본 연구에서는 위성영상 촬영 한계를 극복하고 재배 필지 현황 파악 기술 발전에 기여하고자 무인기 영상 및 딥러닝 모형을 이용하여 옥수수 재배 필지 추출 방법을 제안하였다. 연구대상지역은 충북 괴산군 감물면 이담리 일대로 설정하고, 무인기 촬영을 통해 해당지역의 정사영상을 취득하였다. 모형에 필요한 학습자료는 현장조사 자료와 팜맵을 이용하여 구축하였다. 본 연구에 적용한 딥러닝 모형은 의미론적 분할 모형인 Attention U-Net을 이용하였다. 모형의 성능 평가는 학습과정을 거친 후 비학습 자료를 이용하여 옥수수 재배 필지 추출에 대해서 실시 하였다. 모형 성능평가 결과 정밀도는 0.94, 재현율은 0.96 및 F1-Score는 0.92로 나타났다. 본 연구에 적용한 Attention U-Net방법은 옥수수 재배 필지를 효과적으로 추출할 수 있는 방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구 방법은 옥수수는 물론 다른 작물에 대한 재배 필지 구분에도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.300-306
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2000
This paper introduces a new concept of automation for bio-production with tele-operative system. The proposed system showed practical and feasible way of automation for the volatile bio-production process. Based on the proposition, recognition of the job environment with object identification was performed using computer vision system. A man-machine interactive hybrid decision-making, which utilized a concept of tele-operation was proposed to overcome limitations of the capability of computer in image processing and feature extraction from the complex environment image. Identifying watermelons from the outdoor scene of the cultivation field was selected to realize the proposed concept. Identifying watermelon from the camera image of the outdoor cultivation field is very difficult because of the ambiguity among stems, leaves, shades, and especially fruits covered partly by leaves or stems. The analog signal of the outdoor image was captured and transmitted wireless to the host computer by R.F module. The localized window was formed from the outdoor image by pointing to the touch screen. And then a sequence of algorithms to identify the location and size of the watermelon was performed with the local window image. The effect of the light reflectance of fruits, stems, ground, and leaves were also investigated.
차세대중형위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500)은 식생, 산림, 농업 등의 분야를 포함한 다양한 목적을 위하여 사용될 수 있으며, 다양한 영역에 대한 빠른 위성영상의 취득이 가능할 것으로 기대되고 있다. 차세대중형위성을 통하여 취득된 위성영상을 농업분야에서 활용하기 위해서는 위성영상 기반 작물재배지역 추출 기법에 대한 개발이 필요하다. 특히, 최근 들어 딥러닝 분야에 대한 연구가 활발해짐에 따라서, 작물재배지역 추출을 위한 딥러닝 모델의 개발 및 훈련자료 생성에 관한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 PlanetScope 위성영상과 팜맵을 이용하여 합천군 지역의 양파 및 마늘 재배지역을 분류하고자 하였다. 특히, 효과적인 모델의 학습을 위하여 작물재배지역의 비율에 따른 모델 성능을 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 딥러닝 모델은 Fully Convolutional Densely Connected Convolutional Network (FC-DenseNet)을 작물재배지역 분류의 목적에 맞도록 재구성하여 활용하였다. 실험결과, 훈련자료 내 작물재배지역의 비율이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
Analysis and evaluation of uncertainty is adopting the advanced methodology among the methods for greenhouse gas emission assessment that was defined in GPS2000 (Good practice guideline 2000) and GPG-LULUCF (GPG Land Use, Land-Use Change and Forestry). In 2006 IPCC guideline, two approaches are suggested to explain the uncertainty for each section with a national net emission and a prediction value on uncertainty as follows; 1) Spread sheet calculation based on the error propagation algorithm that was simplified with some assumptions, and 2) Monte carlo simulation that can be utilized in general purposes. There are few researches on the agricultural field including greenhouse gas emission that is generated from livestock and cultivation lands due to lack of information for statistic data, emission coefficient, and complicated emission formula. The main objective of this study is to suggest an evaluation method for the uncertainty of greenhouse gas emission in agricultural field by means of intercomparison of the prediction value on uncertainties which were estimated by spread sheet calculation and monte carlo simulation. A statistic analysis for probability density function for uncertainty of emission rate was carried out by targeting livestock intestinal fermentation, excrements treatment, and direct/indirect emission from agricultural lands and rice cultivation. It was suggested to minimize uncertainty by means of extraction of emission coefficient according to each targeting section.
