머신러닝 기반 토양 특성 예측

안정적인 작물 수확량을 위해서는 토양 영양소 상태를 정확히 진단하고 질소(N), 인(P), 칼륨(K) 등 필수 영양소를 적절히 공급해야 한다. 그러나 기존의 토양 영양소 분석법은 복잡하고 시간이 오래 걸려 실시간 진단이 어렵다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 비파괴적이고 신속한 방법인 가시광선-근적외선(Vis-NIR) 분광법이 주목받고 있다. Vis-NIR 스펙트럼은 시료의 특성을 피크 강도로 반영하지만, 노이즈나 기저선 이동 등 다양한 인공물과 복잡한 변수에 의해 영향을 받기 쉽다. 따라서 정확한 영양소 추정을 위해서는 스펙트럼 전처리 전략 개발과 머신러닝 기반 모델링 기법의 적용이 필수적이다. 본 총설은 Vis-NIR 분광법을 활용한 토양 수분 함량, 유기 탄소(C) 및 영양소 평가에 중점을 둔다. 특히, 스펙트럼 전처리 및 부분 최소 제곱 회귀(PLSR), 서포트 벡터 머신 회귀(SVMR)와 같은 머신러닝 알고리즘을 결합하여 추정 정확도를 향상시키는 방안을 탐구한다. Vis-NIR 분광법과 머신러닝의 결합은 토양 특성 예측의 정확도를 높여 실시간 현장 적용 가능성을 제시한다. 이는 보다 효율적이고 현장 맞춤형 영양소 관리를 가능하게 하여 지속 가능한 농업 관행에 기여할 것으로 기대된다.