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    Development of Image Preprocessing Techniques and Fresh Weight Estimation Models for Onion (Allium cepa) and Garlic (Allium sativum) using UAV-Image Sensors

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    ํ•™์œ„๋…ผ๋ฌธ (์„์‚ฌ)-- ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต ๋Œ€ํ•™์› : ๋†์—…์ƒ๋ช…๊ณผํ•™๋Œ€ํ•™ ๋ฐ”์ด์˜ค์‹œ์Šคํ…œยท์†Œ์žฌํ•™๋ถ€, 2018. 2. ๊น€ํ•™์ง„.์ตœ๊ทผ ๋ฌด์ธ๊ธฐ(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๋†์ž‘๋ฌผ ์ƒ์œก ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง ๋ฐ ์ •๋ฐ€ ๋†์—…(Precision Agriculture, PA)์— ๋Œ€ํ•œ ๊ด€์‹ฌ์ด ๋†’์•„์ง€๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ์ž‘์—…์ž๊ฐ€ ์ง€์ƒ์—์„œ ์ž‘๋ฌผ์˜ ์ƒ์œก ์ธ์ž๋ฅผ ์ˆ˜์ง‘ํ•˜์—ฌ ์ž‘ํ™ฉ ๋ฐ ์ˆ˜ํ™•๋Ÿ‰์„ ์˜ˆ์ธกํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์€ ๋งŽ์€ ์‹œ๊ฐ„๊ณผ ๋…ธ๋™๋ ฅ์„ ํ•„์š”๋กœ ํ•˜๋ฉฐ ํ‘œ๋ณธ ์ˆ˜๊ฐ€ ์ ๊ณ  ๊ฒฝํ—˜์ ์ธ ์ง๊ด€์— ์˜์กดํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๊ทธ ์ •ํ™•๋„๊ฐ€ ๋†’์ง€ ์•Š๋‹ค. ๋ณธ ์—ฐ๊ตฌ์—์„œ๋Š” ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ฌธ์ œ์ ์„ ํ•ด๊ฒฐํ•˜๊ณ ์ž, ์†Œํ˜• ๋ฌด์ธ๊ธฐ์— RGB ๋ฐ Multi-spectral ์˜์ƒ ์„ผ์„œ๋ฅผ ํƒ‘์žฌํ•˜์—ฌ ์ตœ์  ๋น„ํ–‰ ์กฐ๊ฑด์—์„œ ์˜์ƒ์„ ์–ป๊ณ  ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ํ†ตํ•ด ์˜์ƒ ์† ์ž‘๋ฌผ์˜ ์ƒ์œก ์ธ์ž๋“ค์ธ ์‹์ƒ ํ”ผ๋ณต๋ฅ ๊ณผ ์ž‘๋ฌผ ๋†’์ด๋ฅผ ์ธก์ •ํ•˜์—ฌ ์ˆ˜ํ™•๋Ÿ‰๊ณผ ๋ฐ€์ ‘ํ•œ ๊ด€๋ จ์ด ์žˆ๋Š” ์ƒ์ฒด์ค‘์„ ํ˜„์žฅ์—์„œ ์˜ˆ์ธกํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ธฐ์ˆ ์„ ๊ฐœ๋ฐœํ•˜๊ณ ์ž ํ•˜์˜€๋‹ค. ๋ฌด์ธ๊ธฐ๋กœ ํš๋“ํ•œ ์˜์ƒ์—์„œ ์–‘ํŒŒยท๋งˆ๋Š˜ ์ถ”์ถœ์„ ์œ„ํ•œ ์ƒ‰ ์ฑ„๋„๋กœ a* ์ฑ„๋„์„ ์„ ํƒํ–ˆ์œผ๋ฉฐ ์‹œ๊ฐ„์  ์ผ์‚ฌ๋Ÿ‰ ๋ณ€์ด๋ฅผ ๊ฐ์†Œ์‹œํ‚ค๋Š” ๋ฐฉ์‚ฌ ๋ณด์ •๊ณผ ๊ณต๊ฐ„์  ์ผ์‚ฌ๋Ÿ‰ ๋ณ€์ด๋ฅผ ๊ฐ์†Œ์‹œํ‚ค๋Š” ๋ ˆํ‹ฐ๋„ฅ์Šค (Retinex) ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜, ์ž๋™ ์ž„๊ณ„๊ฐ’ ๊ฒฐ์ • ๊ธฐ๋ฒ•์ธ ์˜ค์ถ” ์ž„๊ณ„ (Otsus threshold) ๊ธฐ๋ฒ•์„ ๊ฒฐํ•ฉ์‹œํ‚จ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ๊ณ ์•ˆํ•˜์˜€๋‹ค. ์ด๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์˜ˆ์ธก๋œ ์‹์ƒ ํ”ผ๋ณต๋ฅ ์˜ ์˜ค์ฐจ๋Š” 12.6%๋กœ, ์ข…๋ž˜์˜ ๋ฐฉ๋ฒ•์ธ ExG-Otsus threshold ๊ธฐ๋ฒ•์˜ 45.5% ๋Œ€๋น„ ์˜ค์ฐจ ๊ฐ์†Œ ํšจ๊ณผ๋ฅผ ๋ณด์˜€์œผ๋ฉฐ, ๋งˆ๋Š˜๊ณผ ์–‘ํŒŒ ์˜์ƒ ์ถ”์ถœ์— ์ ํ•ฉํ•œ ์˜์ƒ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ๊ธฐ์ˆ ์ž„์„ ํ™•์ธํ•˜์˜€๋‹ค. SfM ๊ธฐ๋ฐ˜ 3์ฐจ์› ๋ชจ๋ธ๋กœ ์˜ˆ์ธกํ•œ ์ž‘๋ฌผ ๋†’์ด์™€ ์ง€์ƒ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋†’์ด ๋ถ„์„ ๊ฒฐ๊ณผ, ๊ฒฐ์ •๊ณ„์ˆ˜๋Š” 0.82๋กœ ๋†’์€ ์„ ํ˜• ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด์—ˆ์œผ๋‚˜, ์‹ค์ œ ๋†’์ด๋ณด๋‹ค 40% ๋‚ฎ๊ฒŒ ์˜ˆ์ธก๋˜๋Š” ๊ฒฝํ–ฅ์ด ๋‚˜ํƒ€๋‚˜ ์ด๋ฅผ ๋ณด์ •ํ•˜๋Š” ๊ธฐ์ˆ ์„ ์ ์šฉํ•˜์—ฌ ์ƒ์ฒด์ค‘ ์˜ˆ์ธก ๋ชจ๋ธ๋ง์— ์‚ฌ์šฉํ•˜์˜€๋‹ค. ์–‘ํŒŒยท๋งˆ๋Š˜ ์‹์ƒ ํ”ผ๋ณต๋ฅ ๊ณผ ๋†’์ด ์ธ์ž๋ฅผ ๋…๋ฆฝ๋ณ€์ˆ˜๋กœ ํ•˜์—ฌ ์ง€์ƒ๋ถ€ ๋ฌด๊ฒŒ, ์ง€ํ•˜๋ถ€ ๋ฌด๊ฒŒ, 1์ฃผ ๋ฌด๊ฒŒ๋ฅผ ์˜ˆ์ธกํ•˜๋Š” ๋‹ค์ค‘ ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ์„ ๊ฐœ๋ฐœํ•œ ๊ฒฐ๊ณผ, ์–‘ํŒŒ์˜ ๊ฒฝ์šฐ ๊ฒฐ์ •๊ณ„์ˆ˜ ๊ฐ’์ด ๊ฐ๊ฐ 0.91, 0.90, 0.94 ์ด๋ฉด์„œ, ํ‰๊ท  ์ œ๊ณฑ๊ทผ ์˜ค์ฐจ๋Š” 11.1 g, 8.0 g, 15.1 g ๋กœ ๋‚˜ํƒ€๋‚ฌ์œผ๋ฉฐ, ๋งˆ๋Š˜์˜ ๊ฒฝ์šฐ ๊ฒฐ์ •๊ณ„์ˆ˜ ๊ฐ’์€ ๊ฐ๊ฐ 0.72, 0.71, 0.75๋กœ ์–‘ํŒŒ์— ๋น„ํ•ด ์ƒ๋Œ€์ ์œผ๋กœ ๋‚ฎ๊ฒŒ ๋‚˜ํƒ€๋‚ฌ์œผ๋‚˜, ํ‰๊ท  ์ œ๊ณฑ๊ทผ ์˜ค์ฐจ๋Š” 8.8 g, 1.7 g, 9.9 g์œผ๋กœ ์ ์€ ์˜ค์ฐจ๊ฐ’์„ ๋‚˜ํƒ€๋ƒˆ๋‹ค. ์ถ”๊ฐ€์ ์ธ ์‹คํ—˜์œผ๋กœ, ๋ณด๊ธ‰๋˜๊ณ  ์žˆ๋Š” ์ƒ์šฉ ๋‹ค์ค‘ ๋ฐด๋“œ ์„ผ์„œ๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์ถ”๋น„๋Ÿ‰ ์ˆ˜์ค€์— ๋”ฐ๋ฅธ ์‹์ƒ ์ง€์ˆ˜ ์˜ํ–ฅ์„ฑ์„ ํ™•์ธํ•˜์˜€๋‹ค. ์ถ”ํ›„ ์—ฐ๊ตฌ๋กœ์„œ ๊ฐœ๋ฐœ๋œ UAV-RGB ์นด๋ฉ”๋ผ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ƒ์ฒด์ค‘ ์˜ˆ์ธก๋ชจ๋ธ์„ ๋‹ค๋ฅธ ํฌ์žฅ์—์„œ ์žฌ๋ฐฐ๋˜๋Š” ์–‘ํŒŒ, ๋งˆ๋Š˜์˜ ์ƒ์ฒด์ค‘ ์ธก์ •์— ์ ์šฉํ•˜์—ฌ ์‹ค์ œ ์ƒ์ฒด์ค‘ ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ๋น„๊ต ์˜ˆ์ธก๋ชจ๋ธ์˜ ์„ฑ๋Šฅ์„ ๊ฒ€์ฆํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ํ•„์š”ํ•˜๋ฉฐ, ๋‹ค์ค‘๋ฐด๋“œ ์นด๋ฉ”๋ผ๋ฅผ ํฌํ•จํ•œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์˜์ƒ์„ผ์„œ๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ๋ฐญ์ž‘๋ฌผ์˜ ์ƒ์œก๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง์— ํ™œ์šฉํ•˜๋Š” ์—ฐ๊ตฌ๊ฐ€ ์ˆ˜ํ–‰๋˜์–ด์•ผ ํ•  ๊ฒƒ์ด๋‹ค.1. ์„œ๋ก  1 1.1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ 1 1.2. ์—ฐ๊ตฌ ๋ชฉ์  4 1.3. ์—ฐ๊ตฌ์‚ฌ 5 2. ์žฌ๋ฃŒ ๋ฐ ๋ฐฉ๋ฒ• 10 2.1. ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜์˜ ์ƒ์œก ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง์„ ์œ„ํ•œ Test Plot 10 2.2. UAV ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ฐญ์ž‘๋ฌผ ์˜์ƒ ํš๋“ ์žฅ์น˜ ๊ตฌ์„ฑ 13 2.2.1. ์†Œํ˜• ํšŒ์ „์ต ๋ฌด์ธ๊ธฐ ์›๊ฒฉํƒ์‚ฌ ์‹œ์Šคํ…œ 13 2.2.2. ๋ฌด์ธ๊ธฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋†์—… ๊ด€์ธก ์‹œ์Šคํ…œ ์ตœ์  ๋น„ํ–‰ ์š”์ธ ์ ์šฉ 17 2.2.3. ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์˜์ƒ ํš๋“ ์ตœ์  ๋น„ํ–‰ ๊ณ ๋„ ๊ฒฐ์ • 20 2.2.4. RGB ์˜์ƒ ๋ฐ ๋‹ค์ค‘ ๋ฐด๋“œ ์„ผ์„œ ์˜์ƒ ํš๋“ 22 2.3. ๋ฐญ์ž‘๋ฌผ ๋ฌด์ธ๊ธฐ ์›๊ฒฉํƒ์‚ฌ ์˜์ƒ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฒ• ์—ฐ๊ตฌ 24 2.3.1. ์˜์ƒ ์ •ํ•ฉ ๋ฐ 3D ๋ชจ๋ธ ์ƒ์„ฑ 24 2.3.2. ์˜์ƒ ๋ฐฉ์‚ฌ ๋ณด์ • 31 2.3.3. ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์ž‘๋ฌผ ๋ถ„ํ•  ๊ธฐ๋ฒ• ๊ฐœ๋ฐœ 42 2.4. ๋ฐญ์ž‘๋ฌผ ๋ฌด์ธ๊ธฐ ์›๊ฒฉํƒ์‚ฌ ์˜์ƒ ๋ถ„์„ ๊ธฐ๋ฒ• ์—ฐ๊ตฌ 47 2.4.1. ์ž‘๋ฌผ ๋ถ„๋ฆฌ ๋ฐ ์‹์ƒ ํ”ผ๋ณต๋ฅ  ๊ณ„์‚ฐ 49 2.4.2. ์ž‘๋ฌผ ํ‘œ๋ฉด ๋ชจ๋ธ ๋ถ„์„์„ ํ†ตํ•œ ์ž‘๋ฌผ ๋†’์ด ์˜ˆ์ธก 50 2.4.3. ๋‹ค์ค‘ ๋ฐด๋“œ ์„ผ์„œ ์˜์ƒ์„ ์ด์šฉํ•œ ์‹์ƒ ์ง€์ˆ˜ ๊ณ„์‚ฐ 52 2.5. ๋ฐญ์ž‘๋ฌผ ๋ฌด์ธ๊ธฐ ์›๊ฒฉํƒ์‚ฌ ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์ƒ์ฒด์ค‘ ๋ชจ๋ธ ๊ฐœ๋ฐœ ์—ฐ๊ตฌ 55 3. ๊ฒฐ๊ณผ ๋ฐ ๊ณ ์ฐฐ 56 3.1. ๋ฐญ์ž‘๋ฌผ ๋ฌด์ธ๊ธฐ ์›๊ฒฉํƒ์‚ฌ ์˜์ƒ ๋ถ„์„ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฒ• ์—ฐ๊ตฌ 56 3.1.1. ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์ถ”์ถœ์„ ์œ„ํ•œ ์ƒ‰ ์ฑ„๋„ ํžˆ์Šคํ† ๊ทธ๋žจ ๋ถ„์„ 56 3.1.2. ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์ถ”์ถœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์ œ์•ˆ ๋ฐ ์„ฑ๋Šฅ ํ‰๊ฐ€ 59 3.1.3. ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์ž‘๋ฌผ ๋†’์ด ์˜ˆ์ธก ๊ฒฐ๊ณผ 63 3.2. ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์ž‘๋ฌผ ์‹์ƒ ํ”ผ๋ณต๋ฅ  ๋ฐ ์ž‘๋ฌผ ๋†’์ด ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถ„์„ 66 3.2.1. ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์‹์ƒ ํ”ผ๋ณต๋ฅ  ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถ„์„ 66 3.2.2. ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์ž‘๋ฌผ ๋†’์ด ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถ„์„ 68 3.2.3. ์ง€์ƒ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถ„์„ ๋ฐ ์˜ˆ์ธก ์ธ์ž(์‹์ƒ ํ”ผ๋ณต๋ฅ  ๋ฐ ๋†’์ด) ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถ„์„ ๊ฒฐ๊ณผ์™€ ๋น„๊ต 70 3.3. ๋ฐญ์ž‘๋ฌผ ๋ฌด์ธ๊ธฐ ์›๊ฒฉํƒ์‚ฌ ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์ƒ์œก ์˜ˆ์ธก ๋ชจ๋ธ ๊ฐœ๋ฐœ 72 3.3.1. ์ž‘๋ฌผ ์‹์ƒ ํ”ผ๋ณต๋ฅ , ์ž‘๋ฌผ ๋†’์ด์™€ ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์ƒ์œก ์ธ์ž ์ƒ๊ด€๊ด€๊ณ„ ๋ถ„์„ 72 3.3.2. ์ž‘๋ฌผ ์‹์ƒ ํ”ผ๋ณต๋ฅ , ์ž‘๋ฌผ ๋†’์ด ๊ธฐ๋ฐ˜ ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์ƒ์ฒด์ค‘ ์˜ˆ์ธก ๋‹ค์ค‘ ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ ๊ฐœ๋ฐœ 77 3.4. ๋‹ค์ค‘ ๋ฐด๋“œ ์„ผ์„œ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์–‘ํŒŒ๋งˆ๋Š˜ ์˜์–‘ ์ƒํƒœ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง 81 3.4.1. NDVI ์‹์ƒ ์ง€์ˆ˜ ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถ„์„ 81 3.4.2 ์ถ”๋น„๋Ÿ‰ ์ˆ˜์ค€์— ๋”ฐ๋ฅธ NDVI ๊ฐ’ ๋ถ„์„ 83 4. ์š”์•ฝ ๋ฐ ๊ฒฐ๋ก  85 5. ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ—Œ 87 Abstract 96Maste

    Aplicaciรณn de tรฉcnicas de tratamiento digital de imรกgenes para la estimaciรณn de las necesidades hรญdricas de lechuga (Lactuca sativa L.) en el Sureste espaรฑol

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    [ESP] En regiones รกridas y semiรกridas, como el sureste espaรฑol, la creciente competitividad por los recursos hรญdricos estรก causando importantes problemas de abastecimiento que afectan principalmente a la agricultura. Por tanto, uno de los objetivos prioritarios en el manejo y gestiรณn de los recursos hรญdricos destinados al riego, debe ser el desarrollo e incorporaciรณn de nuevas tecnologรญas que permitan una mayor eficiencia del uso del agua. En este contexto, y enmarcada en el concepto agricultura de precisiรณn, la aplicaciรณn de la fotografรญa digital y las diversas tรฉcnicas de tratamiento informรกtico, en la obtenciรณn de soluciones agronรณmicas, constituye una herramienta de fรกcil y rรกpida aplicaciรณn tanto para la investigaciรณn como para la gestiรณn de sistemas de riego. Ademรกs, estas tรฉcnicas se han consolidado como herramientas de