KR20200000570A - 농작물 모니터링 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 농작물을 모니터링하는 방법에 대한 것으로, 서비스 서버에서, 농작물의 생육 환경 정보 및 생육 경과 정보를 포함하는 대량의 생육 데이터를 이용하여 상기 농작물의 생육 모델을 생성하는 a 단계; 무인항공기에서, 미리 설정된 주기로, 미리 특정된 구역의 기온, 기압, 습도, 풍속 및 일조량 중 적어도 어느 하나를 센싱하고, 상기 구역의 농작물을 촬영하여 이미지를 생성하는 b 단계; 및 상기 서비스 서버에서, 상기 농작물의 생육 데이터를 상기 생육 모델에 적용하여 상기 농작물의 수확 확률을 추정하는 c 단계를 포함하는 것을 특징을 한다.
Description
본 발명은 농작물을 모니터링하는 방법에 대한 것이다. 보다 구체적으로 본 발명은 무인비행기에서 농작물의 생육과 관련된 데이터를 수집하고, 농작물의 생육을 모델링한 기계학습 프레임워크를 이용하여 농작물 생육과 관련된 이상 징후를 체크하고 농작물의 작황을 예측하는 시스템에 대한 것이다.
최근 무인비행기, 즉 드론(drone) 기술의 발달로 드론을 활용하는 다양한 방법이 고안되고 있다. 특히 농업 분야에서는 드론을 이용한 파종, 농약 살포 등이 실용화 단계에 이르렀으며, 드론에 열감지 센서 또는 멀티스펙트럼 카메라를 탑재하여 농경지의 건조한 영역을 판단하여, 집중적으로 물을 공급하는 방식으로 관계 효율을 높이는 방법도 테스트되고 있다.
한편, 농업에서 농작물 모니터링은 리스크 관리 차원에서 매우 중요하다. 예를 들어 과수원은 작물 모니터링을 통해 이상이 있는 과일 나무를 조기에 치료하여 과수의 품질과 수량을 높일 수 있으며, 작물 생육이 잘못되어 보험을 청구할 때도 증빙의 문제를 해결할 수 있다. 모니터링의 신뢰성을 높이기 위해서는 작물 각각에 대해 전수 조사하는 것이 타당하나 넓은 면적의 농경지를 전수조사 방식으로 모니터링하는 것은 많은 비용이 소요되기 때문에 현실적으로 샘플링을 통한 표본 조사가 이뤄지고 있다.
본 발명은 드론을 이용한 농작물 모니터링 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 실시예를 따르는 농작물을 모니터링하는 방법은, 서비스 서버에서, 농작물의 생육 환경 정보 및 생육 경과 정보를 포함하는 대량의 생육 데이터를 이용하여 상기 농작물의 생육 모델을 생성하는 a 단계; 무인항공기에서, 미리 설정된 주기로, 미리 특정된 구역의 기온, 기압, 습도, 풍속 및 일조량 중 적어도 어느 하나를 센싱하고, 상기 구역의 농작물을 촬영하여 이미지를 생성하는 b 단계; 및 상기 서비스 서버에서, 상기 농작물의 생육 데이터를 상기 생육 모델에 적용하여 상기 농작물의 수확 확률을 추정하는 c 단계를 포함하는 것을 특징을 한다.
본 발명에 따르면, 드론에서 농작물의 생육과 관련된 데이터가 수집되며, 기계학습 프레임워크를 운용하는 서비스 서버에서 농작물의 생육이 모델링될 수 있다. 이를 통해 농작물의 생육과 관련된 이상 징후가 체크되고, 농작물의 작황이 높은 신뢰도로 예측될 수 있는 효과가 있다.
한편, 본 발명에 따르면 드론에서 농작물 생육 이미지가 미리 설정된 주기로 촬영되며, 농작물의 환경 조건에 대한 데이터가 수집되기 때문에, 이상 기상에 따른 농작물 피해 보상에 작물 생육 이미지 및 기상 정보 데이터를 활용할 수 있는 효과가 있다.
도 1는 본 발명의 실시예를 따라 농작물의 생육 이미지를 수집하고, 기상 정보 및 위치 정보를 센싱하는 드론의 구성을 설명하기 위한 도면
도 2는 본 발명의 실시예를 따라 농작물을 모니터링하는 방법을 설명하기 위한 순서도
도 2는 본 발명의 실시예를 따라 농작물을 모니터링하는 방법을 설명하기 위한 순서도
본 발명은 이하에 기재되는 실시예들의 설명 내용에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형이 가해질 수 있음은 자명하다. 그리고 실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 널리 알려져 있고 본 발명의 기술적 요지와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다.
