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정영준 (서울대학교) 최원 (서울대학교) 이종혁 (서울대학교) 이상익 (서울대학교) 오부영 (국립농업과학원) Ahmed Fawzy (서울대학교) 서병훈 (서울대학교) 김동수 (서울대학교) 서예진 (서울대학교)
저널정보
한국농공학회 한국농공학회논문집 한국농공학회논문집 제64권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
15 - 26 (12page)

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3D open-field farm model developed from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data could make crop monitoring easier, also could be an important datasetfor various fields like remote sensing or precision agriculture. It is essential to separate crops from the non-crop area because labeling in a manualway is extremely laborious and not appropriate for continuous monitoring. We, therefore, made a 3D open-field farm model based on UAV imagesand developed a crop segmentation model using a supervised machine learning algorithm. We compared performances from various models usingdifferent data features like color or geographic coordinates, and two supervised learning algorithms which are SVM (Support Vector Machine) and KNN(K-Nearest Neighbors). The best approach was trained with 2-dimensional data, ExGR (Excess of Green minus Excess of Red) and z coordinate value,using KNN algorithm, whose accuracy, precision, recall, F1 score was 97.85, 96.51, 88.54, 92.35% respectively. Also, we compared our modelperformance with similar previous work. Our approach showed slightly better accuracy, and it detected the actual crop better than the previous approach,while it also classified actual non-crop points (e.g. weeds) as crops

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