Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
/
2022.10a
/
pp.75-75
/
2022
Traditional agriculture mostly focused on activity in the field, but current agriculture faces problems such as reduction of agricultural inputs, labor shortage and so on. Accordingly, traditional agricultural experiments generally considered the simple treatment effects, but current agricultural experiments need to consider the several and complicate treatment effects. To analyze such several and complicate treatment effects, data collection has the first priority. Remote sensing is a quite effective tool to collect information in agriculture, and recent easier availability of UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) enhances the effectiveness. LAI (Leaf Area Index) is one of the most important information for evaluating the condition of crop growth. In this study, we utilized UAV with multispectral camera to evaluate plant-based LAI of sweetcorn in a small-scale field experiment and discussed the feasibility of a new experimental design to analyze the several and complicate treatment effects. The plant-based SR measured by UAV showed the highest correlation coefficient with LAI measured by a canopy analyzer in 2018 and 2019. Application of linear mix model showed that plant-based SR data had higher detection power due to its huge number of data although SR was inferior to evaluate LAI than the canopy analyzer. The distribution of plant-based data also statistically revealed the border effect in treatment plots in the traditional experimental design. These results suggest that remote sensing with UAVs has the advantage even in a small-scale experimental plot and has a possibility to provide a new experimental design if combined with various analytical applications such as plant size, shape, and color.
Small streams, despite their rich ecosystems, face challenges in vegetation assessment due to the limitations of traditional, time-consuming methods. This study presents a groundbreaking approach, combining unmanned aerial vehicles(UAVs), convolutional neural networks(CNNs), and the vegetation differential vegetation index (VDVI), to revolutionize both assessment and management of stream vegetation. Focusing on Idong Stream in South Korea (2.7 km long, 2.34 km2 basin area)with eight diverse revetment methods, we leveraged high-resolution RGB images captured by UAVs across five dates (July-December). These images trained a ResNeXt101 CNN model, achieving an impressive 89% accuracy in classifying vegetation cover(soil,water, and vegetation). This enabled detailed spatial and temporal analysis of vegetation distribution. Further, VDVI calculations on classified vegetation areas allowed assessment of vegetation vitality. Our key findings showcase the power of this approach:(a) TheCNN model generated highly accurate cover maps, facilitating precise monitoring of vegetation changes overtime and space. (b) August displayed the highest average VDVI(0.24), indicating peak vegetation growth crucial for stabilizing streambanks and resisting flow. (c) Different revetment methods impacted vegetation vitality. Fieldstone sections exhibited initial high vitality followed by decline due to leaf browning. Block-type sections and the control group showed a gradual decline after peak growth. Interestingly, the "H environment block" exhibited minimal change, suggesting potential benefits for specific ecological functions.(d) Despite initial differences, all sections converged in vegetation distribution trends after 15 years due to the influence of surrounding vegetation. This study demonstrates the immense potential of UAV-based remote sensing and CNNs for revolutionizing small-stream vegetation assessment and management. By providing high-resolution, temporally detailed data, this approach offers distinct advantages over traditional methods, ultimately benefiting both the environment and surrounding communities through informed decision-making for improved stream health and ecological conservation.
In a coastal area, a plenty of research has adopted remotely sensed data. This is because longterm interaction between land and ocean makes continuous geographical changes in a broad extent and unaccessible areas. However, conventional remote sensing platforms such as satellite or airplane has several disadvantages including limited temporal resolution and high operational costs. Hence, this study uses a UAV system to detect a coastline and its movement. Result of coastline detection shows how the coastline moves in a day. Time-series coastlines were derived from UAV aerial images through digital image processing. There is a drawback in the stability of UAV compared to the conventional remote sensing platform, but the advantage appears on the economical efficiency. Since the latest studies shows an improvement of UAV for a variety of purposes in many fields, a UAV can also be utilized for regional study and spatial data acquisition platform. geography can also utilize a UAV as a spatial data acquisition platform for regional study.
Park, Jinwoo;Shin, Dongyoon;Choi, Chuluong;Jeong, Hohyun
Korean Journal of Remote Sensing
/
v.31
no.3
/
pp.215-226
/
2015
Normally, aero photography using UAV uses about 430 MHz bandwidth radio frequency (RF) modem and navigates and remotely controls through the connection between UAV and ground control system. When using the exhausting method, it has communication range of 1-2 km with frequent cross line and since wireless communication sends information using radio wave as a carrier, it has 10 mW of signal strength limitation which gave restraints on life my distance communication. The purpose of research is to use communication technologies such as long-term evolution (LTE) of smart camera, Bluetooth, Wi-Fi and other communication modules and cameras that can transfer data to design and develop automatic shooting system that acquires images to UAV at the necessary locations. We conclude that the android based UAV filming and communication module system can not only film images with just one smart camera but also connects UAV system and ground control system together and also able to obtain real-time 3D location information and 3D position information using UAV system, GPS, a gyroscope, an accelerometer, and magnetic measuring sensor which will allow us to use real-time position of the UAV and correction work through aerial triangulation.
