The objective of this research was to establish the estimation method of growth information on potato using Multi-Spectral Image Sensor (MSIS) and Global Positioning System (GPS). And growth estimation map for determining a prescription map over the entire field was generated. To determine the growth model, 10 ground-truth points of areas of $4m^2$ each were selected and investigated. The growth information included stem number, crop height and SPAD value. In addition, images information involving the ground-truth points were also taken by an unmanned helicopter, and reflectance value of Green, Red, and NIR bands were calculated with image processing. Then, growth status of potato was modeled by multi-regression analysis using these reflectance value of Green, Red, and NIR. As a result, potato growth information could be detected by analyzing Green, Red, and NIR images. Stem number, crop height and SPAD value could be estimated with $R^2$ values of 0.600, 0.657 and 0.747 respectively. The generated GIS map would describe variability of the potato growth in a whole field.
Organic farming excludes any use of the herbicide. The present paper reviews what can be done for effective weed control with existing weed control technology by farmers crop-ping paddy rice, field crops, vegetables, and fruit trees. If condition of the crop-land-al-lows diversified rotational use of the paddy land as paddy and upland field would minimize weed problem. Practising this is limited in acreage due to extremely limited governmental investment to the land for the purpose. Secondly, rotation of crops in the upland field breaking life cycles of various weeds adapted to each crop should reduce the weed problem. This is also limited as only a few crops are making the farmer profitable. In addition climate and tolerance of crops to high and low temperature. Monsoon rains and poor drainage restrict the freedom of choice. For any crop land year-round multiple cropping in denser planting shall lessen the weed problem, this multiple cropping practiced by 1960s has been abandoned due to laborshortage and increased production cost. Deep flooding the rice is impractical at present in Korean. Mulching crop with transparent, black , or combinated polyethylene sheet, hs been in-creasingly used. Progresses in development and use of mulch with allelopathic crop residues. inexpensive paper mulch, allelopathic crop residues, inexpensive paper mulch, allelopathic crop cultivar development, recently developed ex-perimental weeding machinaries, flamers, microbial herbicides, biological control organisms, soil sterilization techniques have been critically reviewed for their adoption into existing in-tegrated weeding system. Unfortunately, information on cost-benifit, and labor-benefit, for the various methods above mentioned are lacking. Urgent need for the research on rational weeding in organic farming, and herbicide low-input farming is emphasized.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.324-327
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2008
Microwave remote sensing has great potential, especially in monsoon Asia, since optical observations are often hampered by cloudy conditions. The radar backscattering characteristics of rice crop were investigated with a ground-based automatic scatterometer system. The system was installed inside a shelter in an experimental paddy field at the National Institute of Agricultural Science and Technology (NIAST) before transplanting. The rice cultivar was a kind of Japonica type, called Chuchung. The scatterometer system consists of X-band antennas, HP8720D vector network analyzer, RF cables, and a personal computer that controls frequency, polarization and data storage. This system automatically measures fully-polarimatric backscattering coefficients of rice crop every 10 minutes, accompanied by a digital camera that takes pictures in a fixed position with the same interval. The backscattering coefficients were calculated by applying a radar equation. Plant variables, such as leaf area index (LAI), biomass, plant height and weather conditions were measured periodically throughout the rice growth season. We have performed polarimetric decomposition of paddy data such as single, double and volume scattering to extract the scattering information effectively. We investigated the relationships between backscattering coefficients and the plant variables.
농업과 ICT(Information & Communication Technology)의 융합기술은 미래농업의 주요 요인으로 지목되고 있는 가운데 식량부족 및 식품 안전성 문제의 대안 책으로 주목받고 있다. 최근 들어, 국내 및 국제 농업분야에서는 농작물 생육환경에 대해 ICT기술 중 빅데이터를 이용하여, 농업분야 환경을 개선하고자 한다. 그러나 아직까지 국내 농업분야에서는 빅데이터 활용도가 낮으며, 농가별로 폐쇄적으로 운영하여 생육환경 데이터가 공유되지 않고 있다. 따라서 세계 10대 유망상업 중 하나로 꼽히는 빅데이터 활용과 더불어 개방형 지식 서비스화 할 수 있는 LOK(Linked Open Knowledge) 시스템이 필요하다. 본 연구는 국내외 생육환경과 빅데이터의 연구현황을 분석하고 국내 농업의 선진화 방안으로 농업 내의 빅데이터 구축 및 활용을 통한 농작물에 대한 LOK의 필요성을 알아보고, 제언하고자 한다.
