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Sentinel-2 위성영상을 활용한 동계작물, 논/밭 구분 자동화 모델 개발
홍주표 ( Joopyo Hong ),장성주 ( Seongju Jang ),송인홍 ( Inhong Song ) 한국농공학회 2020 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2020 No.-
본 연구의 목적은 Sentinel-2 위성영상을 활용하여 동계작물과 논/밭 구분 자동화 모델을 개발하는 것이다. 동계작물 분류는 Sentinel-2 영상을 hsv로 변환 후 녹색 색상경계를 설정하여 구분하였으며, 구름의 영향 배재를 위해 동계 위성영상 촬영 기간 중 60% 이상 동계작물로 분류된 지역으로 결정하였다. 논/밭의 구분은 하계 Sentinel-2 영상 중 모내기 시기의 담수기의 특징 구분을 위해 Green과 NIR band로 합성한 NDWI(Normalized Difference Water Index)를 이용하였다. 동계작물의 hsv 데이터 범위는 (36, 0, 0)과 (86, 255, 255)로 나타났고, 경지 중 NDWI 값이 -0.195∼0.16인 영역은 논, 이외의 지역은 밭과 시설물로 분류 되었다. 개발된 모델의 정확도 검증 후, 각 지역의 Sentinel-2 영상에 적용한다면 논, 밭, 동계작물의 재배 면적 등 영농활동의 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
김태민(Kim, Taemin),홍주표(Hong, Joopyo) 한국신재생에너지학회 2010 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11
Biomimetc is a new domain of learning that proposes a solution getting clues from nature. There seems to be a sign of this phenomenon in fields of Renewable Energy. Foe example, Wind power was imitate the whale's fin that was improve efficiency of generating energy. This study focused on the photovoltaic generation as the instance of applying biomimetic. Efficiency is the most important factor in field of Photovoltaic generation. When given solar cell taking the sun light, most important fields of the study are absorb more light and increase the quantity of generation. For improving efficiency, the solar cell were builded up textures of taking a pyramid form, such a surface structure taking a role for remaining the light. This effects do the role as increasing absorbing efficiency. Such phenomenon calls Light Trapping, locking up the light on the surface of solar cell for a long time. Light is a vital factor to plants in the nature. Plants grow up through the photosynthesis that absorbing light for growth and propagation. So, plants make a effort how can absorb more the light in poor surroundings. This study set up a goal that imitates the minute surface structure of plants and applies to the existing solar cells's surface structure, so it can improve the efficiency of absorbing light. We used Light Tools software analyzing geometrical optics to analyze efficiency about new designed textures on the computer. We made a comparison between existing textures and new designed textures. Consequently, new designed textures were advanced efficiency, absorbing rates of light increasing about 7 percent. In comparison with existing and new textures, advancing about 20 percent in the efficient aspect.
Drone 영상을 이용한 논 필지 볏짚 환원-동계 재배 확인 및 CH<sub>4</sub> 배출량 산정
장성주 ( Jang Seongju ),박진석 ( Park Jinseok ),홍록기 ( Hong Rokgi ),홍주표 ( Hong Joopyo ),권채린 ( Kwon Chaelyn ),송인홍 ( Song Inhong ) 한국농촌계획학회 2021 농촌계획 Vol.27 No.3
Rice straw management and winter crop cultivation are crucial components for the accurate estimation of paddy methane emissions. Field-based extensive investigation of paddy organic matter management requires enormous efforts however it becomes more feasible as drone technology advances. The objectives of this study were to identify paddy fields of straw application and winter crop cultivation using drone images and to apply for the estimation of yearly methane emission. Total 35 sites of over 150ha in area were selected nationwide as the study areas. Drone images of the study sites were taken twice during summer and winter in 2018 through 2019: Summer images were used to identify paddy cultivation areas, while winter images for straw and winter crop practices. Drone-image-based identification results were used to estimate paddy methane emission and compared with conventional method. As the result, mean areas for paddy, straw application and winter crop cultivation were 118.9ha, 12.0ha, and 11.3ha, respectively. Overall rice straw application rate were greater in Gyeonggi-do(20%) and Chungcheongnam-do(12%), while winter crop cultivation was greatest in Gyeongsangnam-do(30%) and Jeolla-do(27%). Yearly mean methane emission was estimated to be 226.2kg CH<sub>4</sub>/ha/yr in this study and about 32% less when compared to 331.8kg CH<sub>4</sub>/ha/yr estimated with the conventional method. This was primarily because of the lower rice straw application rate observed in this study, which was less than quarter the rate of 55.62% used for the conventional method. This indicates the necessity to use more accurate statistics of rice straw application as well as winter crop practices into paddy methane emission estimation. Thus it is recommended to further study to link drone technology with satellite image analysis in order to identify organic management practices at a paddy field level over extensive agricultural area.
드론영상을 사용한 경기도·충청도 지역의 논 유기물 관리 조사 및 메탄가스 배출계수 산정
장성주 ( Seongju Jang ),박진석 ( Jinseok Park ),김형준 ( Hyungjoon Kim ),홍록기 ( Rokgi Hong ),홍주표 ( Joopyo Hong ),송인홍 ( Inhong Song ) 한국농공학회 2020 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2020 No.-
논벼의 메탄가스 배출량을 산정하기 위한 인자 중 하나로는 유기비료의 사용이 있으며, 현재 유기비료의 사용에 대한 조사는 노동력과 시간이 많이 필요하다. 이에 본 연구는 드론을 사용하여 경기도 남부와 충청도 서부의 논에서 유기비료 사용 현황을 조사하였으며, 이를 통해 메탄가스의 배출계수를 산정하여 공간분포를 확인하였다. 농경지 중 논 면적 비율이 높은 지역 23지역을 대상으로 여름과 겨울에 드론영상 수집을 연 2회 수행하고, 여름의 영상으로 논을 분류하고 겨울의 영상으로 유기비료 사용을 분류하였다. 분류 결과를 바탕으로 메탄가스의 배출계수를 산정하고 역거리가중법을 통해 경기도·충청도 일대의 배출계수의 공간분포를 분석하였다. 드론영상의 분류결과 유기비료를 사용하지 않는 논, 볏짚을 환원하는 논, 동계작물을 재배하는 논의 비율이 각각 평균 82.4%, 13.8%, 3.8%로 대부분의 논은 유기비료를 사용하지 않는 것으로 나타났다. 메탄가스의 배출계수 산정결과 평균 1.89kg CH4/ha/day으로 나타났다. 메탄가스 배출계수의 공간분포는 유기비료 시용 비율에 따르는 경향이 나타났으며, 그중 동계작물 재배보다는 볏짚 환원에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 벼재배 부문의 메탄가스 배출량 산정을 위한 자료 수집에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.