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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 28 - 34 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2021.22.9.28
이용수
초록· 키워드
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벼 도복은 매년 태풍 및 장마로 인해 벼 생산에 막대한 피해를 주는 원인이며, 조기 발견을 통해 벼 수확량 및 수발아와 관련된 피해를 예방하기 위핸 효과적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 무인 항공기를 이용하여 촬영된 영상에서 벼 도복을 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ResNetV2 101백본 네트워크 기반 DeepLabV3+ 시멘틱 세그멘테이션 모델로, 도복(lodging), 일반 벼(non-lodging), 그리고 배경(background) 영역에 대해 추정한다. 제안한 모델의 학습 및 평가를 위해 경상도, 전라도, 충청도 일대에서 무인 항공기를 이용하여 벼 도복 관련된 816장 영상을 수집하였다. 수집한 데이터는 748개의 학습 데이터, 40개의 검증 데이터, 28개의 평가 데이터로 나눈 후, 추정 성능 향상을 위해 전이학습, Focal Loss 손실 함수 등 다양한 방법을 적용하였다. 평가 데이터 28장에 대해 성능을 평가한 결과, Focal Loss 손실 함수를 적용한 DeepLabV3+ 시멘틱 세그멘테이션 모델이 93.16%의 픽셀 정확도와 87.75%의 mIoU로 좋은 결과를 보였다. 추정된 결과를 통해 도복과 일반벼의 분포를 파악할 뿐만 아니라, 도복의 확산 경향과 피해, 형태 등을 분석하는데 사용할 수 있다고 사료된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 및 결과
4. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
M.H. Lee, Y.J.Oh, and R.K. Park, “Mechanisms of Loding and Redusing Techniques of Lodging Damage of Rice Plant,” Korean Journal of Crop Science, Vol.36, No.5, pp.383-393, Oct, 1991.
Ho-Young Ban, Jae-Kyeong Baek, Wan-Gyu Sang, Jun-Hwan Kim and Myung-Chul Seo, “Estimation of the Loding Area in Rice Using Deep Learning,” Korean Journal of Crop Science, Vol.66, No.2, pp.105-111, June. 2021. DOI: https://doi.org/10.7740/kjcs.2021.66.2.105
S. Rajapaksa, M. Eramian, H. Duddu, M. Wang, S. Shirtliffe, S. Ryu, A. Josuttes, T. Zhang, S. Vail, C. Pozniak, and I. Parkin. “Classification of crop lodging with gray level co-occurrence matrix,” In 2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision , pp.251–258, March. 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/WACV.2018.00034
Sara Mardanisamani, Farhad Maleki, Sara Hosseinzadeh Kassani, Sajith Rajapaksa, Hema Duddu, Menglu Wang, et. al, “Crop Lodging Prediction From UAV-Acquired Images of Wheat and Canola Using a DCNN Augmented With Handcrafted Texture Features,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshop s, June. 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2019.00322
L.-C. Chen, Y. Zhu, G. Papandreou, F. Schroff, and H. Adam. “Encoder-decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation,” Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV) , pp.801-818, Oct. 2018. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01234-2_49
Ho-Young Ban, Jae-Kyeong Baek, Wan-Gyu Sang, Jun-Hwan Kim and Myung-Chul Seo, “Estimation of the Loding Area in Rice Using Deep Learning,” Korean Journal of Crop Science, Vol.66, No.2, pp.105-111, June. 2021. DOI: https://doi.org/10.7740/kjcs.2021.66.2.105
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