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) imagery are being assessed for analyzing within field spatial variability for agricultural precision management, because UAV imagery may be acquired quickly during critical periods of rapid crop growth. This study refers to the derivation of barley and wheat growth prediction equation by using UAV derived vegetation index. UAV imagery was taken on the test plots six times from late February to late June during the barley and wheat growing season. The field spectral reflectance during growing period for the 5 variety (Keunal-bori, Huinchalssal-bori, Saechalssal-bori, Keumkang and Jopum) were measured using ground spectroradiometer and three growth parameters, including plant height, shoot dry weight and number of tiller were investigated for each ground survey. Among the 6 Vegetation Indices (VI), the RVI, NDVI, NGRDI and GLI between measured and image derived showed high relationship with the coefficient of determination respectively. Using the field investigation data, the vegetation indices regression curves were derived, and the growth parameters were tried to compare with the VIs value.
Park, Soyeon;Choi, Yoonjo;Bae, Junsu;Hong, Seunghwan;Sohn, Hong-Gyoo
Korean Journal of Remote Sensing
/
v.36
no.5_3
/
pp.1013-1025
/
2020
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) platform is being widely used in disaster monitoring and smart city, having the advantage of being able to quickly acquire images in small areas at a low cost. Ground Control Points (GCPs) for positioning UAV images are essential to acquire cm-level accuracy when producing UAV-based orthoimages and Digital Surface Model (DSM). However, the on-site acquisition of GCPs takes considerable manpower and time. This research aims to provide an efficient and accurate way to replace the on-site GNSS surveying with three different sources of geospatial data. The three geospatial data used in this study is as follows; 1) 25 cm aerial orthoimages, and Digital Elevation Model (DEM) based on 1:1000 digital topographic map, 2) point cloud data acquired by Mobile Mapping System (MMS), and 3) hybrid point cloud data created by merging MMS data with UAV data. For each dataset a three-dimensional positional accuracy analysis of UAV-based orthoimage and DSM was performed by comparing differences in three-dimensional coordinates of independent check point obtained with those of the RTK-GNSS survey. The result shows the third case, in which MMS data and UAV data combined, to be the most accurate, showing an RMSE accuracy of 8.9 cm in horizontal and 24.5 cm in vertical, respectively. In addition, it has been shown that the distribution of geospatial GCPs has more sensitive on the vertical accuracy than on horizontal accuracy.
Crop monitoring can provide useful information for farmers to establish farm management strategies suitable for optimum production of vegetables. But, traditional monitoring has used field measurements involving destructive sampling and laboratory analysis, which is costly and time consuming. Unmanned Aerial vehicle (UAV) could be effectively applied in a field of crop monitoring for estimation of cultivated area, growth parameters, growth disorder and yield, because it can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And lower flight altitude compared with satellite, UAV can obtain high quality images even in cloudy weather. This study examined the possibility of utilizing UAV in the field of crop monitoring and was to suggest the application method for production of crop status information from UAV.
Coastal erosion happens frequently in many different types. To control coastal erosion zone effectively and establish response plans, we need to accumulate data indicating topography changes through monitoring the erosion situation continuously. UAV photogrammetric systems, which can fly autonomously at a low altitude, are recommended as an economical and precision means to monitor the coastal zones. In this study, we aim to verify the accuracy of the generated orthoimages and DEM as a result of processing the UAV data of a coastal zone by comparing them with various reference data. We established a verification routine and examined the possibilities of applying the UAV photogrammetric systems to monitoring coastal erosion by checking the analyzed accuracy by the routine. As a result of verifying the generated the geospatial information from acquired data under various configurations, the horizontal and vertical accuracy (RMSE) were about 2.7 cm and 4.8 cm respectively, which satisfied 5 cm, the accuracy required for coastal erosion monitoring.
Rhee, Sooahm;Kim, Taejung;Kim, Jaein;Kim, Min Chul;Chang, Hwi Jeong
Korean Journal of Remote Sensing
/
v.31
no.2
/
pp.183-191
/
2015
If the damage analysis on river-side facilities such as dam, river bank structures and bridges caused by disasters such as typhoon, flood, etc. becomes available, it can be a great help for disaster recovery and decision-making. In this research, We tried to extract a Digital Surface Model (DSM) and analyze the accuracy from Unmanned Air Vehicle (UAV) images on river-side facilities. We tried to apply stereo image-based matching technique, then extracted match results were united with one mosaic DSM. The accuracy was verified compared with a DSM derived from LIDAR data. Overall accuracy was around 3m of absolute and root mean square error. As an analysis result, we confirmed that exterior orientation parameters exerted an influence to DSM accuracy. For more accurate DSM generation, accurate EO parameters are necessary and effective interpolation and post process technique needs to be developed. And the damage analysis simulation with DSM has to be performed in the future.
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 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.