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.
Radar remote sensing is appropriate for rice monitoring because the areas where this crop is cultivated are often cloudy and rainy. Especially, Synthetic Aperture Radar (SAR) can acquire remote sensing information with a high temporal resolution in tropical and subtropical regions due to its all-weather capability. This paper analyzes the relationships between backscattering coefficients of rice measured by RADARSAT-2 SAR and growth parameters during a rice growth period. And we applied the relationships to crop monitoring of paddy rice in North Korea. As a result, plant height and Leaf Area Index (LAI) increased until Day Of Year (DOY) 234 and then decreased, while fresh weight and dry weight increased until DOY 253. Correlation coefficients revealed that Horizontal transmit and Horizontal receive polarization (HH)-polarization backscattering coefficients were correlated highly with plant height (r=0.95), fresh weight (r=0.92), vegetation water content (r=0.91), LAI (r=0.90), and dry weight (r=0.89). Based on the observed relationships between backscattering coefficients and variables of cultivation, prediction equations were developed using the HH-polarization backscattering coefficients. Concerning the evaluation for the applicability of the LAI distribution from RADARSAT-2, the LAI statistic was evaluated in comparison with LAI distribution from RapidEye image. And LAI distributions in Pyongyang were presented to show spatial variability for unaccessible areas.
Recently food problem and crop disaster have been increased continuously because of the meteorological changes. These cause rising cost for crops continuously and irregularly. Some researchers have studied straight structure of device for hydroponics and plant factory previously to solve a fundamental part of these problems. However, there are several problems such as limited crop cultivation space, providing irregular nutrients for crops, and lack of monitoring interfaces. For them, we propose an optimal growth and development crops management system using light source tracking and recirculation of nutrient solution method to supply nutrient continuously based on IoT. In order to evaluate the performance of our system, we compared and analyzed in terms of two viewpoints, the tracking analysis for natural light source measurement and the growth of crops through artificial light, LED, respectively. We confirmed that the higher the duty ratio of LED, the larger the crop's size, particularly. As well as, for about 1 month, we compared with the existing natural light growing environment and that of our system. It was confirmed that the size of the crops grown through our system is about three times larger than that of natural light natural crops.
Unmanned aerial vehicles (UAVs) became popular platforms for the collection of remotely sensed data in the last years. This study deals with the monitoring of multi-temporal onion growth with very high resolution by means of low-cost equipment. The concept of the monitoring was estimation of multi-temporal onion growth using normalized difference vegetation index (NDVI) and meteorological factors. For this study, UAV imagery was taken on the Changnyeong, Hapcheon and Muan regions eight times from early February to late June during the onion growing season. In precision agriculture frequent remote sensing on such scales during the vegetation period provided important spatial information on the crop status. Meanwhile, four plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf number (L.N.), plant diameter (P.D.) and fresh weight (F.W.) were measured for about three hundred plants (twenty plants per plot) for each field campaign. Three meteorological factors included average temperature, rainfall and irradiation over an entire onion growth period. The multiple linear regression models were suggested by using stepwise regression in the extraction of independent variables. As a result, $NDVI_{UAV}$ and rainfall in the model explain 88% and 68% of the P.H. and F.W. with a root mean square error (RMSE) of 7.29 cm and 59.47 g, respectively. And $NDVI_{UAV}$ in the model explain 43% of the L.N. with a RMSE of 0.96. These lead to the result that the characteristics of variations in onion growth according to $NDVI_{UAV}$ and other meteorological factors were well reflected in the model.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.479-484
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1999
Rice crop has relatively short growing season during the summer in Korea and, therefore, it is often difficult to acquire cloud-free imagery on time. This study was attempt to define the temporal characteristics of radar backscattering observed from satellite L-band SAR data on different growing stages of rice crop. Six scenes of multi-temporal JERS SAR data were obtained from the transplanting season to the harvesting month of October. Six layers of multi-temporal SAR data were registered on a common geographic coordinate system. Using topographic maps, field collected data, and Landsat TM data, several sample rice fields were delineated from the imagery and their relative radar backscatters were calculated by using a set of reference targets. The temporal pattern of radar backscattering was very distinctive by the growing stage of rice crop. It was also separable between two types of rice fields having different cultivation practices. Considering the temporal characteristics of radar backscattering observed from the study, it is obvious that a certain date of the growing season can be more effective to delineate the exact area of the cultivated rice crop field.
