KR20200056520A - 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법 - Google Patents

Abstract

실시예는 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법에 관한 것이다.
구체적으로는, 이러한 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법은 생장점으로부터 3화방까지의 생육정보를 이용해서 순서대로 1차진단부터 9차진단까지 실행하면서 토마토 초세진단을 한다. 그리고, 이러한 경우 그에 따른 생육량 정보는 생장점에서 밑으로 첫 화방 위치까지의 거리, 생장점으로부터 제2화방까지의 엽면적정보, 생장점으로부터 제2화방 직상엽-광합성전개엽-의 엽형지수를 포함한다. 그리고, 또한 이에 더하여 그 생육량 정보는 제1화방과 제2화방사이 화방간장과 제3화방위 경경, 화방간장을 제2화방경경으로 나눈 수치를 포함해서 되는 것을 특징으로 한다.
따라서, 토마토에 적합한 초세진단을 한다. 그리고, 이러한 토마토의 초세진단에 따라 원활히 토마토의 과실의 유형에 맞게 토마토의 생산성예측을 한다.

Description

클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법{Method for diagnosing growth and predicting productivity of tomato empolying cloud}

본 명세서에 개시된 내용은 토마토의 생육을 진단하는 방법과 이러한 토마토의 생육진단의 결과에 의해 토마토의 생산성을 예측하는 방법에 관한 것이다.

본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래기술이라고 인정되는 것은 아니다.

일반적으로, 이미지를 센싱하여 작물의 생육을 조사하는 방식은 재배자가 자로 재거나 육안으로 확인하는 방법의 경험적이고, 비주기적이며, 파괴적인 비과학적 기존의 조사방식에서 주기적이다. 그리고, 과학적인 생육상태의 센싱으로 작물의 재배 상태를 건전하게 관리하여 생산성의 안정과 향상을 도모하고. 병해충 예방을 하고자 하는 것이다.

특히, 파괴적 조사 방식은 생산성의 연속성에 문제가 발생하며, 조사자의 주관적 관점에서의 생육조사에 따른 오차가 발생한다. 또한, 조사자의 기록에 의한 데이터는 지속적 관리에 문제가 발생할 수 있으며, 과학적 생육 특성 분석에 난제가 되고 있다.

재배자가 자로 재거나 육안으로 판단되는 데이터를 통하여 영양생장 또는 생식 생장을 판단하는 방식을 알고리즘화하여 저장하고 기록화 하여 과학적 데이터로 활용이 필요하다.

그리고, 과채류는 예를 들어, 토마토는 영양생장과 생식생장이 동시에 진행되기 때문에 생장상을 진단하고, 환경제어를 통하여 균형을 맞추는 것이 매우 중요하다.

또한, 작물의 과도한 영양생장 상태는 큰 잎과 두꺼운 줄기, 강한 줄기를 가지며 꽃의 크기가 적고, 과실 착과가 어려워지거나 착과수가 크게 감소한다.

그리고, 과도한 생식생장 상태는 작은 잎, 얇은 줄기, 약한 줄기, 많은 꽃을 가지며 착과수가 많아져 과실 중량이 감소하게 된다.

따라서, 작물의 지속적인 생산을 유지하기 위해서는 영양생장/생식생장의 균형을 유지해야 한다. 그리고, 작물의 생육 상태에는 광, 온도, 이산화탄소, 수분/습도, 공기 유동량 등이 지상환경과 근권 수분량, 염류농도 및 토양산도 등이 단독 또는 복합적으로 영향을 미친다. 이를 최적의 관리상태를 유지하기 위해서는 주기적으로 작물체 생육상태를 측정하여 분석과 진단이 필요하다.

이러한 배경의 기술이 나타난 선행기술문헌은 아래의 특허문헌이다.

(특허문헌 1) KR101763841 Y1

참고적으로, 이러한 특허문헌 1의 기술은 작물체 기관별로 다양한 이미지 및 재배자의 실측 데이터를 활용하여 작물 생육의 상태를 진단하는 정도의 기술이다.

그래서, 이러한 점에 비추어 볼 때, 수경재배 시설 토마토에 대해서는 그의 생육에 영향하는 환경정보와 생육정보를 수집하는 농가에게 있어서, 그러한 토마토에 적합한 새로운 형태의 생육진단 및 생산성 예측의 방법이 개발되어져야 한다.

개시된 내용은, 토마토에 적합한 초세진단을 할 수 있도록 하고 이러한 토마토의 초세진단에 따라 토마토의 생산성 예측을 할 수 있도록 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법을 제공하고자 한다.

실시예에 따른 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법은,

생장점으로부터 3화방까지의 생육정보를 이용해서 순서대로 1차진단부터 9차진단까지 실행하면서 토마토 초세진단을 한다. 그리고, 이러한 경우 그에 따른 생육량 정보는 생장점에서 밑으로 첫 화방 위치까지의 거리, 생장점으로부터 제2화방까지의 엽면적정보, 생장점으로부터 제2화방 직상엽-광합성전개엽-의 엽형지수를 포함한다. 그리고, 또한 이에 더하여 그 생육량 정보는 제1화방과 제2화방사이 화방간장과 제3화방위 경경, 화방간장을 제2화방경경으로 나눈 수치를 포함해서 되는 것을 특징으로 한다.

