초분광 이미지란? 씨더스와 함께한 표현체 분석 교육 이야기
 

씨더스와 함께한 초분광 데이터 기반 표현체 분석 교육 이야기

최근 씨더스는 국립원예특작과학원 연구원들과 함께 '제3차 표현체 교육'을 진행했습니다.

이번 교육에서는 초분광(Hyperspectral) 장비를 활용한 표현체 분석과 실제 촬영 실습을 중심으로, 연구 현장에서 바로 활용할 수 있는 분석 방법과 노하우를 공유했습니다.

이번 교육의 핵심은 단순히 장비를 사용하는 방법을 배우는 것이 아니었습니다.

눈으로는 확인하기 어려운 식물의 생리 상태를 빛의 파장으로 분석하고, 정확한 데이터를 얻기 위해 어떤 조건을 갖춰야 하는지를 실습 중심으로 배우는 시간이었습니다.

눈에 보이지 않는 정보를 읽는 '초분광 이미지'

우리가 스마트폰으로 촬영하는 일반 사진은 빨강(R), 초록(G), 파랑(B) 세 가지 색상 정보만 기록합니다.

반면 초분광 이미지는 빛을 수십에서 수백 개의 매우 세밀한 파장으로 나누어 저장합니다.

이렇게 얻어진 데이터를 활용하면 식물의 겉모습뿐 아니라 생리 상태와 스트레스, 수분 상태까지 정량적으로 분석할 수 있습니다.

씨더스는 이러한 초분광 데이터를 활용해 다양한 식생지수를 계산합니다.

대표적으로 NDVI는 작물의 전반적인 생육 활력을 평가하고, PRI는 광합성 효율과 스트레스 상태를 확인하는 데 활용됩니다.

또한 REIP는 엽록소 함량을, WI는 식물의 수분 상태를 분석하는 지표로 사용됩니다.

이처럼 하나의 초분광 이미지에는 작물의 건강 상태를 이해할 수 있는 다양한 정보가 담겨 있습니다.




 

초분광 데이터는 어떻게 분석될까?

이번 교육에서는 씨더스의 초분광 분석 프로그램을 활용해 실제 데이터 분석 과정을 함께 실습했습니다.


                                                                                               자료 씨더스

먼저 염분 스트레스를 처리한 토마토를 초분광 카메라로 촬영해 데이터를 수집합니다.

이후 AI 기반 분할 모델을 활용해 잎이나 과실 영역을 정확하게 라벨링하고, 선택한 영역의 파장 데이터를 분석해 NDVI와 WI 같은 식생지수를 자동으로 계산합니다.

마지막으로 처리구와 대조구의 데이터를 통계적으로 비교하고, 질소 함량과 같은 관심 물질과의 상관관계를 회귀분석을 통해 시각화하면서 최종 결과를 도출하게 됩니다.

이처럼 초분광 분석은 단순히 이미지를 촬영하는 기술이 아니라, 촬영부터 AI 분석, 통계 처리까지 이어지는 하나의 데이터 분석 프로세스라고 할 수 있습니다.

교육에서 가장 큰 관심을 받은 '실패 사례'

이번 교육에서 연구원들의 관심을 가장 많이 받은 내용은 오히려 성공 사례가 아닌 실제 실패 사례였습니다.

초분광 분석은 매우 정밀한 기술인 만큼 작은 환경 변화도 결과에 큰 영향을 줄 수 있기 때문입니다.

첫 번째 사례는 광원이 달라졌을 때였습니다.

같은 토마토 잎을 하루 간격으로 촬영했지만 첫날은 할로겐 조명, 둘째 날은 자연광 아래에서 촬영하면서 파장 그래프가 완전히 달라졌습니다. 결국 식물의 변화가 아니라 촬영 환경의 차이가 원인이었습니다. 이를 통해 초분광 촬영에서는 광원과 촬영 시간을 일정하게 유지하는 것이 무엇보다 중요하다는 점을 확인할 수 있었습니다.
 

두 번째 사례는 조명의 각도였습니다.

같은 공간에서 여러 개의 식물을 촬영했지만, 조명 위치에 따라 일부 시료에는 그림자가 생기면서 반사율이 달라졌습니다. 실내 촬영에서는 모든 시료가 동일한 광량을 받을 수 있도록 조명 위치를 세밀하게 조정해야 한다는 점도 중요한 노하우였습니다.
 

세 번째는 벌꿀 분석 사례였습니다.

벌꿀을 담는 용기의 재질과 두께, 샘플의 위치, 심지어 샘플을 올려놓는 랙(Rack)의 색상까지 초분광 데이터에 영향을 줄 수 있었습니다. 이러한 작은 변수도 결과를 왜곡할 수 있기 때문에, 동일한 조건에서 촬영하고 파장 보정을 수행하는 과정이 반드시 필요하다는 점을 함께 공유했습니다.

                                                                    국립원예특작과학원 3차 표현체 교육 실습 현장 / 자료 씨더스

 

정확한 데이터는 작은 차이에서 시작됩니다

이번 교육은 초분광 장비를 다루는 방법을 배우는 시간을 넘어, 좋은 데이터는 좋은 실험 환경에서 시작된다는 사실을 다시 한번 확인하는 자리였습니다.

초분광 분석은 작은 조명 변화나 촬영 조건만으로도 결과가 달라질 수 있기 때문에, 장비 성능만큼이나 실험 설계와 촬영 노하우가 중요합니다.

씨더스는 앞으로도 초분광 이미지를 활용한 표현체 분석 기술을 더욱 고도화하며, 식물과 생물의 상태를 데이터로 정확하게 읽어내는 기술을 발전시켜 나가고자 합니다.

보이는 것을 넘어 보이지 않는 정보까지 데이터로 해석하는 기술.

씨더스는 앞으로도 디지털육종과 데이터 기반 농업의 새로운 기준을 만들어가겠습니다.



 

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씨더스는 데이터와 AI로 더 건강한 먹거리를 제안하는 기업입니다.