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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.12
- 수록면
- 743 - 750 (8page)
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Recently, usage of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) has increased in agricultural part. This study was conducted to classify onion and garlic using supervised classification of a fixed-wing UAV (Model : Ebee) images for evaluation of possibility about estimation of onion and garlic cultivation area using UAV images. Aerial images were obtained 11~12 times from study sites in Changryeng-gun and Hapcheon-gun during farming season from 2015 to 2016. The result for accuracy in onion and garlic image classification by R-G-B and R-G-NIR images showed highest Kappa coefficients for the maximum likelihood method. The result for accuracy in onion and garlic classification showed high Kappa coefficients of 0.75~0.97 from DOY 105 to DOY 141, implying that UAV images could be used to estimate onion and garlic cultivation area.
목차
Introduction
Materials and Methods
Results and Discussion
Conclusions
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Cho, G.O / 2014 / Formation and diffusion process of main producing areas of vegetables / Korea Agric. Hist. Assoc 13(2):45~65
Fauvel, M. / 2013 / Parsimonious Mahalanobis kernel for the classification of high dimensional data / Pattern Recognit 46:845~854
George, H.M. / 2013 / Mapping post-fire forest regeneration and vegetation recovery using a combination of very high spatial resolution and hyperspectral satellite imagery / Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf 20:60~66
Kim, Y.S / 1998 / The Concept of Remote Sensing / Donghwa Technology Corporation :241~245
Korean Statistical Information Service Homepage
Fauvel, M. / 2013 / Parsimonious Mahalanobis kernel for the classification of high dimensional data / Pattern Recognit 46:845~854
George, H.M. / 2013 / Mapping post-fire forest regeneration and vegetation recovery using a combination of very high spatial resolution and hyperspectral satellite imagery / Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf 20:60~66
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