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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      드론 및 딥러닝을 활용한 식생 유지관리 시스템 개발

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      국문 초록 (Abstract)

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      병충해의 조기 발견과 그에 따른 조치의 중요성은 농업 및 생태계 보전에 있어서 핵심적이다. 그러나 초기에는 일반적인 카메라나 센 서로는 변화의 정도를 관측하기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 초분광 모듈을 활용하여 파장대별 식물 데이터를 관측함으로써, 딥러닝 모델을 통해 가로수 식생의 건강 상태를 판별, 병충해 여부를 초기에 확인 가능하다. 이를 통해 조기에 병충해에 대해 조치함 으로써 더 큰 피해를 방지할 수 있다. 이러한 접근 방식은 농업 및 생태학 분야에서 식물의 건강을 모니터링하고 보전하는 데 적극적 으로 연구되고 있다.
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      병충해의 조기 발견과 그에 따른 조치의 중요성은 농업 및 생태계 보전에 있어서 핵심적이다. 그러나 초기에는 일반적인 카메라나 센 서로는 변화의 정도를 관측하기 어렵다. 이러한 한계를...

      병충해의 조기 발견과 그에 따른 조치의 중요성은 농업 및 생태계 보전에 있어서 핵심적이다. 그러나 초기에는 일반적인 카메라나 센 서로는 변화의 정도를 관측하기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 초분광 모듈을 활용하여 파장대별 식물 데이터를 관측함으로써, 딥러닝 모델을 통해 가로수 식생의 건강 상태를 판별, 병충해 여부를 초기에 확인 가능하다. 이를 통해 조기에 병충해에 대해 조치함 으로써 더 큰 피해를 방지할 수 있다. 이러한 접근 방식은 농업 및 생태학 분야에서 식물의 건강을 모니터링하고 보전하는 데 적극적 으로 연구되고 있다.

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