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임성호, 송경재
2019 / Korea Observer
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본 연구는 농업 모니터링을 위한 무인기 다중분광 영상의 시계열 활용 시 촬영 환경 요인(고도, 방향, 시간, 운량)에 따른 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석했습니다. 반사율은 8~11%로 크게 변동했지만, 식생지수는 1~5%로 안정적인 변동성을 보였습니다. 식생지수 활용 및 동일한 촬영 조건 설정을 통해 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장됩니다.
Unmanned aerial vehicle systems in crop production : a compendium
Digital Ecosystem for Innovation in Agriculture
Fundamentals, Sensor Systems, Spectral Libraries, and Data Mining for Vegetation
Land resources monitoring, modeling, and mapping with remote sensing
Scale in remote sensing and GIS
스마트농업 기술, 시장 트렌드와 농업 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향과 대응 전략
Soil and Crop Sensing for Precision Crop Production
Hyperspectral imaging
Multitemporal remote sensing : methods and applications
Banded vegetation patterning in arid and semiarid environments : ecological processes and consequences for management
Robotics and intelligent machines in agriculture: Proceedings of the first International Conference on Robotics and Intelligent Machines in Agriculture October 2-4,1983 Curtis Hixon Convention Center Tampa,florida
Use of the normalized difference vegetation index (NDVI) to assess land degradation at multiple scales : current status, future trends, and practical considerations
Earth observation of global changes (EOGC)
Earth sciences in the age of the satellite
Remote sensing for monitoring the changing environment of Europe : proceedings of the 12th EARSel Symposium Eger, Hungary, 8-11 september 1992
Remote sensing for natural resource management and environmental monitoring
Unmanned aerial vehicles
Instrument development for atmospheric research and monitoring : lidar profiling, DOAS, and tunable diode laser spectroscopy
Unmanned aircraft systems : UAVs design, development and deployment
대한원격탐사학회지
이경도; 나상일; 박찬원; 홍석영; 소규호; 안호용Nongye Jixie Xuebao/Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery
