보고서 정보
주관연구기관 |
순천대학교 SunChon Natinal University |
연구책임자 |
김혁주
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참여연구자 |
배영환
,
장경
,
탄지나악터
,
모하모드알리
,
박성진
,
서동민
,
양규원
,
김광심
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2019-02 |
과제시작연도 |
2018 |
주관부처 |
농촌진흥청 Rural Development Administration(RDA) |
등록번호 |
TRKO201900016000 |
과제고유번호 |
1395053739 |
사업명 |
농업첨단핵심기술개발사업(R&D) |
DB 구축일자 |
2019-10-19
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키워드 |
매실 낙과.복숭아씨살이 좀벌.방제.영상분석.매실 크기.Fallen plum.Eurytomidae.Pest control.Image analysis.Plum size.
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DOI |
https://doi.org/10.23000/TRKO201900016000 |
초록
▼
□ 연구의 목적 및 내용
○ 매실 생산에서 가장 큰 피해는 복숭아씨살이좀벌에 의한 낙과피해로서, 경기도, 충청남북도, 전라남북도 지역의 매실과 살구, 그리고 중국산 복숭아 종자에서 확인되었음(홍기정 등, 2014). 전남지역 11개 시군의 34포장을 조사한 결과 낙과율은 43.8%였고 낙과한 과일의 69.8%는 복숭아씨살이좀벌 유충피해에 의한 것임. 복숭아씨살이좀벌 피해는 인접한 지역에서도 포장에 따라 현저하게 피해율 차이가 있으며, 전반적으로 피해가 적은 지역은 고흥과 광양지역이었음(전남농업기술원 친환경연구소, 2014)
□ 연구의 목적 및 내용
○ 매실 생산에서 가장 큰 피해는 복숭아씨살이좀벌에 의한 낙과피해로서, 경기도, 충청남북도, 전라남북도 지역의 매실과 살구, 그리고 중국산 복숭아 종자에서 확인되었음(홍기정 등, 2014). 전남지역 11개 시군의 34포장을 조사한 결과 낙과율은 43.8%였고 낙과한 과일의 69.8%는 복숭아씨살이좀벌 유충피해에 의한 것임. 복숭아씨살이좀벌 피해는 인접한 지역에서도 포장에 따라 현저하게 피해율 차이가 있으며, 전반적으로 피해가 적은 지역은 고흥과 광양지역이었음(전남농업기술원 친환경연구소, 2014)
○ 복숭아씨살이좀벌은 땅에 떨어진 핵과류의 핵 속에서 유충 상태로 월동하고, 성충은 4월 하순~5월 상순 사이에 90% 이상이 우화하는 것으로 조사되었음. 이러한 생태를 가지는 복숭아씨살이좀벌의 적기의 방제 수확적기를 정확하게 판단하는 것이 가장 중요하지만, 성숙중인 매실의 외관상으로는 씨살이좀벌 감염 여부가 판단이 어려운 상태에서 수확적기가 아닌 시기에 일시에 낙과현상을 보이므로 농가의 대책이 더욱 어려운 현실임
○ 따라서, 매실재배 환경 온도와 생육 시 크기 등을 모니터링하여 방제 및 수확적기를 결정하여 매실 최대 해충인 복숭아씨살이좀벌 피해를 줄이고 매실 생산성을 향상시키고자 함
□ 연구개발성과
○ 매실 생육 및 복숭아씨살이좀벌 출현 모니터링을 통한 방제전략 모델
- 수립된 예측모델을 기초로 하여 실측 또는 기상청 데이터로 취득한 기온 및 지중온도 데이터를 입력하고, 영상에 의한 크기측정 데이터를 입력하여 해당 농장의 복숭아씨살이좀벌의 출현 시기를 예측함
○ 순천 지역의 복숭아씨살이좀벌 출현 예측모델
- 적산온도에 따른 복숭아씨살이좀벌 출현율 예측모델
√ 성장예측에 있어서 4개의 parameter를 이용하는 함수 y= a-be-(cxd)
√ 복숭아씨살이좀벌의 우화율 50%일 때의 적산온도(함수)
- 매실크기에 따른 복숭아씨살이좀벌 출현율 예측모델
√ 적산온도에 따른 모형에서와 같이 4-parameter weibull 함수를 이용하여 복숭아씨살이좀벌의 50% 출현율에 도달하는 날짜를 추정함. 또한, 매실크기에 따른 50% 우화율 함수의 역함수로부터 해당일자의 매실크기를 추정할 수 있음
○ 매실 재배환경 온도와 크기를 매일 모니터링하기 위하여, 온도센서와 3D 영상취득용 Kinetic2.0 3D 카메라, 데이터 수집 및 무선 전송시스템, 데이터 저장 웹서버로 구성되는 매실 해충 복숭아씨살이좀벌 모니터링 시스템을 구축
○ 기존 촬영의 개선 사항 반영 및 독자적으로 영상 획득 프로그램을 개발해 촬영 진행하였으며, 매실 재배지에서 생육 중인 매실의 3D 영상을 분석한 결과는 다음과 같음
· 예측 정확도 : 58.5%(24개 정상 인식/전체 41개)
· 인식 오류율 : 0%(0개 인식 오류/전체 24개 인식)
· 크기 측정 오차율 : 1.23%
□ 연구개발 성과의 활용계획(기대효과)
○ 국내 최초로 매실의 생장과 해충의 생태를 이해하는 기반 위에서, 복숭아씨살이좀벌 방제를 위한 종합전략모델을 개발
○ 매실생육과 씨살이좀벌의 생태관측에 따른 방제적기를 선정. 특히, 3차원영상을 통한 매실 크기 등의 실시간 측정을 통하여 방제적기의 예측능력 향상
○ 씨살이좀벌은 매실 해충으로서 많으면 한해 생산량의 절반정도에 해당하는 막대한 피해를 입히고 있음. 본 기술의 적용으로 피해정도를 30% 이상을 줄일 수 있을 것으로 판단됨
(출처 : 국문요약문 5p)
Abstract
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□ Purpose&Contents
○ The biggest damage to plum production was the falling of fruit by Eurytomidae, which was found in plum and apricots at the Gyeonggi-do, Chungcheong-do, Jeolla-do, and Chinese peach seeds(Hong-ki jeong etc, 2014). According to a survey of 34 fields of 11 cities and counties in
□ Purpose&Contents
○ The biggest damage to plum production was the falling of fruit by Eurytomidae, which was found in plum and apricots at the Gyeonggi-do, Chungcheong-do, Jeolla-do, and Chinese peach seeds(Hong-ki jeong etc, 2014). According to a survey of 34 fields of 11 cities and counties in South Jeollanam-do Pro vince, the fallen of plum ratio was 43.8%, and 69.8% of the fruit that has fallen is caused by the Eurytomidae. The damage caused by Eurytomidae varies significantly depending on fields in the neighboring areas, and the areas with low damage were the areas of Goheung and Gwangyang(Jeollanamdo Agricultural Research&Extension Services, Environment-friendly agriculture research center, 2014).