Kim, Dong-Wook;Jung, Sang-Jin;Kwon, Young-Seok;Kim, Hak-Jin
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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pp.45-45
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2017
On-site monitoring of vegetable growth parameters, such as leaf length, leaf area, and fresh weight, in an agricultural field can provide useful information for farmers to establish farm management strategies suitable for optimum production of vegetables. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are currently gaining a growing interest for agricultural applications. This study reports on validation testing of previously developed vegetable growth estimation models based on UAV-based RGB images for white radish and Chinese cabbage. Specific objective was to investigate the potential of the UAV-based RGB camera system for effectively quantifying temporal and spatial variability in the growth status of white radish and Chinese cabbage in a field. RGB images were acquired based on an automated flight mission with a multi-rotor UAV equipped with a low-cost RGB camera while automatically tracking on a predefined path. The acquired images were initially geo-located based on the log data of flight information saved into the UAV, and then mosaicked using a commerical image processing software. Otsu threshold-based crop coverage and DSM-based crop height were used as two predictor variables of the previously developed multiple linear regression models to estimate growth parameters of vegetables. The predictive capabilities of the UAV sensing system for estimating the growth parameters of the two vegetables were evaluated quantitatively by comparing to ground truth data. There were highly linear relationships between the actual and estimated leaf lengths, widths, and fresh weights, showing coefficients of determination up to 0.7. However, there were differences in slope between the ground truth and estimated values lower than 0.5, thereby requiring the use of a site-specific normalization method.
적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO2 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.
Nicaragua is located in Central America, climatic conditions are considered tropical dry forest. Statistics reflex that in Nicaragua exits 24,000 rice farmers. National rice production only covers 73% of the national consumption. It exists two sowing system: irrigation and rainfed. Varieties used in both systems are mid-late maturity (120-135 days), there are 14 released varieties for irrigation, eight for rainfed, and eight landraces used in rainfed. The current breeding system (introduction of lines from Colombia) has increased the national production, however, has some limitation due to the lack of enough variability, reducing the proability of finding good genotypes and therefore the possibility of satisfying 100% of the demand. The purpose of this study was to analyze the problems that must be resolved in the short and long term to improve rice productivity in Nicaragua. In this paper we explain some proposal for an improvement plan. The selection of varieties with high adaptability to various cultivation environmental conditions it is necessary, also to thoroughly manage seed purity to supply certified seeds. In rice cultivation technology, it needs to improve seedling standing and weeding effect by improving soil leveling and water-saving cultivation technology. Also, proper fertilization and planting density must be established in irrigated and rain-fed areas. Furthermore, capacity must be strengthened by collecting and training with the most recent agricultural technology information, as well as by revitalizing the union rather than the individual farmer. It is necessary to develop varieties highly adaptable to the Nicaraguan cultivation environment, as well as to expand irrigation facilities and cultivation technology suitable for weather conditions in rain-fed areas. Last, it is necessary to maintain the consistency of agricultural policy for continuous and stable rice production in response to climate change events such as drought or intermittent heavy rain.
To enhance the usability of smart agriculture, methods for utilizing smart farm data are required. Therefore, this study proposes a scheme for utilizing regional smart farm data by linking it to services. The current status of domestic and foreign smart farm data collection and linkage services is analyzed. To collect and link regional smart farm data, necessary data collection, data cleaning, data storage structure and schema, and data storage and linkage systems are proposed. Based on the standards currently being implemented for regional smart farm internal data storage, a farm schema, environmental information schema, facility control information schema, and growth information schema are designed by extending the crop schema and crop main environmental factor information database schema. A data collection and management system structure based on the Hadoop Ecosystem is designed for data collection and management at regional smart farm data centers. Strategies are proposed for utilizing regional smart farm data to provide smart farm productivity improvement and revenue optimization services, image-based crop analysis services, and virtual reality-based smart farm simulation services.
Rice (Oryza Sativa) is an important source of food for the people of our country, even though of world also .It is also considered as the staple food of our country and we know agriculture is the main source country's economy, hence the crop of Rice plays a vital role over it. For increasing the growth and production of rice crop, ground-breaking technique for the detection of any type of disease occurring in rice can be detected and categorization of rice crop diseases has been proposed in this paper. In this research paper, we perform comparison between two classifiers namely MDC and Bayes' classifiers Survey over different digital image processing techniques has been done for the detection of disease in rice crops. The proposed technique involves the samples of 200 digital images of diseased rice leaf images of five different types of rice crop diseases. The overall accuracy that we achieved by using Bayes' Classifiers and MDC are 69.358 percent and 81.06 percent respectively.
This paper describes the results of a survey aimed at characterizing smallholder pig production systems in northern Lao PDR. A total of 341 households from five Northern provinces were interviewed in the survey. Village meetings and individual interviews, using a semi-structured questionnaire, were used to collect information. Three main pig rearing systems, free-scavenging, semi-scavenging and confinement (enclosures and pens), were found in the survey areas. These systems were practiced differently by smallholders depending on the level of intensity of crop production, ethnicity and purpose of keeping pigs. The confinement system was mainly practiced by Lao-Tai and Tibeto-Burman groups, who mainly bought piglets and fattened these pigs for sale. In contrast, the Mon-Khmer and Hmong-Mien reared pigs in free-scavenging and semi-scavenging systems, and usually keep sows for piglet production. The main factors that affected the changes in rearing systems were found to be level of intensity of crop production, local regulations and outbreaks of disease. The main constraints found in smallholder systems were outbreaks of disease, high mortality of piglets and the slow growth rate of fattening pigs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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