Zhang Z.,Zhou Y.,Yang S.,Tan C.,Lao C.,Xu C.Korean Journal of Remote Sensing
Lee, K.-D.; Na, S.-I.; Park, C.-W.; Hong, S.-Y.; So, K.-H.; Ahn, H.-Y.Environmental Monitoring and Assessment
Tunca, E.; Köksal, E.S.; Çetin, S.; Ekiz, N.M.; Balde, H.COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE
Chatterjee, Sumantra; Baath, Gurjinder S.; Sapkota, Bala Ram; Flynn, K. Colton; Smith, Douglas R.Journal of Applied Remote Sensing
Jin, Cheonggil; Kim, Minji; Kim, Chansol; Lee, Yangwon; Lee, Kyung-Do; Ryu, Jae-Hyun; Choi, ChuluongJournal of the Indian Society of Remote Sensing
Li L.,Zheng X.,Zhao K.,Li X.,Meng Z.,Su C.대한원격탐사학회지
나상일; 박찬원; 정영근; 강천식; 최인배; 이경도Drones
Franceschini M.H.D.,Becker R.,Wichern F.,Kooistra L.Remote Sensing
Liu Y.,Sun L.,Liu B.,Wu Y.,Ma J.,Zhang W.,Wang B.,Chen Z.International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
Guo Y.,Xiao Y.,Hao F.,Zhang X.,Chen J.,de Beurs K.,He Y.,Fu Y.H.Remote Sensing
Zhu W.,Sun Z.,Huang Y.,Lai J.,Li J.,Zhang J.,Yang B.,Li B.,Li S.,Zhu K.,Li Y.,Liao X.Plant Methods
Wang Y.,Yang Z.,Gert K.,Khan H.A.Journal of Applied Remote Sensing
Goswami, S.; Choudhary, S.S.; Chatterjee, C.; Mailapalli, D.R.; Mishra, A.; Raghuwanshi, N.S.Drones
Zheng H.,Ji W.,Wang W.,Lu J.,Li D.,Guo C.,Yao X.,Tian Y.,Cao W.,Zhu Y.,Cheng T.International Journal of Remote Sensing
Latif, M.A.; Cheema, M.J.M.; Saleem, M.F.; Maqsood, M.Precision Agriculture
Zhang J.,Wang C.,Yang C.,Jiang Z.,Zhou G.,Wang B.,Shi Y.,Zhang D.,You L.,Xie J.Frontiers in Plant Science
Njane S.N.,Tsuda S.,van Marrewijk B.M.,Polder G.,Katayama K.,Tsuji H.Signal Processing
Zhang M.,Li S.,Yu F.,Tian X.Frontiers in Plant Science
Luo S.,Jiang X.,Yang K.,Li Y.,Fang S.전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 학사
농업생태계 연구에 활용되어 온 원격탐사의 최신 기술을 이해하고 활용하는 것은 작물 육종 및 표현형 정량화를 효과적으로 지원하고, 스마트 농업, 디지털 농업 등 미래의 농업을 지원하기 위해 필수적임. 과목 전반에 걸쳐 가시광선부터 극초단파에 이르기까지 다양한 파장대별 원격탐사 기술을 소개하고, 실제 작물 표현형 정량화, 육종 지원, 디지털 농업 등 농업 지원과 농업 연구에서의 활용을 논의함. 학생들은 원격탐사의 활용을 이해하고 관련 기술에 대한 지식을 쌓을 수 있음.전선 / 대학원
