KR102561018B1 - 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템 - Google Patents
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Abstract
노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템은 기상에 따른 노지 작물의 생리장애 및 병해충피해 자료를 수집하고 분석하여, 재배지역의 기상재해 및 작물 생리장애를 예측함으로써, 노지작물을 안정적으로 재배할 수 있도록 한다. 또한, 노지 작물의 병해충 피해 상황 관측 정보 등 노지작물의 생육 단계를 모니터링 한 데이터베이스를 구축하여, 노지특성에 알맞은 노지작물을 경작하도록 하여, 노지 작물 생산량을 향상시킬 수 있다.
Description
본 개시는 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템에 관한 것으로 구체적으로, 노지에 표본 추출장치를 설치하여 기상 환경 데이터 및 작물 생육 데이터를 수집 및 분석하는 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
노지재배(Outdoor cultivation)는 자연 상태의 농경지에서 작물을 재배하는 일체의 농업방법으로, 채소, 꽃 등을 재배할 때 특수한 설비나 보온을 하지 않고 키우는 것이다. 노지재배는 폭염과 가뭄 등 기후변화에 취약하고, 시설재배와 달리 환경제어가 어려워 정확한 생육 정보와 환경 진단, 작물 재배에 필요한 관개 의사결정이 매우 중요하다. 또한, 노지작물은 노동집약적이고, 경험에 의존한 관행 농법으로 경작되고 있어 스마트농업의 적용 가능성이 높은 분야이다.
하지만, 노지 작물 특성상 밭작물 주산지라고 하더라도 농지의 형상이나 경사도가 다양하고, 매년 재배작물이 변화하여 안정적인 작물 생산을 유지하기 어려운 실정이다.
실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템은 노지에 설치한 표본 추출장치를 통해 기상환경과 농작물 생육 모니터링 데이터를 수집 및 분석하여 노지 작물 작황 예측을 위한 기초 생육 정보 수집 및 분석 체계 구축한다. 또한, 양파 등의 노지 작물 주산지별 표본 추출 지점 정보 데이터베이스를 구축하고, 노지 작물 생육 단계별 관측자료 및 영상자료를 수집 후 데이터베이스로 구축한다. 또한, 노지 작물 생육 관측 자료 및 영상 자료 메타데이타를 구축한다.
실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템은 노지에 설치되어 설치된 지역의 토양정보, 기상정보를 포함하는 환경정보를 수집하고, 노지에서 재배되는 작물 생육 정보를 수집하여 분석하는 표본 추출장치; 및 표본 추출장치에서 수집된 환경정보와 작물 생육 정보를 수집하여 노지작물 작황 예측을 위한 기초 생육 정보 수집 및 분석 체계를 구축하는 데이터 수집 서버; 를 포함한다.
이상에서와 같은 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템은 기상에 따른 노지 작물의 생리장애 및 병해충피해 자료를 수집하고 분석하여, 재배지역의 기상재해 및 작물 생리장애를 예측함으로써, 노지작물을 안정적으로 재배할 수 있도록 한다. 또한, 노지 작물의 병해충 피해 상황 관측 정보 등 노지작물의 생육 단계를 모니터링 한 데이터베이스를 구축하여, 노지특성에 알맞은 노지작물을 경작하도록 하여, 노지 작물 생산량을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템 구성을 나타낸 도면
도 2는 실시예에 따른 표본 추출 장치의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면
도 3 및 도 4는 실시예에 따른 표본 추출 장치의 하드웨어 구성을 나타낸 도면
도 5는 실시예에 따른 표본 추출장치 제어모듈의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면
도 6은 실시예에 따라 생성된 백 파일(bag file)을 나타낸 도면
도 7은 실시예에 따른 데이터 수집서버의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면
도 8 내지 16은 실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템의 사용자 인터페이스를 나타낸 도면
도 2는 실시예에 따른 표본 추출 장치의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면
도 3 및 도 4는 실시예에 따른 표본 추출 장치의 하드웨어 구성을 나타낸 도면
도 5는 실시예에 따른 표본 추출장치 제어모듈의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면
도 6은 실시예에 따라 생성된 백 파일(bag file)을 나타낸 도면
도 7은 실시예에 따른 데이터 수집서버의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면
도 8 내지 16은 실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템의 사용자 인터페이스를 나타낸 도면
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템은 표본 추출장치(100) 및 데이터 수집서버(200)을 포함하여 구성될 수 있다. 표본 추출장치(100)는 노지에 설치되어 설치된 지역의 토양정보, 기상정보를 포함하는 환경정보를 수집하고, 노지에서 재배되는 작물 생육 정보를 수집하여 분석한다. 데이터 수집 서버(200)은 표본 추출장치(100)에서 수집된 환경정보 및 작물 생육 정보를 수집하여 노지작물 작황 예측을 위한 기초 생육 정보 수집 및 분석 체계를 구축한다. 또한, 데이터 수집 서버(200)는 여러 표본 추출 장치로부터 수집한 환경 정보와 작물 생육 정보를 취합 후 분석하여 노지 작물 주산지별 표본 추출 지점 정보 데이터베이스, 노지작물 생육 단계별 관측자료 및 영상자료 데이터베이스 및 노지작물 생육 관측 자료 및 영상 자료 메타데이타를 구축한다.
