Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.
This study examined the factors affecting the behavioral intention for agricultural drone service. The survey results of 324 agricultural-related workers were analyzed using SPSS v22.0 and PROCESS macro v3.4. The effects of technology acceptance factors by UTAUT on the behavioral intention for agricultural drone service and the mediating effects of perceived benefits were analyzed. The results are as follows: First, the technology acceptance factors had positive (+) effects on perceived benefits and behavioral intention for agricultural drone service. Second, economics mediated between factors excluding performance expectancy and intention, convenience also mediated between factors excluding social influence and intention, and there was no significant mediating effect of practicality benefits. In the future, a further research is required for people trained in agriculture or drone or had a drone license.
The drones, developed for military use, have recently expanded a wide range of areas of use, including agriculture, industry, broadcasting utility, police, fire fighting and leisure. Drone, combined with IT technology, is further expanding its utilization and emerging as a key part of the fourth industry. Purpose: This study designs and implements drones that can be utilized in disaster prevention areas such as disaster prevention, preparedness and response. Method: This study was conducted by examining hardware drone specifications and developing a program suitable for the purpose of research based on the literature review. Result: In this study, we developed a drone that can be controlled remotely, investigated program plans for drone remote control, and developed a program that enables remote control broadcasting from drones. Conclusion: The drone could be used in the disaster area based on functions such as remote control and remote broadcasting.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.46
no.12
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pp.975-985
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2018
The drones have been developed for military purposes and are now used in many fields such as logistics, communications, agriculture, disaster, defense and media. As the range of use of drones increases, cases of abuse of drones are increasing. It is necessary to develop anti-drone technology to detect the position of unwanted drones using the physical phenomena that occur when the drones fly. In this paper, we estimate the DOA(direction of arrival) of the drone by using the acoustic signal generated when the drone is flying. In addition, the dynamics model of the drones was applied to the unscented kalman filter to improve the microphone array detection performance and reduce the error of the position estimation. Through simulation, the drone detection performance was predicted and verified through experiments.
Dae-Soon Kim;Yun-Seong Lee;Jeong-seok Yoon;Snag-Beom Lee
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.25
no.1
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pp.27-32
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2024
Recently, in the era of the 4th industry, the era of smart agriculture is progressing with the use of related core technologies in the agricultural sector. As a representative example, the use of drones for pest control is increasing, and the use in the agricultural sector is increasing, and the existing control method is being changed by replacing the aging population. However, the importance of control management is increasing due to the increase in agricultural control drones. In this study, various civil complaints are occurring due to the non-standardization of the control operator's work instructions, control area allocation, and control settlement. In this study, we try to resolve civil complaints by computerizing various tasks that occur from the drone control manager's point of view and computerizing them so that they can be managed. Through this, it is intended to manage the control area for large areas and use it as basic data for the development of control management system.
Rice straw management and winter crop cultivation are crucial components for the accurate estimation of paddy methane emissions. Field-based extensive investigation of paddy organic matter management requires enormous efforts however it becomes more feasible as drone technology advances. The objectives of this study were to identify paddy fields of straw application and winter crop cultivation using drone images and to apply for the estimation of yearly methane emission. Total 35 sites of over 150ha in area were selected nationwide as the study areas. Drone images of the study sites were taken twice during summer and winter in 2018 through 2019: Summer images were used to identify paddy cultivation areas, while winter images for straw and winter crop practices. Drone-image-based identification results were used to estimate paddy methane emission and compared with conventional method. As the result, mean areas for paddy, straw application and winter crop cultivation were 118.9ha, 12.0ha, and 11.3ha, respectively. Overall rice straw application rate were greater in Gyeonggi-do(20%) and Chungcheongnam-do(12%), while winter crop cultivation was greatest in Gyeongsangnam-do(30%) and Jeolla-do(27%). Yearly mean methane emission was estimated to be 226.2kg CH4/ha/yr in this study and about 32% less when compared to 331.8kg CH4/ha/yr estimated with the conventional method. This was primarily because of the lower rice straw application rate observed in this study, which was less than quarter the rate of 55.62% used for the conventional method. This indicates the necessity to use more accurate statistics of rice straw application as well as winter crop practices into paddy methane emission estimation. Thus it is recommended to further study to link drone technology with satellite image analysis in order to identify organic management practices at a paddy field level over extensive agricultural area.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.4
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pp.185-194
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2023
Currently, drones are used in various fields such as transportation, agriculture and military. Especially, drones for military use are developed and utilized in many ways such as reconnaissance and bombing to minimize one's own damages. Nevertheless, they are developed as new weapons of modern types, so it is difficult to use them together with existing weapons. In this study, a drone program for effective bombing of mortar, which is often used in modern warfare, is developed. In mortar, a forward soldier comprehends the location of enemy for its distance and altitude, input them in data computer of launching angle, and applies the result value to cannon to launch. However, the existing method has low accuracy of bombing because observing shall be done within 1km from the target, and measuring accurate direction and velocity of the wind is difficult. Whereas, in the program of this study, the location of target, GPS, direction and velocity of the wind, and altitude are measured through drone. Each digit is used to calculate bombing specification for optimal bombing through the calculating formula of launching angle. In addition, when specifications are input in the program, the calculation is done automatically, so that it can be used in various mortars and shells. With the use of the program in this study, the location of enemy can be comprehended, and bombing specifications can be calculated quickly. It also enables the intensity of the wind to be applied for accurate bombing.
Conservation drones are remote-controlled devices capable of collecting information from difficult-to-access places while minimizing disturbance. Although drones are increasingly used in many research disciplines, their application to wildlife research remains to be explored in depth. This paper reports on the use of Phantom 2 Vision+ for monitoring areas in two national parks in South Korea. The first research area was conducted in Chiaksan National Park, and the second in Taeanhaean National Park. The aim of this research is to introduce ecologists and researchers alike to conservation drones and to show how these new tools have are fundamentally helping in the development of natural sciences. We also obtained photographs and videos of monitoring areas within our test site.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.46
no.9
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pp.774-781
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2018
In this investigation, a gas gun is proposed driven by carbon dioxide gas and installed on a quadcopter-type small unmanned drone for the purpose of cattle vaccination, and we developed a launcher and its connection unit. The system consists of a commercial drone, a gas gun, a solenoid valve, and the remote communication controller, etc. The velocity of launched projectile is measured, and the full system is finally validated through ground test and flight examination loaded for the real aircraft. The feasibility is checked if this technology is applicable to various disease abatement and hazard mitigation in the fields of agriculture and fire-fighting with the present research and development.
Bae, Seoung-Hun;Lee, Jungwoo;Kang, Sang Kyu;Kim, Min-Kwan
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.2
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pp.126-136
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2020
Recently, unmanned aerial vehicles (UAV, Drone) are highly regarded for their potential in the agricultural field, and research and development are actively conducted for various purposes. Therefore, in this study, to present a framework for tracking research trends in UAV use in the agricultural field, we secured a keyword search strategy and analyzed social network, a methodology used to analyze recent research trends or technological trends as an analysis model applied. This study consists of three stages. As a first step in data acquisition, search terms and search formulas were developed for experts in accordance with the Keyword Search Strategy. Data collection was conducted based on completed search terms and search expressions. As a second step, frequency analysis was conducted by country, academic field, and journal based on the number of thesis presentations. Finally, social network analysis was performed. The analysis used the open source programming language 'Python'. Thanks to the efficiency and convenience of unmanned aerial vehicles, this field is growing rapidly and China and the United States are leading global research. Korea ranked 18th, and bold investment in this field is needed to advance agriculture. The results of this study's analysis could be used as important information in government policy making.
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