실시예들에 의하면, 토마토에 적합한 초세진단을 한다. 그리고, 이러한 토마토의 초세진단에 따라 원활히 토마토의 과실의 유형에 맞게 토마토의 생산성예측을 한다.

도 1은 일실시예에 따른 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법이 적용된 생육 진단장치의 구성을 도시한 블록도
도 2는 일실시예에 따른 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법을 순서대로 도시한 플로우 챠트
도 3은 일실시예에 따른 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법에 따른 생장상 전환을 보여주는 표를 나타내는 도면

도 1은 일실시예에 따른 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법이 적용된 생육 진단장치의 구성을 도시한 블록도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 생육 진단장치(400)는 작물체의 이미지를 얻기 위한 제1 카메라부(100)를 통해 이미지를 얻어서, 생장점으로부터 3화방까지의 생육정보를 적용해서 토마토 초세진단을 하는 것이다.

그리고, 추가적으로, 그 생육 진단장치(400)는 그 생육정보에 따라 생산성을 예측할 수 있도록 온실 관수장치를 모니터링하는 제2 카메라부(200)를 포함해서 시스템적으로 이루어진다. 그리고, 이러한 경우 그 생육 진단장치(400)는 그 제2 카메라부(200)와의 연동으로 재배환경의 정보를 수집한다.

그래서, 일실시예에 따른 생육 진단장치(400)는 이에 따라 그 생육정보와 재배환경의 정보에 의해서 생산성예측을 하는 것이다.

상기 생육 진단장치(400)는 생장점으로부터 3화방까지의 생육정보를 이용해서 토마토 초세진단을 하는 것이다. 이러한 경우, 그 생육정보에 따른 생육량 정보는 매주 대상작물의 생장점에서 밑으로 첫 화방 위치까지의 거리, 생장점으로부터 제2화방까지의 엽면적정보, 생장점으로부터 제2화방 직상엽-광합성전개엽-의 엽형지수를 포함해서 된 것이다. 그리고, 또한 그 생육량 정보는 제1화방과 제2화방사이 화방간장과 제3화방위 경경, 화방간장을 제2화방경경으로 나눈 수치를 포함한다. 이러한 생육량 정보는 일실시예에 따라 작물의 성장의 단계에 대응하여 순서대로 얻어진다. 부가적으로, 이러한 경우 그 생육 진단장치(400)는 작물체의 이미지 정보에 의해 이러한 생육량 정보를 얻는다. 그리고, 이에 따라 그 이미지 정보는 생장점으로부터 제2화방 직상엽의 엽각, 생장점으로부터 제2화방 직상엽의 엽색, 생장점 부근의 순의 형태, 생장점 부근의 색상을 포함해서 된 것이다. 그래서, 이러한 생육량 정보를 이용해서 순서대로 1차진단부터 9차진단까지 실행하면서 토마토 초세진단을 한다. 추가적으로, 이러한 경우 그 토마토 초세진단은 순서대로의 진단시, 없는 생육정보항목은 다음 차순의 진단으로 계속한다. 그리고, 또한 이에 더하여 그 생육 진단장치(400)는 이러한 생육정보와 재배환경의 정보에 따라 화방별 과고와 과폭을 이용해서 토마토 생산성예측을 하는 것이다. 이러한 경우, 토마토는 일반 재배환경에서 8화방이 개화되면서 1화방이 수확되므로 평균 화방 출현일수에 8화방을 곱해서 수분수정후 수확까지의 기간을 산출하며, 각 화방별 수확시기는 이를 8로 나누어 산출한다. 또한, 그 생육 진단장치(400)는 화방별로 착과된 과실의 과고와 과폭으로부터 추정된 과실 생체중을 기초로 품종마다 고유한 최적 재배환경 조건 하의 평균과중을 기준으로 광과 온도의 변화에 따라서 달라지는 평균 과중 감소율을 추정한다. 따라서, 이러한 평균 과중 감소율에 의해서 회귀분석에 의한 통계적 방법을 통하여 수확량 예측을 한다. 부가적으로, 그 생육 진단장치(400)는 이미지분석엔진, 데이터베이스 관리부, 이미지진단 정보제공-수단 및 DB 서버를 포함한다.

그리고, 부가적으로 일실시예에 따른 생육 진단장치(400)는 전술한 작물체의 이미지를 얻을 수 있도록 아래의 구성을 구비한다.

구체적으로는, 이러한 일실시예의 생육 진단장치(400)는 촬영된 복수의 작물이 포함된 영상에서 작물의 기관별 위치를 식별하고, 복수의 작물 기관별 개별 영상을 획득한다. 그래서, 이러한 각각의 작물기관에 대한 개별 영상에서 해당 작물기관의 특징을 추출하여, 작물의 생육을 진단한다. 이때, 작물의 줄기와 화방, 열매, 엽검출과 인식이 작물의 기관별 색상과 모양 패턴과 크기정보를 이용하여 진행한다. 이러한 경우, 그 작물의 색상은 RGB 색정보를 HSV의 좌표를 써서 특정한 색을 지정 색공간으로 변환하여 그 작물의 색특징을 가지는 픽셀들을 얻어서 그에 기초해서 검출을 진행한다. 그러나, 토마토의 과일과 같이 색상면에서 점차적으로 하는 대상에 대해서는 색정보를 이용하기 어렵다. 이때 대상의 패턴정보를 이용하여 "Pixel segmentation"을 진행한다. 이밖에도 대상의 경계정보와 크기값을 이용하여 검출정확도를 높인다.