원격탐사는 오랜 시간에 걸쳐 농업생태계 연구에 활용되어 온 도구 중 하나로서, 최근 시공간적 해상도와 분광능에 있어서 큰 발전을 이뤄왔으며, 이러한 최신 기술을 잘 이해하고 활용하는 것은 작물 육종 및 표현형 정량화를 효과적으로 지원하고, 스마트 농업, 디지털 농업 등 미래의 농업을 지원하기 위해 필수적이다. 과목 전반에 걸쳐 가시광선부터 극초단파에 이르기까지 다양한 파장대별 원격탐사 기술을 소개하고, 위성 원격탐사로부터의 핵심 변수 추정 및 검증을 함께 논의하고 더 나아가 원격탐사 기술이 실제 작물 표현형 정량화, 육종 지원, 디지털 농업 등 농업 지원과 농업 연구에 어떻게 활용될 수 있는지 논의한다.전선 / 학사
원격탐사에 대한 기본이론들을 이해하고, 위성영상의 프로세싱기법과 알고리즘을 이해하므로써, 여러 활용분야에 적용가능한 능력을 배양하는데 있으며, 이를 위해 IDRISI, ERDAS, ER-Mapper 등의 영상처리용 소프트웨어 실습을 병행한다.전선 / 대학원
일반적으로 공기유동을 분석하는 대표적인 방법으로는 실험적, 이론적, 그리고 수치적인 방법으로 알려져 왔다. 환기 등 농업관련 공기유동분석을 위한 현장실험은 매우 많은 어려움이 따르게 되는데, 이를 보완하고 정확한 유동장 데이터를 확보하기 위하여 여러 간접적 방법들이 개발되고 있고 또한 현장에서 적용되고 있다. 이러한 대표적인 공기유동분석 기술로는 풍동, 입자추적을 통한 유동장 측정기술 (PIV), 그리고 전산유체역학 (CFD) 등이 있다. 본 강좌에서는 이들을 농업적 연구, 특히 대기환경, 시설환기 및 냉난방시스템 설계 등의 연구에 적용할 수 있는 기술 및 관련 이론들을 가르치고자 한다.전선 / 대학원
바이오시스템의 연구에 필요한 정밀농업과 ICT 정보공학의 기술과 적용사례를 다룬다. 이를 위해 정밀농업의 기반 기술인 지구측위시스템, 원격탐사, 변량살포 기술, 포장정보 검출 및 변이분석 등을 공부하고 ICT 정보처리를 위한 USN, 유무선 통신 및 ISOBUS 데이터 표준화 기술에 대한 이론적 고찰과 적용 사례를 다룬다.전선 / 학사
본 교과목은 학부생을 대상으로 바이오시스템 공학의 정밀농업과 자동화 분야에 활발하게 사용되는 지구측위시스템(GPS), 지리정보시스템(GIS), 변량제어기술(VRA) 등의 다양한 정보기술과 수집된 정보를 효율적으로 분석하는 회귀법, 분산분석 등의 공학자를 위한 통계기법을 다룬다. 실제 데이터를 현장에서 수집하고 공학소프트웨어를 이용하여 분석하는 실습을 통하여 바이오시스템 공학자의 정보처리 능력을 증진시키는 목표를 두고 있다.전선 / 학사
작물 재배를 위한 환경은 작물의 생체 정보를 기반으로 조절된다. 작물의 생장 특성을 이해하고 환경 또는 생육 단계 변화에 따른 표현형 정보를 올바르게 계측하는 것은 작물 생산의 생력화, 자동화 및 최적화를 실현하기 위한 기초 작업이다. 본 교과목에서는 생장 지수, 기체 교환, 엽록소 형광 등의 식물 생장 지표를 소개하고, 사례연구를 통해 응용 방안에 대하여 논의함으로써 정밀농업 분야를 전공하고자 하는 학생들에게 기초 지식과 전망을 제시한다.전선 / 학사
작물 재배는 토양, 기후, 수분, 영양, 유전자, 경작 방식 등 다요소 간 상호작용의 결과이며, 시스템 과학은 이러한 요소 간 동적 관계, 피드백 루프, 비선형성을 분석하는 데 매우 중요함. 스마트 농업, 지속가능한 농업을 추구하기 위해 작물 생육에 관련된 생리학적 기작들에 대한 이해와 더불어 토양, 수분, 온도, 대기, 광 등 여러 환경 영향을 강의함. 또한 작물의 유전성과 재배관리에 관한 개론을 포함하여 작물재배에 대한 시스템 과학의 기초를 제공함.전선 / 대학원
농림기상 분야의 정보에 공간정보의 비중이 크다. 디지털화된 공간정보는 기초 지형정보, 인문사회적정보, 원격탐사 등과 관계형 데이터베이스로 연결할 수 있으며, 정보의 조합과 분석을 통해 농림기상 분야의 관리에 필요한 정보를 생성할 수 있다. 이 강의에서는 프로그래밍을 기반으로 농림기상분야의 공간분석 능력을 기르고, 대량 생산되고 있는 모바일과 원격탐사 데이터 등의 적용 가능성과 방향을 고찰한다.전선 / 대학원
생물기상학 및 미기상학 분야와 관련된 기상/기후학적, 생태수문학적, 생지화학적 관측과 실험설계, 관측 장비의 원리 및 보정/운용, 관측 자료의 처리와 품질관리에 관해 이론 고찰과 실내 및 농림생태계 현장 실습을 통해 배운다.전선 / 대학원
