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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.10
- 수록면
- 409 - 421 (13page)
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Recently Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology offers new opportunities for assessing crop growth condition using UAV imagery. The objective of this study was to select optimal vegetation indices and regression model for estimating of rice growth using UAV images. This study was conducted using a fixedwing UAV (Model : Ebee) with Cannon S110 and Cannon IXUS camera during farming season in 2016 on the experiment field of National Institute of Crop Science. Before heading stage of rice, there were strong relationships between rice growth parameters (plant height, dry weight and LAI (Leaf Area Index)) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) using natural exponential function (R≥0.97). After heading stage, there were strong relationships between rice dry weight and NDVI, gNDVI (green NDVI), RVI (Ratio Vegetation Index), CI-G (Chlorophyll Index-Green) using quadratic function (R≤-0.98). There were no apparent relationships between rice growth parameters and vegetation indices using only Red-Green-Blue band images.
목차
ABSTRACT
Introduction
Materials and Methods
Results and Discussions
Conclusions
References
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[단행본] - Chae, J. C. / 2006 / Crop cultivation / Hyangmunsa : 434 ~
[학술지(정기간행물)] - Cohen, W. B. / 1991 / Response of vegetation indices to change in three measures of leaf water stress / Photogramm. Eng. Remote Sensing 57 (2) : 195 ~ 202
[학술지(정기간행물)] - Gitelson, A. A. / 1996 / Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS / Remote Sens. Environ 58 : 289 ~ 298
[학술지(정기간행물)] - Gitelson, A. A. / 2002 / Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction / Remote Sens. Environ 80 : 76 ~ 87
[단행본] - Chae, J. C. / 2006 / Crop cultivation / Hyangmunsa : 434 ~
[학술지(정기간행물)] - Cohen, W. B. / 1991 / Response of vegetation indices to change in three measures of leaf water stress / Photogramm. Eng. Remote Sensing 57 (2) : 195 ~ 202
[학술지(정기간행물)] - Gitelson, A. A. / 1996 / Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS / Remote Sens. Environ 58 : 289 ~ 298
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