예를 들어, 상기 생육 진단장치(400)는 이에 따라 화방 검출하는데, 그에 관한 동작을 설명한다. 먼저, 상기 생육 진단장치(400)는 작물 대상 중 화방이 노란색을 가지며 다른 대상들에 비하여 선명한 특징이 있다. 이 때문에 색정보만으로 대상을 추출한다. 구체적으로는, 여러 화방대상 안의 색 값을 HSL 3차원 색공간으로 넘기고 H,S,L 색값의 범위를 추정하며, 문턱 범위를 정하여 그 범위에 들어가는 화소들을 화방에 결정하는 단순식별 법을 적용한다. 다음, 이미지를 화방과 배경의 2개값을 가지는 2값 화소로 만들고 모폴로지 침식 연산, 확장연산자를 적용하여 연결 성분 추출 및 대상분리를 진행해서 화방대상영역을 결정한다.

또한, 이에 더하여 부가적으로 일실시예는 이러한 작물의 이미지를 얻을 수 있도록, 상기 제1 카메라부(100)가 작물 관리자 모바일 단말기 또는 군락 혹은 온실을 이동하면서 군락 또는 온실의 작물을 촬영하는 로봇에 장착된 것이다.

이러한 상기 제1 카메라부(100)는 군락 작물 열화상 영상 또는 작물 색채평면 영상과 온실 작물 열화상 영상 혹은 작물 색채평면 영상을 제공한다.

그리고, 또한 부가적으로 일실시예는 전술한 이미지를 통해 생육량 정보를 획득하는 경우, 이에 따라 생산성예측을 할 수 있도록 상기 감지부(300)가 작물 변 생육환경을 감지하는 것이다.

구체적으로는, 이러한 상기 감지부(300)는 광량, 온도/습도, 급액 EC 및 급액량을 각기 감지한다. 예를 들어, 상기 감지부(300)는 온도 감지부와 습도 감지부를 포함한다.

도 2는 일실시예에 따른 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법을 순서대로 도시한 플로우 챠트이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법은 먼저 미리 설정된 단위 시간 경과시마다 대상작물의 생장점에서 밑으로 첫 화방 위치까지의 거리에 따라 생장의 유형을 1차진단한다(S201).

이러한 경우, 그 입력자료는 예를 들어, 2주전 기간의 값-A2-, 1주전 기간의 값-A1, A1-A2값- DA12-을 포함해서 된다. 그래서, 이를 통해 분석계산을 하는데, 그 DA12이 +값으로 +5cm 이상일 시 영양생장으로 1차진단을 하고, DA12이 -4 ~ +4cm 범위에 있을 시 균형생장으로 1차진단을 하고, DA12이 값으로 5cm 이상일 시 생식생장으로 1차진단을 한다. 예를 들어, 2주전 기간의 값이 20cm이고, 1주전 기간의 값이 25cm일 시 A1-A2값은 +5cm로써 1차진단이 영양생장으로 된다.

그 다음에, 상기 1차진단의 경과시, 상기 생장점으로부터 제2화방까지의 엽면적정보를 적용해서 생장의 유형을 2차진단한다(S202).

그리고, 이러한 경우 그 입력자료는 예를 들어, 2주전 기간의 값이 B2이고, 1주전 기간의 값은 B1이고, B1-B2값은 DB12이다. 그래서, 이러한 값에 따라 분석계산을 한 경우, DB12이 +값으로 + 6% 이상일 시 영양생장으로 2차진단하고, DB12이 -5 ~ +5% 범위에 있을 시 균형생장으로 2차진단을 하고, DB12이 값으로 6% 이상일 시 생식생장으로 2차진단을 한다. 예시로써, 2주전 기간의 값이 750이고, 1주전 기간의 값이 800이고, A1-A2값이 +50cm 2 = +6.6%일 시 2차진단이 영양생장으로 된다.

그리고 나서, 상기 2차진단의 경과시, 상기 생장점으로부터 제2화방 직상엽의 엽형지수로부터 생장의 유형을 3차진단한다(S203).

그리고, 이러한 경우 그의 입력자료는 예를 들어, 2주전 기간의 값이 C2이고, 1주전 기간의 값이 C1이고, C1-C2값이 DC12이다. 그래서, 이러한 값에 따라 분석계산을 한 경우, 그 엽형지수는 DC12이 +값으로 +5% 초과할 시 영양생장으로 3차진단을 하고, DC12이 -5 ~ +5% 범위에 있을 시 균형생장으로 3차진단을 한다. 그리고, 반면 DC12이 값으로 5% 미만일 시 생식생장으로 3차진단을 한다.

