In order to optimize the evaluation of biomass in crop monitoring, accurate and timely data of the crop-field are required. Evaluating above-ground biomass helps to monitor crop vitality and to predict yield. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) imagery are 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 reports on the development of remote sensing techniques for evaluating the biomass of winter crop. Specific objective was to develop statistical models for estimating the dry weight of barley and wheat using a Excess Green index ($E{\times}G$) based Vegetation Fraction (VF) and a Crop Surface Model (CSM) based Plant Height (PH) value. As a result, the multiple linear regression equations consisting of three independent variables (VF, PH, and $VF{\times}PH$) and above-ground dry weight provided good fits with coefficients of determination ($R^2$) ranging from 0.86 to 0.99 with 5 cultivars. In the case of the barley, the coefficient of determination was 0.91 and the root mean squared error of measurement was $102.09g/m^2$. And for the wheat, the coefficient of determination was 0.90 and the root mean squared error of measurement was $110.87g/m^2$. Therefore, it will be possible to evaluate the biomass of winter crop through the UAV image for the crop growth monitoring.
Lee, Sang Hoon;Jang, Gwi Yeong;Kim, Kee Jong;Lee, Mi Ja;Kim, Tae Jip;Lee, Junsoo;Jeong, Heon Sang
The Korean Journal of Food And Nutrition
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v.25
no.4
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pp.871-877
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2012
This study investigated the effects of temperature, solvent concentration, and pH on the ${\beta}$-glucan extraction. Oat bran ${\beta}$-glucan was extracted with different extraction conditions, using various combinations of experiment factors, such as temperature (40, 45, 50, 55, and $60^{\circ}C$), ethanol concentration (0, 5, 10, 15, and 20%), and pH (5, 6, 7, 8, and 9). Under the various extraction conditions, ${\beta}$-glucan extraction rate and overall mass transfer coefficient of oat bran ${\beta}$-glucan, and viscosity of oat bran extracts were investigated. As increasing the extraction time, the extraction rate of ${\beta}$-glucan increased. The overall mass transfer coefficient of ${\beta}$-glucan ranged from $3.36{\times}10^{-6}$ to $8.55{\times}10^{-6}cm/min$, indicating the lowest at the extraction condition of $45^{\circ}C$, 15% and pH 8, and the highest at $50^{\circ}C$, 0% and pH 7. It was significantly greater with increasing extraction temperature and decreasing ethanol concentrations of extraction solvent, except for solvent pH. There were positive correlations among the overall mass transfer coefficient, the extraction rate of ${\beta}$-glucan, and the viscosity of extract.
This study was conducted to evaluate the growth characters and yield components of 18 collected sesame cultivars to get basic information on the variation for the sesame breeding using principal component analysis. All characters except days to flowering, days to maturity and 1,000 seed weight showed significantly different. Seed weight per 10 are showed higher coefficient of variance. Capsule bearing stem length and liter weight showed positive correlation with seed yield per 10 are. The principal components analysis grouped the estimated sesame cultivars into four main components which accounted for 83.7% of the total variation at the eigenvalue and its contribution to total variation obtained from principal component analysis. The first principal component ($Z_1$) was applicable to increase plant height, capsule bearing stem length and 1,000-seed weight. The second principal component ($Z_2$) negatively correlated with days to flowering and maturity by which it was applicable to shorten flowering and maturity date of sesame. At the scatter diagram, Yangbaek, Ansan, M1, M2, M4, M7 and M9 were classified as same group, but M10, Yanghuk, Kanghuk, M5, M6, M12 and M13 were classified as different group. This results would be helpful for sesame breeder to understand genetic relationship of some agronomic characters and select promising cross lines for the development of new sesame variety.
The essential factor for house cultivation is water management. Water requirement of crop is the most important for the water management. The water requirement of crop is different according to the area as well as climate condition and growth stage. However, the measurement of PET (Potential Evapo-Transpiration) and crop coefficient (Kc) is very difficult especially in house cultivation. Therefore, the PET and Kc of red pepper are estimated based on the lysimeter experiments carried out by the RDA for 11 years about the ratio of house cultivation to wild cultivation. Periodic PET, mean water requirement (MWR) and accumulated water requirement (AWR) of red pepper cultivated in house are evaluated.
