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Detection of Citrus Canker using Hyperspectral Imager of Low-altitude Unmanned Aerial Vehicle
( Hyungjin Bae ),( Jihoon Bae ),( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1
Citrus trees infected with Citrus canker suffer from low vigor and poor quality of fruit with less yield. This study was aimed to develop a monitoring system for citrus trees infected with canker using a hyperspectral imager mounted on a low-altitude Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Hyperspectral Vis/NIR images were acquired for the infected and sound citrus trees in a citrus experiment station at National Horticultural Research Institute in Jeju Island, South Korea. Radiometric calibration was performed for the precise measurements of radiance of target objects. With simple image processing algorithm soil background could be deleted from the hyperspectral images. The normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated from the preprocessed hyperspectral images as well as multi-waveband combinations for discriminating infected canopy from sound one. Among the classification methods the partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) showed the best performance with the classification accuracy of 83.3%. The result shows that hyperspectral imaging technique with UAV has potential to monitor citrus trees infected with citrus canker in the farm.
초분광 영상기술을 이용한 수박종자 발아여부 비파괴 선별기술 개발
배형진(Hyungjin Bae),서영욱(Young-Wook Seo),김대용(Dae-Yong Kim),Santosh Lohumi,박은수(Eunsoo Park),조병관(Byoung-Kwan Cho) 한국비파괴검사학회 2016 한국비파괴검사학회지 Vol.36 No.1
본 연구에서는 발아여부를 고속·대량으로 측정 가능한 초분광 영상 시스템 기반의 비파괴 선별기술을 개발하고자 하였다. 수박의 건전종자 96립과 퇴화종자 96립을 초분광 단파적외선 시스템을 이용하여 측정하였으며, 종자발아검증은 국제종자검정협회(ISTA)규정에 맞추어 5~14일 동안 25℃에서 BP(between paper)법을 이용하여 실시하였다. 스펙트럼 데이터는 초분광 영상 시스템을 이용하여 데이터를 획득하였으며, 종자판별모델 개발에는 PLS-DA(partial least square - discriminant analysis)를 적용하였다. PLS-DA분석법을 이용한 종자의 발아여부 판별 결과는 mean normalization을 이용하여 데이터 전처리를 이용할 경우가 가장 우수했으며, calibration의 경우 94.7%의 분류 정확도를 보였으며, validation의 경우 84.2%의 분류 정확도를 나타내어 평균적으로 90.8%의 정확도를 보였다. 이러한 결과는 종자가 퇴화하면서 야기되는 구성성분물질의 차이로 인한 것으로 사료되며, 두 그룹의 분류에 주요한 영향을 끼친 요인의 파악 및 적용을 통해 종자선별기의 개발이 가능함을 보였다. Seed viability is one of the most important parameters that is directly related with seed germination performance and seedling emergence. In this study, a hyperspectral imaging (HSI) system having a range of 1000 –2500 nm was used to classify viable watermelon seeds from nonviable seeds. In order to obtain nonviable watermelon seeds, a total of 96 seeds were artificially aged by immersing the seeds in hot water (25°C) for 15 days. Further, hyperspectral images for 192 seeds (96 normal and 96 aged) were acquired using the developed HSI system. A germination test was performed for all the 192 seeds in order to confirm their viability. Spectral data from the hyperspectral images of the seeds were extracted by selecting pixels from the region of interest. Each seed spectrum was averaged and preprocessed to develop a classification model of partial least square discriminant analysis (PLS-DA). The developed PLS-DA model showed a classification accuracy of 94.7% for the calibration set, and 84.2% for the validation set. The results demonstrate that the proposed technique can classify viable and nonviable watermelon seeds with a reasonable accuracy, and can be further converted into an online sorting system for rapid and nondestructive classification of watermelon seeds with regard to viability.
배형진 ( Hyungjin Bae ),박은성 ( Eun-sung Park ),조병관 ( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2
농업 분야에서 무인항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicle)의 활용도가 점차 높아지고 있다. 특히 농경지 맵핑, 농약살포, 작물 생육 모니터링 등의 분야에 UVA를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 초분광 영상 시스템을 장착한 회전익 드론을 이용하여 배추(Chinese-Cabbage)의 생육 정보를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 하였다. 강원도 태백의 고랭지 배추 재배지에서 획득된 초분광 영상에서 분광정보(400 - 1000nm)와 필드에서 측정된 생육 정보와의 분석을 통해 배추 생육예측모델을 개발하였다. 초기 실험 및 분석결과 분광정보와 생육 정보와의 유의미한 상관관계가 확인되었다. 본 연구 결과는 드론에 결합된 초분광 영상을 통해 넓은 재배지의 배추 생육 정보 파악이 신속 정확하게 이루어질 수 있다는 가능성을 보여주었다.
