토성분석방법으로 사용되고 있는 표준비중계법 (Standard Method ; SM)과 개선비중계법(Simplified for Soil Texture Analysis ; SSTA)및 간이계산법(Simplified Clay Fraction Piocedure;SCFP)간의 $2{\mu}m$ 점토함량을 비교하고자 본 시험을 수행하였다. 사용된 시료는 점토함량이 2~40% 내외의 토양 28점이었다. 현재 국내사용 표준방법은 particle size Distribution을 위한 것이지, 토성판정을 위한 $2{\mu}m$ 점토함량을 계산하는데는 약간의 문제가 있는 것으로 판단되었으며 표준분석법과의 상관을 볼 때는 개선비중계법과 간이계산법 모두 1.0에 가까운 상관계수를 보였으나, 간이계산법의 경우 표준분석 법보다는 $2{\mu}m$ 점토함량이 0~2%정도 높게 평가 되었다. 또한 분석한 시료의 토성판정결과 표준분석법과 개선비중계법은 28점 모두 동일한 결과를 얻었으나, 표준분석법과 비교할 때 간이계산법은 28점중 4점이 다른 토성으로 판정되었다. 그러므로 표준분석법 방법보다는 개선비중계법 방법이 $2{\mu}m$ 점토함량을 측정하는데 더 신속하고 정확한 방법이 될 수 있을 것으로 판단되었다.
Soil texture is determined by the proportions of sand, silt, and clay within the soil, which influence characteristics such as porosity, water retention capacity, electrical conductivity (EC), and pH. Traditional classification of soil texture requires significant sample preparation including oven drying to remove organic matter and moisture, a process that is both time-consuming and costly. This study aims to explore an alternative method by developing an AI model capable of predicting soil texture from images of pre-sorted soil samples using computer vision and deep learning technologies. Soil samples collected from agricultural fields were pre-processed using sieve analysis and the images of each sample were acquired in a controlled studio environment using a smartphone camera. Color distribution ratios based on RGB values of the images were analyzed using the OpenCV library in Python. A convolutional neural network (CNN) model, built on PyTorch, was enhanced using Digital Image Processing (DIP) techniques and then trained across nine distinct conditions to evaluate its robustness and accuracy. The model has achieved an accuracy of over 80% in classifying the images of pre-sorted soil samples, as validated by the components of the confusion matrix and measurements of the F1 score, demonstrating its potential to replace traditional experimental methods for soil texture classification. By utilizing an easily accessible tool, significant time and cost savings can be expected compared to traditional methods.
Soil moisture content is generally accepted as an important factor to understand the process of crop growth and is the basis of earth system models for analysis and prediction of the crop condition. To continuously monitor soil moisture changes at kilometer scale, it is demanded to create high resolution data from the current, several tens of kilometers. In this paper we described a downscaling method for Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) Soil Moisture Content (SMC) from 10 km to 30 m resolution using a soil texture and field measurements that have a high correlation with the SMC. As a result, the soil moisture variations of both data (before and after downscaling) were identical, and the Root Mean Square Error (RMSE) of SMC exhibited the low values. Also, time series analyses showed that three kinds of SMC data (field measurement, original AMSR2, and downscaled AMSR2) had very similar temporal variations. Our method can be applied to downscaling of other soil variables and can contribute to monitoring small-scale changes of soil moisture by providing high resolution data.
Soil compaction is affected by soil texture, organic matter (OM), strength (ST) and soil moisture, which is difficult to understand the degree and effects of related factors. The purpose of the study is to assess the impact of them on the compaction with bulk density (BD). The analysis was conducted with data collected from national-wide monitoring sites including 105 upland soils, 246 orchard soils, and 408 paddy soils between 2009 and 2012. The distributions of soil physical properties were measured. The correlation and multi linear regression analysis were performed between soil physical properties using SAS. The regression equation of BD(y) includes ST, gravitational water contents (GWC), and OM as variables commonly, having additional factors, clay content and sand content in paddy soil and upland soil for only subsoil (p<0.001). Our results show that the BD could be explained about 40~50% by various physical properties. The regression was mainly determined by ST in orchard and upland soil and by the GWC in paddy soil. To mitigate soil compaction, it is important to maintain the proper level of OM in upland soil and to consider the moisture condition with soil texture in paddy soil when making work plan. Furthermore, it would be recommended the management criteria classified by soil texture for the paddy soils.
토양을 유류로 오염시킬 때 토양조성 및 유류 주입량 등이 토양 TPH 분석결과에 미치는 영향을 연구하였다. 동일한 양의 경유를 조성이 다른 토양과 혼합한 후 토양 TPH를 분석한 결과 토양에 점토 및 유기물함량이 존재한다면 모래로 구성된 토양에 비해 토양 TPH 결과가 적게 얻어졌다. 점토함량이 높은 토양일수록 분석전처리 시 토양이 굳는 현상이 발생하면서 실제 값보다 적은 TPH 결과치를 나타내었다. 토양 내 유기물 함유량 변화에 따른 토양 TPH 측정실험에서 유기물 함량이 높아질수록 토양 TPH 측정농도는 증가되지만, 극히 높은 18% 유기물함량조건에서는 전처리 및 용매추출의 불확실성으로 인해 오히려 낮은 TPH 분석 결과를 보여주었다. 경유 주입량에 따른 토양 TPH 농도 변화 실험 결과 경유 주입량이 많아질수록 높은 TPH 분석결과를 나타내었다. 동일한 양의 경유와 휘발유를 주입하여 유종에 따른 토양 TPH 분석결과 휘발유는 오염 즉시 휘발하여 극히 낮은 TPH 농도를 보여주었다. 본 연구결과는 차후 인위적 유류오염 토양 제조과정에서 TPH 농도를 가늠하거나 부지 정밀조사 결과 유류 유출량 등을 예측하는데 기초자료로 활용할 수 있다.