또한, 실시예에서 데이터 수집 서버(200)은 노지작물 환경정보 데이터를 실시간 분석하여, 이슬점 및 수분 부족 등 환경 이상 정보가 감지되면, 환경 이상 정보 및 계산된 이슬점 및 수분 부족량을 산출하고 이슬점 및 수분 부족량이 농가 별로 설정한 설정값을 초과하거나 설정값 미만인 경우 이를 농가 관리자의 스마트 폰으로 전송하여 농가 관리자가 환경 이상상황에 신속하게 대응할 수 있도록 한다. 실시예에서는 시스템의 환경설정에서 농가별로 설정된 값 이상/이하일때 농장주 휴대폰으로 실시간 알릴 수 있도록 한다. 또한 실시예에서는 농가 관리자의 스마트 폰으로 환경정보 및 생육정보를 실시간 전송하여 농장주는 휴대폰 앱을 통해 실시간 환경정보 및 생육정보를 모니터링 할 수 있다.
도 2는 실시예에 따른 표본 추출 장치의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 실시예에 따른 표본 추출 장치는 환경정보 수집모듈(100),
작물생육정보 수집모듈(200), 제어모듈(300) 및 전력 생산 모듈(400)을 포함하여 구성될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 '모듈' 이라는 용어는 용어가 사용된 문맥에 따라서, 소프트웨어, 하드웨어 또는 그 조합을 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, 소프트웨어는 기계어, 펌웨어(firmware), 임베디드코드(embedded code), 및 애플리케이션 소프트웨어일 수 있다. 또 다른 예로, 하드웨어는 회로, 프로세서, 컴퓨터, 집적 회로, 집적 회로 코어, 센서, 멤스(MEMS; Micro-Electro-Mechanical System), 수동 디바이스, 또는 그 조합일 수 있다.
환경정보 수집모듈(100)은 노지의 환경 정보를 수집한다. 실시예에서 환경정보에는 풍향, 풍속, 일사량, 강우량, 온습도, 토양수분, 토양 수분 염류도(EC, soil salinity)및 토양 수분 산도(PH) 등을 포함한다. 작물생육정보 수집모듈(200)은 3D카메라와 비트맵(RGB)카메라로 구성되어 노지에서 재배되는 농작물 촬영 영상과 이미지 정보를 수집한다.
제어모듈(300)은 수집한 환경정보 및 작물 생육정보 전송을 위해 통신제어 및 표본 수집장치의 동작에 필요한 일련의 제어를 수행한다. 예컨대, 제어모듈(300)은 태양광 발전을 통해 환경정보는 주기적으로 로라(LoRa)통신을 이용하여 수집한 환경정보를 데이터 수집 서버로 전송하도록 하고, 수집한 작물 생육 정보는 기설정된 시간에 LTE무선모뎀을 통해 데이터 수집 서버로 전송하도록 한다. 구체적으로 제어모듈(300)은, 노지의 특성상 상시전원 연결이 쉽지 않기 때문에, 태양광 발전을 통해 센서데이터는 1분단위로 로라 통신을 통해 서버에 센서데이터를 전송하도록 한다. 또한, 작물 생육 정보를 포함한 영상데이터는 설정된 시간에 표본 추출장치의 전원이 자동 온(ON)되어 영상촬영 되고, 촬영된 영상데이터는 LTE무선모뎀을 통해 서버에 자동 전송된 후 표본 추출 장치의 전원이 오프 되도록 한다. 전력 생성 모듈(400)은 태양광 PV를 통해 수집한 광에너지로 표본 수집장치에 필요한 자체 전력을 생산한다.
