Pesach Benson 기자 • 2025년 7월 30일
예루살렘, 2025년 7월 30일 (TPS-IL) — 농부들이 작물 건강을 모니터링하는 방식을 바꿀 수 있는 획기적인 연구에서 이스라엘 연구진이 일반 비디오 카메라만 사용하여 식물의 총 잎 면적을 추정하는 저렴하고 비침습적인 방법을 공개했습니다.
히브리 대학교 환경 과학 연구소의 박사 과정 학생인 Dmitrii Usenko가 이끄는 이 연구는 표준 비디오 영상을 구조 복원(SfM) 기술을 사용하여 식물의 3D 모델로 변환하는 방법을 보여줍니다. 컴퓨터 비전 및 원격 감지와 같은 분야에서 전통적으로 사용되는 이 방법은 값비싼 센서나 파괴적인 샘플링 없이 식물 성장을 정확하게 측정할 수 있게 합니다.
연구를 감독한 히브리 대학교의 David Helman 박사는 “총 잎 면적의 정확한 측정은 식물 성장, 광합성 및 물 사용을 이해하는 데 중요합니다.”라고 말했습니다. “하지만 전통적인 접근 방식은 종종 파괴적인 샘플링이나 비싸고 접근하기 어려운 장비가 필요합니다. 우리의 모델은 소규모 농가와 대규모 농업 운영 모두에게 도움이 될 수 있는 방식으로 접근성과 정확성을 결합합니다.”
Sami Shamoon 공과대학의 Chen Giladi 박사와 협력하여 연구팀은 통제된 온실 조건에서 재배된 왜성 토마토 식물의 비디오 클립 300개 이상을 수집했습니다. 이 클립에서 식물의 모양과 구조를 나타내는 3D 포인트 클라우드(공간 데이터의 밀집된 클러스터)를 생성했습니다. 그런 다음 3D 데이터에서 추출한 특징을 기반으로 총 잎 면적을 추정하기 위해 머신러닝 알고리즘을 훈련했습니다.
이 연구 결과는 동료 검토를 거친 Computers and Electronics in Agriculture 저널에 게재되었습니다.
가장 성능이 좋은 모델은 결정 계수(R²) 0.96을 달성하여 예측 정확도가 매우 높음을 나타냈습니다. 특히, 이 시스템은 잎이 겹치거나 공기 흐름으로 인한 식물 움직임과 같은 어려운 조건에서도 신뢰성을 유지했습니다.
Usenko는 “정확한 식물 모니터링의 비용 장벽을 낮춤으로써 정밀 농업에 대한 접근을 민주화하기를 바랍니다.”라고 말했습니다. “이는 더 스마트하고 지속 가능한 농업을 향한 작지만 의미 있는 발걸음입니다.”
이 연구는 토마토에 초점을 맞췄지만, 연구진은 이 방법이 작물에 독립적이며 적응 가능하다는 점을 강조합니다. 표준 RGB 이미징만 필요하며, 이는 소비자 장치에서 널리 사용 가능하므로 전 세계 온실 및 개방형 농장에서 쉽게 확장하여 사용할 수 있다고 과학자들은 말했습니다. 이는 더 비싼 모니터링 장비를 감당할 수 없는 소규모 농가에게 이 기술을 가치 있게 만듭니다.
온실에서는 이 기술을 자동화 시스템에 통합하여 실시간 식물 발달에 따라 관개, 조명 및 기타 환경 제어를 최적화할 수 있습니다.
