A Multi-factor based Grading Evaluations for Pasture : A Fuzzy Data Fusion Approach

Q: 이 논문에서 정의한 초지 등급 평가란 무엇인가?

온도, 습도, 광도, 기압, NDVI 등 10가지 환경 요인을 종합적으로 분석하여 초지의 상태를 정량화하는 과정이다. 이는 AHP를 통해 각 요인의 가중치를 결정하고 퍼지 데이터 융합 방식을 적용하여 초지의 적합성을 네 가지 등급으로 분류함으로써 신뢰성 있는 등급을 산출하는 것을 의미한다.

Q: 퍼지 데이터 융합 기반의 초지 평가 방식은 기존 방법과 비교해 어떤 장점이 있는가?

연구 결과, 단일 요인 분석의 한계를 극복하고 다각적인 환경 변수를 통합함으로써 평가의 정확도와 신뢰성을 크게 향상시켰다. 특히 AHP 가중치 설정과 퍼지 멤버십 함수를 통해 데이터의 불확실성과 주관성을 배제하고 실시간으로 정밀한 등급 판정이 가능하다.

Rui Zhang; Dongkai Liu; Jingsha Zheng; Yan Wang; Gang Li; Jinchuan Huang; Xulingyun An; Gengliang Li

doi:10.5573/IEIESPC.2026.15.4.541

학술저널

저자정보: Rui Zhang (Tianjin University of Science and Technology) Dongkai Liu (Tianjin University of Science and Technology) Jingsha Zheng (Tianjin University of Science and Technology) Yan Wang (Tianjin Chengjian University) Gang Li (Inner Mongolia University) Jinchuan Huang (Tianjin University of Science and Technology) Xulingyun An (Tianjin University of Science and Technology) Gengliang Li (Tianjin University of Science and Technology)

저널정보: 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.15 No.4

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Recent advancements in the Internet of Things (IoT) have opened new possibilities for digital agriculture, significantly impacting the animal husbandry economy and grassland ecosystem stability. Traditional grassland evaluation methods are often time-consuming, labor-intensive, and prone to inaccuracies. To address these challenges, we propose a novel framework that employs a fuzzy data fusion approach for grassland evaluation. This method considers multiple factors—temperature, humidity, light, air pressure, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)—with weights determined through the Analytic Hierarchy Process (AHP). Our framework integrates an environmental monitoring system that leverages NB-IoT, sensor technology, and image processing techniques. Experimental results demonstrate that our method captures more comprehensive grassland information and overcomes the limitations of single-factor assessments, thereby enhancing the reliability and accuracy of grassland grade evaluations. By providing real-time, precise, and holistic assessments, the integration of AHP and fuzzy data fusion significantly improves the overall reliability of grassland evaluations.

#Pasture grade evaluation #Fuzzy comprehensive evaluation #Data fusion #Analytic hierarchy process (AHP)

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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