도 3 및 도 4는 실시예에 따른 표본 추출 장치의 하드웨어 구성을 나타낸 도면이다.
도 3 및 4를 참조하면, 표본 추출장치는 하드웨어적으로 풍량/풍속 측정센서, 일사량 측정센서, 강우량 측정센서, 온습도 측정센서, 토양 수분 염류도 및 산도 측정센서, 컨트롤박스, 태양광 PV, 3D카메라, RGB 카메라를 포함할 수 있다. 실시예에서 RGB 카메라는 케높이 카메라로 구성될 수 있고, 컨트롤 박스는 미니PC LTE 모뎀 제어박스 및 표본 추출장치 제어를 위한 스위치 등을 포함할 수 있다. 실시예에서는 표본 추출장치에 설치된 센서로 환경정보를 센싱하여 수집하고, 3D카메라, RGB 카메라를 통해 작물 생육 정보를 수집한다.
도 5는 실시예에 따른 표본 추출장치 제어모듈의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면이고, 도 6은 실시예에 따라 생성된 백 파일(bag file)을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 실시예에 따른 표본 추출장치의 제어모듈은 보정부(131), 산출부(133) 및 백파일 생성부(135)를 포함하여 구성될 수 있다. 보정부(131)는 수집한 작물 생육정보에서 비트맵 이미지(RGB image) 및 심도 이미지(depth image)를 추출하고, 추출된 비트맵 이미지와 심도 이미지 정보를 프레임 기준으로 정렬하여 RGB 심도 맵(RGB-Depth Map)을 생성하고, 생성된 RGB 심도 맵을 통해 비트맵 이미지와 심도 이미지의 화각을 보정하여 픽셀 별 위치를 일치시킨다.
산출부(133)는 화각이 보정된 픽셀의 이미지 퀄리티를 산출하고, 화각이 보정된 이미지를 획득한 후 전체 픽셀의 심도 퀄리티(depth quality)를 산출한다.
백파일 생성부(135)는 산출된 심도 퀄리티가 일정 수준 이상인 심도 이미지와 비트맵 이미지를 결합하여 백 파일을 생성한다. 예컨대, 백파일 생성부(135)는 화각이 보정되고 퀄리티를 만족하는 이미지 프레임인 경우, 카메라 내부에서 제공되는 길이 측정관련 파라미터 값과 심도 스케일(Depth Scale)값을 사용하여 백 파일에 저장할 심도 파라미터를 추출한다. 실시예에서는 이미지 프레임을 완전히 고정된 상태의 데이터로 변환하여, 차후 리로드를 하더라도 더 이상 값이 변하지 않도록 한다. 이후, 백 파일 생성부(135)는 백 파일 식별을 위한 고유 태그 정보를 생성하여 현재의 백 파일에 삽입한다. 또한, 생성된 백 파일 고유의 버전 정보를 생성하여 현재의 백 파일에 삽입한다. 이후, 버전에 따라 파라미터를 처리하는 알고리즘이 백 처리 프로그램에서 기기 별, OS(Operating System)별, 환경별로 다르게 동작한다. 또한, 실시예에서는 이미지 프레임을 완전히 고정된 상태의 데이터로 변환한 다음, 다시 로드하는 경우, 계산을 위해 카메라 내부의 파라미터도 같은 프레임에서 추출하여 데이터로 변환한다. 이후 백 파일을 리로드 하여도, 화각이 보정되고 퀄리티가 일정수준 이상인 프레임의 심도 파라미터를 추출한 데이터와 리얼 센스 카메라 고유의 파라미터 추출과정의 데이터가 동일하기 때문에 결과를 항상 동일하게 보장할 수 있다. 또한, 백파일 생성부(135)는 데이터관련 파라미터 추출이 끝나면, 비트맵 (RGB)이미지와 심도(Depth) 이미지를 추출한다. 실시예에서 심도는 깊이 필터를 색상으로 표현하여 색상 깊이(Colored Depth) 이미지로 저장한다. 