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회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용한 콩의 생체중, 건물중, 엽면적 지수 추정Estimation of Fresh Weight, Dry Weight, and Leaf Area Index of Soybean Plant using Multispectral Camera Mounted on Rotor-wing UAV

Other Titles
Estimation of Fresh Weight, Dry Weight, and Leaf Area Index of Soybean Plant using Multispectral Camera Mounted on Rotor-wing UAV
Authors
장시형류찬석강예성전새롬박준우송혜영강경석강동우쩌우쿤옌전태환
Issue Date
2019
Publisher
한국농림기상학회
Keywords
Remote sensing; Unmanned Aerial Vehicle; Vegetation Indices; Soybean; Simple linear regression
Citation
한국농림기상학회지, v.21, no.4, pp 327 - 336
Pages
10
Indexed
KCI
Journal Title
한국농림기상학회지
Volume
21
Number
4
Start Page
327
End Page
336
URI
https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/9835
ISSN
1229-5671
2288-1859
Abstract
콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.587, RMSE=1.01 m2/m2, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.789, RMSE=0.73 m2/m2, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 (RRVI (R2=0.760, RMSE=0.78 m2/m2, RE=37.26%) GRVI (R2=0.828, RMSE=0.66 m2/m2, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
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Ryu, Chan Seok
농업생명과학대학 (생물산업기계공학과)
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