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수직이착륙고정익 드론(VTOL) 활용, 항공영상 이미지 데이터분석을 통한 소나무 재선충병 의심목 탐지
Use of Vertical Take-Off and Landing Drone, Detection of Trees Suspected Pine Wilt Disease through Aerial Image Data Analysis

  • 간행물
    한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2021년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2021.11) 바로가기
  • 페이지
    pp.357-358
  • 저자
    오세진, 민재홍, 홍성안, 김태욱
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A403474

원문정보

초록

한국어
소나무재선충병(Pine Wilt Disease)에 감염된 나무는 대부분 감염 후 3개월 이내에 죽게 되고 이는 지구상의 다른 어떠한 산 림병해충보다 놀라운 발병 기작을 나타내며 극심한 피해를 주고 있다. 이는 산림의 약 25.5%를 차지하는 한반도 소나무림에 심각한 피해를 불러올 수 있는 생태학적 문제이다. 소나무재선충 발생은 다발적으로 발현되며 빠른 속도로 진행되고 있으나 기존의 감염목 현장조사 방법은 광범위한 지역에 대한 한계가 있다. 본 연구에서는 소나무재선충병의 확산을 통제하기 위해 무인항공기(Unmanned Airborne Vehicle, UAV) 항공영상을 이용하여 광범위한 면적의 감염 의심목과 피해목을 탐지하여 피 해 규모를 감소시키고자 한다.

목차

요 약
1. 서 론
2. 본 론
2.1 기존방법의 고찰과 수직이착륙기 VTOL 활용과 정사영상 생성
3. 결 론
감사의 글

저자

  • 오세진 [ Oh, Se-Jin | 정회원ㆍFineVT Robotics LAB 이사 ]
  • 민재홍 [ Min, Jae-Hong | 가톨릭관동대학교 기술창업대학원 데이어사이언스 석사과정 ]
  • 홍성안 [ Hong, Sung-An | 학생회원ㆍ가톨릭관동대학교 기술창업대학원 데이어사이언스 석사과정 ]
  • 김태욱 [ Kim, Tae-Wook | 정석항공과학고등학교 학과장 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국재난정보학회 학술발표대회
    • 간기
      부정기
    • 수록기간
      2005~2025
    • 십진분류
      KDC 338 DDC 361