그 후, 상기 3차진단 경과시, 제1화방과 제2화방 사이의 화방간장과 제2화방위의 경경으로부터 생장의 유형을 진단하면서, 제1-2화방간장으로 4차진단, 제2화방 경경으로 5차진단, 화방간장을 제2화방 경경으로 나눈 수치로 6차진단한다(S204).

그리고, 이러한 경우 그 제1-2화방간장을 이용한 진단은 예를 들어, 입력자료가 2주전 기간의 값이 d2이고, 1주전 기간의 값이 d이고, d1-d2값이 Dd12이다. 이러한 값에 따라 분석계산을 한 경우, 예를 들어, Dd12이 +값으로 + 6% 이상일 시 영양생장으로 4차진단을 하고, Dd12이 -5 ~ +5% 범위에 있을 시 균형생장으로 4차진단을 하고, Dd12이 값으로 6% 이하일 시 생식생장으로 4차진단을 한다. 그리고, 또한 이러한 경우 그 제2화방 경경을 이용한 진단은 그의 입력자료가 예를 들어, 2주전 기간의 값이 e2이고, 1주전 기간의 값이 e1이고, e1-e2값이 De12이다. 그래서, 이러한 값에 분석계산을 한 경우, 예를 들어, De12이 +값으로 + 6% 이상일 시 영양생장으로 5차진단을 하고, De12이 -5 ~ +5% 범위에 있을 시 균형생장으로 5차진단을 한다. 그리고, 또한 De12이 값으로 6% 이하일 시 생식생장으로 5차진단을 한다.

그 다음으로, 상기 6차진단 경과시, 상기 생장점 부근의 순의 형태로부터 생장의 유형을 7차진단한다(S205).

그리고, 이러한 경우 그의 입력자료는 예를 들어, 머리부분-순-이 굵고 강하며 색이 연한 경우-+ 3단계-, 일반적인 형상으로 보통과 차이가 없는 경우와 머리부분-순-이 가늘고 색이 진한 경우- - 3단계-, 2주전 기간의 값이 g2, 1주전 기간의 값이 g1, g1-g2값이 Dg12이다. 그래서, 이러한 값에 따라 분석계산을 한 경우, 예를 들어, Dg12이 +값으로 + 2단계 이상일 시, 영양생장으로 7차진단을 한다. 그리고, 또한 Dg12이 -5 ~ +5% 범위에 있을 시 균형생장으로 7차진단을 하고, Dg12이 값으로 2단계 이하일 시 생식생장으로 7차진단을 한다.

그리고 나서, 상기 7차진단 경과시, 상기 생장점으로부터 제2화방 직상엽의 엽색으로부터 생장의 유형을 8차진단한다(S206).

그리고, 이러한 경우 그의 입력자료는 예를 들어, 색의 측정은 비색표 또는 엽색측정기-엽록소측정기 또는 수동으로 농가가 주관적 수치 입력 2주전 기간의 값이 h2, 1주전 기간의 값이 h1이다. 그리고, h1-h2값이 Dh12이다. 그래서, 이러한 값에 따라 분석계산을 한 경우, 예를 들어, Dh12이 옅어진 경우 영양생장으로 8차진단을 하고, Dh12이 차이가 없는 경우 균형생장으로 8차진단을 하고, Dh12이 진해진 경우 생식생장으로 8차진단을 한다.

그 다음에, 상기 8차진단 경과시, 상기 생장점으로부터 제3화방의 과고와 과폭으로부터 산출된 과중의 증가량으로부터 생장의 유형을 9차진단한다(S207).

그리고, 이러한 경우 그의 입력자료는 예를 들어, 제3화방 과실중 가장 큰 과실의 과고 또는 과폭 및 과중 증가량으로부터 진단 2주전 기간의 값이 i2이고, 1주전 기간의 값이 i1이고, i1-i2값이 Di12이다. 그래서, 이러한 값에 따라 분석계산을 한 경우, Di12이 +값으로 + 6% 이상일 시 영양생장으로 9차진단을 하고, Di12이 -5 ~ +5% 범위에 있을 시 균형생장으로 9차진단을 하고, Di12이 값으로 6% 이상일 시 생식생장으로 9차진단을 한다.

그래서, 상기 1차진단에 의한 생장의 유형 내지 상기 9차진단의 생장의 유형에 따라 통합적으로 상이하게 토마토의 초세진단을 확정한다(S208).

따라서, 이러한 생장점으로부터 3화방까지의 생육량 정보를 이용해서 순서대로 1차진단부터 9차진단까지 실행하면서 토마토 초세진단의 확정을 한다.

이러한 경우, 그 확정은 생장점으로부터 첫개화위치까지 거리를 기반으로 1차진단결과로부터 경경/화방간장의 9차진단에 이르기까지 순차적으로 진단을 실행하면서 생육정보가 없는 차수의 진단항목은 다음 차순의 진단으로 계속하여 된다. 그리고, 이러한 경우 그러한 중간단계 진단에서 앞의 진단과 다른 판명이 나올 경우에는 이를 반영하지 않고 다음 차순으로 계속하여, 최종진단 결과로 확진한다. 또한, 그러한 최종단계 진단에 이르기까지 반영되지 않은 진단 차순은 확진 결과 확진메시지 작성과 별도로 특이사항 메시지를 별도로 작성하여 기록을 유지한다. 그리고, 이에 더하여 프로그램 고도화를 위하여 전문가진단에 의한 정밀진단 자문을 통한 프로그램 수정에 활용한다.

