3편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
고해상도 데이터를 활용한 증발산(ET) 추정은 정밀한 물 사용 모니터링과 작물 스트레스 조기 감지를 통해 물 보전 및 수확량 최적화에 기여한다. 본 연구는 10헥타르 농경지에서 사탕무(2021), 감자(2022), 겨울 밀(2023)을 대상으로 3개 재배 기간 동안 무인항공기(UAV) 데이터를 활용하여 15cm 해상도로 Priestley–Taylor Two-Source Energy Balance (TSEB-PT) 모델을 적용했다. 모델 입력값으로는 지표면 온도(LST)를 위한 열적외선(TIR), 캐노피 특성화를 위한 다중 스펙트럼…
기존 작물 스트레스 분석법은 파괴적이고 노동 집약적이며 연속 모니터링에 부적합하여, 작물 생리 상태의 시의적절한 정량화에 어려움이 있었습니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 스마트폰 기반 데이터 수집이 가능한 마이크로니들 기반 전기화학 바이오센싱 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼은 세 가지 혁신적인 설계를 통합합니다. 첫째, 수액 접근을 위한 완전히 통합된 속이 빈 마이크로니들-미세유체 측정 경로를 제공합니다. 둘째, 금속 전극을 조직과 직접 접촉하지 않도록 물리적으로 분리하여 삽입 부위의 마모를 줄이고 생체 적합성을 향상시…
기후 변화로 가뭄과 고온 스트레스가 동반 발생하는 빈도가 증가하며 전 세계 작물 수확량과 식량 안보를 위협하고 있습니다. 기후 탄력성 있는 작물 품종 개발을 위해서는 복합 스트레스 내성 메띄우는 생리적, 분자적 메커니즘에 대한 포괄적인 이해가 필수적입니다. 본 연구는 다중 스케일 원격 감지 표현체학을 유전체학, 전사체학, 단백질체학, 대사체학 등 다중 오믹스 접근법과 통합하여 스트레스 반응 경로를 규명하고 적응 특성을 식별하는 최근 발전 사항을 체계적으로 요약합니다. 위성, UAV, 지상 센서를 포함한 고처리량 표현형 플랫폼은 캐…
