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농업 및 천연자원 관리

AI로 작물 및 산림 관리를 최적화하세요.

토지 활용을 극대화하고, 작물 수확량을 최적화하고, 환경 보호를 촉진하기 위해 현대 농업 및 산림 관리에는 혁신적인 솔루션이 필요합니다.

그러나 기존의 데이터 분석 및 수동 해석 방법은 거대한 공간정보 영상의 잠재력을 완전히 활용하지 못하여 농업 생산성 향상, 재선충 및 수종 감지 및 환경 위험 완화를 위한 효과적인 의사 결정을 방해합니다.

최첨단 AI 기반 공간정보 영상 분석 플랫폼인 Deep Block은 이러한 과제를 해결하는 데 앞장서고 있습니다. Deep Block은 고급 컴퓨터 비전 AI 기술을 활용하여 농부와 녹지 관리자가 전략적 의사 결정에 집중할 수 있도록 지원하는 동시에 비교할 수 없는 정확성과 속도로 데이터 처리 및 해석 작업을 자동화합니다.

rice segmentation
SOLUTION

아주 작은 것까지 식별하는 초고용량 이미지를 위한 AI 기술

Deep Block Platform은 AI 및 기계 학습 기술을 활용하여 농업 및 산림 관리 프로세스에 혁명을 일으킵니다. Deep Block을 통해 사용자는 반복 가능하고 자동화된 프로세스를 구성하고, 드론과 위성 이미지를 자동으로 분석할 수 있습니다. 플랫폼의 장점은 뛰어난 속도와 확장성으로 고해상도 이미지를 처리하는 능력에 있습니다.

Deep Block_Remote sensing_satellite
위성 사진

위성 이미지는 농업 분야, 숲, 수자원 및 광물 자원을 포괄하는 풍경을 이해하는 데 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 데이터는 토지 피복, 수종, 식생 상태, 자원 분포를 평가하는 데 도움이 되며, 농업 및 천연자원 관리에서 정보에 입각한 의사 결정을 지원합니다.

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항공 사진

항공기나 헬리콥터에서 캡처한 항공 사진은 위성 데이터에 대한 보완 리소스 역할을 하여 더욱 정밀한  촬영 데이터를 제공합니다. 이는 정확한 현장 평가, 산림 건강 평가, 산불 조기 탐지, 상수원 및 수자원 모니터링을 지원하여 효과적인 자원 활용 및 보존을 촉진합니다.

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드론 사진

드론은 값싸고 더욱 정확한 이미지 촬영에 아주 유용합니다. 드론은 기존 항공기에 비해 더 작은 영역을 커버하지만 유연성과 정밀도 덕분에 특정 관심 영역의 이미지를 캡처하는 데 능숙합니다. DJI 등의 드론으로 촬영된 데이터 분석을 자동화해보세요. 항공 촬영을 통해 구축된 거대한 정사영상에서 식생 지수 평가부터 산림 모니터링에 이르기까지 드론은 자원 관리에 귀중한 데이터를 제공합니다.

USE CASES

농업 전반에 대한 통찰력을 제공합니다.

Deep Block의 고급 컴퓨터 비전 알고리즘은 공간정보 이미지 데이터의 힘을 활용하여 스마트 농업 및 천연자원 관리 영역에 혁명을 일으키고 있습니다. 우리 플랫폼은 농업 전문가와 환경 과학자들이 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하여 정보에 입각한 결정을 내리고 지속 가능한 자원 관리를 추진할 수 있도록 지원합니다.

Rice hopper


해충 감시

벼멸구 등 해충 침입을 신속하게 식별하고 이에 따라 사전 예방 조치를 취합니다. 해충의 검출은 작물 수확량을 예측하는 데에도 중요합니다.

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초분광 이미지

초분광 이미지를 분석해야 하는 경우 DEEP BLOCK 팀에 문의하세요. 우리의 전문 지식을 통해 드론이나 위성으로 캡처한 광범위한 초분광 이미지 내에서 변경 사항이나 물체를 신속하게 감지할 수 있습니다.

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산림 상태 평가

시간이 지남에 따라 숲과 식생 피복의 상태를 평가합니다. 다양한 유형의 나무를 감지 및 분류하고, 산불 또는 침입종이 발생하기 쉬운 지역을 식별하고, 지속 가능한 산림 관리, 재삼림화 노력 및 식생 보존에 대한 통찰력을 제공합니다.

Crop yield prediction


작물 수확량 예측

위성 및 드론 기술을 활용하여 작물 수확량을 정확하게 예측합니다. 이 중요한 과정은 경제와 농업 분야에서 중추적인 역할을 할 뿐만 아니라 새로운 비료와 살충제의 효능을 평가하는 데에도 도움이 됩니다.

APPLICATIONS

잠재력을 모두 발휘하세요.

Deep Block은 점점 더 다양한 애플리케이션을 지원하고 여러 데이터 소스에서 AI를 훈련할 수 있게 해줍니다.

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이미지 분할

이미지 내의 개별 영역에 픽셀 수준 레이블을 할당하여 공간 정보 영상 데이터 분석에 대한 통찰력을 얻습니다. 이 기능은 작물, 토양 유형, 식생 패턴 및 시간에 따른 변화를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이러한 세분화를 통해 농업 전문가는 자원 할당을 최적화하고 작물 상태를 모니터링하며 토지 관리 전략을 향상시킬 수 있습니다.

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객체 감지

풍경의 맥락 내에서 물체를 인식하고 정확하게 위치를 찾습니다. 작물, 소나무 또는 장비와 같은 특정 요소를 감지하고 묘사하면 최적의 자원 활용, 자동화된 모니터링 및 정확한 개입을 위한 정보에 입각한 의사 결정이 가능합니다.

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변화 감지

다른 시간대에 촬영된 항공 이미지를 사용하여 자연 경관의 변화를 발견하고 분류합니다. 플랫폼은 시간에 따라 촬영된 이미지를 비교함으로써 산림 변화, 토지 피복 변화, 수역 이동과 같은 변화를 식별합니다. 이러한 통찰력은 지속 가능한 토지 이용 계획, 산림 관리 및 농작물 모니터링에 도움이 됩니다.

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