따라서, 토마토에 적합한 초세진단을 한다.

이상과 같이, 일실시예는 생장점으로부터 3화방까지의 생육정보를 이용해서 순서대로 1차진단부터 9차진단까지 실행하면서 토마토 초세진단을 한다. 그리고, 이러한 경우 그에 따른 생육량 정보는 생장점에서 밑으로 첫 화방 위치까지의 거리, 생장점으로부터 제2화방까지의 엽면적정보, 생장점으로부터 제2화방 직상엽-광합성전개엽-의 엽형지수를 포함한다. 그리고, 또한 이에 더하여 그 생육량 정보는 제1화방과 제2화방사이 화방간장과 제3화방위 경경, 화방간장을 제2화방경경으로 나눈 수치를 포함해서 된다.

따라서, 이에 따라 토마토에 적합한 초세진단을 한다.

한편, 일실시예는 이러한 토마토의 초세진단시, 이러한 토마토 초세진단의 결과에 따라 환경관리 계획을 수정한다.

구체적으로는 일실시예가 그 초세진단 확정시, 영양생장으로 확진시 대응하여 식물체가 미리 설정된 과번무인 경우 오후 온도를 높이고 조조가온 온도를 높이고, 식물체가 미리 설정된 왜소 크기인 경우 오전 온도 또는 오후 온도를 낮춘다.

예를 들어, 광합성량과 물질생산량이 많아 식물체가 과번무한 경우 온도관리는 오후 온도를 23℃ 높이면서 일몰후 1시간까지 온도를 높여준다.

그리고, 조조가온 온도를 높여주어 일출후 23시간내 최고온도로 도달하게 한다.

또한, 일몰후 가온시간을 길게 하여 호흡을 늘린다.

이에 더하여, 광합성량과 물질생산량이 적어 식물체가 왜소한 경우 온도관리는 오전 온도 또는 오후 온도를 낮게 유지하고, 초저녁 1시간온도는 낮게, 일몰후 24시간 온도는 높게 관리한다.

그리고, 이에 더하여 반면, 상기 영양생장으로 확진시 대응하여 습도를 낮추면서 수분부족분을 유지하고, 양액급액농도를 EC높이고, 양액공급량을 미리 설정된 횟수당 줄이고, 양액조성을 양액중의 N수준보다 K수준 낮춘다.

예를 들어, 습도관리는 습도를 낮춘다. 그리고, 추가적으로, 수분부족분-HD를 36유지하고, 양액의 급액농도에 대해서는 EC를 높인다. 그리고, 이에 더하여 양액의 공급량에 대해서는 1회당 공급량을 줄인다. 또한, 양액의 조성에 대해서는 양액중의 N수준보다 K수준을 높인다.

또한, 일실시예는 그 초세진단 확정시, 생식생장으로 확진시 대응하여 초저녁 온도를 낮추고 높이고, 습도를 높이고, 양액급액농도를 EC낮추고, 양액공급량을 미리 설정된 횟수당 공급량을 높이고, 양액조성을 양액중 K수준보다 N수준 높인다.

예를 들어, 온도관리는 초저녁 온도를 낮추고, 높인다. 그리고, 습도관리는 습도를 높인다. 또한, 양액의 급액농도에 대해서 EC를 낮춘다. 그리고, 이에 더하여 양액의 공급량에 대해서는 1회당 공급량을 늘린다. 또한, 추가적으로 양액의 조성에 대해서는 양액중의 K수준보다 N수준을 높인다.

그리고, 추가적으로 일실시예는 그 초세진단 확정시, 절간장조절시 단축을 위해 대응하여 미리 설정된 시간 평균온도만큼 일출후와 일몰후에 낮추고 신장을 위해 대응하여 미리 설정된 시간 평균온도만큼 일출후와 일몰후에 높인다.

예를 들어, 절간장을 조절하고자 할 경우 단축을 위해 일출후 2시간의 평균온도와 일몰후 2시간의 평균온도를 23 낮춘다. 신장을 위해 일출후 2시간의 평균온도와 일몰후 2시간의 평균온도를 23 높인다.

한편, 일실시예는 이러한 토마토의 초세 진단 결과를 이용한 작물관리 계획 수정을 아래와 같이 수행한다.

구체적으로는, 일실시예는 생식생장을 촉진하고자 할 경우 영양생장으로 확진시, 적엽의 강도를 높인다. 그리고, 또한 유인을 빠르게 한다.

반면, 영양생장을 촉진하고자 할 경우 생식생장으로 확진시, 적엽의 강도를 낮춘다. 그리고, 또한 유인시기를 낮춘다. 이에 더하여, 적화, 적과한다.

다른 한편, 일실시예는 이러한 초세진단 결과를 이용한 전문가 의사결정지원 고도화를 설계한다.

