원격탐사 기술은 사람이 직접 방문하여 조사하기 힘든 극지라든가 농업환경에 대한 자료 요구도가 높으면서도 직접 수집이 어려운 비접근 지역에 대한 정보를 추출하는데 유용한 관측수단이다. 본 연구는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 제공 산출물 중 16일 단위로 작성되는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index, MOD13)를 이용하여 북한의 벼 수량을 추정하는 것을 목적으로 하였고, 그 가능성과 한계에 대하여 알아보았다. 2000년부터 2008년까지 촬영된 MODIS MOD13 자료를 미국 NASA로부터 제공받아 좌표체계를 우리나라에 맞게 투영하고 NDVI를 추출하여 자료분석에 사용하였다. 통계청에서 발표한 벼 수량 및 생산량 통계자료를 이용하였다. 농촌진흥청 국립농업과학원에서 작성한 북한의 토지피복분류도를 이용하여 서해안 평야지대에 위치한 논을 위도별로 네군데 정하여 관심지역(area of interest)으로 설정하였다. 이 관심지역에 대한 시계열 값을 추출하여 연중 연간 변화를 분석하고 2000년부터 2007년까지 수잉기의 NDVI 값을 이용하여 수량에 대한 상관계수(r)는 $0.77^*$로 5%에서 유의하여 NDVI 값에 따라 벼 수량에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 수잉기의 NDVI 값과 벼 수량에 대해 회귀분석한 결과($R^2=0.591^*$), NDVI에 따른 벼 수량의 변이를 59.1% 설명할 수 있었다. 이와 같이 회귀식을 이용하여 2008년 북한의 벼 수량은 약 2.80 ton/ha로 추정되었다.
By removing the increasing trend that long-term time series average of rice yield due to technological advancement of rice variety and cultivation management, we tried to improve the rice yield estimation model which developed earlier using MODIS NDVI and meteorological data. A multiple linear regression analysis was carried out by using the NDVI derived from MYD13Q1 and weather data from 2002 to 2019. The model was improved by analyzing the increasing trend of rime-series rice yield and removing it. After detrending, the accuracy of the model was evaluated through the correlation analysis between the estimated rice yield and the yield statistics using the improved model. It was found that the rice yield predicted by the improved model from which the trend was removed showed good agreement with the annual change of yield statistics. Compared with the model before the trend removal, the correlation coefficient and the coefficient of determination were also higher. It was indicated that the trend removal method effectively corrects the rice yield estimation model.
Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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2001.06a
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pp.97-100
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2001
벼의 수량은 일차적으로 결정되는 단위면적당 영화수와 출수기 전후의 광합성량과 동화산물의 이삭으로의 전류에 의해 결정되는 등숙율에 의해 최종 결정된다. 또한, 단위면적당 영화수의 증가는 수량증대에 중요한 역할을 하며(Ying et al., 1998; Kropff, et al., 1994a), 단위면적 당 영화수는 벼 수량변이의 약 80% 이상을 설명할 수 있다고 하였다(Yoshida and Parao, 1976).(중략)
The objective of this study was to estimate rice yield in Korea using satellite and meteorological data such as sunshine hours or solar radiation, and rainfall. Terra and Aqua MODIS (The MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer) products; MOD13 and MYD13 for NDVI and EVI, MOD15 and MYD15 for LAI, respectively from a NASA web site were used. Relations of NDVI, EVI, and LAI obtained in July and August from 2000 to 2011 with rice yield were investigated to find informative days for rice yield estimation. Weather data of rainfall and sunshine hours (climate data 1) or solar radiation (climate data 2) were selected to correlate rice yield. Aqua NDVI at DOY 233 was chosen to represent maximum vegetative growth of rice canopy. Sunshine hours and solar radiation during rice ripening stage were selected to represent climate condition. Multiple regression based on MODIS NDVI and sunshine hours or solar radiation were conducted to estimate rice yields in Korea. The results showed rice yield of $494.6kg\;10a^{-1}$ and $509.7kg\;10a^{-1}$ in 2011, respectively and the difference from statistics were $1.1kg\;10a^{-1}$ and $14.1kg\;10a^{-1}$, respectively. Rice yield distributions from 2002 to 2011 were presented to show spatial variability in the country.
