[연구필요성]

 서울대 농업생명과학대학 류영렬 교수 연구진이 주도한 국제 공동연구(서울대, 농촌진흥청, 호주 멜버른대학교, 독일 뮌헨공대, 스페인 발렌시아 대학교 및 스페인 국립연구소)는 20년 이상 원격 탐사 분야에서 논란의 대상이었던 태양광 유도 엽록소 형광(Sun-induced chlorophyll fluorescence, SIF) 정량화 문제 해결을 목표로 했다.
SIF는 식물의 광합성 및 스트레스 탐지에 매우 중요한 정보를 담고 있으나, SIF 신호는 엽록소에 흡수된 태양 복사 에너지의 약 2%에 불과할 정도로 미약하여, 이를 탐지하고 분석하는 것이 큰 기술적 난제로 남아있었다.
 특히, 기존에는 SIF를 정확히 정량화하기 위해 초고해상도(0.1 nm 수준) 초분광카메라의 고가 장비가 필수적이라는 인식이 지배적이었는데, 이는 농업 및 환경 모니터링 분야에서 이 기술을 광범위하고 비용 효율적으로 활용하는 데 가장 큰 제약이었다. 본 연구는 널리 사용되는 중분광 해상도(3-5 nm 수준) 초분광카메라의 활용 가능성을 과학적으로 입증함으로써, 기술의 실용화 토대를 마련할 필요성에서 출발했다.

[연구성과/기대효과]

 서울대 조경.지역시스템공학부 류영렬 교수 연구실의 최원석 박사과정 연구원이 주도한 국제 공동 연구팀은 중분광 해상도 SIF 추출만으로 식물의 생리적 스트레스를 탐지하는 데 성공했다. 주요 성과로, 연구팀은 중분광 해상도 SIF 추출 데이터가 초고해상도 데이터와 비교했을 때 예측 가능하고 수정 가능한 편향을 가짐을 입증하며 데이터의 견고성을 확보했다.
 또한, 광합성 저해제인 DCMU 처리 통제 실험을 통해 SIF 신호가 광합성 효율 저하에 즉각적이고 민감하게 반응함을 확인하며 SIF의 핵심 지표 역할을 증명했다. 무엇보다 중요한 것은 실제 현장 적용 가능성이다. 드론에 탑재된 중분광해상도 초분광카메라를 활용한 현장 관측을 통해 벼의 깨씨무늬병 등 주요 질병에 걸린 작물의 초기 생리적 스트레스 변화를 성공적으로 감지함으로써, 농업 현장 적용 가능성을 입증했다.
 마지막으로, 항공기에 중분광해상도 및 초고해상도 초분광 카메라를 동시에 장착한 실험에서, 중분광 기반 SIF의 공간패턴이 초고해상도 기반 SIF의 공간패턴과 일치한다는 것 역시 밝혀냈다.
 이러한 성과의 기대 효과는 막대하다. 널리 사용중인 중분광 해상도 초분광카메라로 SIF를 추정하여 식물의 초기 스트레스를 정확히 포착하여 정밀 농업 및 작황 관리를 최적화하는 데 기여할 수 있으며, 특히 각국에서 추진 중인 저궤도 초분광 위성을 통한 광역 규모의 작황 관리에 활용될 수 있다. 이 연구는 농촌진흥청 지원을 받아 Remote Sensing of Environment지에 게재되었다.

[본문]
최원석 박사과정 연구원 주도, 국제 협력의 결실

 서울대학교 조경.지역시스템공학부 류영렬 교수 연구실의 최원석 박사과정 학생이 호주 멜버른 대학교, 독일 뮌헨 공과대학교, 스페인 발렌시아 대학교 및 스페인 국립연구소 등 국제연구진을 이끌고 진행한 이 연구는 유인 항공기, 드론 캠페인, 대조 실험 및 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터를 활용하여, 중분광 해상도 SIF 추출만으로도 식물의 생리적 스트레스(병해충 등)를 감지할 수 있음을 입증했다.

 이는 SIF 정량화를 위해 초고해상도 장비가 필수적이라는 기존의 인식을 깨고, 중분광 해상도 초분광 카메라의 활용 가능성을 확대하여 농업, 생태학, 환경 모니터링 분야에 즉각적인 적용을 가능하게 하는 성과이다. 해당 성과는 국제 저명 학술지 Remote Sensing of Environment에 게재되었다.

정량화의 정확성 입증: 예측 가능한 편향, 수정 가능한 데이터

 먼저, 연구팀은 이론적인 모델링 및 시뮬레이션 결과를 통해 중분광 해상도 SIF 추출 알고리즘의 견고함과 물리적 타당성을 확인했다. 또한, 제초제를 활용한 정밀한 통제 실험에서 SIF 신호가 광합성 효율 저하에 즉각적으로, 그리고 민감하게 반응함을 확인함으로써, 중분광 SIF가 식물의 급격한 생리적 스트레스 상태를 포착할 수 있다는 핵심적인 증거를 마련했다.

 드론 캠페인에서는 소형 중분광 해상도 초분광 카메라를 활용하여 실제 농업 환경에서의 적용 가능성을 입증했다. 특히 벼의 깨씨무늬병(Pyricularia grisea)과 같은 주요 질병에 걸린 작물의 생리적 스트레스 변화를 SIF 신호를 통해 성공적으로 감지했다. 이러한 현장 드론 캠페인 결과는 SIF 기술이 농업 분야의 정밀 모니터링에 활용될 수 있음을 시사한다.

 마지막으로, 최원석 연구원은 BK21 사업의 지원을 받아 호주 멜버른 대학교에 -방문하여 멜버른 대학교의 연구진과의 협력을 통해 실제 0.1nm 대역폭의 항공기 기반 초고해상도 데이터와 비교하여 중분광해상도 SIF 추정치가 예측 가능한 편향성을 가지고 있으며, 보정 가능함을 입증했다.

 이러한 모델링 검증, 현장 실험, 드론 기술 적용 및 초고해상도 데이터 비교의 통합적인 접근법을 통해 중분광 해상도 SIF 데이터가 식물 스트레스 모니터링에 여전히 견고하게 사용될 수 있다는 결론을 도출했다.

응용 분야 확대 및 미래 전망

 이러한 성과의 기대 효과는 막대하다. 널리 사용중인 중분광 해상도 초분광 카메라로 SIF 정량화가 가능해짐에 따라 농업, 생태학, 환경 모니터링 분야에 적용이 확대될 것이다. 특히, 식물의 스트레스를 초기에 정확히 포착하여 정밀 농업 및 작물 생산성 관리에 기여할 수 있으며, 나아가 기후 변화에 따른 식물 생태계의 변화와 스트레스 반응을 보다 효율적이고 광범위하게 모니터링하는 데 중요한 기반 기술을 제공할 것이다. 무엇보다, 최근들어 여러 국가 우주청 및 회사들에서 추진하는 저궤도 초분광 위성들로부터 SIF를 추출하여 광역규모의 작황 관리에 활용될수 있을 것이다.