Recently Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology offers new opportunities for assessing crop growth condition using UAV imagery. The objective of this study was to select optimal vegetation indices and regression model for estimating of rice growth using UAV images. This study was conducted using a fixed-wing UAV (Model : Ebee) with Cannon S110 and Cannon IXUS camera during farming season in 2016 on the experiment field of National Institute of Crop Science. Before heading stage of rice, there were strong relationships between rice growth parameters (plant height, dry weight and LAI (Leaf Area Index)) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) using natural exponential function ($R{\geq}0.97$). After heading stage, there were strong relationships between rice dry weight and NDVI, gNDVI (green NDVI), RVI (Ratio Vegetation Index), CI-G (Chlorophyll Index-Green) using quadratic function ($R{\leq}-0.98$). There were no apparent relationships between rice growth parameters and vegetation indices using only Red-Green-Blue band images.
본 논문은 재난재해와 방사선 오염으로부터 안전한 농작물 관리를 위한 플랫폼, 그리고 식물 생장 모니터링 시스템을 제안하였다. 또한, 식물생장을 모니터링하여 식물공장 내에서 생장하는 식물의 크기를 효율적으로 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에 따른 기대효과는 첫째, 자연재해와 방사능오염 감시를 통해 신속하고 정확한 대처 기능으로 농산물 품질과 생산성 향상을 가져올 수 있다. 둘째, 식물의 크기 측정 데이터를 유지 관리하는데 소요되는 시간을 절약하여 경비를 절감할 수 있다. 마지막으로 식물 공장 관리자의 작업 효율을 향상시킬 수 있다.
Owing to the development of information communication technology(ICT), there are many changes taking place in the agriculture sector. As an example, an effective agricultural activities with ICT have brought an increase in agricultural production. On the other hand, these technology investment activities are very costly. Until recently, the technology development has been made in agricultural technology development perspective. This view, however, has been changed to production increase in accordance with the crop growth conditions. In this paper, we propose a device which can maintain an optimal crop growing environment. It is economic by utilizing the existing facility of farmhouse and can reduce the cost of crop growth environment improvement.
새만금은 염분과 미사질 토양으로 인해 지표면이 건조하고 함수율이 낮아 다른 지역에 비해 식생피복이 낮다. 식생 피복도가 낮은 지역에서는 바람에 의한 침식으로 인해 먼지가 비산될 가능성이 높습니다. 새만금 간척지에서 견딜 수 있는 작물을 재배하여 식생 피복도를 높이면 바닥의 유속을 줄여 비산먼지를 줄일 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 새만금 간척지에 겨울철 동계 밭작물을 재배하여 미세먼지 및 비산먼지 발생을 억제하는 효과를 분석하는 것이다. 새만금 간척지에서 보리 0.5ha, 라이밀 0.5ha를 재배하는 동안 농작업 및 생육단계에 따라 미세먼지 농도를 모니터링하였다. PM-10, PM-2.5 및 PM-1.0 농도의 변화는 풍하측, 풍상측, 경작지 내부를 중심으로 모니터링하였다. 모니터링 결과 PM-1.0은 작물 재배에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, PM-10과 PM-2.5의 농도는 경운과 수확에 따라 증가하였고 수확에 비해 경운 시 PM-10과 PM-2.5의 농도 증가가 더 높았다. 작물의 생육단계에 따라 비산먼지 억제효과를 보였으며, 유묘기보다 출수기에서 비산먼지 억제효과가 높게 나타났다. 따라서 토지피복효과 이외에 캐노피에 따른 비산먼지 억제효과가 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 작물재배에 따른 비산먼지 발생 및 억제 효과에 대해 알 수 있었다.
Soil moisture is a crucial variable in research works of hydrology, meteorology and plant sciences. Adequate soil moisture is essential for plant growth; excesses and deficits of soil moisture must be considered in agricultural practices. There are already several remote sensing methods used for monitoring soil moisture, such as thermal inertia, vegetation water-supplying index, crop water stress index and multi-factor regression. In this paper, an improved method has been discussed which is based on the thermal inertia. We analyzed the problems of monitoring soil moisture using satellites at first, and then put forward an simplified method which directly uses land surface temperature differences to measure soil moisture. Also we have taken the influence of vegetation into account, and import NDVI into the model. The method was used in the study of soil moisture in Heilongjiang Province, China, and we draw the conclusion by the experiments that the model can evidently increase the precision of monitoring soil moisture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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