드론과 초분광 영상 시스템을 이용한 감귤(Citrus unshiu)의 질병 모니터링
배형진 ( Hyungjin Bae ),배지훈 ( Jihun Bae ),( Lalit Mohan Kandpal ),조병관 ( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2
드론은 무선전파로 조종할 수 있는 무인항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicle)를 뜻하는 것으로, 최근에는 다양한 분야로의 활용 가능성이 높아지면서 민간용 시장으로 빠르게 확산되고 있으며, 제조·서비스, 인터넷통신, 농업 등의 다분야 콘텐츠와 융합하여 급격하게 성장하고 있다. 특히 농업분야는 드론산업이 가장 활발하게 이루어지고 있는 분야로, 농약살포, 농장관리 및 정밀농업 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 초분광 영상 시스템을 장착한 드론을 이용하여 감귤 병원균의 감염 및 비 감염을 모니터링할수 있는 기술을 개발하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 바이러스 감염 작물은 감귤궤양병균(Xanthomonas citri)에 감염된 감귤작물을 드론에 장착된 초분광 영상 시스템을 통해 스크린 후, 바이러스의 감염유무와 획득된 스펙트럼을 비교·분석하여 판별모델을 개발하고 이를 영상처리 알고리즘에 적용하였다. 모델개발에 사용된 초분광 영상 기술은 초분광 Vis/NIR (300~1000 nm)영상 기술로, 획득된 초분광 Vis/NIR 영상을 분석한 결과 정상작물과 바이러스 감염 작물이 유의미한 정확도로 판별이 되는 것으로 나타났다. 이는 드론을 이용한 초분광 Vis/NIR 영상기술이 감귤의 감염작물와 비감염작물을 비파괴적으로 신속하게 선별하는데 효과적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
초분광과 드론을 활용한 콩 작물 생육 모니터링 기술 개발
배형진 ( Hyungjin Bae ),장성혁 ( Sung-hyuk Jang ),조병관 ( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
This paper presents the development of a monitoring technology for soybean crops using hyperspectral imaging and drones. The study uses remote sensing techniques to capture images of soybean crops, which are then processed using machine learning algorithms to detect and classify different crop conditions. The methodology involves the use of drones equipped with hyperspectral cameras to collect data on the reflectance of soybean plants in the visible and near-infrared spectral range. The study utilizes Partial Least Squares (PLS) regression, a multivariate statistical method, to analyze the spectra of hyperspectral data and determine the vegetation crop health, and yield potential of soybean crops. The findings show that the hyperspectral data can accurately estimate the vegetation values of soybean crops and provide insights into their health, and yield potential. This study demonstrates the potential of using hyperspectral imaging and drones to improve soybean management practices and can be further developed for other crop monitoring applications.
무인항공기(UAV) 및 다분광 영상 시스템(Multispectral Imager)을 이용한 온주밀감 나무의 비 생물적 스트레스 모니터링
배지훈 ( Jihoon Bae ),배형진 ( Hyungjin Bae ),조병관 ( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2
온주밀감은 한국에서 가장 많이 소비되는 감귤품종으로, 높은 수요를 충족시키기 위하여 생산량을 적절히 관리해야 한다. 그러나 현행되는 재배기술은 스트레스에 노출된 작물에 대해 정시 처방을 제공하기 힘든 수작업에 의존하고 있다. UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 를 활용한 원격 탐사 기술은 이에 대한 효과적인 대안이 될 수 있다. 높은 해상도로 세밀한 관측이 가능한 저고도 UAV 기반 원격 탐사 기술은 정밀농업 분야에 유용한 정보를 제공할 수 있다. Hyperspectral / Multispectral 이미징 기술은 대상의 물리화학적 특성을 측정하는 것에 신뢰할만한 성능을 보였다. 특히 소수의 파장만을 이용하는 Multispectral 이미징은 Hyperspectral 이미징에 비해 분석 속도가 빠르고 비용이 저렴하다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 UAV 및 Multispectral imager 로 구성된 원격 탐사 시스템을 이용하여 온주밀감 나무의 비 생물적 스트레스를 모니터링 하고자 하였다. 정상 및 수분, 질소 스트레스에 노출된 작물에 대한 Multispectral Vis/NIR 이미지를 획득하였다. 이후 획득된 이미지에 대한 정사 영상을 추출하고, 광조건 및 대기조건 변화에 의한 오차를 최소화하고자 방사보정을 적용하였다. 온주밀감 나무의 스트레스 증상을 측정하기 위해 다양한 전처리와 함께 부분최소제곱 판별분석(PLS-DA) 및 NDVI 식생지수 분석을 수행한 결과, 스트레스에 노출된 감귤나무의 분류에 대해 합리적인 정확도의 결과를 얻을 수 있었다. 이는 Multispectralimager 및 UAV 를 이용한 원격 탐사 시스템이 온주밀감 나무의 신속하고 비파괴적인 스트레스 모니터링에 좋은 가능성을 가지고 있음을 보여주었다.