To establish the optimum nitrogen level for rice planting after Italian ryegrass cultivation, one experiment was conducted on a normal paddy soil (Jeonbug series soil taxonomy) with six different nitrogen treatments for two years from 2009 to 2010. The treatments were including no nitrogen fertilization (Free N), 50%-Basal N, 75%-Basal N, 100%-Basal N, 150%-Basal N and 100% of basal fertilization with $30kg\;N\;ha^{-1}$ (100%+N30-Basal N) for decomposing of Italian ryegrass stubble. The highest rice yields were 8,420 obtained by 100%-Basal N. 150%-Basal N and 100%+N30-Basal N produced a rice yield of $8,190kg\;ha^{-1}$. Those of 50%-Basal N and Free N were produced 8,020 and $7,370kg\;ha^{-1}$, respectively. The correlation between rice yield and nitrogen treatment showed a quadratic relationship in high significant. According to this regression, the highest level of nitrogen treatment was $73kg\;ha^{-1}$ and the highest rice yield was $8,405kg\;ha^{-1}$. Nitrogen uptake rates were relatively higher with lower amounts of nitrogen fertilizer treated.
This study was carried out to evaluate yearly variation and stability of yield and yield components of fifteen rice varieties. Yield stability and universal variety parameter of rice varieties were utilized for statistical model developed by Stroike, Grafius, and Finlay respectively. The lowest yearly variation based on coefficient of variation was found in Dasanbyeo for number of panicles/hill, in Jodongji for number of grains/panicle, in Yongmoonbyeo for ripened grain ratio, in Nagdongbyeo for 1,000 grain weight, and in Dasanbyeo for grain yield. Stability analysis by Stroike and Johnson's model revealed that Ilpumbyeo, Hwaseongbyeo, Dongjinbyeo in Japonica type, and And-abyeo and Dasanbyeo in Tongil type had the higher stability above average. Universal varieties analyzed by Grafius model were Ilpumbyeo, Dongjinbyeo, Hwaseongbyeo, Nagdongbyeo, and Jodongji in Japonica, and Dasanbyeo and Samgangbyeo in Tongil type. Damageum, Dongjinbyeo, Hwaseongbyeo and Ilpumbyeo in Japonica, and Dasanbyeo and Yongmoonbyeo in Tongil type were found to be highly stable as analyzed by Finlay & Wilkinson's model. In conclusion, with reference to both grain yield and stability based on above three methods, Ilpumbyeo, Hwaseongbyeo, and Dongjinbyeo in Japonica, and Dasanbyeo in Tongil type were evaluated to be highly year-stable and high-yielding.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.1
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pp.133-149
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2022
Existing domestic studies on estimating rice yield were mainly implemented at the level of cities and counties in the entire nation using MODIS satellite images with low spatial resolution. Unlike previous studies, this study tried to estimate rice yield at the level of eup-myon-dong in Gimje-si, Jeollabuk-do using Sentinel-2 satellite images with medium spatial resolution, rainfall and soil data, and then to evaluate its accuracy. Five vegetation indices such as NDVI, LAI, EVI2, MCARI1 and MCARI2 derived from Sentinel-2 images of August 1, 2018 for Gimje-si, Jeollabuk-do, rainfall and paddy soil-type data were aggregated by the level of eup-myon-dong and then rice yield was estimated with gamma generalized linear model, an expanded variant of multi-variate regression analysis to solve the non-normality problem of dependent variable. In the rice yield model finally developed, EVI2, rainfall days in September, and saline soils ratio were used as significant independent variables. The coefficient of determination representing the model fit was 0.68 and the RMSE for showing the model accuracy was 62.29kg/10a. This model estimated the total rice production in Gimje-si in 2018 to be 96,914.6M/T, which was very close to 94,470.3M/T the actual amount specified in the Statistical Yearbook with an error of 0.46%. Also, the rice production per unit area of Gimje-si was amounted to 552kg/10a, which was almost consistent with 550kg/10a of the statistical data. This result is similar to that of the previous studies and it demonstrated that the rice yield can be estimated using Sentinel-2 satellite images at the level of cities and counties or smaller districts in Korea.