이후 백파일 생성부(135)는 최종 백 파일로 압축하여 저장한다. 실시예에서는 화각이 보정되고 퀄리티가 70% 이상인 프레임의 심도 파라미터를 추출한다. 이후, 백 식별 태그 생성, 백 버전 정보 생성, 리얼 센스 카메라 고유의 파라미터 추출, 비트맵 및 심도 채널의 이미지 데이터 추출과정에서 추출된 데이터를 백 버전에 해당하는 구조 순서로 압축하여 파일로 저장한다. 또한, 실시예에서 백파일 생성부(135)는 백 파일 구성 요소들의 압축 및 압축해제를 위해 버전별로 설정된 코덱 정보를 확인한다. 또한 인텔 리얼 센스 장비 외 타사의 장비를 사용할 경우에도 코덱(CODEC)을 추가하고 스키마 정보를 등록할 수 있도록 인터페이스를 제공한다. 또한, 코덱과 일치하는 실제 소스를 연결하는 장비의 인터페이스와 메타데이터를 기록하고, 이 정보를 사용하여 코덱이 실제 장비가 소스를 저장할 때의 환경을 똑같이 재구성하도록 한다. 또한, 백파일 생성부(135)는 실시예에서는 최소 1프레임의 RGB채널이 있어야 Depth채널과 RGB채널의 동기화가 진행될 수 있으므로, 미디어 채널이 1프레임 정보인 비트맵(RGB)인 프레임을 저장한다. 아울러, 미디어 채널은 최소 1프레임의 심도 정보인, 심도(Depth)인 프레임을 저장한다. 또한 오프라인 서비스를 위해 심도(Depth)정보의 추가 맵(Extra Map)으로 깊이 지각에 대한 메타데이터를 생성한다. 모든 저장된 심도(Depth)프레임은 정렬(Alignment)된 맵 전체 정보를 기록하여 RGB 심도 맵(RGB-Depth Map)을 생성하여 비트맵 이미지와 심도 이미지의 화각을 보정할 수 있다.
도 7은 실시예에 따른 데이터 수집서버의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 실시예에 따른 데이터 수집서버(200)는 분석모듈(210) 및 모델링 모듈(230)을 포함하여 구성될 수 있다. 분석모듈(210)은 수집한 작물 생육 정보를 통해 생육 결과 정보를 산출한다. 실시예에서 생육 결과정보에는 노지 작물의 초장, 엽수, 엽초경, 구경, 생체중, 건물함량, 구 비대기, 수확기 작물 상품 수량, 비상품수량 등이 포함될 수 있다. 비상품수량에는 부패, 분구, 추대, 열구 수량 등이 포함될 수 있다.
모델링 모듈(230)은 환경정보, 생육 결과정보를 분석하여 노지 지역별 작물 생육 모델을 생성하고, 노지 별 작물 생산량을 예측한다. 또한, 모델링 모듈(230)은 일반카메라로 양파 생육 밀도 샘플 분석을 수행하고, 가로 1미터와 세로 1미터인 1제곱미터를 기준으로 밀도 분석 후 밀도 분석 결과에 노지 평수를 곱하여 생산량을 예측할 수 있다.
도 8 내지 16은 실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템의 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 8은 실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템의 환경정보 관리 인터페이스이다. 도 8을 참조하면, 실시예에서는 수집된 환경 정보의 센서코드, 표시형식, 단위, 등록일자, 수정일자 등의 데이터를 수집하여 관리할 수 있다.
도 9는 실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템의 농가정보관리 인터페이스를 나타낸 도면이다. 도 9를 참조하면, 실시예서는 농장코드, 농장명, 주소, 재배작물 등의 농가 정보를 수집하여 관리할 수 있다.