한편, 첨부된 도면에서 동일한 구성요소는 동일한 부호로 표현된다. 그리고 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시될 수도 있다. 이는 본 발명의 요지와 관련이 없는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 명확히 설명하기 위함이다.
도 1는 본 발명의 실시예를 따라 농작물의 생육 이미지를 수집하고, 기상 정보 및 위치 정보를 센싱하는 드론의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예를 따르는 생육 데이터 수집용 드론은 드론 본체(10), 본체와 프로펠러를 연결하는 프레임(20), 프로펠러(30), 본체와 카메라를 연결하는 짐벌(40), 카메라(50), 보호가드(60)를 포함할 수 있다.
드론 본체(10)는 가속도센서, 자이로센서, GPS, 온도센서, 기압센서, 습도센서, 고도센서 및 풍속센서를 포함하는 센서 모듈, 제어부, 메모리, 통신 모듈, 배터리 등을 포함할 수 있다.
센서 모듈은 드론의 비행 및 호버링 제어를 위한 데이터를 수집할 수 있다. 센서 모듈은 드론의 위치, 속도, 방향, 장애물 등의 정보를 수집하며, 제어부는 수집된 정보를 이용하여 드론의 수평, 해딩 방향을 제어할 수 있다.
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 센서 모듈은, 농작물의 생육 데이터를 수집하는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어 센서 모듈은 기온, 기압, 습도, 풍속, 일조량 등 기상 정보를 센싱할 수 있으며, 고도, GPS 좌표, 가속도 등 위치 정보를 센싱할 수 있다.
제어부는 드론의 동작을 제어하는 기능을 수행할 수 있다. 나아가 본 발명의 실시예를 따르는 드론은 과수원에서 과일 나무로 이루어진 좁은 터널을 비행하면서 과일 생육 이미지 데이터를 수집할 수 있다. 이 경우 제어부는 지상에서 2미터 이하의 고도를 유지하면서 반경 50센티미터 이하로 호버링하도록 드론을 제어할 수 있다.
본 발명의 실시예를 따르는 제어부는 카메라 모듈 (50)이 촬영한 이미지 데이터 및 센서 모듈에서 생성한 기상 정보 및 위치 정보 데이터에 클럭 정보를 결합하여 메모리에 저장하는 기능을 수행할 수 있다. 이는 센서 데이터와 이미지 데이터를 생성 시간을 기준으로 동기화하기 위한 것으로, 저장된 이미지 데이터, 기상 정보 데이터, 위치 정보 데이터는 통신 모듈을 통해 본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버로 전송될 수 있다.
메모리는 카메라 모듈 (50)이 촬영한 이미지 데이터 및 센서 모듈에서 생성한 기상 정보 및 위치 정보 데이터를 저장할 수 있다.
도 1에 도시된 것과 같이, 본 발명의 실시얘를 따르는 드론의 프레임 (20)은 본체 (10)를 기준으로 좌우 대향으로 형성되며, 본체와 프로펠러를 연결하는 기능을 수행할 수 있다. 프로펠러 (30)는 모터를 포함하며, 도 1의 예시와 같이 프레임의 양단에 각각 형성되어 드론을 이착륙시키거나 이동시키는 기능을 수행할 수 있다.
짐벌 (40)은 본체와 카메라를 연결하며, 안정적인 이미지 데이터를 수집하기 위하여 드론 본체가 흔들리더라도 카메라 모듈이 흔들리지 않도록 제어하는 기능을 수행할 수 있다.
카메라 모듈 (50)은 농작물의 생육 이미지를 촬영하는 기능을 수행할 수 있다. 나아가 카메라 모듈 (50)은 선명한 영상확보를 위해 흔들림 보정용 센서가 구비될 수 있으며, 전방향 촬영을 수행할 수 있다. 나아가 카메라 모듈은 구현에 따라 가시광선, 적외선 이미지, 하이퍼스펙트랄 이미지, 또는 멀티스펙트랄 이미지를 생성할 수 있다. 이를 위해 상기 카메라 모듈은 특정 파장의 이미지 획득을 위한 광원을 포함할 수 있다.
