[논문]마늘의 제초제 약해에 대한 구조적, 생화학적, 생리적 계열 식생지수 반응: 지상분광계 및 다중분광카메라를 활용하여

류재현; 문현동; 조재일; 이경도; 안호용; 소규호; 나상일

doi:10.7780/kjrs.2021.37.6.1.6

마늘의 제초제 약해에 대한 구조적, 생화학적, 생리적 계열 식생지수 반응: 지상분광계 및 다중분광카메라를 활용하여
Response of Structural, Biochemical, and Physiological Vegetation Indices Measured from Field-Spectrometer and Multi-Spectral Camera Under Crop Stress Caused by Herbicide 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.37 no.6 pt.1, 2021년, pp.1559 - 1572

류재현 (농촌진흥청 국립농업과학원 기후변화평가과) , 문현동 (전남대학교 응용식물학과) , 조재일 (전남대학교 응용식물학과) , 이경도 (농촌진흥청 국립농업과학원 기후변화평가과) , 안호용 (농촌진흥청 국립농업과학원 기후변화평가과) , 소규호 (농촌진흥청 국립농업과학원 기후변화평가과) , 나상일 (농촌진흥청 국립농업과학원 기후변화평가과)

초록
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다중분광카메라의 기술 개발로 인해 구조적 특성뿐만 아니라 생화학적, 생리적 특성을 가지는 식생지수를 다양한 공간 규모에서 활용할 수 있게 되었다. 이에 본 연구는 스트레스를 받은 노지작물을 대상으로 지상 초분광계 및 무인기 영상 기반 구조적, 생화학적, 생리적 계열의 식생지수 반응을 평가하였다. 마늘을 대상으로 서로 다른 생육시기에 고농도의 제초제를 살포하여 약해 처리하였으며, 정상 생육에 비해 지상부 건물중이 46.9~84.5% 감소하는 등 큰 피해가 나타났다. 제초제를 살포한 처리구에서 근적외선 분광반사도 값은 꾸준하게 감소하였으며, 구조적 식생지수에서 작물의 약해 피해가 명확하게 표현되었다. 생화학적 식생지수의 경우 일부 지수를 제외하고는 작물의 피해 상태를 표현하였으나 생리적 식생지수는 잎이 고사하고 드러나는 멀칭비닐의 영향으로 약해 피해를 해석하기에 어려움이 있었다. 제초제 살포 후 서로 다른 공간 규모에서 관측된 식생지수의 감소율 차이는 구조적 식생지수의 경우 평균적으로 2.3%로 나타났으며, 정규화 식생지수의 경우 1.3~4.1%의 분포를 보였다. 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 노지작물의 경우 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하여야 한다는 것, 공간 규모에 따른 오차를 최소화하기 위해서는 정규화 식생지수를 활용해야 한다는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The response of vegetation under the crop stress condition was evaluated using structural, biochemical, and physiological vegetation indices based on unmanned aerial vehicle (UAV) images and field-spectrometer data. A high concentration of herbicide was sprayed at the different growth stages of garlic to process crop stress, the above ground dry matter of garlic at experimental area (EA) decreased about 46.2~84.5% compared to that at control area. The structural vegetation indices clearly responded to these crop damages. Spectral reflectance at near-infrared wavelength consistently decreased at EA. Most biochemical vegetation indices reflected the crop stress conditions, but the meaning of physiological vegetation indices is not clear due to the effect of vinyl mulching. The difference of the decreasing ratio of vegetation indices after the herbicide spray was 2.3% averagely in the case of structural vegetation indices and 1.3~4.1% in the case of normalization-based vegetation indices. These results meant that appropriate vegetation indices should be utilized depending on the types of crop stress and the cultivation environment and the normalization-based vegetation indices measured from the different spatial scale has the minimized difference.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Garlic field for crop stress experiment caused by herbicide spay. Green circles indicate control area. Red, orange, and purple circles indicate first, second, and third experiment area.
표 Table 1. Characteristics of optical devices to measure the reflectance
표 Table 2. Measurements date of ground and unmanned aerial vehicle (UAV) measurements
표 Table 3. Spectral reflectance-based structural, biochemical, physiologcial vegetation indices
그림 Fig. 2. Pictures at control, EA1, EA2, and EA3 on Apr. 2, 2020, Apr. 13, 2020, and Apr. 29, 2020. EA: experimental area.
표 Table 4. The growth components of garlic for control and experimental area
표 Table 5. Measurements date of ground and unmanned aerial vehicle (UAV) measurements
그림 Fig. 3. Structural vegetation indices such as NDVI, EVI, and OSAVI. (a)-(c) the results measured from field-spectrometers. (d)-(f) the results measured from unmanned aerial vehicle (UAV). NDVI: normalized difference vegetation index; EVI: Enhanced vegetation index; OSAVI: optimized soil-adjusted vegetation index.
그림 Fig. 4. Biochemical vegetation indices such as NDRE, ND705, MTCI, MCARI, PSRI. (a)-(e) the results measured from field-spectrometers. (f)-(j) the results measured from unmanned aerial vehicle (UAV). NDRE: normalized difference rededge index; ND705: normalized difference 705; MTCI: MERIS terrestrial chlorophyll index; MCARI: modified chlorophyll absorption in reflectance index; PSIR: plant senescence reflectance index.
그림 Fig. 5. Physiological vegetation indices such as CCI and PRI. (a), (b) the results of ground-based measurements. (d)-(f) the results of unmanned aerial vehicle (UAV)-based measurements. CCI: chlorophyll/carotenoid index; PRI: photochemical reflectance index.
그림 Fig. 6. Daily time series of vegetation indices based on spectral reflectance sensor (SRS) that is a groundfixed optical sensor. NDVI: normalized difference vegetation index; CCI: chlorophyll/carotenoid index; PRI: photochemical reflectance index; EA: Experimental area.
그림 Fig. 7. Relative change of reflectance after structural damage caused by herbicide spay. The reflectance measured on Apr. 13, 2020 is reference. EA: Experimental area; UAV: Unmanned aerial vehicle.

