The use of drone-based hyperspectral image offers considerable advantages in high resolution remote sensing applications. The primary objective of this study was to select the optimal bands based on hyperspectral image for the estimation yield of the chinese cabbage. The hyperspectral narrow bands were acquired over 403.36 to 995.19 nm using a 3.97 nm wide, 150 bands, drone-based hyperspectral imaging sensor. Fresh weight data were obtained from 2,031 sample for each field survey. Normalized difference vegetation indices were computed using red, red-edge and near-infrared bands and their relationship with quantitative each fresh weights were established and compared. As a result, predominant proportion of fresh weights are best estimated using data from three narrow bands, in order of importance, centered around 697.29 nm (red band), 717.15 nm (red-edge band) and 808.51 nm (near-infrared band). The study determined three spectral bands that provide optimal chinese cabbage productivity in the visible and near-infrared portion of the spectrum.
Fire-blight disease is a kind of contagious disease affecting apples, pears, and some other members of the family Rosaceae. Due to its extremely strong infectivity, once an orchard is confirmed to be infected, all of the orchards located within 100 m must be buried under the ground, and the sites are prohibited to cultivate any fruit trees for 5 years. In South Korea, fire-blight was confirmed for the first time in the Ansung area in 2015, and the infection is still being identified every year. Traditional approaches to detect fire-blight are expensive and require much time, additionally, also the inspectors have the potential to transmit the pathogen, Thus, it is necessary to develop a remote, unmanned monitoring system for fire-blight to prevent the spread of the disease. This study was conducted to detect fire-blight on pear trees using discriminant analysis with color information collected from a rotary-wing drone. The images of the infected trees were obtained at a pear orchard in Cheonan using an RGB camera attached to a rotary-wing drone at an altitude of 4 m, and also using a smart phone RGB camera on the ground. RGB and Lab color spaces and discriminant analysis were used to develop the image processing algorithm. As a result, the proposed method had an accuracy of approximately 75% although the system still requires many flaws to be improved.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.1049-1055
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2023
The utilization of agricultural drones for pest control operations has been increasing due to its economic efficiency. However, variations in the effectiveness of these operations occur depending on the operator's proficiency. In this study, we applied a smart operating mode to overcome the limitations of manual flight mode and proposed a numerical model. Through comparative validation with prior research, we conducted experimental verification. As a result, we determined the spray time and calculation of spray area for each drone model. We selected a drone for pest control with a high similarity to the numerical model and verified it experimentally. Through this, we confirmed that the application of the smart operating mode is more effective in terms of calculation of spray area and operational efficiency compared to manual flight mode.
Park, Jinseok;Jang, Seongju;Kim, Hyungjoon;Hong, Rokgi;Song, Inhong
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.3
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pp.39-49
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2020
Rice paddy cultivation is one of the major sources in methane (CH4) emission of which accurate assessment would be a prerequisite for agricultural greenhouse gas management. Biomass treatment in paddy fields is an important factor that affects CH4 emissions and thus needs to be taken into account. The objectives of this study were to apply drone images to investigate organic matter practices and to incorporate into the estimation of CH4 emissions from paddy fields. Three study areas were selected by one from each of the three different regions of Yeongnam, Honam and Jungbu, which are the most active region in paddy cultivation. The eBee drone was used to take images of the study sites twice a year; Jul mid-season for identifying rice cultivation area; Jan for investigating rice straw management and winter crop cultivation. Based on biomass management practices, different emissions factors were assigned on an individual paddy field and CH4 emmisions were estimated by multiplying respective areas. The ratios of rice straw application and winter crop cultivation were 1.4% and 37.2% in Hapcheon, 1.3% and 19.8% in Gimje, and 0.0% and 0.5% in Dangjin, respectively. The CH4 emissions estimates for respective sites were 0.40 ton CH4/year/ha, 0.34 ton CH4/year/ha, and 0.29 ton CH4/year/ha. On average, estimated CH4 emissions of this study were 28.5% less than the current Tier 2 CH4 emission estimation method.
Cordyceps militaris(CM) has been used as a traditional folk medicine to strengthen the immune system and regain energy for hundreds of years in Far East Asian countries. In the present studies, we determined that the stimulatory effect of Cordyceps militaris on testosterone production in male mouse rats. Results illustrated that changes of the body weight, food and water intake of the rats were not observed in this study but the concentration of testosterone in the serum of the rats was significantly increased by CM(p < 0.05). Therefore fruiting bodies of CM grown on the drone bee medium may be an integrative medicine for the treatment of reproductive problems caused by insufficient testosterone levels in human males.
