Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.61
no.4
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pp.1-10
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2019
Unmanned aerial vehicle(UAV) can acquire images with lower cost than conventional manned aircraft and commercial satellites. It has the advantage of acquiring high-resolution aerial images covering in the field area more than 50 ha. The purposes of this study is to develop the rice grain yield distribution using UAV. In order to develop a technology for estimating the rice yield using UAV images, time series UAV aerial images were taken at the paddy fields and the data were compared with the rice yield of the harvesting area for two rice varieties(Singdongjin, Dongjinchal). Correlations between the vegetation indices and rice yield were ranged from 0.8 to 0.95 in booting period. Accordingly, rice yield was estimated using UAV-derived vegetation indices($R^2=0.70$ in Sindongjin, $R^2=0.92$ in Donjinchal). It means that the rice yield estimation using UAV imagery can provide less cost and higher accuracy than other methods using combine with yield monitoring system and satellite imagery. In the future, it will be necessary to study a variety of information convergence and integration systems such as image, weather, and soil for efficient use of these information, along with research on preparing management practice work standards such as pest control and nutrient use based on UAV image information.
With the development of remote sensing technology, it becomes possible to measure the trace gas concentration by satellites, so the ministry of environment is executing 152.5 billion-won to develop the geostationary orbital environment monitoring satellite and ground segment. A variety of contents for the application to utilize environmental satellite has been sought to increase the benefits. This study is for the improvement the accuracy of emission inventories, to correct emission amount with top-down method using the satellite observing data instead of bottom-up method. Two methodologies to estimate $NO_2$ emission were analyzed, one is ignoring $NO_2$ transportation effect(method-1), and the other is considering transportation effect(method-2) with source-receptor relationship equation, and the results were compared. The methodology of this study can be applicable all components which are observed from satellites.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.4
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pp.108-118
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2018
Recently, agricultural sector apply ICT technology such as Smart Farm to pursue innovation in the changing situation that is emerging as the fourth industrial revolution. However, this innovation requires techniques for forecasting and analyzing in various data bases and spatial information provides such infrastructure data. In this study, the cultivation area of Chinese cabbage, radish, garlic, onion, and red pepper were calculated and analyzed by year. The purpose of this analysis is to cope with sudden changes in vegetable crops and changes in cultivated area caused by weather changes to supply and demand of major vegetables and price instability. As a result of this study, spatial information based on time series information of vegetable complex will be used as efficient agricultural environment observation data, as well as interpretation of various spatial ranges such as the estimation of cultivation area using remote sensing.
Recently, Unmanned Aerial Vehicle utilization and image processing technology for remote sensing have diversified remarkably with Orthophoto and Digital Surface Model. In particular, It uses more application fields such as spatial information analysis and hazardous areas as well as land surveying. This study analyses the accuracy of the coordinate on Orthophoto and DSM height on slope area with high and low differences by using UAV images. As the result of this study, in the case of GCP on 2D orthophoto, the location error was not produced significantly. The vertical position of the DSM showed the highest accuracy when the height difference between GCPs is under 30m(RMSEZ=0.07m). The location of the GCPs was divided into approximately 10m, 20m, 30m, and 40m with analysis for each of the eight points of GCP and inspection points in general. This study expects that producing both horizontal accuracy of Orthophoto and vertical accuracy of DSM using UAV on the sloped area which similar to this research area will help in spatial information fields.
Ionosphere, one of the largest error sources, can pose potentially harmful threat to single-frequency GNSS (global navigation satellite system) user even after applying ionospheric corrections to their GNSS measurements. To quantitatively assess ionospheric impacts on the satellite navigation-based applications using simulation, the standard deviation of residual ionospheric errors is needed. Thus, in this paper, we determine conservative statistical quantity that covers typical residual ionospheric errors for nominal days. Extensive data-processing computes TEC (total electron content) estimates from GNSS measurements collected from the Korean reference station networks. We use Klobuchar model as a correction to calculate residual ionospheric errors from TEC (total electron content) estimate. Finally, an exponential delay model for residual ionospheric errors is presented as a function of local time and satellite elevation angle.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.64
no.1
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pp.51-63
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2022
Up-to-date statistics of crop cultivation status is essential for farm land management planning and the advancement in remote sensing technology allows for rapid update of farming information. The objective of this study was to develop a classification model of rice paddy or winter crop fields based on NDWI, NDVI, and HSV indices using Sentinel-2 satellite images. The 18 locations in central Korea were selected as target areas and photographed once for each during summer and winter with a eBee drone to identify ground truth crop cultivation. The NDWI was used to classify summer paddy fields, while the NDVI and HSV were used and compared in identification of winter crop cultivation areas. The summer paddy field classification with the criteria of -0.195
Kim, Bo-Ram;Im, Yun-Gyo;Shin, Sil;Lee, Jin-Hyeok;Chu, Sung-Won;Kim, Na-Kyeong;Park, Mi-So;Yoon, Hong-Joo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.1
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pp.91-98
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2022
In this study, Pukyong National University's floating population survey and analysis were conducted using Raspberry Pie, an open source hardware, and object detection algorithms based on deep learning technology. After collecting images using Raspberry Pie, the person detection of the collected images using YOLO3's IMAGEAI and YOLOv5 models was performed, and Haar-like features and HOG models were used for accuracy comparison analysis. As a result of the analysis, the smallest floating population was observed due to the school anniversary. In general, the floating population at the entrance was larger than the floating population at the exit, and both the entrance and exit were found to be greatly affected by the school's anniversary and events.
