연구진이 위성 이미지 시계열(SITS) 데이터를 활용한 새로운 작물 스트레스 탐지 모델 STS-NET을 개발했어요. STS-NET은 자가 지도 3D 컨볼루션 오토인코더(3D-CAE) 기반으로, NDVI, GNDVI, RECI, NDRE 등 4가지 식생 지수를 활용해 시공간적 스트레스 패턴을 파악해요.
개발된 모델은 BSPT 데이터셋으로 학습하고 실제 사탕수수 데이터셋으로 평가하여 물 스트레스 97.98%, 질소 스트레스 85.08%, 복합 스트레스 83.47%의 정확도를 달성했어요.
STS-NET은 최소한의 라벨 데이터 의존도로 사탕수수 작물 스트레스를 효과적으로 탐지할 수 있으며, 간단한 모델의 특징 추출기로도 활용 가능해요.