• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.132-132
• /
• 2017

고품질 농산물을 대량 생산하기 위한 가장 중요한 것은 적절한 관개관리이다. 생육시기별 작물 재배에 있어서 꼭 필요한 만큼의 물을 필요한 때에 준다면, 농업용수를 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 작물의 한발 및 습해에 따른 피해를 최소화 할 수 있을 것이다. 기존의 토양 및 증발산량 기반의 자동 물관리 기술의 경우 직접적으로 작물의 상태변화를 실시간으로 확인할 수 없으며, 측정오차가 크고 작물수량이 많을 경우 측정시간 및 소요비용이 크다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 최근 작물의 수분 스트레스를 비파괴적으로 측정하여 관개계획에 활용하는 연구가 해외에서 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 열영상 기술을 활용한 적정 관개계획 수립과 관련된 국내외 연구 사례를 소개하고, 오이를 대상으로 토양수분함량 변화에 따른 엽온 변화를 측정하고, 실시간으로 작물의 수분스트레스 여부를 분석하기 위한 예비실험을 실시하였다. 엽온 측정을 위해 적외선 센서(CT-300-232, DiWell, Korea)를 사용하였으며, 관개조건에 따른 엽온 및 FDR센서를 이용하여 토양수분변화를 모니터링 하였다. 세 가지 토양수분조건, 즉 200% $ET_c$(과다관개), 100% $ET_c$(적정관개), 30% $ET_c$(과소관개),을 시험구에 조성하고, 각각의 처리구에 따른 엽온변화를 측정하였다. 동일한 대기온도하에서 엽온의 변화를 살펴본 결과, 과소관개한 시험구에서의 엽온변화 폭이 가장 컸으며, 적정관개의 엽온 변화폭이 가장 작게 나타났다. 이는 물관리 조건에 따라 많이 줘도, 적게 줘도 스트레스 요인으로 작용함을 확인할 수 있었다. 향후 연구에서는 실시간 엽온자료와 더불어 기상자료를 활용하여 작물 수분스트레스 지수(Crop Water Stress Index, CWSI)을 산정하고, 이를 관개시설 운영 및 제어에 활용하기 위한 모듈 개발을 수행할 계획이다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.131-131
• /
• 2017

작물의 체온인 엽온은 작물의 증발산량 또는 작물의 스트레스와 관련이 있으며, 일반적으로 일사, 풍속, 습도 등 기상조건과 잎의 크기, 형태 등 생리작용 등에 의해 지배된다. 엽온을 작물의 수분스트레스지수, 증발산량 등을 산정하기 위한 인자로 많이 활용되고 있으며, 최근 ICT 기술의 발달로 인해 열영상 카메라, 적외선 센서 등을 활용해서 실시간 측정을 하고, 정보를 작물 생육환경 제어에 활용하는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 시설오이를 대상으로 캐노피 온도(Canopy temperature, $T_c$)와 대기온도(Air temperature, $T_a$)간의 상관관계, 또 ($T_c-T_a$)와 포화수증기압차(Vapor pressure deficit, VPD)와의 관계를 분석하였다. 대기온도와 상대습도를 이용하여 산정된 VPD가 엽온에 미치는 영향을 분석한 결과, 엽온 증가에 따라 VPD가 증가하였으며, 캐노피와 대기온도간의 차이 또한 VPD간에 음의 상관관계($R^2=0.82{\sim}0.89$)가 나타났는데, 이는 대기온도에 따른 엽온과 포화수증기압의 상승이 원인인 것으로 나타났다. ($T_c-T_a$)와 VPD값을 이용하면 작물 수분스트레스(Crop Water Stress Index, CWSI)를 산정할 수 있는 데, 결과값을 분석한 결과 $T_c$와 $T_a$의 차가 적은 경우 CWSI값이 증가함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 추가적으로 다양한 재배환경에서의 캐노피 온도, 포화수증기압차, 그리고 CWSI를 산정하여, 적정 생육 환경조성을 위한 지표로 활용할 계획이다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.111-116
• /
• 2019

세균과 바이러스에 감염된 작물의 생물적 스트레스 탐지를 원격탐지 기술 기반의 열적외 센서를 이용하여 실내 생육 챔버에서 실험하였다. 감염으로 인한 엽온의 증가와 감염 농도에 따른 엽온 차이를 확인했다. 또한 엽온 기반으로 산출한 CWSI 값은 감염 잎에서 증가하였고, 그러한 현상은 육안으로 병징을 발견하기 하루 전에 시작되었다. 따라서 스마트팜 시스템의 작물 모니터링에 열적외 센서를 이용한다면, 병해의 탐지는 물론 피해 등급 평가, 조기 알람 등에 활용될 수 있을 것이다. 하지만 실제 스마트팜 적용을 위해서는 향후 엽온 측정 정확도 향상 기술, 자료 해석 방법, 생물 비생물적 스트레스 구별 알고리즘 연구 등이 추가로 필요할 것이다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제31권3호
• /
• pp.221-229
• /
• 2022

본 연구는 환경측정용 센서 위치에 따른 온실 환경의 공간·수직적 특성을 조사하고 온실 종류에 따른 온도, 광도 및 CO₂ 농도 간의 상관관계를 구명하고자 수행하였다. 벤로형 온실의 공간적인 5지점을 선정한 후 각 지점에서 대표적 작물의 수직적 높이 4지점과 지면부, 지붕 공간에 온도, 상대습도, CO₂, 엽온 및 광센서를 설치하였다. 벤로형 온실과 반밀폐형 온실에서 온도, 광도 및 CO₂ 농도 변화의 관계성을 Curve Expert Professional 프로그램을 이용하여 비교하였다. 벤로형 온실의 공간적 위치에 따른 편차는 CO₂ 농도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. CO₂ 농도는 평균 465-761µmol·mol^-1 범위였고, 편차가 가장 큰 시간대는 오후 5시였으며, 최고 농도는 액화 탄산가스 공급장치의 메인 배관(50Ø)과 가까운 위치인 중앙 후부(Middle End, 4ME)에서 646µmol·mol^-1, 최저농도는 좌측 중앙(Left Middle, 5LM)에서 436µmol·mol^-1이었다. 수직적 위치에 따른 편차는 온도와 상대습도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. 평균 기온의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 2시대이며, 최고 기온은 작물 위 공기층(Upper Air, UA)에서 26.51℃, 최저 기온은 작물의 하단부(Lower Canopy, LC)에서 25.62℃였다. 평균 상대습도의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 1시대로 나타났으며, 최고 습도는 LC에서 76.90%, 최저 습도는 UA에서 71.74%이다. 각 시간대에 평균 CO₂ 농도가 가장 높은 수직적 위치는 지붕 공간 공기층(Roof Air, RF)과 시설 내 지면(Ground, GD)이었다. 온실 내 온도, 광도 및 CO₂ 농도의 관계성은 반밀폐형 온실의 경우 결정계수(r²)가 0.07, 벤로형 온실은 0.66이었다. 결과를 종합하여 볼 때, 온실 내 CO₂ 농도는 공간적 분포, 온도와 습도는 작물의 수직적 분포 차이를 측정하여 분석할 필요가 있고 환기율이 낮은 반밀폐형 온실의 경우 목표 CO₂ 시비 농도가 일반 온실과 다르게 설정해야 할 것으로 판단된다.