The three Korean wheat cultivars with different plant types; the erect, the middle and the creeping growth habit, were studied for their utilization to solar radiation, temperature changes on the furrow and to provide optimum planting space for producing the high yield in 2003. The average solar radiation rate was lowest for creeping type ($39.2\%$) and highest for erect type ($75.8\%$) The correlation coefficient between the coverage rate and the solar transmission rate was r = 0.8624 which was significant at $5\%$ level. The relative growth of the plant, tiller rate and leaf size was increased in the erect and the middle type at lower plant density, while no change on plant growth at creeping type regardless of plant density. The increase of leaf size in the lower plant density was due to longer flag and the first leaf than those of other plant types. The temperature on the furrow of growing plants was changed by the canopy. The changes in temperature pattern on the furrow according to plant types during winter season was different compared to the non plant ground. The temperature of the nonplant ground was the lowest due to solar reduction increasing the amount of cool air flowing in the furrow.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.4
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pp.383-390
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2016
Remote sensing data has been widely used in the estimation of crop yields by employing statistical methods such as regression model. Machine learning, which is an efficient empirical method for classification and prediction, is another approach to crop yield estimation. This paper described the corn yield estimation in Iowa State using four machine learning approaches such as SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest), ERT (Extremely Randomized Trees) and DL (Deep Learning). Also, comparisons of the validation statistics among them were presented. To examine the seasonal sensitivities of the corn yields, three period groups were set up: (1) MJJAS (May to September), (2) JA (July and August) and (3) OC (optimal combination of month). In overall, the DL method showed the highest accuracies in terms of the correlation coefficient for the three period groups. The accuracies were relatively favorable in the OC group, which indicates the optimal combination of month can be significant in statistical modeling of crop yields. The differences between our predictions and USDA (United States Department of Agriculture) statistics were about 6-8 %, which shows the machine learning approaches can be a viable option for crop yield modeling. In particular, the DL showed more stable results by overcoming the overfitting problem of generic machine learning methods.
Application of genotype by environment ($G\;{\times}\;E$) interaction would be used for identifying optimum test condition of the varietal adaptation in the establishment of breeding purpose. Yield and yield components were used to perform additive main effect and multiplicative interaction (AMMI) analysis. Significant difference for $G\;{\times}\;E$ interaction were observed for all variable examined. For yield, 0.18 of total sum of squares corresponded to $G\;{\times}\;E$ interaction. Correlation analysis was carried out between genotypic scores of the first interaction principal component axis (IPCA 1) for agronomic characters. Significant correlations were observed between IPCA 1 for yield and capsule bearing stem length (CBSL), number of capsule per plant (NOC). The biplot of grain yield means for IPCA1 which accounted for 34% of the variation in total treatment sums of squares showed different reaction according to $G\;{\times}\;E$ interaction, genotypes and environments. Taegu showed relatively lower positive IPCA1 scores, and it also showed smaller coefficient variation of yield mean where it is recommendable as a optimal site for the sesame cultivar adaptation and evaluation trial. In case of variables, Yangbaek and M1 showed relatively lower IPCA1 scores, but the score direction showed opposite each other on the graph. Ansan, Miryang1, Miryang4, and Miryang6 seemed to be similar group in view of yield response against IPCA1 scores. These results will be helpful to select experimental site for sesame in Korea to minimize $G\;{\times}\;E$ interaction for the selection of promising genotype with higher stability.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.3
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pp.205-214
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2020
