For more than 50 years, satellite images have been used to monitor crop growth. Currently, unmanned aerial vehicle (UAV) imagery is being assessed for analyzing within field spatial variability for agricultural precision management, because UAV imagery may be acquired quickly during critical periods of rapid crop growth. This study refers to the derivation of growth estimating equation for highland Kimchi cabbage using UAV derived normalized difference vegetation index (NDVI) and agro-meteorological factors. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of main districts producing highland Kimchi cabbage. UAV imagery was taken in the Anbandeok ten times from early June to early September. Meanwhile, three plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf length (L.L.) and outer leaf number (L.N.), were measured for about 40 plants (ten plants per plot) for each ground survey. Six agro-meteorological factors include average temperature; maximum temperature; minimum temperature; accumulated temperature; rainfall and irradiation during 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 93% of the P.H. and L.L. with a root mean square error (RMSE) of 2.22, 1.90 cm. And $NDVI_{UAV}$ and accumulated temperature in the model explain 86% of the L.N. with a RMSE of 4.29. These lead to the result that the characteristics of variations in highland Kimchi cabbage growth according to $NDVI_{UAV}$ and other agro-meteorological factors were well reflected in the model.
Although waxy corn varieties developed after the 1980s show differences depending on development stages and conditions, studies on the characteristics of waxy corn during the growth stage are rare. The subject of this study was a field survey and unmanned aerial vehicle (UAV) image acquisition of four waxy corn varieties cultivated in Idam-ri, Gammul-myeon, Goesan-gun, Korea. The study was conducted in four stages at intervals of two weeks after planting in 2019. The growth characteristics of each of the four varieties were analyzed using growth curves obtained based on field survey and UAV imagery data. The characteristics of each growth stage of the four varieties of corn, as assessed using normalized difference vegetation index (NDVI) and plant height (P.H.) values, were as follows. The growth model was identified as a model in which three-parameter logistic (3PL) curves reflect the growth characteristics of corn well. In particular, it was found that the variations in growth rate shown by P.H. and NDVI values clearly explain the differences between corn varieties. Among the four cultivars, growth and development first occurred at the early vegetative stage in Daehakchal, followed by Mibaek 2, Miheukchal, and finally Hwanggeummatchal. The variationsin P.H. and NDVI were achieved quickly and earlier in Daehakchal, followed by Mibaek 2, Hwanggeummatchal, and Miheukchal. It was confirmed that these results reflected the characteristics of the fast white-type varieties, while the black-type varieties were delayed, as in a previous study. These results reflect the resistance to lodging that affects the cultivation environment and the response characteristics to nutrients and moisture. It was confirmed that UAV accurately provides growth information that is very useful for analyzing the growth characteristics of each corn variety.
JinSil Choi;Kyunam An;Hosub An;Shin-Young Park;Dong-Kwan Kim
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.58-58
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2022
With the development of advanced technology, automation of agricultural work is spreading. In association with the 4th industrial revolution-based technology, research on field smart farm technology is being actively conducted. A state-of-the-art unmanned automated agricultural production demonstration complex was established in Naju-si, Jeollanam-do. For the operation of the demonstration area platform, it is necessary to build a sophisticated, advanced, and intelligent field smart farming model. For the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area platform, we are building data on the growth of soybean for smart cultivated crops and conducting research to determine the optimal time for agricultural work. In order to operate an unmanned automation platform, data is collected to discover digital factors for water management immediately after planting, water management during the growing season, and determination of harvest time. A subsurface drip irrigation system was established for smart water management. Irrigation was carried out when the soil moisture was less than 20%. For effective water management, soil moisture was measured at the surface, 15cm, and 30cm depth. Vegetation indices were collected using drones to find key factors in soybean production prediction. In addition, major growth characteristics such as stem length, number of branches, number of nodes on the main stem, leaf area index, and dry weight were investigated. By discovering digital factors for effective decision-making through data construction, it is expected to greatly enhance the efficiency of the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area.
디지털 카메라를 이용한 지상형 원격탐사 기술은 농작물의 생육관리, 법면 녹화의 모니터링 및 환경 평가와 같은 식생평가분야에 유용한 기술로서 기대되고 있다. 본 논문에 서늘 일반적인 목적으로 판매되고 있는 디지털 카메라의 식생 평가분야에의 적용 가능성에 대하여 검토하였다. 그 결과, $\gamma$보정, 적정노출보정을 실시함으로써 시계열 관측 데이터간의 상면조도와 입사 에너지간의 관계를 분석할 수 있었다. 또한, 지상형 원격탐사에 있어서의 촬영 각도, 조도의 영향을 보정하기 위한 모델식을 제안하였다. 평가시험에서는 분광광도계와 디지털 카메라에 의해 구한 NDVI에는 높은 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
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.
