작물 유형 지도화 crop type mapping
키워드 · 기후·대기·생태
4연구단 논문
1교수
14억 국가 R&D(2015–24)
소규모증가율
14.38%서울대 비중
위성·거리 영상 등으로 농경지의 작물 종류를 공간적으로 분류해 지도로 만드는 기술이다.
연도별 연구단 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 18건 · 10년 14억 · 2015–19 대비 2020–24 소규모 · 대학 수행 49.1% · 서울대(본교) 14.38%. 매칭: 영문 키워드 'crop type mapping', 국문 '작물 분류', '작물 판독'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 농림수산식품 > 농업환경생태 27% · 농림수산식품 > 농업생태환경 24% · 농림수산식품 > 농생물학/작물보호 16% · 기계 > 인공위성 14%
최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)
| 연도 | 과제 | 수행기관 | 부처 | 억 |
|---|---|---|---|---|
| 2023 | 인공지능과 다중센서 위성영상을 이용한 국외 작물 재배지역의 가상 광학영상 생성 및 조기 작물 분류 | 인하대학 | 과학기술정보통신부 | 0.7 |
교수
| 교수 | 학과 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 류영렬 | 조경·지역시스템공학부 | 4 | 3 |
함께 나오는 키워드
연결되는 NTIS 분류
에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장
없음
논문 (최신순)
| 연도 | 논문 | SNUEI 저자 | 피인용 |
|---|---|---|---|
| 2026 | A source-free unsupervised domain adaptation framework for large-scale, in-season soybean mapping ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing | 류영렬 | 0 |
| 2026 | Enabling maize mapping in double-cropping regions of Argentina and Brazil without ground reference data by leveraging multiple satellite platforms International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation | 류영렬 | 0 |
| 2023 | In-Season Wall-to-Wall Crop-Type Mapping Using Ensemble of Image Segmentation Models IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing | 류영렬 | 6 |
| 2020 | Exploring Google Street View with deep learning for crop type mapping ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing | 류영렬 | 84 |
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In-Season Wall-to-Wall Crop-Type Mapping Using Ensemble of Image Segme · Exploring Google Street View with deep learning for crop type mapping · Enabling maize mapping in double-cropping regions of Argentina and Bra · A source-free unsupervised domain adaptation framework for large-scale