농경지를 구성하는 무기적 및 유기적 생태요소들을 분석하고 작물의 생육과 수량과의 관계를 평가한다. 작물군락에서의 생태환경의 변화와 에너지흐름을 추정하고 작물생산성의 효율성과 증대를 모형화한다. 경지의 유형과 종류에 따라 환경요소들을 제어하고 생산모형을 설정하고 환경보전형 경지 관리기술을 소개한다전선 / 대학원
지표, 공중 및 위성기반 원격탐사 이론과 기술을 습득함으로써 생태계의 구조와 기능을 통해 나타나는 시·공간 패턴을 이해한다. 영상분석 및 지리정보시스템 기법을 생태계 감시관측, 데이터베이스 구축과 물질 순환 분석, 지도 제작 및 모델링과 관련된 다양한 시·공간 스케일링, 모수화 방법을 배운다.전선 / 대학원
급변하는 농식품산업 분야 경제 이슈를 실증적으로 다루기 위해 동태분석방법을 학습한다. 농식품산업은 해외시장 개방, 기후변화, 소비 트렌드 변화, 전·후방 산업과의 융·복합 등으로 시장 상황이 시시각각 변화하고 있다. 이에 기존 정태분석을 넘어 동태분석에 대한 이해와 응용이 필수적으로 요구된다. 본 과목은 다음과 같이 구성된다. 첫째, 농식품산업의 동태적 특성을 파악하기 위해 전통적 시계열 모형과 동태계획법을 적용한다. 둘째, 칼만 필터링(Kalman filterting), 베이지언 (Bayesian) 추론, 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 시뮬레이션 등 예측 관련 최신 방법론을 학습한다. 셋째, 농식품산업 분야 정형 및 비정형 빅데이터를 활용한 데이터 마이닝, 신경망(neural network) 등 머신러닝(machine learning) 기법을 도입하여 동태분석의 틀을 확장한다.전선 / 대학원
본 교과목은 농촌환경정보분석에 필요한 원격탐사기법과 지리정보시스템(GIS) 활용기술을 습득하고 실습하는 것을 목적으로 한다. 위성영상분석 및 지리정보시스템 적용을 위해 필요한 이론적 및 방법론적 지식을 강의하고 ArcGIS 프로그램, 영상촬영 및 분석프로그램의 실습을 통해 농촌환경 정보분석 및 지속적인 관리방안을 찾기 위해 필요한 농촌환경정보분석 기술의 활용 능력을 높이도록 한다.전선 / 대학원
농경지를 구성하는 무기적 및 유기적 생태요소들을 분석하고 작물의 생육과 수량과의 관계를 평가한다. 작물군락에서의 생태환경의 변화와 에너지흐름을 추정하고 작물생산성의 효율성과 증대를 모형화한다. 경지의 유형과 종류에 따라 환경요소들을 제어하고 생산모형을 설정하고 환경보전형 경지 관리기술을 소개한다전선 / 대학원
본 교과목은 국제농업분야에서 관측과 실험에 의해 얻어진 결과와 자료를 분석하고 시각화하기 위한 기본적인 컴퓨터프로그래밍 방법(R 또는 Python) 및 적용사례를 강의하는 것을 목적으로 한다. 본 과목에서는 프로그래밍 기초, 변수와 자료형, 함수, 제어문, 자료 분석을 위한 패키지, 분석결과 시각화 방법에 대하여 강의할 것이다. 학생들은 국제농업 연구에 필요한 자료수집 및 분석, 자료의 시각화 등을 위한 기본적인 프로그래밍의 기법에 대해 학습한다.전선 / 학사
다양한 공간 분석 영역에 유용하게 활용될 수 있는 위성영상정보에 대한 개념과 원리를 익히고, 각 응용 분야에 위성정보영상이 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보는 것을 목표로 한다. 강의의 전반부는 위성영상정보에 대한 개요, 원격탐사(remote sensing) 시스템의 구성 요소, 다중분광 이미지, 주요 위성 및 센서의 특성 등을 다룬다. 후반부는 위성영상정보 처리에 중점을 두며, 토지이용이나 환경모니터링, 도시 분석 등과 같은 응용 사례에 대해 살펴본다. 특히, 실습을 통해 Erdas Imagine과 같은 위성영상처리 소프트웨어의 활용 능력을 배양한다.전선 / 대학원
이 과목은 다변수 피드백 제어시스템의 강인성 분석과 설계에 관한 다양한 이론적 개념과 기법들을 배운다. 항공기 모델에 불확실성이 존재하거나 외란이 작용하더라도 비행 안정성과 성능을 잃지 않고 제어할 수 있어, 드론, 무인기, 미래 항공 모빌리티 등에 유용한 기술을 학습한다.