기후변화로 인한 폭염, 집중호우, 가뭄 등 극한 이상 현상의 빈도 증가는 수도작의 생산성과 생산량에 직접적인 피해를 끼치고 있다. 논 수위 관리는 벼의 생육과 쌀의 품질을 결정하는 중요한 요소이다. 관행의 육안에 의존하는 논 수위 확인 작업은 농민이 직접 확인해야하는 번거로움이 존재한다. 이를 개선하기 위해 센서 데이터 활용 방안 연구에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 농업현장에서 실시간생육관리 플랫폼의 도입의 필요성이 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 PTZ 카메라와 형광 마커를 활용하여 현장의 기후, 기상조건 등의 다양한 외란을 극복할 수 있는 논 수위 추정 영상처리 알고리즘을 개발하고 기초 실험을 수행하였다. 마커의 형태는 원으로 선정하여, 다양한 각도로 촬영된 영상에서 마커 식별 가능하도록 하였다. 크기는 100 × 100 픽셀의 원본 이미지를 y축 기준 1%에서 100% 까지 크롭핑하여 수위 증가에 따른 원본이미지 변화 간의 기하학적 상관성을 분석하였다. 원본 이미지 안의 원형 마커의 1:1~99까지 비율별 centroid값과 수위 간의 선형 상관관계 분석 결과 매우 높은 유의성을 확인할 수 있었다. 선형 회귀 분석법을 이용하여 다일차, 이차, 삼차 회귀 다항식을 도출하고 각각 r2=0.9818, r2=0.9944, r2=0.9945의 결정계수를 확인하였다. 자연광이 현저히 부족한 야간에도 마커의 식별 성능을 높이기 위하여 형광 마커를 사용하였다. 수위 측정을 위해 50cm 높이의 아크릴 판에 4cm 간격으로 마커를 부착하였다. 배경은 검은색으로 도색하여 이미지 전처리 과정에서 마커를 쉽게 분리하도록 하였다. 실험에 사용한 이미지는 밝을 때와 어두울 때를 기준으로 건조상태, 물방울 맺힘, 담수의 상황별로 촬영하였다. 분석 단계에서 RGB 포맷의 이미지의 각 채널별 이미지를 Red/2+Green/2-Blue/2 과정을 통해 Binarizy image를 획득하였다. 눈으로 식별이 어려운 이미지를 segmentation을 통해 이미지 보정을 하고 detected image 획득하였다. 기초 실험을 통해 PTZ 카메라를 활용해 획득한 이미지 데이터로 논 수위 예측 가능성을 확인 할 수 있었다. 현장의 다양한 외란을 극복할 수 있는 수위 변화 관찰 시스템을 통해 신뢰성 있는 벼 생육 모델의 구축이 가능할 것이다. 또한 관수시스템과 연동하여 논 수위에 따른 자동 관수 기능을 가진 실시간생육관리 플랫폼 개발이 가능할 것이다.