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초분광 영상을 이용한 의사결정 트리 기반 봄감자(Solanum tuberosum)의 염해 판별
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 강경석 | - |
| dc.contributor.author | 류찬석 | - |
| dc.contributor.author | 장시형 | - |
| dc.contributor.author | 강예성 | - |
| dc.contributor.author | 전새롬 | - |
| dc.contributor.author | 박준우 | - |
| dc.contributor.author | 송혜영 | - |
| dc.contributor.author | 이수환 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-12-26T16:02:37Z | - |
| dc.date.available | 2022-12-26T16:02:37Z | - |
| dc.date.issued | 2019 | - |
| dc.identifier.issn | 1229-5671 | - |
| dc.identifier.issn | 2288-1859 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/10563 | - |
| dc.description.abstract | 본 연구는 초분광 영상을 이용하여 간척지에서 주로 발생하는 염해 및 한해를 봄감자의 주요 생육단계에서 판별할 수 있는지를 검토하는 것이다. 영양생장기(VP), 괴경형성기(RFP) 및 괴경비대기(RGP)에 취득한 초분광 영상 내 봄감자 캐노피 영역의 반사율과 반사율의 불균일성을 최소화하기 위해 밴드 비로 변환하였다. 소형 다중분광 영상센서 개발을 고려하여 FWHM 5 nm의 단일 밴드를 상용화되어있는 밴드패스필터 기준으로 10 nm, 25 nm와 50 nm 평준화한 후 똑같이 밴드 비로 변화하였다. 의사결정트리법을 이용하여 각 FWHM에서 염해 판별에 유의한 단일 밴드 및 밴드 비를 추출하였고 그 분류 정확도는 OA와 KC로 나타내어졌다. 염해, 한해 및 정상 여부를 분류하기 위해 선택된 밴드는 최소 3개에서 최대 13개로 모든 FWHM에서 OA 66.7%와 KC 40.8% 이하의 정확도를 나타내었다. 괴경비대기(RGP)에서만 공통으로 440 nm가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 영양생장기(VP)에는 530 nm 또는 540 nm, 괴경비대기(RGP)에서는 추가로 710 nm 또는 720 nm가 선택되었다. 영양생장기(VP)에 비해 생식생장기(RFP 및 RGP)에 분류 정확도가 높지만 상용화가 용이한 10 nm 이상의 FWHM에서 OA 및 KC값이 각각 78.7%, 57.7% 이하로 나타났다. 밴드 비를 이용하여 염해, 한 해 및 정상을 분류하기 위해 선택된 밴드 비는 최소 2개에서 최대 6개로 원래 밴드(5 nm FWHM)의 비를 이용할 경우 생육 시기 및 FWHM에 관계없이 OA 및 KC가 95% 이상으로 나타났다. 영양생장기에서 FWHM에 관계없이 790 nm와 800 nm의 비가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 각 생육단계에서 Red, Red-edge 및 NIR 영역에서 유사밴드가 선택되었다. 모든 생육 시기에서 10 nm의 FWHM을 가진 3개 이하의 밴드 비를 이용한다면 OA 91.3%와 KC 85.0% 이상의 분류 정확도로 봄감자의 염해, 한해 및 정상여부 판별이 가능할 것으로 판단된다. 이 결과는 넓은 면적에서 염해 및 한해 피해를 받은 작물 필지를 소형 다중분광 카메라로 판별하여 빠르고 유연하게 제염기술을 투입하거나 그 피해 대책을 위한 정책 활용에 이용될 수 있을 것이다. | - |
| dc.format.extent | 10 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국농림기상학회 | - |
| dc.title | 초분광 영상을 이용한 의사결정 트리 기반 봄감자(Solanum tuberosum)의 염해 판별 | - |
| dc.title.alternative | Application of Hyperspectral Imagery to Decision Tree Classifier for Assessment of Spring Potato (Solanum tuberosum) Damage by Salinity and Drought | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국농림기상학회지, v.21, no.4, pp 317 - 326 | - |
| dc.citation.title | 한국농림기상학회지 | - |
| dc.citation.volume | 21 | - |
| dc.citation.number | 4 | - |
| dc.citation.startPage | 317 | - |
| dc.citation.endPage | 326 | - |
| dc.identifier.kciid | ART002546765 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Decision tree | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Drought | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Full width at half maximum | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Hyperspectral imagery | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Salinity | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Spring potato | - |
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