In this study, we performed to evaluate the water balance during the cultivation of Chinese cabbage and maize according to the soil type and water management method using weighable lysimeters, and to estimate the crop water stress coefficient and minimal water requirement by considering crop productivity and water deficiency. In 2018, Chinese cabbage cultivation period was not irrigated due to frequent rainfall two weeks after planting, so there was no difference in irrigation amount between the non-irrigated and the irrigated and little difference in crop yield. Excluding the Chinese cabbage cultivation in 2018, in the cultivation of Chinese cabbage and maize, the crop yield of irrigated plots was higher than that of non-irrigated plots. The evapotranspiration of irrigated plots was also generally higher than non-irrigated plots. Crop yield and evapotranspiration are closely related, and transpiration is active as biomass increases. The crop water stress coefficients in the middle and the late stage were 0.8 and 0.8 for Chinese cabbage and 0.8 and 0.5 for maize, respectively. The minimal water requirements for Chinese cabbage and maize were 82.0% and 68.8%, respectively, compared to the optimal water requirements (239.4 mm for Chinese cabbage and 466.9 mm for maize). These results can be used as basic data for water management for crop cultivation by securing the minimum amount of irrigation in case of water deficiency.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.229-229
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2017
This research study was conducted to analyze the characteristics of different rice cultivars in abnormal temperature conditions (low temperature) for ripening period abnormalities, and to investigate the physiological causes behind the abnormalities. Four Korean high quality japonica-type rice cultivars, Jinbu (JB), Junamjosaeng (JJ), Geumyoung (GY), Hwawang (HW) were used in the experiment. The following day after flowering, they were then moved into two phytotrons under natural daylight with 65% RH but controlled at different temperatures - one at $19/29^{\circ}C$ (night/day) and the other at $13/23^{\circ}C$ as the low - temperature study on ripening. For the cultivars at $13/23^{\circ}C$ (low temperature study), JB and JJ had a ripening rate of 93% which is similar to the ripening rates of cultivars at $19/29^{\circ}C$ at 45 days after heading (DAH). In contrast, GY and HW recorded lower ripening rates of 86% and 57% respectively. However, when the cultivars at $13/23^{\circ}C$ were harvested at 61 DAH (when the accumulated temperature reached $1100^{\circ}C$), the difference in ripening rates compared to the 4 cultivars of $19/29^{\circ}C$ harvested at 45 DAH was not obvious (JB 94%, JJ 97%, GY 97%, HW 88%). Starch content showed little difference among the 4 cultivars at different temperature conditions while amylose content was higher for cultivars at $13/23^{\circ}C$ compared to those at $19/29^{\circ}C$. In addition, the enzyme activities of starch biosynthesis were about 5~10 days slower in cultivars at $13/23^{\circ}C$ compared to cultivars at $19/29^{\circ}C$. The grain-filling rate showed highly significant correlations with the enzyme activities of Sucrose synthase ($R^2=0.70^{***}$), ADP glucose pyrophosphorylase ($R^2=0.63^{***}$), UDP glucose pyrophosphorylase ($R^2=0.36^{***}$), Starch synthase ($R^2=0.51^{***}$), and Starch branching enzyme ($R^2=0.59^{***}$). Among the enzymes, Sucrose synthase activity had the highest correlation coefficient with grain-filling rate. In conclusion, the activity of enzymes such as Sucrose synthase, UDP glucose pyrophosphorylase, ADP glucose pyrophosphorylase, Starch synthase, Starch branching enzyme in starch biosynthesis is proven to be highly related to the grain filling process. Notably, the decrease in the activity of Sucrose synthase and Starch branching enzyme and the late increase in ADP glucose pyrophosphorylase activity at low temperature in the ripening stage are considered to be disadvantageous as they delay ripening and increased amylose content.
Molecular markers are useful tools for evaluating genetic diversity and determining cultivar identity. Present study was conducted to evaluate the genetic diversity within a diverse collection of rice accessions used for Korean breeding programs. Two hundred eighty-seven rice cultivars, composed of temperate japonica, tropical japonica, indica, and Tongil-type of Korean crossing parents were evaluated by means of 15 simple sequence repeat (SSR) markers. A total of 99 alleles were detected, and the number of alleles per marker ranged from 4 to 11, with an average of 6.6 per locus. Polymorphism information content (PIC) for each of the SSR markers ranged from 0.2924 to 0.8102 with an average of 0.5785. These results, with the result that use of only 15 SSR markers made all rice cultivars examined could be uniquely distinguished, imply the efficiency of SSR markers for analysis of genetic diversity in rice. Cluster analysis was performed on similar coefficient matrics calculated from SSR markers to generate a dendogram in which two major groups corresponding to japonica (Group I) and indica and Tongil type rice (group II) with additional subclasses within both major groups. The narrowness of the Korean breeding germplasm was revealed by the fact that most of the Korean-bred and Japan-bred temperate japonica cultivars were concentrated into only 2 of the sub-group I-1 (143 cultivars) and I-2 (58 cultivars) among six sub-groups in major group of japonica. This is because of the japonica accessions used in this study was a very closely related ones because of frequent sharing of the crossing parents with similar genetic background with synergy effect of the inherited genetic difference between indica and japonica. A rice breeding strategy with the use of molecular markers was discussed for overcoming of genetic vulnerability owing to this genetic narrowness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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