도록 색채분석방법과 그 결과를 제시하고자 하였다. 공시된 14종의 다육식물 중 관도변화에 뚜렷한 종은 Sempervivum arachnoideum, Sempervivum rebustum, Sedum reflexum 'Blue Spruce' syn. Sedum rupestre이었다. Sempervivum arachnoideum는 초기 전체 엽색이 183B에서 144B로 변화하였고, Sedum reflexum 'Blue Spruce' syn. Sedum rupestre은 138B에서 182D로, Sempervivum rebustum는 146B에서 187C로 변화되었다. RHS color chart 상의 큰 차이를 보였던 종들의 RGB값의 변화를 알아본 결과 Sempervivum arachnoideum는 녹색은 무려 424.0% 증가하였고, 적색은 21.8% 감소하였으며, 청색은 6.8%의 증가로 거의 변화를 보이지 않았다. Sedum reflexum 'Blue Spruce' syn. Sedum rupestre은 전체적으로 적색을 띄게 되었는데 이 변화는 적색이 43.9% 증가하고, 녹색이 35.9%, 청색은 66.1% 증가함을 통해 색상의 변화가 밝아지고 뚜렷한 색상을 나타냄을 알 수 있었다. Sempervivum rebustum의 기부가 처음에 비해 2개월 후 적색이 녹색으로 변한 것은 녹색이 658.3% 증가되고 적색이 26.0%, 청색이 62.8% 감소된 결과에 기인한 것을 알 수 있었다.