특히 본 발명의 실시예를 따르는 드론은 농작물, 특히 과일의 생육 이미지를 수집하기 위하여, 카메라 모듈이 본체의 위쪽에 형성되는 특징이 있다. 예를 들어 과일의 생육 이미지는 꽃과 열매가 대표적인데, 카메라 모듈이 본체의 아래쪽에 위치하면 나무의 잎에 꽃과 열매가 가려져 생육 이미지가 제대로 촬영될 수 없다.
따라서 본 발명의 실시예를 따르는 드론은 본체의 위쪽에 짐벌 (40) 및 카메라 모듈(50)이 위치하고 보호가드 (60)가 본체의 아래쪽에 위치하는 특징이 있다.
그러나 도 1의 드론은 예시에 불과하며, 본 발명의 범위는 도 1에 예시된 드론의 형태에 한정되지 않음을 유의해야 한다. 즉, 본 발명의 실시예를 따르는 드론은 다양하게 변형될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예를 따르는 드론은 콩, 보리 등 농작물의 생육 데이터를 수집하기 위해 본체의 아래쪽에 짐벌 및 카메라 모듈을 형성할 수 있으며, 이경우, 보호 가드는 본체의 위쪽 또는 다른 방향에 형성될 수 있다.
나아가 본 발명의 다른 실시예를 따르는 드론은 촬영용 짐벌을 본체의 위쪽 또는 아래쪽에 선택적으로 또는 동시에 장착할 수 있는 구성을 포함할 수 있다. 상기 실시예에 따르면 드론은 본체의 위쪽과 아래쪽에 카메라 모듈이 각각 설치되여어 과일 나무 터널을 이동하면서 꽃눈, 과일 생육 이미지를 촬영함과 동시에 낙과수 이미지를 촬영할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예를 따라 농작물을 모니터링하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2의 예시는 과수원에서 과일의 생육을 모니터링 하는 방법에 대해 도시되어 있으나, 본 발명은 이에 제한되지 않음을 주의해야 한다. 즉, 본 발명의 실시예를 따르면, 과수원, 논, 밭, 산 등의 농경지에서 농작물의 생육이 모니터링될 수 있다. 본 명세서에서 농작물은 고추 등의 열매 야채, 무 등의 뿌리 야채, 사과 등의 과수, 장미 등의 화훼, 참깨 등 밭작물과 벼 등의 곡물을 포괄하는 의미로 이해될 수 있다.
본 발명의 실시예를 따르는 농작물 모니터링 시스템은 농작물의 생육 데이터를 수집하는 드론, 농작물의 생육을 모델링하고, 수집된 데이터를 생육 모델에 적용하여 이상 징후를 체크하고, 모니터링 레포트를 생성하는 서비스 서버 및 서비스 서버로부터 알람 정보 또는 모니터링 레포트를 수신하는 사용자 스마트폰을 포함할 수 있다.
딘계 210 내지 단계 225에서 드론은 미리 설정된 주기로 과수원의 과일 나무 터널을 비행하면서 과일 생육과 관련된 데이터를 수집할 수 있다.
보다 구체적으로 드론은 탑재된 센서 모듈을 이용하여, 기온, 기압, 습도, 풍속, 일조량 정보를 수집할 수 있다. 나아가 드론은 고도, GPS 좌표, 가속도 정보 등 위치 정보를 수집할 수 있다. 특히 본 발명의 실시예를 따르는 드론은 탑재된 카메라 모듈을 이용하여 꽃, 열매 등 과일 생육 이미지를 수집할 수 있다.
도 1에 도시된 것은 아니지만, 드론은 수집된 기상 정보, 위치 정보, 이미지 데이터에 시간 또는 클럭 정보를 추가할 수 있다. 이는 시간 축을 기준으로 수집된 기상 정보, 위치 정보, 이미지 정보를 동기화하기 위한 것이다.
이후 드론은 수집된 기상, 위치, 이미지 데이터를 서비스 서버로 전송할 수 있다. (단계 230, 235) 예를 들어 드론은 근거리 무선 통신 모듈을 통해 수집한 생육 데이터를 사용자 스마트폰으로 전송할 수 있으며, 사용자 스마트폰에서 와이파이, LTE 통신 모듈을 통해 서비스 서버로 생육 데이터를 전송할 수 있다. 한편, 드론이 와이파이, LTE 등의 통신 모듈을 구비한 경우, 미리 설정된 주기로 수집한 데이터를 서비스 서버로 전송할 수도 있다.
