작물의 스트레스 조기 진단은 농업에 있어 빠른 대응을 가능하게 해 피해를 경감시킬 수 있어 중요한 기술이다. 기존의 스트레스 진단이 가진 파괴적인 형식의 시료 채집과 양분 분석에 많은 노동력을 필요로 한다는 단점 극복을 위해 새로운 기술 개발이 필요하다. 미래에는 대단위 영상을 이용한 생육 진단 기술에 대한 수요가 높아질 것으로 예상되어 이를 이용한 연구를 진행하였다. 본 연구는 2023년 경상남도 밀양시에 위치한 국립식량과학원 실험 포장에서 수행되었으며, 무인항공기(UAV)를 이용하여 양분 결핍 처리(관행시비, 질소 결핍, 인 결핍, 칼륨 결핍, 무비)에 따른 벼의 생육을 조사했다. UAV를 이용해 생육 기간 중 총 6회에 걸쳐 포장을 촬영하였고, 영상을 기반으로 11개의 식생 지수를 산출하여 기계학습을 통해 양분 결핍을 진단하는 모델을 구축하여 평가했다. 연구 결과에 따르면, 엽록소 함량과 관련된 지수인 NDRE (Normalized Difference Red Edge)가 가장 높은 중요도를 나타내어 벼의 양분 상태를 효과적으로 진단하는 데 유용하다는 것을 확인하였다. 6개의 각 단계별로 모델을 평가하였을 때 모든 단계에서 accuracy가 0.7 이상으로 나타났다. 조기 진단을 위해 첫 촬영 날짜인 7월 5일의 자료로 모델을 만들어 다른 회차에 적용하여 모델의 성능을 평가한 결과, 5개의 모든 단계에서 0.9 이상의 accuracy를 얻었다. 종합적으로, UAV 영상 기반의 식생 지수를 활용한 양분 결핍 진단은 벼의 생육을 조기에 예측하는 데 효과적이며, 이는 정밀 농업 분야에서 시간과 노동을 절감하고 양분 관리를 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

본 연구는 온실멜론의 양액재배에서 영양진단에 기초한 배양액관리를 하기 위해 유효한 수단으로 이용할 수 있고 신속하고 간편하며 정확한 즙액분석 방법(질산태질소의 정량방법, 인산정량방법, 즙액추출법, 추출비율, 마쇄시간 및 샘플채취 부위 등)들에 관한 비교검토를 하였다. 'Earl's Favorite 춘계를 1993년 1월 11일에 파종하여 본엽 3∼4매의 묘를 정식하여 비순환 방식으로 재배했다. 즙액분석법은 결핍이나 과잉증상이 외관적으로 나타나기 전에 신속하고 간이한 즙액분석법에 의해 물체의 영양상태를 진단하여 대응이 가능하다고 판단되었다. 즙액분석시 질산태질소의 분석에는 자외부 흡광도법, 인산분석에는 바나드몰리브덴산법이 추천되었고, 추출비율은 1：4로, 엽병의 마쇄시간은 60초, 그리고 채취부위는 일정부위로 하는 것이 바람직하다고 판단되었다. 그러나 샘플채취시간에 대해서는 채취시간에 따른 차이가 크기 때문에 앞으로 보다 상세한 검토가 요청되었다.

본 연구는 SCDS(specific color difference sensor)를 이용하여 토마토의 비파괴적인 질소 영양 진단 방법을 확립하기 위하여 질소 농도를 0, 10, 50, 100, 150, 200, 300, 600ppm으로 조절하여 NFT방식으로 실험을 수행하였으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 배양액 내의 질소 농도가 0ppm에서 150ppm으로 높아짐에 따라 토마토 잎의 기공 저항은 급격히 줄어든 반면 기공 확산 속도는 증가하였다. 한편, 질소 농도가 높아짐에 따라 광합성 속도도 증가하였지만 100ppm에서 부터 600ppm까지는 큰 차이를 보이지 않았다. 토마토 잎의 SCDS값이 높아짐에 따라 광합성 속도는 직선적으로 증가하였으며 평균 과중과 상품 수량은 2차 곡선모양으로 증가하는 경향을 보였다. 엽내 질소 함량이 3% 정도될 때까지 광합성 속도는 크게 증가하였지만 3.3-3.5% 수준부터 광합성은 포화상태를 나타냈다. 토마토 잎의 SCDS값과 엽내 질소 함량 간에는 고도로 유의한 정의 상관을 보였다. 토마토의 생리적 활성, 생육 및 상품 수량을 고려해 볼 때, 엽내 질소 함량의 적정 범위는 3.0-3.8%인 것으로 나타났다. 이 범위에 해당되는 SCDS값은 40.4-52.2였다.