본 연구는 개선된 '다중센서 기반 무인 서리관측시스템(MFOS, Multiple-sensor based Frost Observation System)'을 소개하였다. 개선된 시스템인 MFOS v2는 엽면습윤센서를 기반으로 서리 감지는 물론, 서리 발생 주요 인자인 표면온도 예측을 위한 기능도 겸한다. 기존 관측 시스템은 1) 엽면습윤센서 표면이 대부분의 가시광선을 반사하기 때문에 RGB 카메라로 엽면습윤센서 촬영 시 표면에 발생한 얼음(서리) 관측이 어려움, 2) 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영 결과가 어두움, 3) 열적외선 카메라가 온도의 상대적인 고저만을 보여주는 단점들이 존재하였다. 엽면습윤센서 표면에 발생한 얼음(서리) 파악을 위해 검정색으로 표면 도색된 엽면습윤센서를 추가 설치하였고, 동일한 높이에 유리판들을 설치하여 얼음(서리) 발생 확인을 위한 보조 도구로 활용하였다. 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영을 위해 카메라 촬영 시간에 맞춰 전원이 On/Off 되도록 LED 조명을 연동시켜 설치하였다. 상대적인 온도의 높고 낮음 판단만 가능했던 기존의 열적외선 카메라도 픽셀당 온도 값 추출이 가능하도록 개선하였다. 이러한 개선 사항들을 반영한 MFOS v2는 실제 농경지에 설치하여 운영 중이며, 서리예측 모델에 들어갈 입력자료를 생산하는 진보된 서리 관측시스템으로서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
Purpose: Damage to pulse crops by wild birds is a serious problem. The damage is to such an extent that the rate of damage during the period between seeding and cotyledon stages reaches 54.6% on an average. In this study, a crop-position detection method was developed wherein infrared (IR) sensors were used to determine the cotyledon position under a vinyl mulch. Methods: IR sensors that helped measure the temperature were used to locate the cotyledons below the vinyl mulch. A single IR sensor module was installed at three locations of the crops (peanut, red lettuce, and crown daisy) in the cotyledon stage. The representative thermal response of a $16{\times}4$ pixel area was detected using this sensor in the case where the distance from the target was 25 cm. A spatial image was applied to the two-dimensional temperature distribution using a non-integral moving-average method. The collected data were first processed by taking the moving average via interpolation to determine the frame where the variance was the lowest for a resolution unit of 1.02 cm. Results: The temperature distribution was plotted corresponding to a distance of 10 cm between the crops. A clear leaf pattern of the crop was visually confirmed. However, the temperature distribution after the normalization was unclear. The image conversion and frequency-conversion graphs were obtained based on the moving average by averaging the points corresponding to a frequency of 40 Hz for 8 pixels. The most optimized resolutions at locations 1, 2, and 3 were found on 3.4, 4.1, and 5.6 Pixels, respectively. Conclusions: In this study, to solve the problem of damage caused by birds to crops in the cotyledon stage after seeding, the vinyl mulch is punched after seeding. The crops in the cotyledon stage could be accurately located using the proposed method. By conducting the experiments using the single IR sensor and a sliding mechanical device with the help of a non-integral interpolation method, the crops in the cotyledon stage could be precisely located.