구체적으로는, 일실시예는 첫 번째로, 환경 설정치 변경 알고리즘을 보완한다. 그리고, 이러한 경우 그의 지상환경은 6구간 환기온도, 냉난방온도이고, 근권환경은 양액의 급액프로그램-급액개시, 누적일사량, 급액횟수, 급액농도, 급액산도, 배지 수분함유율, 배지온도-으로 된다.

두 번째로 작물관리 목표 변경 알고리즘을 보완한다.

먼저 작물관리 항목은 측지제거, 유인, 적엽, 적과, 적화방이다.

그리고, 그의 작물관리 변경 내용은 측지제거 강도, 유인 강도, 적엽의 강도, 적과 및 적화방 비율이다.

(1) 생장점 두께

- 두터운 것 : 영양생장량 많음 → 약광기 주간온도 12 높이거나 주/야간온도차이 점차 크게하여 8 이상 유지 - 가늘게 생장한 것 : 생식생장량 많음 → 주 야간온도차이를 줄이거나, 저광도 조건에서는 24시간 평균온도를 낮춤

- 초봄, 늦가을 생장점 두께 목표치는 직경 1-1.2cm

(2) 생장점으로부터 제1번째 화방의 직상 제1전개엽에서 생장점까지의 거리는 15cm 유지

(3) 순이 경직되었을 경우 : 잎이 늦은 오후까지 펴지지 않게 됨. 심각한 영양불균형 → 심야/일출 사이 온도를 높여 24시간평균온도를 높여야 함. 서서히 정오 온도 증가(+12)

(4) 순이 보라색을 띌 때 : 영양불균형 → 야온 높여 관리

(5) 회색 빛 순 : 높은 체온과 높은 탄산가스 수준에 처할 때 발생하며 이른 봄 환기가 적을 때 발생 → 환기 철저, 탄산가스 농도 저하

(6) 순이 황화되는 증상 : 토양-배지- 물/공기비율이 불균형될 때 발생

- 만약 암면슬라브가 건조할 경우 EC 증가

- 슬라브가 젖어있는 상태라면 미량요소 10% 증가

- 생장점 온도, 뿌리 온도차이가 5 되게 유지

(7) 오전 화색이 특히, 연노랑색될 경우 : 다습하면 수증기압차 낮아져서- VPD 2 이하- 오전 발생 오전 일찍 VPD 37로 조정하고, 온수파이프내 온도를 최소 40로 유지하고, 개화속도는 1주에 0.81.0 화방

(8) 화방 길어진 경우-kink trusses- : 고온약광으로 발생함

24시간평균온도 감소시킴-주간온도 감소-, VPD를 3 이상 높여 관리, 약광시에는 재식밀도를 낮추어야 한다.

(9) 일직선형으로 꽃이 꽂꽂히 섬-휘어지지 않음- : 과습-특히, 오전-하면 발생. 방치하면 과실 연약 주간온도 높이면서 VPD를 크게 유지

(10) 개화부위가 생장점에 가까운 경우 : 10cm 이내 가까운 경우는 과도한 생식생장이 원인 → 주간온도 낮추고 야간온도를 높여 주/야간온도 차이가 낮게 유지

(11) 소엽-엽장이 35cm 이하- : 영양불균형시 늦봄에 발생하며 과실 부담율이 85과/ 이하가 됨 양분흡수 늘리고, 주/야간온도차이를 높여준다.

또 다른 한편으로, 일실시예는 도 3의 생장상 전환의 표를 통해서, 이러한

초세 진단의 결과를 이용해서 광조건과 엽면적지수를 이용한 적엽 가이드라인을 설정한다.

먼저, 구체적으로는 일실시예는 예를 들어, 약광-500-1,000 J/cm 2 /일-일 경우 LAI는 2-2.5이고, 32-40엽/m 2 = 100-132엽/평 = 12 ~ 13엽/주 = 상위 5 ~6 화방이다.

그리고, 중간광량-1,000-1,500J/cm 2 /일-일 경우, LAI는 2.5 ~3.5이고, 40 ~56엽/m 2 = 132 ~ 184엽/평 = 13 ~ 18엽/주 = 상위 6 ~ 7 화방이다.

반면, 강광-1,500-2,500 J/cm 2 /일-일 경우 LAI는 3.5 ~ 4.5이고, 56 ~ 72엽/m 2 = 132 ~ 184엽/평 = 13 ~ 18엽/주 = 상위 7 ~ 8 화방이다.

그리고, 이에 더하여 완전전개엽수 = 1화방 직하 전체 엽수이다.

또한, 과다한 엾는 소과, 과습-과습으로 인하여 습도 저하를 위한 에너지투입량 증가-

그리고, 이에 더하여 이러한 초세 진단의 결과를 이용해서 생장상 전환을 도 3과 같이 수행한다.

그리고, 이러한 경우 그 도 3은 일실시예에 따른 생장상 전환을 보여주는 표이다.

