Yield Prediction of Chinese Cabbage (Brassica rapa var. glabra Regel.) using Narrowband Hyperspectral Imagery and Effective Accumulated Temperature

강예성; 전새롬; 장시형; 박준욱; 송혜영; 류찬석

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강예성 전새롬 장시형 박준욱 송혜영 류찬석

저널정보: 경상대학교 농업생명과학연구원(구 경상대학교 시설원예연구소) 농업생명과학연구 농업생명과학연구 제54권 제3호

발행연도: 2020.1

수록면: 95 - 104 (10page)

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In this paper, the model for predicting yields of chinese cabbages of each cultivar (joined-up in 2015 and wrapped-up in 2016) was developed after the reflectance of hyperspectral imagery was merged as 10 nm, 25 nm and 50 nm of FWHM (full width at half maximum). Band rationing was employed to minimize the unstable reflectance of multi-temporal hyperspectral imagery. The stepwise analysis was employed to select key band ratios to predict yields in all cultivars. The key band ratios selected for each of FWHM were used to develop the yield prediction models of chinese cabbage for all cultivars (joined-up & wrapped-up) and each cultivar (joined-up, wrapped-up). Effective accumulated temperature (EAT) was added in the models to evaluate its improvement of performances. In all models, the performance of models was improved with adding of EAT. The models with EAT for each of FWHM showed the predictability of yields in all cultivars as R2≥0.80, RMSE≤694 g/plant and RE≤28.3%. Such as this result, if the yield can be predicted regardless of the cultivar, it is considered to be advantageous when predicting the yield over a wide area because it is not require a cultivar classification work as pre-processing in imagery.

참고문헌 (27)

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Bunting ES / 1976 / Accumulated temperature and maize development in England / The J. of Agricultural Science 87:577~583

최성천 / 2016 / 공간 패널 회귀모형을 이용한 양파 생산량 추정 / 응용통계연구 29(5):873~885

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ElMasry G / 2008 / Early detection of apple bruises on different background colors using hyperspectral imaging / LWT-Food Science and Technology 41:337~345

Haboudane D / 2004 / Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies : Modeling and validation in the context of precision agriculture / Remote Sensing of Environment 90:337~352

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