SKILL
정밀농업 AI

농작물의 병해충 피해와 예상 수확량을 농민들에게 제공하는 기술을 한국 항공 대학교와 산학 협력으로 프로젝트를 진행하고 있습니다. 


정밀농업 AI


농작물의 병해충 피해와 예상 수확량을 
농민들에게 제공하는 기술을 
한국항공대학교와 산학협력으로 
프로젝트를 진행하고 있습니다. 

연구개발 목표 및 내용

AI 모델링 과정을 통해서 최종 학습 모형을 개발하고 이를 통해서 AI 병충해 탐지 솔루션을 제공하고자 
합니다.

      

      01

      스마트 농업 데이터 수집

      작물 생육 환경 데이터 수집 및 관찰


      

      02

      데이터 취합 및 정리

      수집 및 관찰한 데이터의 취합 및 정리


      

      03

      데이터 분석 (기본 기능)

      오픈드론맵(ODM)의 기능을 활용하여 생육 상태 분석


      

      04

      AI 분석 (부가 기능)

      ODM에 AI 분석을 위한 부가 기능 추가 개발 및 분석


      

      05

      데이터 제공 (앱 개발)

      농민을 위한 앱과 플랫폼의 개발


      

      06

      데이터 제공 플랫폼

      농민을 위한 앱과 플랫폼의 개발


      

      07

      분석 결과 제공 (농민)

      환경 분석 / 생육 상태 / 병충해 인지 / 수확량 예측


스마트 농업 데이터 수집 및 취합/정리

-멀티스펙트럴 이미지의 촬영 및 스마트 농업 데이터 수집

-경기도 화훼 협회와 MOU를 맺고 화훼 농가를 위한 드론 촬영 및 데이터 전처리를 진행 

데이터 분석 및 AI 분석

-오픈 소스 데이터 분석 소프트웨어인 ODM의 기본 기능을 활용하여 기본적인 작물의 생육 상태를 분석

-오픈 소스를 수정 및 개선하여 새로운 AI기능을 추가한 링크투드론(LinkToDrone)을 개발

-AI 분석은 환경 분석, 병충해 인지, 수확량 예측 기능

-AI 분석을 위해 데이터 축적 및 학습이 필요하며, 
이를 위한 데이터 수집 및 가공은 링크투의 드론을 
활용 

ODM 데이터 처리 화면
ODM 데이터 처리 화면
국화 화분 촬영 이미지
국화 화분 촬영 이미지
식생 지수 처리 결과
식생 지수 처리 결과
3D 모델링 처리 결과
3D 모델링 처리 결과

작황 모니터링을 위한 상태 지도 매핑

-드론이 촬영한 영상을 실제 지도 위치에 매핑하여 화훼작물 수확 지역 영상을 고화질로 보는 것은 물론 생육 상태와 수확 예측량을 영역별로 확인 가능

-항공 영상과 같이 연속으로 겹쳐지며 촬영한 영상을 하나의 이미지로 표현하는 것을 영상정합(Image Stitching)이라고 칭함

-기존 영상정합은 특징점 매칭 알고리즘(SIFT, SURF) 기반으로 유사도를 판별하였으나, 최근 인공지능 기반 알고리즘을 수행

-항공 영상의 경우 GPS/IMU의 위치, 고도 정보 및 카메라 정보를 함께 활용하여 기존 지도와 매핑 가능한 정합 수행

건강도 분석 데이터 매핑 결과
건강도 분석 데이터 매핑 결과

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정밀농업 AI

농작물의 병해충 피해와 예상 수확량을 농민들에게 제공하는 기술을 한국 항공 대학교와 산학 협력으로 프로젝트를 진행하고 있습니다.

정밀농업 AI



농작물의 병해충 피해와 예상 수확량을 농민들에게 제공하는 기술을 

한국 항공 대학교와 산학 협력으로 프로젝트를 진행하고 있습니다.

연구개발 목표 및 내용 

AI 모델링 과정을 통해서 최종 학습 모형을 개발하고, 이를 통해서 AI 병충해 탐지 솔루션을 제공하고자 합니다.

       

             01 

        스마트 농업 데이터 수집

           드론, 스마트폰을 활용한 작물 생육 환경 데이터 수집 및 관찰



       

             02 

          데이터 취합 및 정리

           수집 및 관찰한 데이터의 취합 및 정리



       

             03 

          데이터 분석 (기본 기능)

           오픈드론맵(ODM)의 기본기능 활용하여 작물의 생육 상태 분석



       

             04 

         AI 분석 (부가 기능)

           ODM에 AI분석을 위한 부가 기능 추가 개발 및 분석 



       

             05 

          데이터 제공 (앱 개발)

           농민을 위한 앱과 플랫폼의 개발



       

             06 

          데이터 제공 플랫폼

           농민을 위한 앱과 플랫폼의 개발



       

          07 

      분석 결과 제공 (농민)

         환경 분석 / 생육 상태 / 병충해 인지 / 수확량 예측



스마트 농업 데이터 수집 및 취합/정리

-멀티스펙트럴 이미지의 촬영 및 스마트 농업 데이터 수집

-경기도 화훼 협회와 MOU를 맺고 화훼 농가를 위한 드론 촬영 및 데이터 전처리를 진행

데이터 분석 및 AI 분석

-오픈 소스 데이터 분석 소프트웨어인 ODM의 기본 기능을 활용하여 기본적인 작물의 생육 상태를 분석

-오픈 소스를 수정 및 개선하여 새로운 AI기능을 추가한 링크투드론(LinkToDrone)을 개발

-AI 분석은 환경 분석, 병충해 인지, 수확량 예측 기능

-AI 분석을 위해 데이터 축적 및 학습이 필요하며, 이를 위한 데이터 수집 및 가공은 링크투의 드론을 활용

ODM 데이터 처리 화면
ODM 데이터 처리 화면
국화 화분 촬영 이미지
국화 화분 촬영 이미지
식생 지수 처리 결과
식생 지수 처리 결과
3D 모델링 처리 결과
3D 모델링 처리 결과

작황 모니터링을 위한 상태 지도 매핑

-드론이 촬영한 영상을 실제 지도 위치에 매핑하여 화훼작물 수확 지역 영상을 고화질로 보는 것은 물론 생육 상태와 수확 예측량을 영역별로 확인 가능

-항공 영상과 같이 연속으로 겹쳐지며 촬영한 영상을 하나의 이미지로 표현하는 것을 영상정합(Image Stitching)이라고 칭함

-기존 영상정합은 특징점 매칭 알고리즘(SIFT, SURF) 기반으로 유사도를 판별하였으나, 최근 인공지능 기반 알고리즘을 수행

-항공 영상의 경우 GPS/IMU의 위치, 고도 정보 및 카메라 정보를 함께 활용하여 기존 지도와 매핑 가능한 정합 수행

-정합한 영상은 지도에 매핑되어 병충해 분류 시스템, 생육 상태 분석 시스템의 결과를 시각화

건강도 분석 데이터 매핑 결과
건강도 분석 데이터 매핑 결과





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