Dafa-Alla, Dafa-Alla Mohamed;Abuelbasher, Ahmed Ibrahim;Gibreel, Haytham Hashim;Yagoub, Yousif Elnour;Siddig, Ahmed Ali Hassabelkreem;Hasoba, Ahmed Mustafa Morad
Journal of Forest and Environmental Science
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v.38
no.3
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pp.174-183
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2022
The study aims to examine population indices of mature trees in Jebel Elgarrie forest, Blue Nile State, Sudan. We used remote sensing techniques to stratify the forest into vegetation classes depending on tree density. We distributed 97 circular sample plots (0.1 ha) proportionally to the area of the vegetation classes. In each sample plot we identified, counted and recorded all mature trees (DBH ≥10 cm). We calculated frequency, density, abundance, richness, evenness and diversity for each species and we drew abundance rank curve of mature trees. We used One-Way ANOVA to test for differences (α=0.05) in mean density (No./ha) of mature trees between vegetation classes. Results revealed that the forest was conveniently sub-divided into high density (C1), medium density (C2), low density (C3) and bare farm land (C4) classes. We identified fifteen tree species that belong to 10 families and 14 genera. Combretaceae and Fabaceae were the common families while Anogeissus leiocarpa was the most frequently occurring species. While species diversity varied between vegetation classes, diversity of the forest as a whole is low. While mean density of mature trees in C1, C2, C3 and C4 it was 100, 74, 10, and 0, respectively, it was 54 for the whole forest indicating low stocking, Following One-Way ANOVA, multiple comparisons revealed significant differences in mean density of mature trees between C1 & C3 and C2 & C3. The study provided empirical results on population indices of mature tree species, which would be of importance for successful management and conservation of the forest.
Kim, Yong-Tae;Jeong, Yoon-Su;Park, Byung-Joo;Park, Gil-Cheol
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.10
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pp.123-131
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2009
In this paper, we design ZigBee RF based framework for mobile web service on collected data by sensor node and transmitting data to data base by sensor network and remote sensing server through wireless connection. The proposed system is an integrated platform of sensor network for the sensor management and providing SOA based sensor web access. This paper combines SOA technology with sensor network. composes sensor node as web view, and provides high capability. extensiveness, reliability, and usability to the user who accesses to sensor web. The mobile message conversion module, SOAP message processing module. WSDL message generator, and mobile web service module is embodied for improving the capacity of the framework. The capacity evaluation of local wireless communication system which is proposed in this paper is analyzed through NS-2 simulation.
This study was conducted to compare the level of vegetation recovery based on the forest restoration techniques (natural restoration and artificial restoration) determined using the satellite imagery that targeted forest fire damaged areas in Goseong-gun, Gangwon-do. The study site included the area affected by the Goseong forest fire (1996) and the East Coast forest fire (2000). We conducted a time-series analysis of satellite imagery on the natural restoration sites (19 sites) and artificial restoration sites (12 sites) that were created after the forest fire in 1996. In the analysis of satellite imagery, the difference normalized burn ratio (dNBR) and normalized difference vegetation index (NDVI) were calculated to compare the level of vegetation recovery between the two groups. We discovered that vegetation was restored at all of the study sites (31 locations). The satellite image-based analysis showed that the artificial restoration sites were relatively better than the natural restoration sites, but there was no statistically significant difference between the two groups (p > 0.05). Therefore, it is necessary to select a restoration technique that can achieve the goal of forest restoration, taking the topography and environment of the target site into account. We also believe that in the future, accurate diagnosis and analysis of the vegetation will be necessary through a field survey of the forest fire-damaged sites.
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