옥수수(Zea mays L.)의 수확량 구성 형질 변이를 정량화하는 것은 식물 유전학 연구, 품종 개량 및 농업 기술 발전에 매우 중요합니다. 에이커당 곡물 수확량은 에이커당 식물 수, 식물당 이삭 수, 이삭당 알곡 수, 평균 알곡 무게의 함수입니다. 이삭당 알곡 수는 이삭당 알곡 줄 수와 줄당 알곡 수의 곱으로 결정됩니다.
기존의 수동 측정 방식은 시간이 많이 소요되어 데이터 수집 규모를 제한하며, 최근 이미지 처리 및 딥러닝을 활용한 자동화 노력은 높은 주석 비용과 다양한 유전자원에 대한 일반화의 어려움에 직면해 있습니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 대규모 비전 모델을 활용한 제로샷(zero-shot), 무주석 옥수수 알곡 분할 방법을 탐색했습니다.
오픈 소스 대규모 비전 모델인 Segment Anything Model(SAM)을 사용하여 옥수수 이삭 이미지에서 개별 알곡을 분할하고, 그래프 기반 알고리즘을 구현하여 줄당 알곡 수를 계산했습니다. 이 접근 방식은 다양한 옥수수 이삭에서 줄당 알곡 수를 효과적으로 식별했습니다.
본 연구는 제로샷 기반 비전 모델과 이미지 처리 루틴의 결합이 농업 데이터 수집의 자동화를 향상하고 주관성을 줄일 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 모든 코드는 오픈 소스로 공개되어 이러한 효율적인 표현형 분석 방법의 보급에 기여할 것입니다.
물 부족 환경, 특히 반건조 지역에서 옥수수 생산성 향상에 효율적인 관개 관리는 매우 중요합니다. 본 연구는 지하 점적 관개(SDI) 조건에서 줄 간격과 이미터 유량(emitter discharge rate)이 교잡 옥수수의 생장 및 수확량에 미치는 영향을 평가하고자 수행되었습니다.
2025-26년 라비(Rabi) 시즌 동안 인도 타밀나두 SRM 농업과학대학에서 현장 실험이 진행되었습니다. 본 실험은 3반복의 완전 임의 배치 설계(RBD)로, 줄 간격(30/90, 45/75, 60/60 cm)과 이미터 유량(2, 4 lph)의 조합을 포함하는 8가지 처리와 지표 점적 관개 및 재래식 골 관개를 비교했습니다.
100립중과 수확 지수를 제외한 모든 생장 매개변수에서 처리 간 유의미한 차이가 나타났습니다. 특히, SDI 조건에서 45/75 cm 줄 간격과 2 lph 이미터 유량을 적용한 처리(T2)는 엽면적 지수, 건물 축적량, 100립중, 알곡 수확량, 줄기 수확량을 포함한 모든 수확량 관련 특성에서 지속적으로 우수한 결과를 보였습니다. T2는 헥타르당 7256 kg의 최고 알곡 수확량과 12797 kg의 줄기 수확량을 달성했으며, 45/75 cm 줄 간격과 4 lph 이미터 유량을 적용한 처리(T5)가 그 뒤를 이었습니다.
이러한 성능 향상은 최적의 작물 배치와 뿌리 영역으로의 정밀한 수분 공급이 생리적 과정과 동화산물 전이를 촉진했기 때문으로 분석됩니다. 본 연구는 물 부족 조건에서 45/75 cm 줄 간격과 2 lph 이미터 유량을 적용한 SDI가 교잡 옥수수 생산성을 극대화하는 효과적인 전략임을 시사합니다. 이 구성을 채택함으로써 반건조 지역 농부들은 물 사용 효율성을 높이고 관개 투입량을 줄이면서 더 높은 수확량을 달성할 수 있을 것입니다.
