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한국토양비료학회 한국토양비료학회지 한국토양비료학회지 제51권 제4호
발행연도
2018.11
수록면
471 - 481 (11page)

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Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are currently gaining a growing interest for agriculture applications due to its potential in precision agriculture such as the identification of weeds and crop production issues, diagnosing nutrient deficiencies, and the prediction of biomass and yield. This study reports on the development for estimating the growth parameters of red pepper. The red pepper field using UAV was studied, and image analysis technologies were studied to develop growth estimation model from acquired images. We used the normalized difference vegetation index (NDVI) that reflects the crop conditions, and vegetation fraction (VF) for 2 major cultivation regions from 2016 to 2017. For this study, UAV imagery was taken at Goesan and Jeongeup regions ten times from June to September during the red pepper growing season. Two plant growth parameters, plant height (P.H.) and fruit set (F.S.) were measured for ten plants per plot for each field campaign. A multiple linear regression model was carried out by using the NDVI and VF extracted from UAV image. As a result, in the case of the P.H. the coefficient of determination was 0.805 and the root mean squared error of measurement was 8.140 cm. And for the F.S., the coefficient of determination was 0.979 and the root mean squared error of measurement was 2.407. These results will also be useful for determining the UAV imagery necessary to estimate growth parameters of red pepper.
#Red pepper #Growth #Vegetation indices #UAV

목차

ABSTRACT
Introduction
Materials and Methods
Results and Discussion
Conclusions
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Agricultural Weather Information Service Homepage. http://weather.rda.go.kr/ Accessed 5 Aug. 2017. Becker-Reshef, I., E. Vermote, M. Lineman, and C. Justice, 2010. A generalized regression-based model for forecasting winter wheat yields in Kansas and Ukraine using MODIS data, Remote Sens. Environ. 114: 1312-1323. Doraiswamy, P.C, T.R. Sinclair, S. Hollinger, B. Akhmedov, A. Stern, and J. Prueger, 2005. Application of MODIS derived parameters for regional crop yield assessment, Remote Sens. Environ. 97:192-202. Hong, S.Y., J.N. Hur, J.B. Ahn, J.M. Lee, B.K. Min, C.K. Lee, Y.H. Kim, K.D. Lee, S.H. Kim, G.Y. Kim, and K.M. Shim, 2012. Estimating rice yield using MODIS NDVI and meteorological data in Korea, Remote Sens. Environ. 28(5):509-520 (in Korean with English abstract). Jeong, S.J., 2018. Development of image preprocessing techniques and fresh weight estimation models for onion (Allium cepa) and garlic (Allium sativum) using UAV-image sensors, Master Thesis, Seoul National University, Seoul, Korea.

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