AI 본문요약
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문제 정의

이를 통해 작물 스트레스 상황에서 공간 규모와 관계없이 작물의 스트레스 상태를 모니터링하기 유용한 식생지수를 제시하고자 한다. 본 연구에서는 마늘을 대상으로 서로 다른 생육 시기에 고농도 제초제를 살포하여 인위적인 약해 피해를 주었으며, 지상분광계(Field-spectrometer)와 무인기 관측자료를 이용하여 서로 다른 공간 규모에서의 식생지수 특성을 상호 비교하였다.
본 연구의 목적은 구조적, 생화학적, 생리적 특성을 가지는 식생지수를 이용하여 고농도의 제초제로 인한 작물의 약해 피해 반응을 다양한 공간 규모에서 평가하는 것이다. 이를 통해 작물 스트레스 상황에서 공간 규모와 관계없이 작물의 스트레스 상태를 모니터링하기 유용한 식생지수를 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 구조적, 생화학적, 생리적 특성을 가지는 식생지수를 이용하여 고농도의 제초제로 인한 작물의 약해 피해 반응을 다양한 공간 규모에서 평가하는 것이다. 이를 통해 작물 스트레스 상황에서 공간 규모와 관계없이 작물의 스트레스 상태를 모니터링하기 유용한 식생지수를 제시하고자 한다. 본 연구에서는 마늘을 대상으로 서로 다른 생육 시기에 고농도 제초제를 살포하여 인위적인 약해 피해를 주었으며, 지상분광계(Field-spectrometer)와 무인기 관측자료를 이용하여 서로 다른 공간 규모에서의 식생지수 특성을 상호 비교하였다.

