파이썬을 이용한 Process Based 기반 상추 생육 모델링 (lettuce grwoth model)
Github: https://github.com/EthanSeok/lettuce_PBM
Introduction
실시간 온실 환경에 따른 생육 결과를 예측하여 동적으로 환경을 조절한다면 생산량 및 에너지 효율을 높일 수 있을 것이라 예상
파이썬의 풍부한 라이브러리와 높은 범용성을 통해 모델 활용 방면 확장 가능
따라서 기능기반 상추 생육모델(Process based model, PBM)을 활용하여 파이썬으로 구현하고 시각화 하고자 함
env data
- summerdata: 전라북도 부안군 계화면 벤로(venlo type)형 온실 (2022.01.01 ~ 2022.01.31)
- winter data: 충청북도 천안시 벤로형 온실 (2022.09.13 ~ 2022.10.12)
Material & Methods
- Noation
모델 구조
모델 수식
Result & Disccusion
Streamlit을 이용한 시각화
- 온도 및 광 조건에 따른 상추의 생육상 시각화
- 온도. 광 슬라이드를 조절하여 상추의 생육상을 볼 수 있음.
- https://ethanseok-lettuce-pbm-lettuce-model-t1iosk.streamlit.app/ 에서 구동할 수 있다.
구동하는데 시간이 오래걸린다..
Conclusion
분단위 온실 내부 온도, CO2, PAR 데이터를 구득하여 모델에 적용하여 시뮬레이션하고, 파이썬 기반 웹 API를 통해 환경 데이터 및 생육일자에 따른 건물중 및 LAI 커브를 시각화함
본 연구에서 사용한 모델은 양액 및 토성 특성은 고려하지 않았으며, 모델의 정확도 향상을 위하여 상추 재배 실험을 통한 모델 검증 및 계수 탐색 필요
광량에 따라 DW가 민감하게 반응함을 확인하였으며, 향후 에너지 효율을 고려한 적정 광량 산정을 할 계획임
향후 연구를 통해 상추의 생육상태에 따라 온실환경을 웹 API를 이용하여 동적으로 제어할 수 있는 알고리즘 개발로 모델 활용 영역을 확장 할 수 있을 것으로 기대