한편, 서비스 서버는 대량의 농작물 생육 데이터를 수집하고 이에 대한 데이터베이스를 생성할 수 있다. (단계 240, 245)
상기 작물 생육 데이터는 수년에 걸쳐 다수의 과수원으로부터 수집한 꽃, 과일 등 작물 생육 이미지 데이터를 포함할 수 있다. 농작물 생육 이미지는 꽃눈이 생기는 시기부터 꽃의 개화, 과일의 수정, 착과, 측과의 제거 (열매 솎기), 낙과, 과일의 성장, 과일의 수확까지 일련의 과정에 대한 이미지의 집합일 수 있다.
나아가 상기 작물 생육 데이터는 상기 생육 이미지의 변경값에 대한 데이터, 상기 생육 이미지가 수집된 시간 정보, 상기 생육 이미지가 수집된 위치 정보, 상기 생육 이미지가 수집된 시간과 장소의 기온, 기압, 습도, 풍속, 일조량 등 기상 정보, 상기 기상 정보의 변화량에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어 서비스 서버는 특정 과수원에서 임의의 기간 동안 미리 설정된 주기로 나무 밑에서 위를 촬영한 데이터가 수집되면, 이미지 데이터에서 꽃 또는 과일 등 생육 영역을 특정하고, 왜곡에 민감하지 않고 변경 가능성이 적어 기준으로 삼을 수 있는 임의의 특징점, 예를 들어 본체에서 가지가 갈라지는 부위의 특징점을 기준으로 시간의 흐름에 따른 이미지 데이터의 스케일, RGB 값을 보정하고 동기화할 수 있다.
나아가 서비스 서버는 동기화된 이미지 데이터로부터 상기 생육 영역의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일, 패턴의 값, 변화 값, 분포 값 등의 정보에 대한 특징 기술자를 계산하여, 생육 영역에 대한 이미지 벡터를 생성할 수 있다. 상기 이미지 벡터는 예를 들어 특정 시점의 생육 영역의 크기, 생육 영역의 범위, 색상, 분포에 대한 정보를 포함할 수 있다. 나아가 서비스 서버는 시간의 흐름에 따라 변화되는 생육 영역 이미지의 변경 정보를 포함하도록 이미지 벡터를 프로세싱할 수 있다.
나아가 서비스 서버는 특정 과수원에서 임의의 기간 동안 미리 설정된 주기로 상기 생육 이미지가 수집된 시간 정보, 상기 생육 이미지가 수집된 위치 정보, 상기 생육 이미지가 수집된 시간과 장소의 기온, 기압, 습도, 풍속, 일조량 등 기상 정보, 상기 기상 정보의 변화량에 대한 데이터를 수집할 수 있다. 이때 서비스 서버는 생육 이미지 데이터와 상기 시간, 위치, 기상 정보에 대한 데이터를 시간축을 기준으로 집계 (aggregation)하여 생육 정보 벡터로 통합할 수 있다.
이후 서비스 서버는 기계학습 프레임워크에 대량의 생육 정보 벡터를 학습시켜 과일의 수확 이후 다음 수확까지 시간의 흐름에 따른 과일 생육 정보를 모델링할 수 있다. (단계 250)
이후 서비스 서버는 임의의 시점의 생육 정보를 상기 기계학습 프레임워크에 적용하여 해당 과수원의 수확 가능 확률, 생육 속도, 생육 분위 등을 추정할 수 있다.
예를 들어 서비스 서버는 특정 과수원에서 임의의 시점에 수집된 기상 정보, 위치 정보, 이미지 데이터를 포함하는 생육 데이터를 수신할 수 있다. (단계 235)
상기 생육 데이터에 포함되는 이미지는 본 발명의 실시예를 따르는 생육 정보 수집용 드론이 특정 날짜, 특정 시점에 나무 밑에서 위를 촬영한 데이터일 수 있다. 나아가 상기 기상 정보, 위치 정보는 상기 드론이 상기 이미지를 촬영하면서 센싱한 기온, 기압, 습도, 풍속, 일조량, GPS 데이터일 수 있다.