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has several advantages over conventional remote sensing techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude, they can obtain good quality images even in cloudy weather. In this paper, we developed for estimating garlic growth at field scale model in major cultivation regions. We used the $NDVI_{UAV}$ that reflects the crop conditions, and seven meteorological elements for 3 major cultivation regions from 2015 to 2017. For this study, UAV imagery was taken at Taean, Changnyeong, and Hapcheon regions nine times from early February to late June during the garlic growing season. Four plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf number (L.N.), plant diameter (P.D.), and fresh weight (F.W.) were measured for twenty plants per plot for each field campaign. The multiple linear regression models were suggested by using backward elimination and stepwise selection in the extraction of independent variables. As a result, model of cold type explain 82.1%, 65.9%, 64.5%, and 61.7% of the P.H., F.W., L.N., P.D. with a root mean square error (RMSE) of 7.98 cm, 5.91 g, 1.05, and 3.43 cm. Especially, model of warm type explain 92.9%, 88.6%, 62.8%, 54.6% of the P.H., P.D., L.N., F.W. with a root mean square error (RMSE) of 16.41 cm, 9.08 cm, 1.12, 19.51 g. The spatial distribution map of garlic growth was in strong agreement with the field measurements in terms of field variation and relative numerical values when $NDVI_{UAV}$ was applied to multiple linear regression models. These results will also be useful for determining the UAV multi-spectral imagery necessary to estimate growth parameters of garlic.
경작을 위해 토양에 공급하는 인산질 비료가 석회석을 이용한 안정화 적용 토양에서 비소의 용출에 미치는 영향을 회분식 실험과 칼럼실험을 통해 확인하였다. 토양은 폐석탄광인 옥동, 부국 탄광 주변 경작지에서 채취하였으며, 채취한 토양의 평균 비소 농도는 20.0 mg/kg으로 나타났다. 연속추출을 통해 비소의 지구화학적 이동성이 상대적으로 높은 토양을 선택하여 실험에 사용하였다. 석회석(3 wt%)과 토양을 혼합하여 안정화 적용 토양을 준비하고 농촌진흥청에서 제시한 경작지 토양 내 유효인산 기준을 바탕으로 인산질 비료(NH4H2PO4)를 토양과 혼합하였다. 이때, 석회석과 혼합하지 않은 비교토양을 준비하여 대조군으로 활용하였다. 토양으로부터 용출되는 비소의 농도는 인산질 비료의 공급량과 양의 상관관계를 나타냈다. 이러한 결과는 안정화 유무에 따라 큰 차이를 보이지 않았다. 용출액 내 인산염(PO43-)의 농도는 석회석을 혼합한 조건에서 상대적으로 낮은 결과를 보였는데, 이러한 결과는 PO43-와 석회석에서 용해된 칼슘 이온(Ca2+)의 결합침전에 의한 것으로 판단된다. 지속적으로 관개 수를 공급하는 경작환경에서 인산질 비료가 비소의 용출에 미치는 영향을 확인하기 위해 칼럼실험을 진행하였다. 칼럼실험 초기 10 P.V.까지는 토양으로부터 비소의 용출량이 석회석 혼합조건에서 더 적었지만 이후에는 석회석 혼합조건과 상관없이 유출 수의 비소 농도가 점차 증가하였다. 칼럼실험 이후 잔류토양을 건조시켜 연속추출을 실시한 결과 안정화 조건에 상관없이 실험 전 토양과 비교하여 상대적으로 이동 가능한 형태의 비소의 분율이 증가하였다. 이러한 결과는 석회석을 이용하여 토양 안정화 공법을 적용하여도 경작과정에서 공급하는 인산질 비료에 의해 토양 내 비소의 지구화학적 이동도가 증가하여 안정화 효과가 감소할 수 있음을 보여준다.
Plant growth promoting (PGP) hormones, which are produced in a small quantity by bacteria, affect in plant growth and development. PGPs play an important role on the crop productivity in agricultural field. In this study, a photosynthetic bacterial strain producing the PGP was isolated from paddy soil. Bacterial isolate was gram negative, rod-shaped and motility positive. From the 16s rRNA gene sequence analysis, the isolate was identified as Rhodobacter capsulatus PS-2. The mass cultivation of R. capsulatus PS-2 was optimized by considering of the carbon, nitrogen and inorganic salt sources. Optimal medium composition was determined as Na-succinate 4.5 g, yeast extract 5 g, $K_2HPO_4$ 1 g, $MgSO_4$ 5 g, per liter. From the result of 500 L fermentation for 2 days using the optimal medium, the viable cells were $8.7{\times}10^9cfu/mL$. R. capsulatus PS-2 strain produced the carotenoid and indole-3-acetic acid (IAA). The carotenoid extraction and quantitative analysis were performed by HCl-assisting method. Total carotenoid contents from R. capsulatus PS-2 culture broth were measured as $7.02{\pm}0.04$ and $6.93{\pm}0.05mg/L$ under photoheterotrophic and chemoheterotrophic conditions, respectively. To measure the productivity of IAA, colorimetric method was employed using Salkowski reagent at optical density 535 nm. The results showed that the highest content of IAA was $197.44{\pm}5.92mg/L$ in the optimal medium supplemented with 0.3% tryptophan.
