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자료유형
학술저널
저자정보
Sarkar, Tapash Kumar (Department of Bio-Systems Engineering, College of Agricultural and Life Science, Gyeongsang National University) Ryu, Chan-Seok (Department of Bio-Systems Engineering, College of Agricultural and Life Science, Gyeongsang National University) Kang, Ye-Seong (Department of Bio-Systems Engineering, College of Agricultural and Life Science, Gyeongsang National University) Kim, Seong-Heon (Department of Bio-Systems Engineering, College of Agricultural and Life Science, Gyeongsang National University) Jeon, Sae-Rom (Department of Bio-Systems Engineering, College of Agricultural and Life Science, Gyeongsang National University) Jang, Si-Hyeong (Department of Bio-Systems Engineering, College of Agricultural and Life Science, Gyeongsang National University) Park, Jun-Woo (Department of Bio-Systems Engineering, College of Agricultural and Life Science, Gyeongsang National University) Kim, Suk-Gu (Geomatics Total Service) Kim, Hyun-Jin (Geomatics Total Service)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제43권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
148 - 159 (12page)

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Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.
#ANN #Grain protein #Spectral reflectance #UAV remote sensing

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