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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 27 - 33 (7page)
이용수
초록· 키워드
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본 연구는 드론에 다분광카메라와 열화상카메라를 장착하여 농작물의 건강 상태를 예측할 수 있는 식생지수(NDVI)를 획득하고 분석하는 정밀농업 기술을 실증하는 것에 대해 다룬다. 다분광카메라는 농작물의 반사율을 측정하여 식생지수를 계산하고, 열화상카메라는 작물의 온도 변화를 감지하여 수분 스트레스와 건강 상태를 평가한다. 이 연구를 통해 수집된 데이터는 농업 생산성을 높이고 화학 비료 및 농약 사용을 최적화할 수 있어 추후 사물 인식기술과 접목 하면 정밀농업 기술이 미래 농업의 지속 가능성을 향상하는 중요한 대안 기술로 자리 잡을 수 있음을 보여준다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 식생지수 획득을 위한 비행시험 절차
3. NDVI 결과 분석 및 이미지 데이터 처리
4. 결론
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
S-H. Im, S. I. Hassan, L. M. Dang, K-B. Min, H. J. Moon, “Analysis of Fusarium Wilt Based on Normalized Difference Vegetation Index for Radish Field Images from Unmanned Aerial Vehicle,” The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 67, pp. 1353-1357, 2018.
S. J. Oh, J. O. Kang, Y. C. Lee, “Time Serise Comparison of Vegetation Indices and Chlorophyll Field-Measurement Data for Outdoors Smart Farm Based on UAV NIR Images,” Journal of Korean Society for Geospatial Information Science, vol. 30, pp. 31-39, 2022.
B. G. Gang, “The Flight Test Procedures For Agricultural Drones Based on 5G Communication,” Journal of Aerospace System Engineering, Vol. 17, pp 38-44, 2023.
H-C. Lee, Y-Y. Choo, “Automatic Drone Flight Algorithm for Precision Agricultural Forecasting Based on Cadastral Map,” Journal of the Korea Institute of Communications and information Science, vol. 43, pp. 18-09, 2018.
F. Kleinschroth, K. Banda, H. Zimba, S. Dondeyne, I. Nyambe, “Drone imagery to create a common understanding of landscape,” Landscape and Urban Planning, vol. 228, pp. 104571, 2022.
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B. G. Gang, “The Flight Test Procedures For Agricultural Drones Based on 5G Communication,” Journal of Aerospace System Engineering, Vol. 17, pp 38-44, 2023.
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