precisiรณn capaces de proporcionar informaciรณn en tiempo real sobre diversos parรกmetros relacionados con el desarrollo y estado hรญdrico de los cultivos. En este trabajo y sus lรญneas de investigaciรณn derivadas, se empleรณ la fotografรญa digital y las tรฉcnicas de procesamiento informรกtico de imรกgenes en la estimaciรณn de los requerimientos hรญdricos de cultivares de lechuga (Lactuca sativa L.) localizados en la zona de explotaciรณn mรกs extensa de este cultivo en Espaรฑa. Concretamente, el รกrea de estudio comprendiรณ cultivares situados en las provincias de Albacete y Murcia. En cuanto cifras productivas, la Regiรณn de Murcia representa la principal zona productora nacional de lechuga. [ENG] In arid and semi-arid regions such as the southeast of Spain, increasing competitiveness for water resources is causing significant problems, mainly affecting agriculture. Therefore, one of the priority objectives in the handling and management of water resources for irrigation must be the development and incorporation of new technologies to increase the efficiency of water use. In this context, framed in precision agriculture concept, the implementation of digital photography and different computer processing techniques for obtaining agronomic solutions represents a tool of easy and quick application for both research and management irrigation systems. Furthermore, these techniques have been consolidated as precision tools capable of providing real-time information about various parameters related with developments and crop water status. In this work and its derived research lines, digital photography and techniques of computer image processing were used to estimate water requirements of cultivars of lettuce (Lactuca sativa L.) located in the more extensive farming area of this crop in Spain. Specifically, the study area included cultivars located in the provinces of Albacete and Murcia. Regarding production figures, the Region of Murcia is the main national producer of lettuce.Universidad Politรฉcnica de Cartagen
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