정확하고 효율적인 지상 생물량(AGB) 추정은 땅콩 표현형 식별과 현장 관리에 중요한 의미를 갖습니다. 본 연구는 드론 다중분광 영상을 활용하여 스펙트럼 특징과 질감 특징을 추출하고, 땅콩 지상 생물량의 비파괴 고처리량 추정에 대한 응용 가능성을 탐구하였습니다. 녹색광, 적색광, 적색 가장자리 및 근적외선 대역을 기반으로 식생 지수(VIs)와 회색공생행렬(GLCM) 기반 질감 특징(TFs)을 구축하고, 6가지 회귀 모델과 결합하여 땅콩 지상 생물량 추정 분석을 수행하였습니다. 결과는 근적외선 대역의 질감 특징이 땅콩 지상 생물량에 가장 높은 민감도를 보임을 나타냅니다. 다양한 GLCM 매개변수 조합 중 7×7 창 크기, 45° 방향, 16단계 회색조의 매개변수 구성이 땅콩 캐노피 질감 특징의 안정적인 추출을 가능하게 합니다. 모든 식생 지수와 질감 특징을 결합하면 일부 모델의 추정 정확도가 약간 향상될 수 있으나, 전체 특징 세트에는 정보 중복 문제가 존재해 일부 모델에서 결정계수(R²)와 수정 결정계수(adjusted R²) 간에 큰 차이가 발생하며 모델 간결성이 제한됩니다. 이에 본 연구는 극단적 그래디언트 부스팅(XGBoost)과 샤플리 가법 설명(SHAP)을 결합한 특징 선택 방법을 사용하여 차이 식생 지수, 분산, 평균, 에너지 및 보정토양 조정 식생 지수의 5가지 핵심 변수를 도출하였습니다. 결과는 본 방법이 모델 입력 차원을 효과적으로 줄이고 R²와 adjusted R²의 차이를 0.020 이내로 제어하며 안정적인 예측 정확도를 유지하고 R²는 0.840 이상, 평균 제곱근 오차는 0.055 kg/m² 이하를 보장함을 보여줍니다. 제안한 방법은 땅콩의 고처리량 모니터링, 표현형 식별 및 현장 생산 관리를 위한 신뢰할 수 있는 기술적 지원을 제공합니다.

고처리량 모니터링; 드론 원격탐사; 땅콩; 지상 생물량; 질감 특징