The field feasibility tests for a phytoextraction process were performed to identify the effect of citric acid as a chelate on the uranium (U) transfer into the plant for the naturally U contaminated soil in Duckpyeongri, Korea. For the feasibility tests, lettuce and Chinese cabbage were cultivated for 49 days on four testing grounds ($1m{\times}1m{\times}0.5m$ in each) in 2016. The citric acid solution was added to two testing grounds (one for lettuce and the other for Chinese cabbage) increasing the U transfer in two crop plants and their results were compared to those without the citric acid solution. When without the citric acid solution, the U concentration of plant after the cultivation was low (< $45{\mu}g/kg$ for leaves and < $450{\mu}g/kg$ for roots). However, with the addition of 50 mM citric acid solution, the U concentration of lettuce leaves and roots increased by 24 times and 1.8 times, and the U concentration of Chinese cabbage leaves and roots increased by 86.7 times and 5.4 times. The absolute accumulated U amount (${\mu}g$) in lettuce and Chinese cabbage also increased by 8.7 times and 50 times, compared to those without citric acid solution. Less than 8% of the U amount of exchangeable/carbonate phases was removed by using the lettuce and Chinese cabbage when the citric acid solution was not applied. However 52% and 66% of the U amount in exchangeable/carbonate phases were removed by the lettuce and the Chinese cabbage when the citric acid solution was added. The effect of the citric acid on the U transfer capability into the plants was quantitatively investigated by the field feasibility test, suggesting that U existing as exchangeable/carbonate phase in soil can be successfully removed by the phytoextraction process using Chinese cabbage with citric acid.
자생허브 및 도입허브를 6종 선발하여 정유함량 분포비를 측정하였다. 또한 재배농가와 산업체에 고품질 정유생산을 위한 허브의 품질 및 등급판정 기준설정을 제시하고자 허브의 재배방법 및 수확, 건조방법에 관한 연구를 수행하였다. 대상허브는 꿀풀과 4종, 국화과 2종으로 생활형은 다년초로서 삽목이나 실생이 가능하며, 약용, 관상용, 향료 및 차 등으로 이용하였다. 허브종류별 정유함량으로 백리향 2.62%, 감국 2.0%, 라벤더 3.46%, 로즈마리 2.89% 등에서 높았다. 생육시기별 정유함량은 개화 전보다는 개화기인 7월경에 가장 높았으며, 재배유형별로는 노지재배보다 비가림재배에서 정유함량이 높았다. 또한 재배지역별로는 평야부보다 준고냉지에서의 정유함량이 높았다. 추출방법별로는 SDE(증류추출법)보다는 SFE(초임계추출법)의 정유함량이 2배 이상 높았으며, 추출부위별로는 꽃, 잎, 줄기 순으로 정유함량이 높았다. 수확 후 건조방법별 정유함량은 생체, 동결, 음건, 열풍건조 순으로 정유추출 함량이 높은 결과를 얻어 재배농가 및 가공업체에 허브 재배, 수확 및 건조방법에 대한 기준을 제시하였다.
본 연구는 인공 재배 산채의 생산량 및 산채의 가공제품의 개발의 증대함에 따라 야생 및 재배 참취의 품질 특성을 비교하고자 재배 및 야생 참취의 건조방법에 따른 항산화성을 비교 분석하였다. 참취의 열수 추출물의 수율은 야생 참취에 비해 재배 참취에서 수율이 높았고, 블랜칭 건조 추출물의 수율이 높았다. 야생 참취 추출물의 총 폴리페놀과 플라보노이드의 함량은 재배 참취 추출물보다 높았으며, 건조방법에 따른 총 폴리페놀의 함량은 블랜칭 건조 추출물에서 높았고, 플라보노이드의 경우에는 생채 추출물에서 높았다. 참취의 열수 추출물의 전자공여능은 농도가 증가함에 따라 증가하였고, 블랜칭 건조의 열수 추출물에서 높은 전자공여능을 보였다. 참취 열수 추출물의 SOD 유사활성능은 추출물의 농도가 높아질수록 증가하였으며, 생채 열수 추출물에서 다른 추출물에 비해 높았다. pH 1.2에서의 아질산염 소거능은 야생 및 재배의 생채, 블랜칭건조, 생채건조 열수 추출물 순으로 높았다. Xanthine oxidase 저해활성은 열수 추출물의 농도가 증가할수록 저해효과가 높았으며, 생채건조 추출물에서 가장 높았다. Tyrosinase 저해활성과 환원력은 농도가 증가함에 따라 블랜칭 건조열수 추출물에서 높게 나타났다. 따라서 참취의 재배 및 건조 방법에 따른 열수 추출물은 항산화성이 우수하여 천연항산화 소재 및 기능성 식품소재로서의 활용 가능한 약용식물자원이며, 이를 활용한 가공산업 발전의 기초자료가 될 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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