Abstract
This study was designed to determine what sensor-based technologies might reliably and accurately predict irrigation scheduling needs of warm-season turfgrass. 'Floratam' St. Augustinegrass[Stenotaphrum secundatum(Walt.) Kuntze] and 'Sea Isle I' seashore paspalum(Paspalum vaginatum Swartz) were established in tubs in the Envirotron Turfgrass Research Laboratory in Gainesville, FL in the spring of 2002. Each grass was subjected to repeated dry-down cycles where irrigation was withheld. Sensor-based data were collected and these evaluations were used to determine if irrigation scheduling could be determined based on plant response during dry-down. Results indicated that reflectance indices($P{\le}0.001$) and soil moisture($P{\le}0.0001$) throughout the dry-down cycle can predict the need for irrigation scheduling as turf quality declined below acceptable levels.
본 연구는 토양 수분함량을 즉시 파악할 수 있는 Time Domain Radiometer(TDR)과 식물의 광합성 시 잎에서 반사되는 Reflectance를 통하여 식물의 상태를 파악할 수 있는 Multi-spectral radiometer(MSR)를 사용하여 난지형 잔디인 'Sea Isle 1' Seashore paspalum 과 'Floratam' St. Augustinegrass를 대상으로 토양수분함량과 Reflectance와의 상관관계를 파악하고자 시작하였다. 본 연구를 통해 토양 수분함량이 660, 694 wavelengths와 NDVI, LAI, stress index에서 높은 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 이는 Sensor-based technology가 잔디의 수분요구 시점을 미리 파악할 수 있는 기술의 기초 자료로서 활용될 수 있으며 여러 다른 Sensor-based technology를 이용한 연구로 확대될 수 있을 것이다.