초분광 이미지 분석 대상 영역과 분석 이미지. 국립산림과학원 제공산림청 국립산림과학원이 잔디를 훼손하지 않고도 계절별 생육 상태를 정밀하게 짚어내는 진단 기술을 개발했다.
국립산림과학원은 첨단 분석 기술인 '초분광 이미지'를 활용해 잔디의 정밀 진단 기술을 개발했다고 18일 밝혔다.
잔디를 베거나 캐내지 않고도 시기별 생육 상태를 정확하게 알아내는 방법을 제시했다고 평가받는다. 특히 인공지능 기계학습(머신러닝) 기술을 더해 방대한 양의 잔디 상태 데이터를 빠르고 정밀하게 처리하는 자동 분석 기술을 구현한 점이 특징이다.
생육 시기에 따른 초분광 반사율 특성과 잔디 생육 비교. 국립산림과학원 제공산림바이오소재연구소 연구팀은 국제 학술지 '플랜츠(Plants)'에 실은 논문에서 초분광 영상 데이터로 잔디의 건강 상태와 자라는 단계를 분석하는 방법을 공개했다. 계절 변화에 따른 잔디의 성장 흐름을 체계적으로 분석해, 여름철 활발히 자라는 시기부터 가을철 쉬는 시기까지 변화 과정을 데이터로 그려내고 수치로 나타내는 데 성공했다.
이 기술을 활용하면 잔디를 언제 어떻게 관리해야 하는지 데이터를 바탕으로 판단할 수 있어 관리 효율이 크게 높아지고, 기후변화에 맞춘 맞춤형 관리도 가능해진다.
골프장과 공원, 스포츠 잔디 관리는 물론 도시 녹지 관리와 스마트 농업 분야에도 폭넓게 활용될 것으로 기대를 모은다. 드론이나 자동화 시스템에 이 기술을 얹으면 넓은 지역의 잔디 상태를 실시간으로 한눈에 살펴보는 것도 가능해진다.
국립산림과학원 산림바이오소재연구소 배은지 연구사는 "초분광 영상 분석 기술은 잔디뿐만 아니라 다양한 식물과 숲을 관리하는 데도 넓혀 적용할 수 있다"고 말했다.