감귤 착과량 추정을 위한 초분광 데이터 분류 정확도 평가 = Hyperspectral Data Classification Accuracy Evaluation for Estimation of Citrus Fruit Yield
저자
김재홍 ( Jaehong Kim ) ; 박요섭 ( Yosup Park ) ; 좌재호 ( Jaeho Joa ) ; 권순화 ( Soonhwa Kwon )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
206-206(1쪽)
제공처
감귤 노지 재배의 과학적 근거를 기반으로 한 농작체계의 지능화 및 효율화가 절실히 요구되고 있다. 감귤의 생산량 추정을 위한 기초자료 수집은 한정된 조사인력이 약 22,000ha에 이르는 방대한 면적을 조사하기에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 담당직원은 조사인력의 부족으로 격무에 시달리고 있는 실정이다. 또한 조사인력은 관행적으로 직접 관측조사에 의존하며, 일관되지 않은 데이터수집이 이뤄지고 있다. 과수 수확량의 정확한 예측은 수확 후 관리와 마케팅 계획 등에 있어서 필수 요소 중 하나인데, 과수 재배자는 노동력 산출 및 저장 계획의 근거로 중간도매인들은 포장재와 운반비용 산출 등에 활용됨으로 무엇보다 높은 신뢰성이 요구된다 (Wulfsohn et al. 2012). 농업 엔지니어링 기술 최적화와 농업 관리 관행의 표준화의 결합이 절실히 요구되는 가운데 (Leilei et al. 2022), 본 연구는 드론에서 얻은 초분광 영상 데이터를 이용하여 감귤의 열매 수확량을 빠르고 정확하게 예측하는 기초연구로서, 감귤 과실의 분류를 대표적인 감독자분류인 머신러닝 기반의 SVM(Support Vector Machine) 방식, 딥러닝 기반의 ANN(Artificial Neural Network) 방식, CNN(Convolution Neural Network) 방식의 이미지 분석 알고리즘의 분류 정확도를 평가하였다.
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