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http://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2022.11.2.53

Development of ResNet based Crop Growth Stage Estimation Model  

Park, Jun (순천대학교 스마트융합학부)
Kim, June-Yeong (순천대학교 스마트융합학부)
Park, Sung-Wook (순천대학교 스마트융합학부)
Jung, Se-Hoon (안동대학교 창의융합학부)
Sim, Chun-Bo (순천대학교 인공지능학부)
Publication Information
Smart Media Journal / v.11, no.2, 2022 , pp. 53-62 More about this Journal
Abstract
Due to the accelerated global warming phenomenon after industrialization, the frequency of changes in the existing environment and abnormal climate is increasing. Agriculture is an industry that is very sensitive to climate change, and global warming causes problems such as reducing crop yields and changing growing regions. In addition, environmental changes make the growth period of crops irregular, making it difficult for even experienced farmers to easily estimate the growth stage of crops, thereby causing various problems. Therefore, in this paper, we propose a CNN model for estimating the growth stage of crops. The proposed model was a model that modified the pooling layer of ResNet, and confirmed the accuracy of higher performance than the growth stage estimation of the ResNet and DenseNet models.
Keywords
Deep Learing; Computer Vision; CNN(Convolution Neural Network); Crop Growth Stage;
Citations & Related Records
Times Cited By KSCI : 4  (Citation Analysis)
연도 인용수 순위
1 강현중, 이준욱, 강성수, 손정익, "스마트 디바이스 기반의 농업환경관리 지원 서비스", 스마트미디어저널, 제1권, 제1호, 42-47쪽, 2012년 03월
2 차병래, 최명수, 김봉국, 전오성, 한태호, 김종원, 박선, "차세대 IoF-Cloud 기반 스마트 온실 및 서비스 연구", 스마트미디어저널, 제5권, 제3호, 17-24쪽, 2016년 09월
3 박준, 정세훈, 심춘보, "CNN을 활용한 수박과 콩의 병해 이미지 분류", 멀티미디어학회, 제23권, 제2호, 2020년 04월
4 농림축산식품부, "딸기, 생산 및 가격 동향", 대한민국 정책 브리핑, 2022년 2월
5 오정원, 김행곤, 김일태, "머신러닝 적용 과일 수확시기 예측시스템 설계 및 구현", 스마트미디어저널, 제8권, 제1호, 74-801쪽, 2019년 03월   DOI
6 NOAA, "Global Climate Report-2016", National Centers for Environmental Information, Dec. 2016.
7 기상청, "한국 기후변화 평가보고서 2020 : 기후변화 과학적 근거", ISBN 978-89-954715-7-9, 2020년 7월
8 김이현, 홍석영, 이훈열, 이재은, 이경도, "마이크로파 산란계를 이용한 벼, 콩 생육단계 추정", 한국토양비료학회지, 제45권, 제4호, 503-510쪽, 2012년 2월   DOI
9 G. Huang, Z. Liu, L. van der Maaten, and K. Q. Weinberger, "Densely Connected Convolutional Networks", Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 1, No. 2, pp. 4700-4708, Jul. 2017
10 S. Rasti, Chris. J, Bleakley, G. C. M. Silvestre, N. M. Holden, D. Langton, and G. M. P. O'Hare, "Crop growth stage estimation prior to canopy closure using deep learning algorithms", Neural Computing and Applications, Vol.33, pp. 1733-1743, June. 2020
11 김진희, 윤진일, "온도시간 기반의 배추 생육단계 추정", 한국농림기상학회지, 제17권, 제4호, 333-339쪽, 2015년 11월   DOI
12 IPCC, "Climate Change 2021 The Physical Science Basis", WGI, Nov. 2021.
13 WMO, "State of Global Climate 2021 WMO Provisional report", WORLD METEORLOGICAL ORGANIZATION, Seoul, Korea, Nov. 2021.
14 Matt McGrath, "Climate change: Key crops face major shifts as world warms", BBC, https://www.bbc.com/news/science-environment-60141387 (accessed Jan., 26, 2022).
15 김광수, 김준환, 현시우, "주요 채소 작물 대상 작물모형 모수 추정 및 검증을 지원하기 위한 생육 조사 프로토콜 분석", 한국농림기상학회지, 제22권, 제2호, 68-78쪽, 2020년 6월   DOI
16 K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep residual learning for image recognition," 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 770-778, June. 2016.
17 문태원, 박준영, 손정익 "합성곱 신경망을 이용한 온실 파프리카의 작물 생체중 추정", 생물환경조절학회지, 제29권, 제4호, 381-3387쪽, 2020년 10월
18 A. Mateo-Sanchis, M. Piles, J. Munoz, J. Adsuara, A. Perez-Suay, and G. Camps-Valls, "Synergistic integration of optical and microwave satellite data for crop yield estimation", 2019 The Authors. Published by Elsevier Inc, Vol. 234, No. 1, pp. 111460-111472, Dec. 2019
19 A. Sulthony Susilo, N. Aditya Karna, And R. Mayasari, "Decision Tree-Based Bok Choy Growth Prediction Model for Smart Farm", 2021 4th International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT), Yogyakarta, Indonesia, Aug. 2021