스마트폰 이미지와 인공지능 기반 분석 기법을 활용한 솔잎혹파리 피해 평가 연구

본 연구는 소나무(Pinus densiflora)와 곰솔(P. thunbergii)에 피해를 주는 해충인 솔잎혹파리(Thecodiplosis japonensis)의 관리 의사결정에 필요한 예찰 정보를 효율적으로 수집하기 위한 방법으로 스마트폰 이미지와 인공지능 기반 이미지 분석 모델의 활용 가능성을 평가하였다. 이를 위해 솔잎혹파리 피해 시료와 스마트폰 이미지를 수집하였고, 시료로부터 실측한 피해 정보는 인공지능 기반 이미지 분석 모델의 학습과 검증을 위한 종속변수로 활용하였다. 인공지능 모델의 학습은 제한된 자료의 효율적인 활용과...

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Podrobná bibliografie

Vydáno v:	한국산림과학회지 Ročník 114; číslo 2; s. 262 - 271
Hlavní autoři:	임원택, Wontaek Lim, 정누리, Nuri Chung, 장병우, Byungwoo Chang, 고찬우, Chanwoo Ko, 남영우, Youngwoo Nam, 고동욱, Dongwook W. Ko
Médium:	Journal Article
Jazyk:	korejština
Vydáno:	한국산림과학회 30.06.2025
Témata:	deep learning forest pest monitoring invasive species pest damage assessment pine needle gall midge 임학 deep learning forest pest monitoring pest damage assessment pine needle gall midge invasive species
ISSN:	2586-6613, 2586-6621
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