농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 활용하여 작물 생육을 지속적으로 감시하며 해당 정보를 신속하게 디지털화 하고 있다. 이를 위해 선택적 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 널리 활용되고 있다. 그러나 식생 표면의 분광 산란·반사는 이방성을 보이기 때문에 광원인 태양의 위치와 관측 방향에 따라 반사도가 달라진다. 이는 식생지수 값이 작물의 실제 상태를 정확하게 반영하지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 이방성 반사 특성 보정을 위해 bidirectional reflectance distribution function (BRDF) 앙상블 모델을 고해상도 Sentinel-2 위성 영상에 적용하고, normalized difference vegetation index (NDVI)와 2-band enhanced vegetation index (EVI2)를 산출하였다. BRDF 보정에 따라 산림에서 Red와 near-infrared (NIR) 밴드의 반사도가 대체로 증가하고, 농촌마을 및 농경지에서는 감소했다. 식생지수는 BRDF 보정 후에 산림지역 내에서의 지형 구분이 뚜렷해지고 논은 수확 유무에 따른 공간적 차이가 상승했다. 이는 EVI2보다 NDVI에서 그 차이가 컸다. 이러한 결과는 앞으로의 고해상도 위성 영상에서의 BRDF 모델 개발과 개선에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 산림식생에 따른 장기적인 측면에서의 유역 물수지 영향을 살펴보기 위하여 보청천 유역을 대상유역으로 선정하고, 준분포형 매개변수 모형인 SWAT 모형을 적용하여, 침엽수와 활엽수에 따른 증발산, 지표유출, 중간유출, 기저유출, 총 유출의 차이를 검토하였다. 먼저 SWAT 모형내 식생 생장 알고리즘을 수정하여 연중 일정한 엽면적지수를 갖는 국내 침엽수림의 생장 특성을 반영할 수 있도록 하였으며, 대상유역을 하나의 토지피복을 갖는 가상의 유역으로 설정한 후, 수정된 SWAT 모형을 적용하여 각 물수지 요소 변화를 모의한 결과, 침엽수가 활엽수에 비해 증발산 증가 및 유출 감소에 더 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나, 보다 정량적인 규명과 유출모형의 불확실성을 보완하기 위해서는 수종 외에 수령, 식재밀도, 식재위치, 토양특성자료 등 다양한 조건이 충분히 고려되어야 할 것이다.
The purpose of this study is to find out the difference of Zoysia matrella's evaporation in between 100 percent soil and mixed soil with 50 percent of perlite to create green spaces on the artificial ground. It is believed that the weight against the artificial ground will be reduced, provided the vegetation is possible in the circumstance of the mixed sol with 50 percent of perlite. The study employed a modified Makkink's model by Iwasa who had developed the model for estimating Zoysia matrella's evaporation in the natural ground using the Makkink's formula in 1997 at Chiba University, Japan. The parameter of Makkink's formula is the solar radiation. For that reason, the Makkink's formula is simple and easy to measure the parameter and has a high utility. If the outcomes from mixed soil are close to modified Makkinks formula, the modified Makkink's formula will be applied to estimate in the artificial ground with mixed soil with 50 percent of perlite. Weather observation and actual amount of evaporation of Zoysia matrella have been measured, and the relation between weather condition and actual amount of evaporation had been also investigated. In line with this, we found out that there is a relevant relationship between daily average temperature, the modified Makkink's model by Iwasa, and the actual amount of evaporation. As the results of the experiment, the outcomes from mixed soil with 50 percent of perlite have very high relation to 100 percent soil. In addition, mixed soil has more adhesion with water than natural soil. However, it needs to be adequately maintained in terms of fertilization and damage from disease and harmful insects until the gras fastens its roots into the soil. By using mixed soil with 50 percent of perlite, the load from soil on the artificial ground can be reduced. The study on the growth of the grass throughout the plant vegetation and the actual amount of evaporation in the mixed soil with 50 percent of perlite should be performed in the future.
본 연구의 목적은 도시지역의 투수면적 및 불투수면적이 수목의 생장에 영향을 미치는지 분석하는 것이다. 이를 위해 동일한 시기에 식재한 나무 6종의 생장 차이를 알아보기 위해 Sentinel-2를 이용하여 제작한 Normalised Difference Vegetation Index (NDVI)와 환경부의 세분류 토지피복지도를 이용하여 투수면적과 불투수면적이 수목 생장에 미치는 영향을 분석했다. 이를 위해 Geospatial eXplainable Artificial Intelligence (GeoXAI) 개념을 적용했다. 분석결과 소나무는 10 m 범위, 느티나무, 메타세콰이어, 은행나무는 20 m 범위, 양버즘나무는 30 m 범위, 왕벚나무는 40 m 범위에 포함된 토지피복들의 면적을 고려했을때 모델의 설명력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 그리고 투수 면적이 넓을수록 수목의 생장이 활발하다는 양의 상관관계를 나타내었으며, 주변에 인공지반과 같이 불투수 면적이 넓을 경우 수목의 생장과 음의 상관관계를 보였다. 이는 수목의 생장에 있어 주변의 투수 및 불투수 면적이 수목의 생장에 영향을 미침을 알 수 있었으며, 수종에 따라 영향을 미치는 범위 또한 다르다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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