Remote sensing can be used to provide information about the monitoring of crop growth condition. Recently Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology offers new opportunities for assessing crop growth condition using UAV imagery. The objective of this study was to assess weather UAV aerial images are suitable for the monitoring of highland Kimchi cabbage. This study was conducted using a fixed-wing UAV (Model : Ebee) with Cannon S110, IXUS/ELPH camera during farming season from 2015 to 2016 in the main production area of highland Kimchi cabbage, Anbandegi, Maebongsan, and Gwinemi. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) by using UAV images was stable and suitable for monitoring of Kimchi cabbage situation. There were strong relationships between UAV NDVI and the growth parameters (the plant height and leaf width) ($R^2{\geq}0.94$). The tendency of UAV NDVI according to Kimchi cabbage growth was similar in the same area for two years (2015~2016). It means that if UAV image may be collected several years, UAV images could be used for estimation of the stage of growth and situation of Kimchi cabbage cultivation.
본 연구는 지속적으로 수계 내 녹조를 모니터링할 수 있도록 고정익 무인비행기에 멀티스펙트럴 센서를 탑재시켜 금강 유역의 하천을 촬영하고, NDVI 분석을 수행함으로써 수계환경을 효율적으로 관리하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구 대상지역은 금강 유역의 백제보 인근이며, 연구수행에 사용된 데이터는 녹조 발생 초기인 2016년 7월에 촬영된 영상이다. 데이터 처리과정으로서, Pix4D 소프트웨어를 이용하여 NDVI 영상을 생성하는 작업을 수행하였다. 생성된 NDVI 영상을 클로로필 실측값과 비교하여 관계식을 도출하고 영상 수치 변환 작업을 수행하였다. 그 결과 실측값이 반영된 클로로필 영상을 추출할 수 있었으며, 앞으로 수계환경관리를 위한 녹조 관측 및 모니터링, 그리고 재해예방 측면에서 무인비행기를 이용한 클로로필 정보 취득은 매우 유용할 것으로 판단된다.
무인항공기는 조종사 없이 자율적으로 비행하는 동력 비행체를 이야기한다. 최근 무인항공기는 동영상 촬영, 항공사진측량 등 다양한 분야에 적용이 되고 있으며 특히 공간정보 관련 분야에서 무인항공 사진측량 기술은 자료 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공측량 기술에 대한 분석적인 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 무인항공측량을 위한 장비에 대한 조사를 수행하고 지형모델 및 정사영상을 효과적으로 생성하기 위한 무인항공측량 기술과 트랜드 분석을 수행하였다. 연구를 통해 회전익 및 고정익 무인항공기의 특징 및 활용분야를 파악하였다. 또한 무인항공측량의 공정에서 새로운 측량방법을 적용하여 개선할 수 있는 방법을 제시하였다. 향후 지형모델 및 정사영상 제작을 위한 무인항공측량에 대한 분석적인 연구가 이루어진다면 공간정보 관련 산업의 효율성이 크게 증대될 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to evaluate the fixed wing type domestic UAV for monitoring of algae bloom in aquatic environment. The UAV used in this study is operated automatically in-flight using an automatic navigation device, and flies along a path targeting preconfigured GPS coordinates of desired measurement sites input by a flight path controller. The sensors used in this study were Sequoia multi-spectral cameras. The photographed images were processed using orthomosaics, georeferenced digital surface models, and 3D mapping software such as Pix4D. In this study, NDVI(Normalized distribution vegetation index) was used for estimating the concentration of chlorophyll-a in river. Based on the NDVI analysis, the distribution areas of chlorophyll-a could be analyzed. The UAV image was compared with a airborne image at a similar time and place. UAV images were found to be effective for monitoring of chlorophyll-a in river.
최근 드론 기술의 대중화와 함께 저비용의 소형 무인기를 다수 또는 군집으로 운용함으로써 상당한 군사적 효용성을 얻을 수 있음이 알려지면서, 군집무인체계의 전장 활용을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국방과학연구소에서는 이와 관련한 주요기술로 군집제어, 군집통신, 군집정보, 군집협업 기술을 식별하였으며, 1단계로써 대상 무인체를 운용하는 데 필요한 군집제어와 군집통신 기술에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 소형 고정익 무인기 기반의 군집무인기시스템을 설계 및 제작하고, 군집제어 및 군집통신 기술을 비행시험으로 검증한 과정을 소개한다. 최종비행시험에서 무인기 19대가 군집비행을 수행함으로써 국내 최초로 군사적으로 활용도가 높은 고정익 무인기 약 20대 규모의 군집 비행시험에 성공하였다.
