KCI등재
RGB 작물 생육지수를 활용한 콩 한발 스트레스 판별기술 평가 = Detection of Drought Stress in Soybean Plants using RGB-based Vegetation Indices
저자
상완규 ( Wan-gyu Sang ) ; 김준환 ( Jun-hwan Kim ) ; 백재경 ( Jae-kyeong Baek ) ; 권동원 ( Dongwon Kwon ) ; 반호영 ( Ho-young Ban ) ; 조정일 ( Jung-il Cho ) ; 서명철 ( Myung-chul Seo ) 연구자관계분석
발행기관
한국농림기상학회(The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology)
학술지명
한국농림기상학회지(Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology)
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발행연도
2021
작성언어
-주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
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340-348(9쪽)
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제공처
본 연구는 콩의 한발 스트레스 판별에 대하여 RGB 영상에 기반한 작물 생육 지수의 적용 가능성과 한계점을 구명하기 위해 수행되었다. RGB 영상에서 추출한 생육 지수들과 한발 스트레스에 반응하는 대표적인 표현형 지표들(군락 피복도, 엽면적, 엽록소 함량 등)과의 높은 상관관계를 통해 영상 기반 생육 진단 모델개발의 가능성을 확인할 수 있었다. 다만 판별의 정확도와 해상도를 개선시키기 위해서는 향후 다양한 재배 조건에서 지속적인 성능 평가가 이루어져야 할 것이다. 본 연구의 결과는 향후 RGB 영상을 활용한 콩 환경 스트레스 판별에 있어서 영상 전처리, 영상 분석 방법, 생육 지수 정량화 기술 개발에 도움을 줄 수 있을 것이며, 개발된 생육 인자 예측 모델은 환경 스트레스 조기 진단을 통한 영농 의사결정 지원 모델의 개발에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
더보기Continuous monitoring of RGB (Red, Green, Blue) vegetation indices is important to apply remote sensing technology for the estimation of crop growth. In this study, we evaluated the performance of eight vegetation indices derived from soybean RGB images with various agronomic parameters under drought stress condition. Drought stress influenced the behavior of various RGB vegetation indices related soybean canopy architecture and leaf color. In particular, reported vegetation indices such as ExGR (Excessive green index minus excess red index), Ipca (Principal Component Analysis Index), NGRDI (Normalized Green Red Difference Index), VARI (Visible Atmospherically Resistance Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) were effective tools in obtaining canopy coverage and leaf chlorophyll content in soybean field. In addition, the RGB vegetation indices related to leaf color responded more sensitively to drought stress than those related to canopy coverage. The PLS-DA (Partial Squares-Discriminant Analysis) results showed that the separation of RGB vegetation indices was distinct by drought stress. The results, yet preliminary, display the potential of applying vegetation indices based on RGB images as a tool for monitoring crop environmental stress.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.74 | 0.74 | 0.75 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.76 | 0.74 | 0.961 | 0.16 |
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