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저자정보
강예성 (경상대학교) 김성헌 (경상대학교 농업생명과학연구원) 강정균 (경상대학교 농업생명과학대학 생물산업기계공학과(농업생명과학연구원)) Tapash Kumar Sarkar (경상대학교) 권영석 (농촌진흥청 국립원예특작과학원) 준새롬 (경상대학교) 김원준 (경상대학교) 류찬석 (경상대학교)
저널정보
경상대학교 농업생명과학연구원(구 경상대학교 시설원예연구소) 농업생명과학연구 농업생명과학연구 제51권 제4호
발행연도
2017.8
수록면
149 - 160 (12page)
DOI
https://doi.org/10.14397/jals.2017.51.4.149

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It is necessary to monitor growth status of the crops due to continuous change of climatecausing insecurity in crop cultivation. Low altitude remote sensing(LARS) system is utilized toaccurately monitor the growth status of the crops. In this study, models for monitoring freshweight(FW), one of the major growth factors of Chinese cabbage, were developed withstructural indices and simple ratio calculated from bands in remotely sensed canopies by NIR,RE(imaging sensor A) and multispec-4c sensors(imaging sensor B) equipped with fixed-wingUAV depending on vegetation stages of normal planting(NP) and delayed planting(DP) Chinesecabbages. In results of imaging sensor A, the estimation models using structural indices andsimple ratio were divided into NP and DP due to different attribute of reflectance in canopieswith changed environment condition depending on different planting dates. The estimationmodels using simple ratio calculated by red edge and visible bands of NP showed betterperformance than other models, but RMSE was high. The models using simple ratio calculatedby same bands of DP were feasible to accurately estimate FW(R2 of more than 0.946 withRMSE of less than 169.5 g). In results of imaging sensor B, the estimation models usingstructural indices and simple ratio on DP were divided into low to intermediate FW andintermediate to high FW. As a result, estimation models of all structural indices and simpleratio in low to intermediate FW bands were advisable to estimate FW(R2 of more than 0.860with RMSE of less than 104.7 g). Estimation models of those calculated by red edge andvisible bands in intermediate to high FW were only possible to accurately estimate FW(R2 ofmore than 0.532 with RMSE of less than 400.7 g).
#Chinese cabbage #Fresh weight #Simple ratio #Structural indices #Unmanned aerial vehicle

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Du M / 2016 / Multi-temporal Monitoring of Wheat Growth through Correlation Analysis of Satellite Images, Unmanned Aerial Vehicle Images with Ground Variable / IFAC-PapersOnLine 49(16):5~9 google schola Gitelson AA. / 2004 / Wide dynamic range vegetation index for remote quantification of biophysical characteristics of vegetation / Journal of plant physiology 161(2):165~173 google schola Haboudane D / 2004 / Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture / Remote sensing of environment 90(3):337~352 google schola 강예성 / 2016 / Estimation of Leaf Dry Mass and Nitrogen Content for Soybean using Multi-spectral Camera Mounted on Unmanned Aerial Vehicle / 농업생명과학연구 50(6):183~190 dbpia Liang Z / 2008 / A study on fast estimation of vegetation fraction in three Gorges emigration area by using SPOT5 imagery / The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 37:987~992 google schola

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