도 10 내지 도 12는 실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템의 환경정보 분석 인터페이스를 나타낸 화면이다. 도 10 내지 도 12는 도시된 바와 같이, 실시예에서는 수집된 환경정보를 시계열적으로 나열하여 그래프 등의 시각자료를 생성할 수 있다. 실시예에서 생성되는 그래프의 시간 축은 일 단위, 시간단위, 분단위로 조정될 수 있다. 또한, 실시예에서는 이슬점, 수분 등 특정 환경 정보가 부족할 경우에 대한 조건 설정하여, 이를 자동으로 사용자에게 알리도록 설정할 수 있다.
도 13 및 도 14는 실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템의 생육 모니터링 인터페이스를 나타낸 도면이다. 도 13을 참조하면, 실시예에서는 노지에서 촬영한 작물 영상을 날짜에 따라 출력하고, 촬영된 노지의 강우, 일사량, 대기온도, 습도, 풍량, 풍속, 이슬점, 수분부족여부, 토양온도, 일일습도 등의 환경정보를 노지작물 이미지와 함께 디스플레이 할 수 있다.
도 15 및 도 16은 실시예에 따른 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템의 노지작물 밀도 분석 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 15 및 도 16에 도시된 바와 같이, 실시예에서는 수집한 노지작물 촬영영상 및 사진을 분석하여 노지작물의 상품 및 비상품 밀도를 파악할 수 있다. 이를 통해, 노지 작물의 생산량 예측을 수행할 수 있다. 실시예에서는 도 15및 16에 도시된 바와 같이, 일반카메라로 양파 생육 밀도 샘플 분석을 수행할 수 있다. 구체적으로 실시예에서는 가로*세로 1미터를 기준으로 밀도분석후 노지 평수를 곱하여 생산량을 예측할 수 있다.
이상에서와 같은 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템은 기상에 따른 노지 작물의 생리장애 및 병해충피해 자료를 수집하고 분석하여, 재배지역의 기상재해 및 작물 생리장애를 예측함으로써, 노지작물을 안정적으로 재배할 수 있도록 한다. 또한, 노지 작물의 병해충 피해 상황 관측 정보 등 노지작물의 생육 단계를 모니터링 한 데이터베이스를 구축하여, 노지특성에 알맞은 노지작물을 경작하도록 하여, 노지 작물 생산량을 향상시킬 수 있다.
개시된 내용은 예시에 불과하며, 특허청구범위에서 청구하는 청구의 요지를 벗어나지 않고 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양하게 변경 실시될 수 있으므로, 개시된 내용의 보호범위는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 않는다.
Claims (6)
- 노지 작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템에 있어서,
노지에 설치되어 설치된 지역의 토양정보, 기상정보를 포함하는 환경정보를 수집하고, 노지에서 재배되는 작물 생육 정보를 수집하여 분석하는 표본 추출장치; 및
상기 표본 추출장치에서 수집된 환경정보와 작물 생육 정보를 수집하여 노지작물 작황 예측을 위한 기초 생육 정보 수집 및 분석 체계를 구축하는 데이터 수집 서버; 를 포함하고
상기 데이터 수집 서버는
노지작물 환경정보 데이터를 실시간으로 분석하여, 이슬점 및 수분 부족을 포함하는 환경 이상 정보가 감지되면, 환경 이상 정보 및 계산된 이슬점 및 수분 부족량을 산출하고 이슬점 및 수분 부족량이 농가 별로 설정한 설정값을 초과하거나 설정값 미만인 경우 농가 관리자의 스마트 폰으로 전송하고, 농가 관리자의 스마트 폰으로 환경정보 및 생육정보를 실시간 전송하고
상기 표본 추출장치; 는
풍향, 풍속, 일사량, 강우량, 온습도, 토양수분, 토양 수분 염류도(EC, soil salinity)및 토양 수분 산도(PH)를 포함하는 환경정보를 수집하는 환경정보 수집모듈;