The characteristics of yield and quality in 3 rice varieties according to harvest time of 40, 50, 60 and 70days after heading(DAH) was investigated to obtain basic information for the production of high quality rice. The protein content of milled rice increased significantly as increase the ripening period from 40 to 70DAH. The palatability value measured by rice taster was the highest in ripening period of 40DAH and decreased with increase of ripening period. The optimum time for harvest in terms of both rice yield and quality was 4050DAH in Daejinbyeo, and 4060DAH in Seojinbyeo and Chucheongbyeo, however, it was considered to be 4050DAH only for rice quality. The palatability value measured by rice taster showed a highly negative correlation with protein content of milled rice(1=-0.94$^{**}$) and cumulative ripening temperature(r=-0.79$^{**}$).
This study was carried out to develop and test a prototype program that recommends the nitrogen topdressing rate using the color digital camera image taken from rice field at panicle initiation stage (PIS). This program comprises four models to estimate shoot N content (PNup) by color digital image analysis, shoot N accumulation from PIS to maturity (PHNup), yield, and protein content of rice. The models were formulated using data set from N rate experiments in 2008. PNup was found to be estimated by non-linear regression model using canopy cover and normalized green values calculated from color digital image analysis as predictor variables. PHNup could be predicted by quadratic regression model from PNup and N fertilization rate at panicle initiation stage with $R^2$ of 0.923. Yield and protein content of rice could also be predicted by quadratic regression models using PNup and PHNup as predictor variables with $R^2$ of 0.859 and 0.804, respectively. The performance of the program integrating the above models to recommend N topdressing rate at PIS was field-tested in 2009. N topdressing rate prescribed for the target protein content of 6.0% by the program were lower by about 30% compared to the fixed rate of 30% that is recommended conventionally as the split application rate of N fertilizer at PIS, while rice yield in the plots top-dressed with the prescribed N rate were not different from those of the plots top-dressed with the fixed N rates of 30% and showed a little lower or similar protein content of rice as well. And coefficients of variation in rice yield and quality parameters were reduced substantially by the prescribed N topdressing. These results indicate that the N rate recommendation using the analysis of color digital camera image is promising to be applied for precise management of N fertilization. However, for the universal and practical application the component models of the program are needed to be improved so as to be applicable to the diverse edaphic and climatic condition.
To estimate the change in rice productivity around lake Juam due to construction of artificial lake, growth, yield components and yield of rice were measured at different locations around lake Juam for three years from 1994 to 1996. Automated weather stations(AWS) were installed nearby the experimental paddy fields, and daily maximum, average and minimum temperature, solar radiation, relative humidity, and precipitation were measured for the whole growing period of rice. Plant height, number of tillers, leaf area and shoot dry weight per hill were observed from 8 to 10 times in the interval of 7 days after transplanting. Yield and yield components of rice were observed at the harvest time. Simulation model of rice productivity used in the study was SIMRIW developed by Horie. The observed data of rice at 5 locations in 1994, 3 locations in 1995 and 4 locations in 1996 were inputted in the model to estimate the unknown parameters. Comparisons between observed and predicted values of shoot dry weights, leaf area indices, and rough rice yield were fairly well, so that SIMRIW appeared to predict relatively well the variations in productivity due to variations of climatic factors in the habitat. Climatic elements prior to as well as posterior to dam construction were generated at six locatons around lake Juam for thirty years by the method of Pickering et al. Climatic elements simulated in the study were daily maximum and minimum temperature, and amount of daily solar radiation. The change in rice productivity around lake Juam due to dam construction were estimated by inputting the generated climatic elements into SIMRIW. Average daily maximum temperature after dam construction appeared to be more or less lower than that before dam construction, while average daily minimum temperature became higher after dam construction. Average amount of daily solar radiation became lower with 0.9 MJ $d^{-1}$ after dam construction. As a result of simulation, the average productivity of habitats around lake Juam decreased about 5.6% by the construction of dam.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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