제안 방법

고농도 제초제 살포로 인한 작물 스트레스 반응을 구조적, 생화학적, 생리적 식생지수를 통해 살펴보았다. Table 5는 약해 처리 직전 식생지수 값과 약해 처리 후 식생지수가 가지는 최저 값을 이용하여 감소하는 비율을 나타낸 것이다.
3 m 높이에 설치하여 약해 피해에 따른 마늘의 식생지수 변화를 연속적으로 관측하였다. 대조군 3곳에 SRS 센서를 설치하여 정상 생육에 대한 식생지수 시계열 관측을 수행하였다. 실험군에는 3월 30일까지 EA1 2곳에 SRS 센서를 설치하여 첫 번째 약해에 대한 반응을 살펴보았으며, 이후 EA1에 설치된 SRS 센서를 EA3로 옮겨 세 번째 약해에 대한 반응을 살펴보았다.
약해 피해에 따른 마늘의 분광반사도의 특성을 파악하기 위해 지상분광계 및 무인기에 탑재된 다중분광카메라를 이용하여 관측을 수행하였다(Table 1). 또한, 식생지수의 연속적인 일변화를 살펴보기 위하여 지상고 정형 NDVI/PRI 센서를 설치하여 관측을 수행하였다.
이를 통해 다양한 생화학적/생리적인 식생지수를 산출할 수 있다. 본 연구에서는 다중분광카메라를 회전익 드론에 탑재하여 작물을 대상으로 관측을 수행하였으며, 정오 무렵 고도 30 m / 50 m에서 관측을 수행하였다. 관측된 자료는 Pix4d mapper 프로그램을 이용하여 전처리 작업이 수행 되었으며, 7개의 지상기준점(Ground Control Points)을 이용하여 기하보정되었다.
본 연구에서는 작물의 잎이 고사하는 심각한 스트레스 상황에서 구조적, 생화학적, 생리적 특징을 가지는 식생지수에 대한 반응과 서로 다른 공간 규모에 따른 식생지수의 특성을 확인하였다. 이를 통해 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하는 것이 더 유용하다는 것을 확인하였다.
2020년 3월 13일 기준 희석배수(10 a당 사용량) 7배 농도로 2회 에 걸쳐 제초제를 살포하였으며, 4월 4일, 4월 10일에는 기준 희석배수 2배 농도로 각각 제초제를 살포하였다. 본 연구에서는 제초제를 살포하지 않은 지점을 대조군(Control Area)으로 설정하였으며, 첫 번째, 두 번째, 세 번째 제초제 살포 지점을 실험군(1st Experiment Area, EA1; 2nd Experiment Area, EA2; 3rd Experiment Area, EA3)으로 정의하였다(Fig. 1).
스트레스 상황에서 작물의 반응을 살펴보기 위해 생육정지기 이후 서로 다른 시기에 경엽처리용 제초제(테 라도플러스, 팜한농)를 고농도로 살포하였다. 2020년 3월 13일 기준 희석배수(10 a당 사용량) 7배 농도로 2회 에 걸쳐 제초제를 살포하였으며, 4월 4일, 4월 10일에는 기준 희석배수 2배 농도로 각각 제초제를 살포하였다.
식생지수의 일변화를 살펴보기 위해 지상 고정형 NDVI/PRIspectral reflectance sensor(SRS) 센서(METER Group, Inc., Pullman, WA, USA)를 지상으로부터 약 1.3 m 높이에 설치하여 약해 피해에 따른 마늘의 식생지수 변화를 연속적으로 관측하였다
약해 피해에 따른 마늘의 분광반사도의 특성을 파악하기 위해 지상분광계 및 무인기에 탑재된 다중분광카메라를 이용하여 관측을 수행하였다(Table 1). 또한, 식생지수의 연속적인 일변화를 살펴보기 위하여 지상고 정형 NDVI/PRI 센서를 설치하여 관측을 수행하였다.
약해 피해에 따른 마늘의 생육 상태를 평가하기 위해 5월 하순 수확 후 수량 구성요소를 조사하였다. 초장(뿌리와 줄기의 경계로부터 가장 긴 잎끝까지의 길이, Plant height, cm), 엽수(Number of leaves, ea), 줄기 직경(Stem size, mm), 구 직경(Bulb diameter, mm), 생구중(Weight of fresh bulb, g), 건구중(Weight of dry bulb, g), 지상부 건물 중(Above ground dry matter, g)을 조사하였으며, 각각의 지점에서 15주를 수확한 뒤 통계 분석을 수행하였다.
고농도의 제초제 살포 후 작물의 잎이 고사하고 마늘의 인편의 무게가 감소하는 등 약해 피해가 나타났다. 이러한 작물의 스트레스 반응을 서로 다른 공간 규모에서 관측된 구조적, 생화학적, 생리적 식생지수를 이용하여 살펴보았으며, 결론을 정리하면 다음과 같다.
농촌진흥청 국립식량과학원 바이오에너지작물센터(전라남도 무안군 청계면 무안로 199)에서 고농도 제초제 살포로 인해 약해 피해를 받은 작물의 반응을 원격 탐사기법을 통해 살펴보았다. 재배 작물은 마늘(품종: 남도)로서 10월에 약 13 cm 재식밀도로 한 줄에 10개의 마늘을 파종한 뒤 생육조사를 수행하였다. 마늘의 경우 기온이 낮은 겨울에 생육정지기 기간을 가지며, 2월 중순 기온이 상승함에 따라 다시 생육이 시작된다.
약해 피해에 따른 마늘의 생육 상태를 평가하기 위해 5월 하순 수확 후 수량 구성요소를 조사하였다. 초장(뿌리와 줄기의 경계로부터 가장 긴 잎끝까지의 길이, Plant height, cm), 엽수(Number of leaves, ea), 줄기 직경(Stem size, mm), 구 직경(Bulb diameter, mm), 생구중(Weight of fresh bulb, g), 건구중(Weight of dry bulb, g), 지상부 건물 중(Above ground dry matter, g)을 조사하였으며, 각각의 지점에서 15주를 수확한 뒤 통계 분석을 수행하였다.

