기술이전 상세 정보를 불러오는 중입니다...

기존 식생 예측 모델은 복잡한 식생 변동 요인과 상호작용으로 인해 예측 성능에 한계가 있었습니다. 본 기술은 경험적 직교 함수(EOF) 분석을 통해 엽면적 지수에서 식물 활동 강도(AM)와 식물 활동 위상(PM)을 추출하고, 이들과 통계적으로 유의미한 상관관계를 가지는 예측 기상 인자를 선정합니다. 지표면 온도, 태양 단파 복사, 강수량, 대기 부족 수증기압 등의 기상 인자 데이터와 과거 식물 활동 데이터를 기반으로 사례 기반 또는 선형 회귀 분석 알고리즘을 활용하여 식물 활동 강도와 위상을 예측합니다. 이 방법은 자연 및 경작 지역의 연간 식생 변동을 정확하게 예측하여 기후 변화에 따른 생태계 관리 및 농업 생산성 향상에 크게 기여할 수 있습니다.
| 기술명 | 식생 변동을 조절하는 예측 기상 인자들을 이용한 연간 식생 변동 예측 방법 및 장치 | ||
| 기관명 | 이화여자대학교 산학협력단 한국해양과학기술원 | ||
| 대표 연구자 | 최용상 | 공동연구자 | - |
| 출원번호 | 1020130035823 | 등록번호 | 1014107700000 |
| 권리구분 | 특허 | 출원일 | 2013.04.02. |
| 중요 키워드 | 식생 변동 예측기후 변화 예측생태계 모델링작황 예측 모델엽면적 지수생물 계절학NDVI데이터 기반 농업식물 활동 위상EOF 분석스마트 농업 기술기상 인자 분석위성 데이터 활용식물 활동 강도환경 모니터링바이오/의료정보통신지식서비스에너지/자원 | ||
| 1 | 기술이전 상담신청 |
| 2 | 연구자 미팅 |
| 3 | 기술이전 유형결정 |
| 4 | 계약서 작성 및 검토 |
| 5 | 계약 및 기술료 입금 |

보유 기술 로딩 중...
인기있는 기술 로딩 중...