서비스 서버는 생육 데이터가 수신되면, 이미지 데이터에서 꽃 또는 과일 등 생육 영역을 특정하고, 미리 설정된 특징점을 기준으로 이미지 데이터의 스케일, RGB 값을 미리 설정된 범위로 보정하고, 상기 생육 영역의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일, 패턴의 값, 변화 값, 분포 값 등의 정보에 대한 특징 기술자를 계산하여, 생육 영역에 대한 이미지 벡터를 생성할 수 있다. (단계 255)
나아가 서비스 서버는 시간의 흐름에 따라 변화되는 생육 영역 이미지의 변경 정보를 포함하도록 이미지 벡터를 프로세싱할 수 있다. 예를 들어 서비스 서버는 이전에 수신한 이미지 데이터의 생육 영역과 이번에 수신한 이미지 데이터의 생육 영역의 변경 정보를 연산하고, 상기 변경 정보를 상기 생육 영역에 대한 이미지 벡터에 반영할 수 있다.
나아가 서비스 서버는 상기 생육 영역 이미지 벡터에 상기 이미지 데이터가 수집된 시간 정보, 위치 정보, 기상 정보를 집계하여 생육 데이터 세트를 생성할 수 있다. (단계 260)
이후 서비스 서버는 생육 데이터 세트를 단계 250에서 생성한 과일 생육 모델에 적용할 수 있다. 과일 생육 모델은 해당 생육 데이터 세트에 포함된 정보를 기반으로 각각의 생육 영역으로부터 과일을 수확할 수 있는 확률, 각각의 생육 영역의 과일 생육 속도 및 생육 분위 등을 추정할 수 있다.
나아가 서비스 서버는 생육 데이터 세트로부터 과일 생육의 이상 징후를 검색할 수 있다. (단계 270) 예를 들어 서비스 서버는 임의의 구역에서 과일 또는 꽃 등의 생육 영역 변화량이 너무 많거나 적은 경우, 이를 이상 징후로 탐지할 수 있다. 예를 들어 서비스 서버는 생육 영역 변화량이 기대값에 비해 너무 적은 경우, 생육이 부진한 것으로 탐지하고, 생육 데이터의 로그를 참조하여 생육 부진의 원인을 추정하고, 이를 사용자에게 노티스할 수 있다. (단계 275)
나아가 서비스 서버는 생육 데이터 세트로부터, 생육 환경의 이상 징후를 검색할 수 있다. 예를 들어 서비스 서버는 특정 기간에 수집된 기온, 기압, 습도, 풍속, 일조량이 해당 기간의 기대값과 차이가 많은 경우, 이를 이상 징후로 참지할 수 있다. 예를 들어, 특정 기간 동안 일조량이 해당 기간의 평균 일조량에 대해 너무 부족하거나 많은 경우, 특정 기간 동안 습도가 평균 습도에 비해 너무 부족하거나 많은 경우, 이상 징후로 탐지하고, 이를 사용자에게 노티스할 수 있다. (단계 275)
한편, 과수원을 관리하는 사용자는 자신의 스마트폰, 태블릿 pc, 노트북 또는 데스크톱 컴퓨터 등의 단말에 본 발명의 실시예를 따르는 과수원 모니터링 기능을 제공하는 어플리케이션을 설치할 수 있다. (단계 160)
상기 어플리케이션은 미리 특정된 주기로 과수원의 과일 생육과 관련된 데이터를 수집하는 드론과 근거리 무선통신으로 연결하여, 상기 드론이 수집한 과일 생육과 관련된 데이터를 수신하는 기능을 수행할 수 있다. (단계 230)
예를 들어, 사용자는 상기 어플리케이션을 통해 드론이 과일 나무 밑에서 위를 촬영한 영상 파일을 일단위로 확인할 수 있다. 나아가 사용자는 드론이 센싱한 데이터를 통해 과일의 생육 환경 정보, 예를 들어 과수원의 그날의 기온, 기압, 습도, 풍속, 일조량 등을 일단위로 확인할 수 있다.
한편, 사용자 단말은 서비스 서버로부터 과수원의 과일 생육에 대한 모니터링 레포트를 수신하여 이를 표시할 수 있다. (단계 280)
예를 들어, 과일 나무 단위로 꽃눈의 개수, 수정 개수, 착협된 과일의 개수, 성숙된 과일의 개수 등 생육 수량에 대한 정보, 과일 나무 단위로 생육 수량을 마킹하여 표시한 이미지 데이터 등을 서비스 서버로부터 수신하여 이를 표시할 수 있다. 사용자는 이를 추후 보험회사에 제출하여 보상을 받기 위한 증빙으로 사용할 수 있을 것이다.
또 다른 예로, 사용자 단말은 과일 나무 단위로 수확 확률이 높은 과일의 개수, 과일의 생육 속도, 생육 분위 등에 정보 등을 서비스 서버로부터 수신하여 이를 표시할 수도 있다. 사용자는 이와 같은 정보를 참고하여 농사 계획을 세울 수 있을 것이다.