대상 데이터

농촌진흥청 국립식량과학원 바이오에너지작물센터(전라남도 무안군 청계면 무안로 199)에서 고농도 제초제 살포로 인해 약해 피해를 받은 작물의 반응을 원격 탐사기법을 통해 살펴보았다. 재배 작물은 마늘(품종: 남도)로서 10월에 약 13 cm 재식밀도로 한 줄에 10개의 마늘을 파종한 뒤 생육조사를 수행하였다.
하나의 분광계는 >97% 램버시안 반사율(Lambertian reflectance)을 가지는 흰색판(RS50 White Reflectance Standard, StellarNet Inc., FL, USA)을 대상으로 다른 분광계는 지상으로부터 약 1.3 m 높이에서 작물을 대상으로 관측을 수행하였다

이론/모형

본 연구에서는 다중분광카메라를 회전익 드론에 탑재하여 작물을 대상으로 관측을 수행하였으며, 정오 무렵 고도 30 m / 50 m에서 관측을 수행하였다. 관측된 자료는 Pix4d mapper 프로그램을 이용하여 전처리 작업이 수행 되었으며, 7개의 지상기준점(Ground Control Points)을 이용하여 기하보정되었다. 이후 상이한 날짜에 촬영된 영상을 10 cm 기준으로 리샘플링한 뒤 분석을 수행하 였다.

