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저자정보
김귀훈 (서울대학교) 김마가 (서울대학교) 윤푸른 (서울대학교) 방재홍 (서울대학교) 명우호 (한국농어촌공사) 최진용 (서울대학교) 최규훈 (WeDB company)
저널정보
한국농공학회 한국농공학회논문집 한국농공학회논문집 제64권 제3호
발행연도
2022.5
수록면
63 - 73 (11page)

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A more accurate understanding of the irrigation water supply is necessary for efficient agricultural water management. Although we measure water levelsin an irrigation canal using ultrasonic water level gauges, some errors occur due to malfunctions or the surrounding environment. This study aims toapply CNN (Convolutional Neural Network) Deep-learning-based image classification and segmentation models to the irrigation canal’s CCTV(Closed-Circuit Television) images. The CCTV images were acquired from the irrigation canal of the agricultural reservoir in Cheorwon-gun,Gangwon-do. We used the ResNet-50 model for the image classification model and the U-Net model for the image segmentation model. Using theNatural Breaks algorithm, we divided water level data into 2, 4, and 8 groups for image classification models. The classification models of 2, 4, and8 groups showed the accuracy of 1.000, 0.987, and 0.634, respectively. The image segmentation model showed a Dice score of 0.998 and predictedwater levels showed R2of 0.97 and MAE (Mean Absolute Error) of 0.02 m. The image classification models can be applied to the automaticgate-controller at four divisions of water levels. Also, the image segmentation model results can be applied to the alternative measurement for ultrasonicwater gauges. We expect that the results of this study can provide a more scientific and efficient approach for agricultural water management.
#Image classification #image segmentation #CCTV images #irrigation canal

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