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
저널정보
한국농공학회 한국농공학회논문집 한국농공학회논문집 제61권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
1 - 10 (10page)

이용수

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

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

무인비행체 영상을 활용한 벼와 채소 작황 분석
이경도 생태조경·지역시스템공학부 2019.01 학위논문
무인비행체 영상을 활용한 벼 수량 분포 추정
이경도 ,  안호용 ,  박찬원 외 3명 한국농공학회논문집 2019.01 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
Unmanned aerial vehicle(UAV) can acquire images with lower cost than conventional manned aircraft and commercial satellites. It has the advantageof acquiring high-resolution aerial images covering in the field area more than 50 ha. The purposes of this study is to develop the rice grain yielddistribution using UAV. In order to develop a technology for estimating the rice yield using UAV images, time series UAV aerial images were takenat the paddy fields and the data were compared with the rice yield of the harvesting area for two rice varieties(Singdongjin, Dongjinchal). Correlationsbetween the vegetation indices and rice yield were ranged from 0.8 to 0.95 in booting period. Accordingly, rice yield was estimated using UAV-derivedvegetation indices(R2=0.70 in Sindongjin, R2=0.92 in Donjinchal). It means that the rice yield estimation using UAV imagery can provide less cost andhigher accuracy than other methods using combine with yield monitoring system and satellite imagery. In the future, it will be necessary to study avariety of information convergence and integration systems such as image, weather, and soil for efficient use of these information, along with researchon preparing management practice work standards such as pest control and nutrient use based on UAV image information.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
Juliane Bendig / 2014 / Estimating Biomass of Barley Using Crop Surface Models (CSMs) Derived from UAV-Based RGB Imaging / Remote Sensing 6(11):10395~10412 Crossref 최민규 / 2006 / 소규모 경작지에서 질소 변량시비가 벼 수량 및 품질에 미치는 영향 / 한국작물학회지 51(5):369~378 google schola Chung, S. O. / 1999 / Yield mapping of a small sized paddy field / Journal of Biosystems Engineering 24(2):135~144 google schola Cohen, W. B. / 1991 / Response of vegetation indices to change in three measures of leaf water stress / Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 57(2):195~202 Crossref Anatoly A. Gitelson / 1996 / Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS / Remote Sensing of Environment 58(3):289~298 Crossref

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0