MicaSense Atlas와 RedEdge로 잡초 탐지

 
 

잡초가 작물과 비슷하고 동일한 발달 단계에서 있다면 잡초 탐지는 어려운 작업이 될 수 있습니다.

Atlas의잡초레이어를사용한독특한접근방식을통해캘리포니아센트럴밸리(California Central Valley)의포도농장은작물품질을향상시키면서잡초탐지비용을 50 % 줄였습니다.

모든 잡초가 똑같이 만들어지지는 않는다.

"자생 포도나무"의 형태의 잡초는 포도 재배자들에게 뚜렷한 도전 과제를 제시합니다. 자생이라는 단어는 일반적으로 밭에 심거나 접목된 것과는 다른 품종의 포도나무를 가리키는 데 사용됩니다. 때때로, 접목된 조합 아래에서 새로운 성장이 이루어지며, 원하는 품종의 자리에 새로운 포도나무 싹이 가꾸어 질 것입니다. 이런 포도나무들은 밭에 묻혀서 나머지 나무들과 같은 방식으로 성장하기 때문에 발견하기 어려울 수 있습니다.

포도를 따는 사람들의 관점에서, 이런 자생 포도들은 똑같습니다. 색, 알의 크기, 송이 크기, 성숙도 시간들이 동일합니다. (자생 포도나무의 성숙한 보라색 포도들).

포도를 따는 사람들의 관점에서, 이런 자생 포도들은 똑같습니다. 색, 알의 크기, 송이 크기, 성숙도 시간들이 동일합니다. (자생 포도나무의 성숙한 보라색 포도들).

일단 자리를 잡으면 자생 포도나무들은 농업 활동에 악영향을 끼칠 수 있는데, 자생 포도들은 다른 잡초들처럼 기존에 심어진 작물과 물, 영양분, 일조량 및 공간을 경쟁하기 때문입니다. 더욱이 자생 포도 나무는 맛이 시고 씨앗이 있는 열매를 맺기 때문에, 결국 이 포도들이 시장품으로 배포될 수 있기에 고객과 유통 업체가 구매를 꺼려하게 됩니다.

캘리포니아 센트럴 밸리의 한 특정 농장에서 자생 포도나무가 기존의 포도와 동일한 모양으로 동일하게 성숙되기 때문에 이런 자생 포도나무의 존재가 문제의 대상이 되어 왔습니다.  이러한 포도 나무가 어디에 존재하는지 차별화하고 식별 할 수 있는 능력이 이 재배자에게 필요해졌으며, MicaSense Atlas에서 레이어를 사용하는 것이 자생 포도 나무를 찾고 제거하기 위한 핵심 전략이 되었습니다.

포도 품종을 구별하기 위한 MicaSense Atlas 사용

포도나무를 면밀히 살펴보면, 자생 포도나무는 껍질이 딱딱하고, 작고 매끄럽고 광택 있는 잎을 가지고 있습니다. 대조적으로, 심어진 품종은 무광택 질감의 더 크고 부드러우며 더 밝은 녹색의 잎과 느슨한 나무 껍질을 가지고 있습니다.

이런 차이점을 한 눈에 알기는 어렵지만 Ag OnPoint, Inc의 Chris Thiesen은 두 가지 잎 사이의 녹색의 차이점이 멀티스펙트럼 데이터를 사용하여 쉽게 식별할 수 있음을 깨달았습니다. 그는 MicaSense RedEdge를 사용한 필드 매핑을 제안했으며 MicaSense Atlas에서 수집 한 이미지를 분석했습니다.

Gepflanzte Sorte mit weniger Glanz und niedrigeren Chlorophyllwerten.
Leaves from Volunteer Vines are small & smooth with higher chlorophyll level..jpg

위쪽의 심어진 품종들은 덜 반짝이고 엽록소 수치가 낮습니다. 자생 포도나무 잎은 아래와 같습니다.

자생 포도나무들이 이미 발견된 곳의 밭을 사용해서 첫단계는 Atlas에서 자생 포도나무를 식별하고 표시하고 GPS 태그를 지정하는 것이었습니다. 그런 다음, 자생 포도나무가 아직 확인되지 않은 다른 분야에 Atlas 워크 플로가 적용됩니다.

MicaSense Atlas의 잡초 탐지 레이어는 식물의 엽록소 함량을 바탕으로 재배자가 심은 작물과 잡초를 식별하고 차별화 할 수 있도록 설계되었습니다. 각 레이어는 식물 유형을 구분하는 것이 가능할 뿐 아니라 초기 위황병 감지를 가능하게 하는 다양한 대역 및 색상 조합이 있습니다.

잡초 1 레이어를 사용해서 Chris와 그의 팀은 표시된 자생 포도나무 전부와 밭의 동북쪽에 알려지지 않은 자생포도나무들까지 구별해낼 수 있었습니다.

잡초 1 레이어는 더 높은 엽록소 함유량을 가진 자생 포도나무를 더 밝은 적색으로 표시합니다.

잡초 1 레이어는 더 높은 엽록소 함유량을 가진 자생 포도나무를 더 밝은 적색으로 표시합니다.

이 방법을 사용한 Chris와 그의 팀은 26그루의 잠재적 자생 포도나무를 두 번째 밭에서 매핑하고 찾아내었으며, 이중 18그루가 자생 포도나무로 확인되었습니다. 나머지 8그루 중에서 3개는 존슨그래스였으며, 5그루는 평균 이상의 건강을 보인 심어진 나무였습니다.

결과

Chris가 사용하는 잡초 탐지 레이어는 자생 포도나무를 식별하는 데 효과적일 뿐만 아니라 비용도 절감했습니다. 스카우트가 작은 필드 중 하나를 걸으면서 자생 포도나무들을 직접 확인하면 합계 525 달러의 비용이 발생합니다. 대신 RedEdge와 Atlas를 사용하면 250 달러가 들며 농장은 275 달러를 절약하고 상당한 수확량 손실을 예방합니다.

275 달러가 별로 많아 보이지 않지만, 자생 포도 나무를 정확하게 식별하고 조절하지 않으면 포도원에 해로운데, 수확량뿐 아니라 잠재적으로 다음 시즌의 고객 및 유통 업체들을 잃을 수도 있습니다.

Atlas를 사용하면 농부들이 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있고, 자원들을 효율적으로 배분하며, 농사 운영 효율을 높일 수 있고, 수확량 및 품질 향상에 도움이 되는 올바른 전략을 구현할 수 있습니다.