여기에서, 예를 들어 생식생장일 경우 빛은 많이 하고, 반면 영양생장일 경우 빛을 작게 한다. 그리고, 온도일 경우 생식생장시에만 18℃보다 크게 하면서 23℃보다 작게 한다. 또한, 온실의 습도일 경우, 생식생장은 낮게 하고, 영양생장일 경우 높게 한다. 그리고, 이에 더하여 CO 2 인 경우 생식생장은 많이 하고, 영양생장은 작게 한다. 또한, 1일양액 공급의 량은 생식생장일 경우 작게 하고, 반면 영양생장일 경우 많이 한다. 그리고, 추가적으로 공급양액의 EC는 생식생장일 경우 높게 하고, 반면 영양생장일 경우 낮게 한다.

다른 한편, 일실시예는 이러한 토마토의 초세진단에 따라 토마토의 생산성예측을 할 수 있도록 한다.

이를 위해, 일실시예는 미리 설정된 일반 재배환경에서 평균 화방 출현일수에 8화방을 곱해서 수분수정후 수확까지의 기간을 산출해서 8로 나누어 각 화방별 수확시기를 산출한다.

그리고, 이에 더하여 일실시예는 그 수확시기에 따라 화방별 과실의 과고/과폭으로부터 추정된 과실 생체중을 기초로 품종별 고유 최적재배환경 조건하의 평균과중을 기준으로 광/온도변화에 따른 평균 과중 감소율을 추정한다.

그래서, 이러한 평균 과중 감소율에 의해 회귀분석에 의한 통계적 방법으로 수확량예측을 한다.

그리고, 이러한 경우 그 평균 과중 감소율은 주간 일중평균온도와 일평균광도 변화량에 따른 평균과중 감소율에 의해 된다. 그리고, 또한 이에 더하여 그 평균 과중 감소율은 일중 평균온도 25℃에서 주간 일중평균광도가 100~125W/일 때 최대 평균과중을 100%로 기준해서 이루어진다.

또한, 이러한 경우, 그의 수확시기, 수확량 예측은 화방별 과수, 과별 과고/과폭-과중-을 이용하여 화방출현일수로부터 수확시기를 예정한다. 그리고, 또한 그의 수확시기, 수확량 예측은 예를 들어, 화방별 과고, 과폭, 과중의 2주전에 비하여 1주전의 주간 증가량을 수확 예측을 위한 영향지수로 활용하고, 광량 및 적산온도-수분수정후 1,000 내외-를 이용한 수확기, 수확량 예측을 수행한다.

이를 위해, 일실시예는 과실의 RGB영상 이미지로부터 수확시기에 도달한 과실 색깔을 분석하여 과고, 과폭을 측정하고 과중을 추정하여 수확량을 조사한다.

그리고, 이러한 경우 과고의 과폭을 이용한 과중 예측은 '대프니스' 고유 회귀식에 의해 산출한다. * 구의 체적 공식 : 3/4*3.14*(과폭*1/2) 3

따라서, 이에 따라 토마토의 초세진단에 따라서 토마토의 생산성예측을 한다.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
100 : 제1 카메라 200 : 제2 카메라
300 : 감지부 400 : 생육 진단장치

Claims (4)

