메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강예성 (경상대학교) 김성헌 (경상대학교) 강정균 (경상대학교 농업생명과학대학 생물산업기계공학과(농업생명과학연구원)) 홍영기 (농촌진흥청) Tapash Kumar Sarkar (경상대학교) 류찬석 (경상대학교)
저널정보
경상대학교 농업생명과학연구원(구 경상대학교 시설원예연구소) 농업생명과학연구 농업생명과학연구 제50권 제6호
발행연도
2016.12
수록면
183 - 190 (8page)
DOI
https://doi.org/10.14397/jals.2016.50.6.183

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Recently, remote sensing technology as a nondestructive method has been utilized to detectthe quantity and quality of crops using unmanned aerial system. To predict vegetation growth(leaf dry mass and nitrogen content) of soybean, two vegetation index(NDVI and Green NDVI)were calculated from images acquired by multi-spectral camera mounted on a UAV and eachprediction models between vegetation growth and index were evaluated. As a result, there wasno significant difference between vegetation growth and index when each vegetation stage foreach yellow and black bean were compared to each other. However, there was significantdifference between vegetation growth and index when all vegetation stage for each yellow andblack bean were compared to each other. Moreover, there was significant difference betweenvegetation growth and NDVI(r= 0.799 for leaf dry mass, r= 0.796 for nitrogen content), andGreen NDVI(r= 0.860 for leaf dry mass, r= 0.845 for nitrogen content) for all vegetation stageswith all soybeans. The accuracy and precision of Green NDVI model(R2= 0.740 for leaf drymass, R2= 0.714 for nitrogen content) were better than those of NDVI model regardless ofvarieties and vegetation growth. Therefore, Green NDVI has considerable potential to detect thequantity and quality of soybeans.
#Estimation model #Nitrogen content #Soybean #Vegetation index #Unmanned aerial vehicle(UAV)

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Aparicio N / 2000 / Spectral vegetation indices as nondestructive tools for determining durum wheat yield / Agronomy Journal 92(1):83~91 google schola Best RG / 1985 / Spectral estimation of green leaf area index of oats / Remote Sensing of Environment 17(1):27~36 google schola Christensen S / 1993 / Deriving light interception and biomass from spectral reflectance ratio / Remote Sensing of Environment 43(1):87~95 google schola Gitelson AA / 1996 / Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS / Remote Sensing of　Environment 58(3):289~298 google schola 홍성준 / 2014 / 콩 품종, 파종시기 및 작부체계가 콩 불마름병 발생에 미치는 영향 / 한국유기농업학회지 22(4):773~787 dbpia

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0