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자료유형
학술저널
저자정보
이종환 (서울대학교 농업생명과학대학 농공학과) 노상하 (서울대학교 농업생명과학대학 농공학) 류관희 (서울대학교 농업생명과학대학 농공학과)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제21권 제3호
발행연도
1996.1
수록면
315 - 324 (10page)

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This study was one of a series of studies on application of machine vision and image processing to extract the geometrical features of plants and to analyze plant growth. Several algorithms were developed to measure morphological properties of plants and describing the growth development of in-situ lettuce(Lactuca sativa L.). Canopy, centroid, leaf density and fractal dimension of plant were measured from a top viewed binary image. It was capable of identifying plants by a thinning top viewed image. Overlapping the thinning side viewed image with a side viewed binary image of plant was very effective to auto-detect meaningful nodes associated with canopy components such as stem, branch, petiole and leaf. And, plant height, stem diameter, number and angle of branches, and internode length and so on were analyzed by using meaningful nodes extracted from overlapped side viewed images. Canopy, leaf density and fractal dimension showed high relation with fresh weight or growth pattern of in-situ lettuces. It was concluded that machine vision system and image processing techniques are very useful in extracting geometrical features and monitoring plant growth, although interactive methods, for some applications, were required.
#영상분석 #식물체 생장패턴 #형상특징 #케노피 구조 #Image Processing #Plant Growth Pattern #Morphological property #Canopy Structure

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