또 다른 예로, 사용자 단말은 과일 생육의 이상 징후에 대한 노티스를 서비스 서버로부터 수신할 수도 있다. 예를 들어 과수원의 특정 나무의 과일 생육이 부진한 경우, 해당 나무에 대한 관리가 필요하다는 노티스를 받을 수 있다. 또는 과수원이 평년에 비해 건조하거 과습하거나, 일조량이 부족하거나 너무 많은 경우, 기온이 너무 높거나 낮은 경우 등 생육 환경에 이상이 있다는 노티스를 받을 수 있다. 사용자는 이와 같은 정보를 참고하여 농사 계획을 세울 수 있을 것이다.
본 명세서와 도면에 게시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 게시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
Claims (4)
- 농작물을 모니터링하는 방법에 있어서,
서비스 서버에서, 농작물의 생육 환경 정보 및 생육 경과 정보를 포함하는 대량의 생육 데이터를 이용하여 상기 농작물의 생육 모델을 생성하는 a 단계;
무인항공기에서, 미리 설정된 주기로, 미리 특정된 구역의 기온, 기압, 습도, 풍속 및 일조량 중 적어도 어느 하나를 센싱하고, 상기 구역의 농작물을 촬영하여 이미지를 생성하는 b 단계; 및
상기 서비스 서버에서, 상기 농작물의 생육 데이터를 상기 생육 모델에 적용하여 상기 농작물의 수확 확률을 추정하는 c 단계를 포함하는 것을 특징을 하는 농작물 모니터링 방법. - 제 1항에 있어서, 상기 c 단계는,
농작물을 촬영한 이미지에서, 왜곡에 민감하지 않고 변경 가능성이 적은 임의의 특징점을 추출하고, 상기 특징점을 기준으로 미리 설정된 형태로 상기 이미지를 정규화하는 단계;
정규화된 이미지에서 꽃 또는 과일 객체를 검색하고, 상기 꽃 또는 과일 객체를 생육 영역으로 특정하고, 상기 생육 영역에 대한 이미지 벡터를 생성하는 단계; 및
상기 기온, 기압, 습도, 풍속 및 일조량 중 적어도 어느 하나를 센싱한 데이터와 상기 이미지 벡터를 집계 (aggregation)하여 상기 농작물의 생육 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 농작물 모니터링 방법. - 제 2 항에 있어서, 상기 c 단계는,
상기 무인항공기에서 제 1 주기에 수집한 데이터를 기초로 생성한 제 1 생육 데이터와 제 2 주기에 수집한 데이터를 기초로 생성한 제 2 생육 데이터의 변경 정보를 상기 제 2 생육 데이터에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 농작물 모니터링 방법. - 제 3 항에 있어서, 상기 c 단계는,
상기 생육 데이터에 포함된 정보를 기반으로 각각의 생육 영역으로부터 과일을 수확할 수 있는 확률, 각각의 생육 영역의 과일 생육 속도 및 생육 분위를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 농작물 모니터링 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180072554A KR20200000570A (ko) | 2018-06-25 | 2018-06-25 | 농작물 모니터링 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180072554A KR20200000570A (ko) | 2018-06-25 | 2018-06-25 | 농작물 모니터링 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20200000570A true KR20200000570A (ko) | 2020-01-03 |
Family
ID=69155473
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180072554A KR20200000570A (ko) | 2018-06-25 | 2018-06-25 | 농작물 모니터링 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20200000570A (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230040765A (ko) * | 2021-09-16 | 2023-03-23 | 한국항공우주연구원 | 작물 생산량 예측 방법 및 장치 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101536095B1 (ko) | 2015-01-14 | 2015-07-13 | 농업회사법인 주식회사 에이치알제주 | 무인 비행체를 이용한 산지 생태 축산의 방목형 목장 운용 및 관리 시스템 |
-
2018
- 2018-06-25 KR KR1020180072554A patent/KR20200000570A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (1)
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| KR101536095B1 (ko) | 2015-01-14 | 2015-07-13 | 농업회사법인 주식회사 에이치알제주 | 무인 비행체를 이용한 산지 생태 축산의 방목형 목장 운용 및 관리 시스템 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230040765A (ko) * | 2021-09-16 | 2023-03-23 | 한국항공우주연구원 | 작물 생산량 예측 방법 및 장치 |
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