Recently, usage of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) has increased in agricultural part. This study was conducted to classify onion and garlic using supervised classification of a fixed-wing UAV (Model : Ebee) images for evaluation of possibility about estimation of onion and garlic cultivation area using UAV images. Aerial images were obtained 11~12 times from study sites in Changryeng-gun and Hapcheon-gun during farming season from 2015 to 2016. The result for accuracy in onion and garlic image classification by R-G-B and R-G-NIR images showed highest Kappa coefficients for the maximum likelihood method. The result for accuracy in onion and garlic classification showed high Kappa coefficients of 0.75~0.97 from DOY 105 to DOY 141, implying that UAV images could be used to estimate onion and garlic cultivation area.
The Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have several advantages over conventional RS techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude i.e. 80~400 m, they can obtain good quality images even in cloudy weather. Therefore, they are ideal for acquiring spatial data in cases of small agricultural field with mixed crop, abundant in South Korea. This paper discuss the use of low cost UAV based remote sensing for classifying crops. The study area, Gochang is produced by several crops such as red pepper, radish, Chinese cabbage, rubus coreanus, welsh onion, bean in South Korea. This study acquired images using fixed wing UAV on September 23, 2014. An object-based technique is used for classification of crops. The results showed that scale 250, shape 0.1, color 0.9, compactness 0.5 and smoothness 0.5 were the optimum parameter values in image segmentation. As a result, the kappa coefficient was 0.82 and the overall accuracy of classification was 85.0 %. The result of the present study validate our attempts for crop classification using high resolution UAV image as well as established the possibility of using such remote sensing techniques widely to resolve the difficulty of remote sensing data acquisition in agricultural sector.
Recently Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology offers new opportunities for assessing crop growth condition using UAV imagery. The objective of this study was to select optimal vegetation indices and regression model for estimating of rice growth using UAV images. This study was conducted using a fixed-wing UAV (Model : Ebee) with Cannon S110 and Cannon IXUS camera during farming season in 2016 on the experiment field of National Institute of Crop Science. Before heading stage of rice, there were strong relationships between rice growth parameters (plant height, dry weight and LAI (Leaf Area Index)) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) using natural exponential function ($R{\geq}0.97$). After heading stage, there were strong relationships between rice dry weight and NDVI, gNDVI (green NDVI), RVI (Ratio Vegetation Index), CI-G (Chlorophyll Index-Green) using quadratic function ($R{\leq}-0.98$). There were no apparent relationships between rice growth parameters and vegetation indices using only Red-Green-Blue band images.
본 연구는 CRW형식 무인항공기 추진시스템의 밸브 작동을 고려한 비행모드에 따른 천이성능특성을 파악하기 위해 SIMULINK를 이용하여 모델링 하였다. 주 엔진시스템의 천이모사에는 ICV 방법이 적용되였다. 그리고 밸브 시스템은 로터리 덕트와 메인 덕트로 빠져나가는 유량을 제어하는 시스템으로서 밸브를 통해 로터리 덕트로 빠져나가는 유량과 메인 덕트를 빠져나가는 유량이 합은 터빈의 출구 유량과 같다는 가정하에 수행 되었으며, 이때 밸브각 변화에 따른 손실, 유량 및 유효 면적 등이 고려되었다. 성능해석은 비행 천이 영역인 고도 1Km 비행 마하수 0.1에서 엔진최대회전수시 회전익 모드에서 고정익 모드로 변환시외 고정익 모드에서 회전익 모드로 변환 경우들이 수행되였다.
As the use of unmanned aerial vehicles increases, in order to expand the operability of the unmanned aerial vehicle, it is essential to develop an unmanned aerial vehicle traffic management system, and to establish the system, it is necessary to analyze the integrated navigation performance of the unmanned aerial vehicle to be operated. Integrated navigation performance is affected by various factors such as the type of unmanned aerial vehicle, flight environment, and guidance law algorithm. In addition, since a large amount of flight data is required to obtain high-reliability analysis results, efficient and consistent flight scenarios are required. In this paper, a flight scenario that satisfies the requirements for integrated navigation performance analysis of rotary and fixed-wing unmanned aerial vehicles was designed and verified through flight experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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