The purpose of this study is to define the species composition of the soil seed banks at major wetlands in Nakdong river basin and central korea and to investigate how soil seed banks relate to aboveground vegetation and soil texture. In 2005, we sampled seed banks at Baksil reservoir, Jillal marsh, Deapyeng marsh, Hwapo marsh, Upo marsh and Junam reservoir in Nakdong river basin and Osan stream and Amsa-dong in Seoul. The soil seeds were estimated with the emergence method from April to October. Total numbers of species at the seed banks were 33 at Baksil, 18 at Daepyeong, 35 at Jillal, 56 at Upo, 32 at Hwapo, 47 at Osan stream, 54 at Amsa waterside, 31 at Amsa meadow. The species diversity in the soil seed banks of Upo marsh was the highest as 0.95. The community overlap index that compares aboveground with underground vegetation is high in the Upo marsh (0.34), Jilla marsh (0.36), and Osan stream (0.27). Soil texture affected distribution of 8 species, Lindernia procumbens, L. attenuata, Arenaria serpyllifolia, Juncus effusus, Persicaria thunbergii, Eragrostis multicaulis, Cyperus nipponicus, Scirpus fluviatilis. Considering the social and cultural values, soils at Amsa meadow, Hwapo marsh and Osan stream have worth to use for wetland restoration.
This study had been conducted to determine morphological characteristics of soil in the major districts cultivating flue-cured tobacco plant. Also native soil productivities were measured by means of bioassay planting tobacco plant without fertilizer at 87 selected soils through field experiment. Morphological characteristics of troll affecting the dry weight of tobacco leaves cultivated in the field were investigated Among soil morphological characteristics, topograpy, slope, topsoil depth, soil depth, and soil texture had influenced with high significant on the dry weight of tobacco leaves. For prediction of dry weight (productivity) of tobacco leaves without fertilizer , multiple regression analysis were introduced using soul morphological characteristics. A combination of topography, slope, topsoil depth, and soil texture was very reliable for prediction of productivity. The regression equation was y = -16.88 -14, 34$X_1$ +20.43$X_2$ +50.21$X_3$ -7.54$X_4$ +13.45$X_5$ R = $0.670^{**}$ Where $X_1$ : Topography $X_2$ : Slope $X_3$ : Topsoil Depth $X_4$ : Soil Depth $X_5$ : Soil Texture
This study aimed to investigate the flood prevention effect expected from the afforestation of a large area metal roof of an industrial complex located in an area prone to floods in the rainwater outflow reduction aspect through computer simulation based on soil, which is a key element of the system. In order to conduct a more realistic simulation, the properties of the surveyed soil were generated through substantive analysis, soil texture analysis, and saxton method. A comparative performance evaluation was conducted by using soil depth and ponding depth, which are key elements of the system, as variables. The study result showed that during the heavy rainfall period, the bottom ash artificial soil had 61% rainwater outflow reduction effect, which was 11% higher than the SWMM standard sand.
Soil catena can be characterized by some properties, such as drainage levels and soil textures. Characteristics of soil catena are different drainage levels from a summit to the direction of gravity and similar soil textures. Therefore this study was performed GIS (Geographic information system) and statistical analyses using perimeters from soil series in order to characterize quantitatively and objectively soil distributional properties in Korea. The total of 16 soil series from representative granite and granite gneiss originated soils were selected among inland soils from detailed soil maps (1:25,000 scale) in Rural Development Administration (RDA) and analyzed. After the detailed soil maps were merged by soil series unit, perimeters were measured from one soil series to neighboring soil series using functions of table join, merge, dissolve, buffer, and clip in ArcGIS (10.1). The covering ratio of each soil series unit was calculated from neighboring perimeters by soil series and applied to clustering analysis. Soils that were analyzed were the total of 16 soil series; 7 of sandy loam and 9 of clay loam. As a result, analyzed soil series adjoined complicatedly such as Hyocheon series adjoined 26 series and Jisan did 276 series. The results of the clustering analysis showed that soils were clustered by soil textures except a few soil series. This study applied only one property that was a length of neighboring soil series to GIS and statistical analyses. These results were compared to existing soil groups that were classified by new-soil taxonomy, texture, soil type and drainage level. It showed that these analyses can provide soil characteristics by soil texture. Based on this study, there is a need to investigate further objectively and quantitatively in statistical analyses of soil series.
To describe the major environmental factors operating in coastal wetland and to characterize the distribution of the plant species over the wetland in relation to the major environmental gradients, 12 soil physical and chemical properties were determined. The gradient of water and osmotic potential of soil, electrical conductivity, sodium and chloride content and soil texture alsong the three habitat types of salt marshes, salt swamp and sand dune were occurred. The 24 coastal plant communities from principal component analysis (PCA) on the 12 variables were at designated as a gradient for soil texture and water potential related with salinity by Axis I and as a gradient for soil moisture and total nitrogen gradient by Axis II On Axis I were divided into 3 groups (1) 9 salt marsh communities including Salicornia herbacea communities (2) 5 salt swamp communities including Scirpus fluviatilis communities and (3) 10 sand dune communities including Jmperata cylindrica communities on Axis II were divided into 2 groups (1) salt marsh and sand dune communities, and (2) 3 salt swamp communities. The results could account for the zonation of plant communities on coastal wetland observed alsong envionmental gradients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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