Most crop damages have been occurred by vermin(e.g., wild birds and herbivores) during the period between seeding and the cotyledon level. In this study, to minimize the damage by vermin and acquire the benefits such as protection against weeds and maintenance of water content in soil, immediately vinyl mulching after seeding was devised. Vinyl mulching has been generally covered with black color vinyl, that crop seeding locations cannot be detected by visible light range. Before punching vinyl, non-contact and non-destructive methods that can continuously determine the locations are necessary. In this study, a crop position detection method was studied that uses infrared thermal image sensor to determine the cotyledon position under vinyl mulch. The moving system for acquiring image arrays has been developed for continuously detecting crop locations under plastic mulching on the field. A sliding mechanical device was developed to move the sensor, which were arranged in the form of a linear array, perpendicular to the array using a micro-controller integrated with a stepping motor. The experiments were conducted while moving 4.00 cm/s speed of the IR sensor by the rotational speed of the stepping motor based on a digital pulse width modulation signal from the micro-controller. The acquired images were calibrated with the spatial image correlation. The collected data were processed using moving averaging on interpolation to determine the frame where the variance was the smallest in resolution units of 1.02 cm. For this study, the spline method was relatively faster than the other polynomial interpolation methods, because it has a lower maximum order of formulation when using a system such as the tridiagonal linear equation system which provided the capability of real-time processing. The temperature distribution corresponding to the distance between the crops was 10 cm, and the more clearly the leaf pattern of the crop was visually confirmed. The frequency difference was decreased, as the number of overlapped pixels was increased. Also the wave pattern of points where the crops were recognized were reduced.
경상대학교 농장 벤로형 유리온실($280m^2$)에 적외선등 난방 시스템을 설치하였다. 분식물 호접난, 홍콩야자나무, 무늬고무나무, 장미에 대한 적외선등 난방 시스템의 가열효과를 알아보고자 열화상 카메라를 이용하여 온도변화를 측정하였다. 그리고 난방의 효과를 적외선등 난방시스템 'On'과 'Off'로 달리하여 실험을 수행하였고 적외선등 난방 시스템의 경제성을 분석하였다. 온실 내부 설정온도가 $18^{\circ}C$일 때 식물체의 엽온도는 $22.8{\sim}27^{\circ}C$, 화분에 담겨 있는 배지의 온도는 $21.3{\sim}24.3^{\circ}C$이었다. 관엽식물과 같이 키가 큰 작물은 상부의 온도가 홍콩야자나무와 무늬고무나무 각각 $24.0^{\circ}C$와 $26.9^{\circ}C$로 가장 높았고, 아래 로 내려오면서 점점 온도가 내려가는 경향을 보였다. 열화상 카메라를 이용한 온도 변화 관찰을 통하여 적외선등 난방 시스템을 이용한 온실내 작물의 가열 효과는 충분함을 알 수 있었다. 장미의 경우 적외선등 난방 시스템을 이용한 난방의 경우 밤과 새벽 사이 외부 기온이 많이 떨어지는 시점에도 설정온도($18^{\circ}C$)에 가깝게 유지되고 있었다. 특히 'On' 상태에서 근권부 평균온도는 $21.8^{\circ}C$이었고, 엽의 평균온도는 $17.8^{\circ}C$이었다. 'Off' 상태의 경우 근권부 평균온도가 $20.4^{\circ}C$이었고, 엽의 평균온도는 $15.5^{\circ}C$로 뚜렷한 차이를 보였다. 난방부하량은 약 $24,850{\sim}35,830kcal{\cdot}h^{-1}$ 정도로서 이 때 난방비를 경유로 환산 하면 약 27,000~40,000원 정도였다. 소비전력량과 전력요금은 각각 330~560 kWh 및 8,600~14,800원 정도였다. 즉 전체적으로 단순비교해 볼 때, 적외선등 난방 시스템을 사용할 경우 경유 온수보일러에 비해 난방비용이 약 35%정도 밖에 소요되지 않는 것을 알 수 있다. 적외선등 난방시스템을 이용한 난방의 경우 야간 시간대에 공기온도가 설정온도 보다는 다소 낮게 유지되고 있음을 알 수 있다. 즉, 유리온실의 경우 밀폐성이 좋지 않아서 공기온도를 설정한 온도수준으로 유지되지 못하는 것으로 판단되어 향후 유리온실에서 적외선등 난방 시스템을 이용하는 경우 설치간격, 센서 부착위치 및 공기대류 등에 대한 연구가 더 필요하다고 생각된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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