Hong, In-Pyo;Choi, Yong-Soo;Woo, Soon-Ok;Han, Sang-Mi;Kim, Hye-Kyung;Lee, Man-Young;Lee, Myung-Ryul;Humber, Richard A.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.23
no.1
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pp.143-146
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2011
Some of men have been suffered from the insufficient secretion of testosterone causing by physical factors, social and psychological factors. Testosterone is an essential steroid hormone controlling male reproductive function. Alternative medicines in plants, fungi, and insects have been studied to enhance sexuality. $Cordyceps$ species including $Cordyceps$$sinensis$ (CS) and $C.$$militaris$(CM) has been used as for the enhancement of sexual functionfor hundreds of years in Far East Asian. In the present study, we determined the effect of fruiting bodies of $C.$$militaris$ which cultured on bee drone medium (CMD) and brown rice medium (CMB) on testosterone concentration in Sprague-Dawley rats. Eighteen rats per group were housed to regular diet or diet supplemented with CMB and CDD, respectively for 4 weeks. Serum was collected from 6 rats per group. Results showed that changes of the body weight, food and water intake of the rats were not observed in this study. However, both CMB and CDD increased the serum testosterone concentration in rats. Furthermore, CMD significantly stimulated testosterone production (p <0.05) compared to the control. Hence, it suggests that $C.$$militaris$ fruiting bodymight be developed as a complementary medicine to improve sexual hormones.
Recently, the RPAS(Remote Piloted Aircraft System), by remote control and autonomous navigation, has been increasing in interest and utilization in various industries and public organizations along with delivery drones, fire drones, ambulances, agricultural drones, and others. The problems of the stability of unmanned drones, which can be self-controlled, are also the biggest challenge to be solved along the development of the drone industry. drones should be able to fly in the specified path the autonomous flight control system sets, and perform automatically an accurate landing at the destination. This study proposes a technique to check arrival by landing point images and control landing at the correct point, compensating for errors in location data of the drone sensors and GPS. Receiving from the Google Map API and learning from the destination video, taking images of the landing point with a drone equipped with a NAVIO2 and Raspberry Pi, camera, sending them to the server, adjusting the location of the drone in line with threshold, Drones can automatically land at the landing point.
Interest and investment in drones that apply the concept of the 4th industrial revolution and ICT convergence advanced technology are continuing. The purpose of drone operation has been widely spread from the initial military use to the use of various industries such as construction, forestry, facilities, and agricultural support. In these industries, the training of pilots who can actually operate drones is increasing centering on the qualification system. However, the detailed standards including the training place, training place, educational environment, and education method for nurturing pilots are ambiguous, so the education through the oral instruction of the training instructor is continuing at the drone training site. In order to solve this problem, this study conducted a study on a dual control platform in which a training instructor could directly intervene in the pilot's flying drone to execute a map in order to improve the quality of synesthesia, which is essential in the field.
Crop water stress can be detected based on soil moisture content, crop physiological characteristics and remote-sensing technology. The detection of crop water stress is an important issue for the accurate assessment of yield decline. The crop water stress index (CWSI) has been introduced based on the difference between leaf and air temperature. In this paper, drone-based thermal infrared image was used to map of crop water stress in water control plot (WCP) and water deficit plot (WDP) over spring chinese cabbage fields. The spatial distribution map of CWSI was in strong agreement with the abnormal growth response factors (plant height, plant diameter, and measured value by chlorophyll meter). From these results, CWSI can be used as a good method for evaluation of crop abnormal growth monitoring.
Inji Lee;Heung-Min Kim;Youngmin Kim;Hoyong Ahn;Jae-Hyun Ryu;Hoejeong Jeong;Hyun-Dong Moon;Jaeil Cho;Seon-Woong Jang
Korean Journal of Remote Sensing
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v.40
no.3
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pp.275-284
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2024
Monitoring crop growth changes and water content is crucial in the agricultural sector. This study utilized drones equipped with Short Wavelength Infrared (SWIR) sensors, sensitive to moisture changes, to observe soybeans' growth and water content variations. We confirmed that as soybeans grow more vigorously, their water content increases and differences in irrigation levels lead to decreases in vegetation and moisture indices. This suggests that waterlogging slows down soybean growth and reduces water content, highlighting the importance of detailed monitoring of vegetation and moisture indices at different growth stages to enhance crop productivity and minimize damage from waterlogging. Such monitoring could also preemptively detect and prevent the adverse effects of moisture changes, such as droughts, on crop growth. By demonstrating the potential for early diagnosis of moisture stress using drone-based SWIR sensors, this research suggests improvements in the efficiency of large-scale crop management and increases in yield, contributing to agricultural production.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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