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다중센서 기반 서리관측 시스템의 개선: MFOS v2
Improvement of Multiple-sensor based Frost Observation System (MFOS v2) 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.25 no.3, 2023년, pp.226 - 235  

김수현 ((재)국가농림기상센터) ,  이승재 ((재)국가농림기상센터) ,  김규랑 (국립기상과학원)

초록
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본 연구는 개선된 '다중센서 기반 무인 서리관측시스템(MFOS, Multiple-sensor based Frost Observation System)'을 소개하였다. 개선된 시스템인 MFOS v2는 엽면습윤센서를 기반으로 서리 감지는 물론, 서리 발생 주요 인자인 표면온도 예측을 위한 기능도 겸한다. 기존 관측 시스템은 1) 엽면습윤센서 표면이 대부분의 가시광선을 반사하기 때문에 RGB 카메라로 엽면습윤센서 촬영 시 표면에 발생한 얼음(서리) 관측이 어려움, 2) 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영 결과가 어두움, 3) 열적외선 카메라가 온도의 상대적인 고저만을 보여주는 단점들이 존재하였다. 엽면습윤센서 표면에 발생한 얼음(서리) 파악을 위해 검정색으로 표면 도색된 엽면습윤센서를 추가 설치하였고, 동일한 높이에 유리판들을 설치하여 얼음(서리) 발생 확인을 위한 보조 도구로 활용하였다. 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영을 위해 카메라 촬영 시간에 맞춰 전원이 On/Off 되도록 LED 조명을 연동시켜 설치하였다. 상대적인 온도의 높고 낮음 판단만 가능했던 기존의 열적외선 카메라도 픽셀당 온도 값 추출이 가능하도록 개선하였다. 이러한 개선 사항들을 반영한 MFOS v2는 실제 농경지에 설치하여 운영 중이며, 서리예측 모델에 들어갈 입력자료를 생산하는 진보된 서리 관측시스템으로서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aimed to supplement the shortcomings of the Multiple-sensor-based Frost Observation System (MFOS). The developed frost observation system is an improvement of the existing system. Based on the leaf wetness sensor (LWS), it not only detects frost but also functions to predict surface tempe...

주제어

#MFOS   #Frost Observation   #RGB camera   #Thermal infrared camera   #leaf wetness sensor  

표/그림 (10)

참고문헌 (12)

  1. American Meteorological Society, 2012: Glossary of？Meteorology. 

  2. APOGEE, 2022: OWNER'S MANUAL (INFARED？RADIOMETER). 

  3. Goswami, J., V. Sharma, B. U. Chaudhury, and P. L.？N. Raju, 2019: Rapid identification of abiotic stress？(frost) in in-filed maize crop using UAV remote？sensing. Int Arch Photogramm Remote Sens & Spat？Inf Sci 42, 467-471. 

  4. Groh, J., V. Slawitsch, M. Herndl, A. Graf, H.？Vereechen, and T. Putz, 2018: Determining dew？and hoar frost formation for a low mountain？range and alpine grassland site by weighable？lysimeter. Journal of Hydrology 563, 372-381. 

  5. Kim, S.-H., S.-J. Lee, S.-W. Son, S.-S. Cho, E.-S.？Jo and K.-R. Kim, 2022: Unmanned multi-sensor？based observation system for frost detection -？Design, installation and test operation. Korean？Journal of Agricultural and Forest Meteorology？24(2), 95-114. 

  6. Korea Meteorological Administration, 2013: Glossary？of Meteorology. 

  7. Korea Meteorological Administration, 2019: Abnormal？Climate Report. 

  8. Korea Meteorological Administration, 2022: Ground？Meteorological Observation Guidelines, pp.113. 

  9. Korean Society for Atmospheric Environment, 2004:？Glossary of Atmospheric Environment. 

  10. Lei, Z., Z. Cao, W. Zhuo, and R. Yan, 2014: A？new dew and frost detection sensor based on？computer vision. Journal of Atmospheric and？Oceanic Technology 31. 

    상세보기

  11. Noh, I. S., H. W. Doh, S. O. Kim, S. H. Kim, S. E.？Shin and S.-J. Lee, 2021: Machine learning-based？hourly frost-prediction system optimized for orchards？using automatic weather station and digital camera？image data. Atmosphere 12(7). 

    상세보기

  12. Rodrigo, J., 2000: Spring frosts in deciduous fruit？trees - morphological damage and flower hardiness.？Scientia Horticulture 85(3), 155-173. 

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