The effectiveness of many greenhouse environment control methodologies depends on the growth information of crops. Acquisition of the growth information of crops requires a non-invasive and continuous monitoring method. Crop growth monitoring system using digital imaging technique was developed to conduct non-destructive and intact plant growth analyses. The monitoring system automatically measures crop growth information sends an appropriate control signal to the nutrient solution supplying system. To develop the monitoring system, a linear model that explains the relationship between the fresh weight and the top projected leaf area of a lettuce plant was developed from an experiment. The monitoring system was evaluated buy successive lettuce growing experiments. Results of the experiments showed that the developed system could estimate the fresh weight of lettuce from a lettuce image by using the linear model and generate an EC control signal according to the lettuce growth stage.
Bacillus spp., as a type of plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR), were studied with regards promoting plant growth and inducing plant systemic resistance. The results of greenhouse experiments with tobacco plants demonstrated that treatment with the Bacillus spp. significantly enhanced the plant height and fresh weight, while clearly lowering the disease severity rating of the tobacco mosaic virus (TMV) at 28 days post-inoculation (dpi). The TMV accumulation in the young non-inoculated leaves was remarkably lower for all the plants treated with the Bacillus spp. An RT-PCR analysis of the signaling regulatory genes Coil and NPR1, and defense genes PR-1a and PR-1b, in the tobacco treated with the Bacillus spp. revealed an association with enhancing the systemic resistance of tobacco to TMV. A further analysis of two expansin genes that regulate plant cell growth, NtEXP2 and NtEXP6, also verified a concomitant growth promotion in the roots and leaves of the tobacco responding to the Bacillus spp.
Remote sensing can be used to provide information about the monitoring of crop growth condition. Recently Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology offers new opportunities for assessing crop growth condition using UAV imagery. The objective of this study was to assess weather UAV aerial images are suitable for the monitoring of highland Kimchi cabbage. This study was conducted using a fixed-wing UAV (Model : Ebee) with Cannon S110, IXUS/ELPH camera during farming season from 2015 to 2016 in the main production area of highland Kimchi cabbage, Anbandegi, Maebongsan, and Gwinemi. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) by using UAV images was stable and suitable for monitoring of Kimchi cabbage situation. There were strong relationships between UAV NDVI and the growth parameters (the plant height and leaf width) ($R^2{\geq}0.94$). The tendency of UAV NDVI according to Kimchi cabbage growth was similar in the same area for two years (2015~2016). It means that if UAV image may be collected several years, UAV images could be used for estimation of the stage of growth and situation of Kimchi cabbage cultivation.
작황조사시험은 우리나라주요 재배지점에 대해 해당 지역에서 주로 재배되는 품종들을 선정하여 장기적으로 벼의 생육과 수량을 관찰하는 연구이다. 이 연구의 목적은 기상 및 병해충의 변화에 따라 재배방법을 능동적으로 수정하여 대응하기 위한 것이다. 장기적인 자료 축적으로 이를 다양한 분야에서도 활용할 수 있도록 이 시험의 이루어지는 장소와 재배관리, 각 장소에 대응하는 기상관측소, 관찰되는 항목들에 대해 소개하였다. 각 관찰항목은 표준적인 절차에 따라 조사되어 일정한 품질이 유지되고 있으며 이 정보들은 현재 문헌으로 모두 공개되어 있으며 전산자료의 형식으로 획득할 수 있다.
Rice is one of the most important crop in the world and is a major export of Thailand. Optical sensors are not useful for rice monitoring, because most cultivated areas are often obscured by cloud during the growing period, especially in South East Asia. Spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) such as RADARSAT, can see through regardless of weather condition which make it possible to monitor rice growth and to retrieve rice acreage, using the unique temporal signature of rice fields. This paper presents the result of a study of examining the backscatter behavior of rice using multi-temporal RADARSAT dataset. Ground measurements of paddy parameters and water and soil condition were collected. The ground truth information was also used to identify mature rice crops, orchard, road, residence, and aquaculture ponds. Land use class distributions from the RADARSAT image were analyzed. Comparison of the mean DB of each land use class indicated significant differences. Schematic representation of temporal backscatter of rice crop were plotted. Based on the study carried out in Pathum Thani Province test site, the results showed variation of sigma naught from first tillering vegatative phase until ripenning phase. It is suggested that at least, three radar data acquisitions taken at 3 stages of rice growth circle namely; those are at the beginning of rice growth when the field is still covered with water, in the ear differentiation period, and at the beginning of the harvest season, are required for rice monitoring. This pilot project was an experimental one aiming at future operational rice monitoring and potential yield predicttion.
작황 모니터링은 농민들에게 최적의 작물 생산을 위한 농작업 관리 전략을 수립하는데 유용한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 시료 채취에 의한 분석 등에 한정된 기존의 현장 모니터링 방법은 많은 시간과 노동력이 필요하다. 무인항공기는 고해상도 이미지를 신속하고 정기적으로 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 재배 면적, 생육인자, 생육이상 및 생산량 추정 등과 같은 작황 모니터링 분야에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한, 위성과 비교하여 비행 고도가 낮아 흐린 날씨에서도 높은 화질의 영상을 수집할 수 있다. 본 연구는 작황 모니터링 분야에서의 무인항공기 활용 가능성을 검토하고 무인항공기 기반의 작황 정보 생산을 위한 적용방안을 제시하고자 하였다.