성능/효과

1) 잎이 고사하는 등 지상부 건물중이 감소하는 작물의 피해(피해 정도, 피해 시기)를 탐지하기에 NDVI, EVI, OSAVI와 같이 NIR 파장이 포함된 구조적식 생지수가 유용하였다. NIR 분광반사도 값은 약해 피해 후 지속해서 감소하는 경향이 나타났다.
2) 멀칭비닐을 이용하여 작물을 재배하는 경우 열린 캐노피 상태에서 멀칭비닐이 531 nm에 영향을 주기 때문에 생리적 식생지수를 통해 작물의 스트레스 반응을 탐지하기에 어려움이 있을 수 있다. 하지만 닫힌 캐노피(Closed canopy) 상태이면서 멀칭비닐의 영향이 없는 경우에는 작물의 생리적 스트레스를 탐지할 수 있는 특징을 가지고 있다.
3) 스트레스 상황에서 서로 다른 공간 규모에서 산출 된 식생지수의 반응 정도는 사용하는 산출식에 따라 차이가 있다. 정규화 식생지수(NDVI, NDRE, ND705)의 경우에는 제초제 살포 후 감소하는 비 율이 유사하지만 MTCI, MCARI와 같이 특정 파장 대에서의 기울기(Slope)나 비율(Ratio)을 의미하는 식생지수의 경우에는 공간 규모에 따라 감소하는 정도에 차이가 존재하였다.
4) 작물이 성장하면 값이 증가하고 노화하면 값이 감소하는 특징을 가진 식생지수가 더 많다는 것을 고려했을 때 PSRI와 같이 잎이 노화하는 정도가 많을수록 값이 증가하는 식생지수보다 스트레스 상황에서 감소하는 식생지수가 권장된다.
1) 잎이 고사하는 등 지상부 건물중이 감소하는 작물의 피해(피해 정도, 피해 시기)를 탐지하기에 NDVI, EVI, OSAVI와 같이 NIR 파장이 포함된 구조적식 생지수가 유용하였다. NIR 분광반사도 값은 약해 피해 후 지속해서 감소하는 경향이 나타났다. 또한, 구조적 식생지수의 경우 공간 규모에 관계없이 작물 스트레스를 표현하는 정도가 유사하였다.
고농도의 제초제 살포 후 작물의 잎이 고사하고 마늘의 인편의 무게가 감소하는 등 약해 피해가 나타났다. 이러한 작물의 스트레스 반응을 서로 다른 공간 규모에서 관측된 구조적, 생화학적, 생리적 식생지수를 이용하여 살펴보았으며, 결론을 정리하면 다음과 같다.
NIR 분광반사도 값은 약해 피해 후 지속해서 감소하는 경향이 나타났다. 또한, 구조적 식생지수의 경우 공간 규모에 관계없이 작물 스트레스를 표현하는 정도가 유사하였다.
본 연구에서는 작물의 잎이 고사하는 심각한 스트레스 상황에서 구조적, 생화학적, 생리적 특징을 가지는 식생지수에 대한 반응과 서로 다른 공간 규모에 따른 식생지수의 특성을 확인하였다. 이를 통해 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하는 것이 더 유용하다는 것을 확인하였다. 해당 결과들은 스트레스 탐지를 위한 무인기 영상 기반 식생지수 관측 체계 구축에 기초자료로 사용될 것으로 판단된다.
정규화 식생지수(NDVI, NDRE, ND705)의 경우에는 제초제 살포 후 감소하는 비 율이 유사하지만 MTCI, MCARI와 같이 특정 파장 대에서의 기울기(Slope)나 비율(Ratio)을 의미하는 식생지수의 경우에는 공간 규모에 따라 감소하는 정도에 차이가 존재하였다

후속연구

하지만 닫힌 캐노피(Closed canopy) 상태이면서 멀칭비닐의 영향이 없는 경우에는 작물의 생리적 스트레스를 탐지할 수 있는 특징을 가지고 있다. 따라서 생리적 식생지수는 지표, 작물의 상태, 기상환경에 따라 달리 사용되어야 한다. 특히, 무인기 기반의 생리적 식생지수를 분석할 때 유의하여야 한다.
이를 통해 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하는 것이 더 유용하다는 것을 확인하였다. 해당 결과들은 스트레스 탐지를 위한 무인기 영상 기반 식생지수 관측 체계 구축에 기초자료로 사용될 것으로 판단된다.

참고문헌 (15)

Dash, J. and P.J. Curran, 2004. The MERIS terrestrial chlorophyll index, International Journal of Remote Sensing, 25: 5403-5413.

