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pp.1-9
최근 농업분야에서 정밀농업을 구현하기 위한 다양한 노력들을 기울이고 있다. 정밀농업분야에서 가장 대표적인 연구분야는 영상정보를 이용하여 작물의 생육 및 수량을 예측하는 것이다. 특히, 여러 영상정보 중에서 다중분광 혹은 초분광영상정보를 기반으로 한 작물의 생육 및 수량예측이 가장 활발하게 연구되고 있는 분야이다. 각각의 센싱장비를 통해서 획득된 영상정보는 여러 방법으로 활용할 수 있으며, 가장 보편적으로 활용하고 있는 방법이 다중분광 및 초분광정보를 이용하여 다양한 식생지수로 산출하고 이를 기반으로 작물의 생육을 예측하는 것이다. 식생지수는 식물체내의 광합성색소함량 및 광합성효율과 높은 상관관계를 보이는 파장을 기반으로 산출된 지수이다. 현재까지 약 150종의 식생지수가 알려져 있으나 농업분야에서 주로 이용하고 있는 식생수는 일부에 불과하다. 이런 이유에서 본 논문에서는 다양한 식생지수들 중 주요한 식생지수들을 선별하여 식생지수들의 산출공식, 적용방법과 관련된 내용을 소개하였다.
Recently, various efforts have been made to implement precision agriculture in the agricultural sector. Among them, the most representative research area in precision agriculture is to predict the growth and productivity of crops using the imagery data. In particular, among various image information, plant growth and prediction of crop productivity based on multi-spectral or hyper-spectral images are the most actively studied areas. The image data obtained through many sensing-equipments and the image data can be used in many area. Among them, the most commonly using area is to convert image data into various vegetation indices using multi-spectral or hyper-spectral images and the data can predict the plant growth condition. The vegetation index is an calculated-index based on wavelengths that are highly correlated with the photosynthetic pigment content and photosynthetic efficiency in the plants. So far, approximately 150 vegetation indices have been identified, but only a small number of vegetation index have been used in the agricultural area. For this reason, this paper selected the major vegetation indices among the various vegetation indices and summarized the calculation formulas and application methods of it in agricultural sectors.
Abstract
서론
식생지수의 종류
1. 식물의 녹색 정도를 파악하는데 활용되는 식생지수
2. 식물의 광 이용효율을 파악하는데 활용되는 식생지수
3. 잎에서 엽록소 이외의 색소를 파악하는데 활용되는식생지수
농업분야에서 식생지수 활용 사례
1. 식생지수를 이용한 생물성 및 비생물성 스트레스 평가
2. 식생지수를 이용한 식물 내 필수원소함량 예측
결론
References
