$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

5G 통신기반 농업용 드론 비행시험 절차
The flight Test Procedures For Agricultural Drones Based on 5G Communication 원문보기

항공우주시스템공학회지 = Journal of aerospace system engineering, v.17 no.2, 2023년, pp.38 - 44  

강병규 (한국항공우주연구원)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 5G 통신을 이용한 농업용 드론에 임무 카메라를 장착하여 농작물 상태 정보 획득을 위한 비행시험에 대해 다룬다. 시험 방법은 설정된 다분광카메라와 열화상카메라를 드론에 장착하고 운영 고도와 속도를 달리하여 농작물 상태 이미지를 획득하는 것이다. 다분광카메라는 다섯 가지의 분광 파장을 이용하여 농작물 상태 이미지를 획득하며 자체 내장된 GPS에서는 비행 중 획득한 이미지의 정확한 위치와 고도 정보를 비행시간과 동기화 하여 제공한다. 그리고 비행 중 획득된 열 영상 데이터는 분석을 위해 5G 통신으로 지상의 서버로 전송된다. 그러므로 분광카메라와 열영상카메라를 함께 이용할 경우 효율적인 경작지 상태 파악이 가능하며, 본 연구를 통해 농업용 드론에 임무 장비를 장착한 비행시험으로 경작지에서 농작물 상태 파악이 가능함을 증명하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aims to determine how agricultural drones are operated for flight tests using a 5G communication in order to carry out a mission such as sensing agricultural crop healthy status with special cameras. Drones were installed with a multi-spectral and IR camera to capture images of crop statu...

주제어

표/그림 (11)

참고문헌 (6)

  1. H-K. You, J. U-S. Jeong, Y-W. Chae, S. Kim, "An?analysis of economic feasibility and perception of?drone for pesticide application," Journal of the Korea?Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 22, pp.?235-245, 2021. 

  2. S. Baek, S. Koh, W. Kim, "Calculation of correction?coefficients for the RedEdge-MX multispectral camera?through intercalibration with a hyperspectral sensor,"?Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy,?Photogrammetry and Cartography, Vol. 38, pp?707-716, 2020. 

  3. J. Assmann, J.T.Kerby, A.M. Cunliffe,?I.H.Myers-Smith, "Vegetation monitoring multispectral?sensor-best practice and lessons learned from high?latitudes," NRC Research Press, 2018. 

  4. S. Orlando, M. Minacapilli, M. Sarno, A. Carrubba,?A. Motisi, "A low-cost multispectral imaging system?for the characterization of soil and small vegetation?properties using visible and near-infrared reflectance,"?Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 202,?pp 107359, 2022. 

  5. X. Rui, L. Changying, B. Sergio, "Development and?Testing of a UAV-Based Multi-Sensor System for?plant Phenotyping and Precision Agriculture," Remote?Sensing, V, 13, pp 3517, 2021. 

  6. C. Qiong, Y. Guijun, D. Dandan, C. Longyue, W.?Fan, X. Bo, "Combining multispectral and?hyperspectral data to estimate nitrogen status of tea?plants (Camellia sinensis (L.) O. Kuntze) under field?conditions," Computers and Electronics in?Agriculture, Vol. 198, pp 107359, 2022. 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로