Kimchi cabbage is one of the most important vegetables in Korea and a target crop for market stabilization as well. In particular Kimchi cabbages in a highland area are very sensitive to the fluctuations in supply and demand. Yield variability due to growth conditions dictates the market fluctuations of Kimchi cabbage price. This study was carried out to understand the distribution of the highland Kimchi cabbage growth status in Anbandeok. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of the main producing districts of highland Kimchi cabbage. The highland Kimchi cabbage status map of each growth factor was obtained from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and field survey data. Six status maps include UAVRGB image map, normalized difference vegetation index (NDVI) distribution/anomaly map, Crop distribution map, Planting/Harvest distribution map, Growth parameter map and Growth disorder map. As a result, the highland Kimchi cabbage status maps from May 31 to Sep. 6 in 2016 were presented to show spatial variability in the field. The benefits of the highland Kimchi cabbage status map can be summarized as follows: crop growth monitoring, reference for field observations and survey, the relative comparison of the growth condition in field scale, evaluation of growth in comparison of average year, change detection of annual crops or planting areas, abandoned fields monitoring, prediction of harvest season etc.
원격탐사 기술을 이용하면 작물의 생육·생리 상태를 비파괴적이고 연속적으로 탐지할 수 있어 그 농업적 활용 가치가 크다. 원격탐사 기반 센서를 농장에 설치하여 스마트팜 시스템에 활용하면, 작물의 이상 여부를 실시간으로 연속해서 감시하여 농업정보(Agro-information)를 생산할 수 있다. 하지만, 작물은 동적으로 변하는 생물이므로, 관측 물리량이 작물의 이상 상태를 나타내는 것인지 생육단계에 따른 생육 변화를 나타내는 것인지 판단하기는 쉽지 않다. 따라서, 작물의 표준 생육정보(Standard growth information) 와 비교한 상대적인 생육을 파악해야 한다. 이상적인 재배관리에서 획득한 작물 생육관련 누적기온인 GDD (Growing Degree Days)와 식생지수의 관계를 표준 생육정보로 두고, 표준 재배관리 시행 논과 무비료처리한 논 각각에서 분광반사측정 센서로 관측된 식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index; CCI, Chlorophyll/Carotenoid Index)와 비교해 작물 상태를 파악했다. 영양생장기 동안에는 생육 정도에 따라 NDVI의 차이가 나타났으며, 식물 스트레스에 따라 CCI가 반응했다. 벼가 익는 동안은 NDVI와 CCI 모두 감소하지만, 표준 생육에서 노화에 따른 그 감소 폭이 더 컸다. 향후 공학적 관측 기법과 농학적 해석 방법을 융합하여 유용한 농업정보를 생산하기 위해 다양한 기후조건과 품종을 대상으로 표준 생육정보 데이터베이스 구축이 필요하겠다.
Growth information of crops is essential for efficient control of greenhouse environment. However, a few non-invasive and continuous monitoring methods of crop growth has been developed. A computer vision system with a CCD camera and a frame grabber was developed to conduct non-destructive and intact plant growth analyses. The developed system was evaluated by conducting the growth analysis of lettuce. A linear model that explains the relationship between the relative crop coverage by the crop canopy and dry weight of a lettuce was presented. It was shown that this measurement method could estimate the dry weight from the relative crop coverage by the crop canopy. The result also showed that there was a high correlation between the projected top leaf area and the dry weight of the lettuce.
Kim, Yeon-Soo;Kim, Du-Han;Chung, Sun-Ok;Choi, Chang-Hyun;Choi, Tae-Hyun;Kim, Yong-Joo
농업과학연구
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제46권1호
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pp.57-65
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2019
The purpose of this study was to develop an environment field monitoring system to measure crop growth. The environment field monitoring system consisted of sensors, a data acquisition system, and GPS. The sensors used in the environment field monitoring system consisted of an ambient sensor, a soil sensor, and an intensity sensor. The temperature and humidity of the atmosphere were measured with the ambient sensor. The temperature, humidity, and EC of the soil were measured with the soil sensor. The data acquisition system was developed using the Arduino controller. The field monitoring data were collected before a rainy day, on a rainy day, and after the rainy day. The measured data using the environment field monitoring system were compared with the Daejeon regional meteorological office data. The correlation between the data from the environment field monitoring system and the data from the Daejeon regional meteorological office was analyzed for performance evaluation. The correlation of the temperature and humidity of the atmosphere was analyzed because the Daejeon regional meteorological office only provided data for the temperature and humidity of the atmosphere. The correlation coefficients were 0.86 and 0.90, respectively. The result showed a good correlation between the data from the environment field monitoring system and the data from the Daejeon regional meteorological office. Therefore, the developed system could be applied to monitoring the field environment of agricultural crops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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