상세보기
Gitelson, A.A. and M.N. Merzlyak, 1994. Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra, Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology, 22: 247-252.

상세보기
Gamon, J.A., J. Penuelas, and C.B. Field, 1992. A narrow-waveband spectral index that tracks diurnal changes in photosynthetic efficiency, Remote Sensing of Environment, 41: 35-44.

상세보기
Gamon, J.A., O. Kovalchuk, C.Y.S. Wong, A. Harris, and S.R. Garrity, 2015. Monitoring seasonal and diurnal changes in photosynthetic pigments with automated PRI and NDVI sensors, Biogeosciences, 12(3): 2947-2978.
Gamon, J.A., K.F. Huemmrich, C.Y.S. Wong, I. Ensminger, S. Garrity, D.Y. Hollinger, A. Noormets, and J. Penuelas, 2016. A remotely sensed pigment index reveals photosynthetic phenology in evergreen conifers, Proceedings of the National Academy of Sciences, 113: 13087-13092.

상세보기
Hunt, E.R., C.S.T. Daughtry, J.U. Eitel, and D.S. Long, 2011. Remote sensing leaf chlorophyll content using a visible band index, Agronomy Journal, 103: 1090-1099.

상세보기
Katsoulas, N., A. Elvanidi, K.P. Ferentinos, M. Kacira, T. Bartzanas, and C. Kittas, 2016. Crop reflectance monitoring as a tool for water stress detection in greenhouses: A review, Biosystems Engineering, 151: 374-398.

상세보기
Lee, K.D., S.I. Na, S.Y. Hong, C.W. Park, K.H. So, and J.M. Park, 2017. Estimating corn and soybean yield using MODIS NDVI and meteorological data in Illinois and Iowa, USA, Korean Journal of Remote Sensing, 33(5-2): 741-750 (in Korean with English abstract).

원문보기 상세보기
Moon, H.D., J.H. Ryu, S.I. Na, S.W. Jang, S.H. Sin, and J. Cho, 2021. Comparative Analysis of Rice Lodging Area Using a UAV-based Multispectral Imagery. Korean Journal of Remote Sensing, 37(5-1): 917-926 (in Korean with English abstract).

원문보기 상세보기
Na, S.I., C.W. Park, Y.K Cheong, C.S. Kang, I.B. Choi, and K.D. Lee, 2016. Selection of optimal vegetation indices for estimation of barley & wheat growth based on remote sensing-An application of unmanned aerial vehicle and field investigation data, Korean Journal of Remote Sensing, 32(5): 483-497 (in Korean with English abstract).

원문보기 상세보기
Nam, S., I. Choi, S. Bae, and J. Bang, 2008. Effect of scape cut during bulb development stage on carbohydrate formation and yield of garlic (Allium sativum L.), Korean Journal of Horticultural Science and Technology, 26(3): 215-218 (in Korean with English abstract).
Roberts, D.A., K.L. Roth, and R.L. Perroy, 2012. Hyperspectral Vegetation Indices. In: Thenkabail, P.S., J.G. Lyon, A. Huete (Eds.), Hyperspectral Remote Sensing of Vegetation, CRC Press Taylor and Francis Group: Boca Raton, FL, USA, pp. 309-327.
Ryu, J.H., D. Oh, and J. Cho, 2021. Simple method for extracting the seasonal signals of photochemical reflectance index and normalized difference vegetation index measured using a spectral reflectance sensor, Journal of Integrative Agriculture, 20(7): 1969-1986.

상세보기
Ryu, J.H., H. Jeong, and J. Cho, 2020. Performances of vegetation indices on paddy rice at elevated air temperature, heat stress and herbicide damage, Remote Sensing, 12(16): 2654.

상세보기
Springer, K.R., R. Wang, and J.A. Gamon, 2017. Parallel seasonal patterns of photosynthesis, fluorescence, and reflectance indices in boreal trees, Remote Sensing, 9(7): 691.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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