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
- 장시형; 류찬석; 강예성; 전새롬; 박준우; 송혜영; 강경석; 강동우; 쩌우쿤옌; 전태환
- 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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