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실내 외 진단 드론과 열화상센서 교육

[신규컨텐츠-업데이트] 해외가이드북 5건
  • 작성일 : 2020-08-03
    작성자 : 관리자

안녕하세요 (주)에어센스입니다.

신규컨텐츠 해외가이드북 5건이 업로드되었습니다.

 

[1] 측량사들이 고정익 드론을 활용하는 3가지 이유

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측량사들이 고정익 드론을 활용하는 3가지 이유는 무엇일까요?

토지 측량, 도시 계획 및 건설과 같은 분야에 고정익 무인 항공기에 사용이 증가하고 있습니다.

드론은 측량사가 정확성과 효율성 측면에서 데이터를 수집하는 방식에 혁명을 일으켰습니다.

본 가이드는 고정익 드론이 어떻게 효율적으로 측량하고 지도를 작성하는지에 대하여 안내합니다.

 

[2] 열화상카메라와 코로나 바이러스

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전 세계적으로 영향을 받고 있는 코로나 바이러스로 인해 공공장소의 바이러스 확산 방지를 위하여 체온을 측정하여 감염자를 찾아낼 수 있는 열화상 카메라의 역할이 대두되고있습니다. 하지만 모든 카메라가 정확한 체온 측정을 할 수 있는 것은 아닙니다. 열화상카메라의 매개 변수와 해당 응용 분야에 대한 적합성을 고려해야 합니다. 

정확한 체온 측정을 위해서는 두 가지의 파라미터가 필요합니다.

1) 측정 정밀도 2) 센서 해상도 

본 가이드는 코로나 바이러스를 예방하기 위한 열화상카메라의 요소에 대하여 안내합니다. 

 

[3] RedEdge-MX 10밴드 이미지 프로세싱 방법(Pix4dmapper)

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본 가이드는 RedEdge-MX 10밴드 이미지 프로세싱 방법(Pix4dmapper)에 대하여 안내합니다.

 

[4] Pix4Dfields의 인덱스 별 용도

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농업전용 소프트웨어 Pix4Dfields는 NDVI, NDRE, VARI, TGI, SIPI2, LCI, BNDVI, GNDVI 및 MCARI와 같이 가장 많이 사용되는 사전 정의된 인덱스 목록과 함께 제공됩니다.

각 인덱스는 용도가 다르고 시각적 출력도 다릅니다. 본 가이드는 각 인덱스 별 용도와 활용에 대하여 안내합니다.

 

[5] 허밍버드(인공지능서비스)와 농작물 모니터링 지도

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허밍버드(인공지능서비스) 농작물 모니터링 기술 : 위성 기반 작물 분류

인공지능을 통한 실시간 작물 식별 알고리즘은 낮은 운영 비용으로 농업 시즌 동안의 작물 변화를 모니터링 합니다. 위성 데이터를 통한 탁월한 정확도는 수확 전 1-2개월에 90% 이상의 수준에 도달할 만큼 획기적입니다. 허밍버드 농작물 모니터링 기술은 넓은 지역에서 자라는 작물을 실시간으로 식별하여 예측 가능 하도록 지원하며, 이는 농업 생산에 대한 완전한 가시성을 제공합니다.

본 가이드는 넓은 지역의 작물 모니터링 지도를 구축하여 작물 유형 분류 맵을 제공하는 솔루션에 대하여 안내합니다.

 

 

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