3D카메라와 RGB카메라로 구성되어 노지에서 재배되는 농작물 촬영 영상과 이미지 정보를 수집하는 작물생육정보 수집모듈; 및
태양광 발전을 통해 주기적으로 로라(LoRa)통신으로 수집한 환경정보를 데이터 수집 서버로 전송하고, 작물 생육 정보를 포함한 영상데이터는 설정된 시간에 표본 추출장치의 전원이 자동 온(ON)되어 영상촬영 되도록 하고, 수집한 작물 생육 정보는 기설정된 시간에 LTE무선모뎀을 통해 데이터 수집 서버로 전송하고 전송한 후 표본 추출 장치의 전원이 오프 되도록 하는 제어 모듈; 및
태양광 PV(photovoltaics)를 통해 수집한 광에너지로 표본 수집장치에 필요한 자체 전력을 생산하는 전력 생성 모듈; 을 포함하고,
상기 제어모듈; 은
수집한 작물 생육정보에서 비트맵 이미지(RGB image) 및 심도 이미지(depth image)를 추출하고, 추출된 비트맵 이미지와 심도 이미지 정보를 프레임 기준으로 정렬하여 RGB 심도 맵(RGB-Depth Map)을 생성하고, 상기 생성된 RGB 심도 맵을 통해 비트맵 이미지와 심도 이미지의 화각을 보정하여 픽셀 별 위치를 일치시키는 보정부;
화각이 보정된 픽셀의 이미지 퀄리티를 산출하고, 화각이 보정된 이미지를 획득한 후 전체 픽셀의 심도 퀄리티(depth quality)를 산출하는 산출부; 및
산출된 심도 퀄리티가 일정 수준 이상인 심도 이미지와 비트맵 이미지를 결합하여 백 파일을 생성하는 백 파일(bag file) 생성부; 를 포함하고
상기 데이터 수집 서버는
수집한 작물 생육 정보를 통해 노지 작물의 초장, 엽수, 엽초경, 구경, 생체중, 건물함량, 구 비대기, 수확기 작물 상품 수량, 비상품수량을 포함하는 생육 결과 정보를 산출하는 분석모듈; 및
환경정보, 생육 결과정보를 분석하여 노지 지역별 작물 생육 모델을 생성하고, 노지 별 작물 생산량을 예측하는 모델링 모듈; 을 포함하고
상기 모델링 모듈은
양파 생육 밀도 샘플 분석을 수행하고, 가로 1미터와 세로 1미터인 1제곱미터를 기준으로 밀도 분석 후 밀도 분석 결과에 노지 평수를 곱하여 생산량을 예측하고
상기 백파일 생성부; 는
백 파일 식별을 위한 고유 태그 정보를 생성하여 현재의 백 파일에 삽입하고, 생성된 백 파일 고유의 버전 정보를 생성하여 현재의 백 파일에 삽입하고,
비트맵 (RGB)이미지와 심도(Depth) 이미지를 추출하고, 상기 심도 이미지는 깊이 필터를 색상으로 표현하여 색상 깊이(Colored Depth) 이미지로 저장한 후 최종 백 파일로 압축하여 저장하고, 화각이 보정되고, 퀄리티가 일정수준 이상인 프레임의 심도 파라미터를 추출하고,
백 식별 태그 생성, 백 버전 정보 생성, 리얼 센스 카메라 고유의 파라미터 추출, 비트맵 및 심도 채널의 이미지 데이터 추출과정에서 추출된 데이터를 백 버전에 해당하는 구조 순서로 압축하여 파일로 저장하고,
오프라인 서비스를 위해 심도(Depth)정보의 추가 맵(Extra Map)으로 깊이 지각에 대한 메타데이터를 생성하고,
모든 저장된 심도(Depth)프레임에 정렬(Alignment)된 맵 전체 정보를 기록하여, RGB 심도 맵(RGB-Depth Map)을 생성함으로써 비트맵 이미지와 심도 이미지의 화각을 보정하는 것을 특징으로 하는 노지작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제 1항에 있어서, 상기 표본 추출장치는
광에너지를 수집하여 자체 전력을 생산하는 전력 생산 모듈; 을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 노지작물 재배를 위한 기상환경 및 작물 생육 분석 시스템.
- 삭제
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2021
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