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연합인증

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

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원격탐사기법 및 인공신경망기법을 이용한 벼 수확량 예측 모형 개발

Development of Rice Yield Estimation Model Using Remote Sensing and Artificial Neural Network

보고서 정보
주관연구기관 충북대학교
Chungbuk National University
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2015-09
과제시작연도 2014
주관부처 미래창조과학부
Ministry of Science, ICT and Future Planning
등록번호 TRKO201600009719
과제고유번호 1345225845
사업명 일반연구자지원
DB 구축일자 2016-10-08
DOI https://doi.org/10.23000/TRKO201600009719

초록

○ 연구 목표 달성도
☞ 작물의 분광반사특성 측정 및 분석 (20%), 기상자료 분석 및 일사량 추정 모델 개발 (20%), MODIS NDVI 추출 및 보정 (20%), NDVI와 수확량 상관성 분석 (20%), RS와 ANN기법을 이용 수확량 예측모형 개발 (20%) ; 합계 100%. 연구기간인 3개년 동안 계획한 연구 목표를 100%이상 달성

○ 연구 성과 요약
☞ 1. 연구개발 결과의 우수성 및 창의성 : 원격탐사기법을 활용한 논벼 수확량 예측은 기후변화가 농업에 미치는 영향 및 식량안보를 위한 기후

참고문헌 (25)

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