1. 미리 설정된 단위 시간 경과시마다 대상작물의 생장점에서 밑으로 첫 화방 위치까지의 거리에 따라 생장의 유형을 1차진단하는 제 1 단계;
   상기 1차진단의 경과시, 상기 생장점으로부터 제2화방까지의 엽면적정보를 적용해서 생장의 유형을 2차진단하는 제 2 단계;
   상기 2차진단의 경과시, 상기 생장점으로부터 제2화방 직상엽의 엽형지수로부터 생장의 유형을 3차진단하는 제 3 단계;
   상기 3차진단 경과시, 제1화방과 제2화방 사이의 화방간장과 제2화방위의 경경으로부터 생장의 유형을 진단하면서, 제1-2화방간장으로 4차진단, 제2화방 경경으로 5차진단, 화방간장을 제2화방 경경으로 나눈 수치로 6차진단하는 제 4 단계;
   상기 6차진단 경과시, 상기 생장점 부근의 순의 형태로부터 생장의 유형을 7차진단하는 제 5 단계;
   상기 7차진단 경과시, 상기 생장점으로부터 제2화방 직상엽의 엽색으로부터 생장의 유형을 8차진단하는 제 6 단계;
   상기 8차진단 경과시, 상기 생장점으로부터 제3화방의 과고와 과폭으로부터 산출된 과중의 증가량으로부터 생장의 유형을 9차진단하는 제 7 단계; 및
   상기 1차진단에 의한 생장의 유형 내지 상기 9차진단의 생장의 유형에 따라 통합적으로 상이하게 토마토의 초세진단을 확정하는 제 8 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 8 단계 후에,
   상기 초세진단 확정시, 영양생장으로 확진시 대응하여 식물체가 미리 설정된 과번무인 경우, 오후 온도를 높이고 조조가온 온도를 높이고, 식물체가 미리 설정된 왜소 크기인 경우, 오전 온도 또는 오후 온도를 낮추는 제 9-1 단계;
   상기 영양생장으로 확진시 대응하여 습도를 낮추면서 수분부족분을 유지하고, 양액급액농도를 EC높이고, 양액공급량을 미리 설정된 횟수당 줄이고, 양액조성을 양액중의 N수준보다 K수준을 높이는 제 9-2 단계;
   상기 초세진단 확정시, 생식생장으로 확진시 대응하여 초저녁 온도를 낮추고 높이고, 습도를 높이고, 양액급액농도를 EC낮추고, 양액공급량을 미리 설정된 횟수당 공급량을 높이고, 양액조성을 양액중 K수준보다 N수준 높이는 제 9-3 단계; 및
   상기 초세진단 확정시, 절간장조절시 단축을 위해 대응하여 미리 설정된 시간 평균온도만큼 일출후와 일몰후에 낮추고 신장을 위해 대응하여 미리 설정된 시간 평균온도만큼 일출후와 일몰후에 높이는 제 9-4 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 8 단계 후에,
   미리 설정된 일반 재배환경에서 평균 화방 출현일수에 8화방을 곱해서 수분수정후 수확까지의 기간을 산출해서 8로 나누어 각 화방별 수확시기를 산출하는 제 9'-1 단계; 및
   상기 수확시기에 따라 화방별 과실의 과고/과폭으로부터 추정된 과실 생체중을 기초로 품종별 고유 최적재배환경 조건하의 평균과중을 기준으로 광/온도변화에 따른 평균 과중 감소율을 추정해서 회귀분석으로 수확량예측하는 제 9'-2 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 단계는,
   미리 설정된 제 1 기간과 그 제 1 기간보다 미리 설정된 기간보다 짧은 제 2 기간에 그 거리가 미리 설정된 제 +1 길이 이상시 영양생장, 미리 설정된 제 -1 길이 이상시 생식생장, 그 제 +1 길이와 제 -1 길이 사이시 균형생장을 1차진단하고,
   상기 제 2 단계는,
   미리 설정된 제 1 기간과 그 제 1 기간보다 미리 설정된 기간보다 짧은 제 2 기간에 그 엽면적이 미리 설정된 +제 2% 이상시 영양생장, 미리 설정된 -제 2 %이상시 생식생장, 그 제 +2%와 상기 제 -2% 사이시 균형생장을 2차진단하고,
   상기 제 3 단계는,
   미리 설정된 제 1 기간과 상기 제 1 기간보다 미리 설정된 기간보다 짧은 제 2 기간에 그 엽형지수는 미리 설정된 +제 3% 초과시 영양생장, 미리 설정된 -제 3% 미만시 생식생장, 상기 +제 3%와 -제 3% 사이시 균형생장을 3차진단하고,
   상기 제 4 단계는,
   미리 설정된 제 1 기간과 상기 제 1 기간보다 미리 설정된 기간보다 짧은 제 2 기간에 그 제1-2화방간장은 미리 설정된 +제 4% 이상시 영양생장, 미리 설정된 -제 4% 이하시 생식생장, 상기 +제 4%와 -제 4% 사이시 균형생장을 4차진단하고, 미리 설정된 제 1 기간과 상기 제 1 기간보다 미리 설정된 기간보다 짧은 제 2 기간에 그 제2화방 경경은 미리 설정된 +제 5% 이상시 영양생장, 미리 설정된 -제 5% 이하시 생식생장, 상기 +제 5%와 -제 5% 사이시 균형생장을 5차진단하고, 미리 설정된 제 1 기간과 상기 제 1 기간보다 미리 설정된 기간보다 짧은 제 2 기간에 그 수치는 미리 설정된 +제 6% 이상시 영양생장, 미리 설정된 -제 6% 이하시 생식생장, 상기 +제 6%와 -제 6% 사이시 균형생장을 6차진단하고,
   상기 제 5 단계는,
   머리부분-순-이 굵고 강하며 색이 연한 경우를 정해서 + 3단계로, 일반적인 형상으로 보통과 차이가 없는 경우와 머리부분-순-이 가늘고 색이 진한 경우를 정해서 - 3단계로 등록하는 제 5-1 단계; 및
   미리 설정된 제 1 기간과 상기 제 1 기간보다 미리 설정된 기간보다 짧은 제 2 기간에 미리 설정된 + 2단계 이상시 영양생장, 미리 설정된 - 2 단계 이하시 생식생장, 상기 + 2단계와 - 2단계 사이시 균형생장을 7차진단하는 제 5-2 단계를 포함하고,
   상기 제 6 단계는,
   미리 설정된 제 1 기간과 상기 제 1 기간보다 미리 설정된 기간보다 짧은 제 2 기간에 그 엽색은 미리 설정된 농도만큼 옅어진 경우 영양생장, 미리 설정된 농도만큼 진해진 경우 생식생장, 차이가 없는 경우 균형생장을 8차진단하고,
   상기 제 7 단계는,
   미리 설정된 제 1 기간과 상기 제 1 기간보다 미리 설정된 기간보다 짧은 제 2 기간에 그 과중의 증가량은 미리 설정된 +제7% 이상시 영양생장, 미리 설정된 -제7% 이하시 생식생장, 상기 +제7%와 -제7% 사이시 균형생장을 9차진단하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 토마토 생육진단 및 생산성 예측 방법.

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