○ Eurytomidae continue to pass the winter in the nucleus of anuclear fruit that has fallen to the ground, and adult Euryto midae have been founded more than 90 percent between late April and early May. While it is most important to accurately judge the optimum timing to control of Eurytomidae with this ecology, it is difficult to determine the apparent infection of the maturing plum. Under these conditions, they fall back in the non-harvest period. Therefore, it is more difficult to come up with farm measures.
○ So, through monitoring the plum growing environment and size of the plum, the timing of the harvest and control is dete rmined to reduce Eurytomidae damage, which is the largest pest of the plum, and improve plum productivity.
Results
○ Prevention Strategy Model by Monitoring the Growth of Plums and emergence of Eurytomidae
- Based on the established forecast model, the temperature and ground data acquired from actual or meteorological agency data were entered, and the plum size data measured in the images were entered to predict when Eurytomidae appeared in the farm.
○ Prediction Model of Eurytomyidae in Suncheon Area
- A Prediction Model of Eurythomyidae's Appearance Rate by accumulated temperature
√ Function using four parameters in estimating growth y= a-be-(cxd)
√ The accumulated temperature when the eclosion rate of Eurythomyidae is 50%(함수)
- A Prediction Model of Eurythomyidae's Appearance Rate by plum size
√ Using the 4-parameter weibull function, we estimated the date when the insect's appearance rate reached 50%, asin the model according to the accumulated temperature. Inaddition, it is possible to estimate the size of the plum at that date from the inverse function of the 50% eclosion ratefunction according to the plum size.
○ To monitor the temperature and size of plum growing enviro nment daily, Eurytomidae monitoring system consisting of tem perature sensor and Kinetic2.0 3D camera for 3D image acqu isition, data collection and wireless transmission system, and d ata storage web server was established.
○ Filming was conducted using an independently developed ima ge acquisition program reflecting improvements in previous studies. Results of analysis of plum 3D images are as follows:
- prediction accuracy: 58.5%
- recognition error rate: 0%
- size measurement error rate: 1.23%
□ Expected Contribution
○ On the basis of understanding the growth of plums and the ecology of Eurytomidae pests for the first time in Korea, a comprehensive strategic model for pest control was developed.
○ Selection of the pest control season according to the ecology view of plum growth and Eurytomidae pests. In particular, the real-time measurement of plum size through 3D images will improve time-to-control forecasting.
○ Eurytomidae, a plum pest, cause half of the annual output. T he application of this technology will reduce damage by more than 30%.
(출처 : SUMMARY 8p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 제 출 문 ... 2
- 보고서 요약서 ... 4
- 국 문 요 약 문 ... 5
- Summary ... 8
- 목차 ... 11
- 제 1 장 연구 개발 과제의 개요 ... 12
- 제1절 연구 개발 목적 ... 12
- 제2절 연구 개발의 필요성 ... 12
- 제3절 연구 개발 범위 ... 26
- 제 2 장 연구 수행 내용 및 결과 ... 28
- 제1절 적기방제 의사결정 모델 수립 ... 28
- 제2절 매실 영상 시스템 구축 및 매실 크기 측정 ... 51
- 제3절 요약 및 결론 ... 76
- 제4절 향후 개선과제 ... 80
- 제 3 장 목표달성도 및 관련분야 기여도 ... 81
- 제1절 : 목표대비 달성도 ... 81
- 제2절 : 정량적 성과(논문게재, 특허출원, 기타)를 기술 ... 81
- 제 4 장 연구 결과의 활용 계획 ... 82
- 제1절 추가연구의 필요성 ... 82
- 제2절 타 연구에의 응용 ... 82
- 제3절 기업화 추진방안 ... 82
- 제4절 현재 추진중인 추가 논문게재 ... 82
- 제5절 산업재산권 출원 사항 ... 82
- 제 5 장 연구 개발 결과의 보안 등급 ... 83
- 제 6 장 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 84
- 제 7 장 연구개발과제의 대표적 연구실적 ... 85
- 제 8 장 기타사항 ... 86
- 제 9 장 참고문헌 ... 87
- 끝페이지 ... 88
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