인공지능(AI)을 활용한 농업관측 고도화 방안 연구 - 항공촬영 및 실측조사를 중심으로

Abstract

본 연구에서는 농업관측센터에서 생성하고 있는 생육 실측 및 항공촬영 데이터를 대상으로 인공지능 분석 방법을 활용한 농업관측 고도화 방안을 모색하고자 한다. 생육 실측은 작물의 상태를 정밀하게 파악하여 생산성과 품질을 예측하는 데 도움을 주며, 항공촬영은 넓은 필지의 재배 및 출하 상태를 파악하거나 좁은 필지의 작물 생육상황을 수집하는 데 효과적이다. 이러한 기술을 인공지능과 접목함으로써 농업관측의 정확성을 높이고, 이를 통해 농산물 수급관리 및 의사결정에 기여할 수 있다.

Purpose of Research ○ The objective of this study is to propose AI-based methodologies that integrate structured and unstructured agricultural outlook data generated from crop growth surveys and drone-based aerial imaging with meteorological variables. Additionally, the study aims to predict the final weight (yield) of specific crops in major producing regions and compare these predictions with actual data, thereby identifying ways to enhance agricultural observation data analysis.

○ The scope of the research includes organizing the data status and utilization practices of garlic and semi-highland cabbage collected by the Agricultural Outlook Center from 2021 to 2024. Using structured and unstructured data for garlic and cabbage, the study employs AI techniques to predict final weights and compares these predictions to actual values. The study focuses on Changnyeong County (the main production area for garlic) and Pyeongchang County (the main production area for semi-highland cabbage). Due to limited data, the prediction is restricted to the final stage weight.

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