Differential interferometric phases from JERS-1 Lband data sets show spatial variation of path-length ranging from a few mm to several cm. The variation may be caused by changes in soil moisture contents, i.e. variation of penetration depth and the swelling of soils. Although the amount of total effect caused by soil moisture is not measurable, it is clear that the soil moisture according to precipitation is another factor to be considered in DInSAR analysis. We also discuss DInSAR characteristics in a rice paddy according to irrigation conditions, and discrimination of hydrological features such as stream channels and watershed boundaries by applying DInSAR technique.
We have studied the prearranged plan and the economy of a candidate site for the development of small hydro power. And also we have confirmed its economy by suggesting the technology of the unmanned operation and the selection of the water turbine generator which has a great efficiency, working rate and suitability to the topographical characteristics of various development sites, for example, irrigation reservoirs, water works pipes, sewage systems and cooling water of a steam power station. We proposed some opinions such as the better improvement of small hydropower industry the people' view, cooperation among industry/university/ research institutes, remote control/maintenance and goverment's legislature and supporting system etc.
The traditional crop productivity simulations based on crop models are normally site-specific. To simulate regional crop productivity, the spatial crop model is developed in this study by integrating Geographical Information System (GIS) with Erosion Productivity Impact Calculator (EPIC) model. The integration applied a loose coupling approach. Data are exchanged using ASCII or binary data format between GIS and EPIC model without a common user interface. The spatial EPIC model is conducted to simulate the average corn and wheat productivity of 1980s in North China. The results show that the simulation accuracy of the spatial EPIC model is acceptable. The simulation accuracy can be improved by using the detailed crop management information, such as irrigation, fertilizer and tillage schedule.
Information and Communication Technology (ICT) remote soil moisture control system including soil sensing, automatic water supply chain, and remote alarming system was established on reclaimed land and operated stably. The system was operated using river water around the reclaimed land without fertilizer. On applying this system to control soil moisture, the kenaf germination rate was improved up to two times. Kenaf biomass was 4,748 kg/10a and was higher than that of untreated soil moisture management. When the nutritious liquid fertilizer was used, kenaf yield reached 8,390 kg/10a, which was lower than 10,848 kg/10a of the non-reclaimed land treated with standard chemical fertilizers. As the soil moisture was managed stably through the ICT remote soil moisture control system, the quality of the kenaf crop was improved, resulting in a 7% increase in dry weight, and a 11.5% increase in plant hardness. The estimated kenaf yield was 5,039 kg/10a when 800 tonnes of water were supplied by the ICT remote soil moisture control system with the stream water around Saemangeum reclaimed land without chemical fertilizers and organic matter.
To understand the impact of 2015 spring drought on crop production of DPRK (Democratic People's Republic of Korea), we analyzed satellite and weather data to produce 2015 spring outlook of rice paddy field and rice growth in relation to weather anomaly. We defined anomaly of 2015 for weather and NDVI in comparison to past 5 year-average data. Weather anomaly layers for rainfall and mean temperature were calculated based on 27 weather station data. Rainfall in late April, early May, and late May in 2015 was much lower than those in average years. NDVI values as an indicator of rice growth in early June of 2015 was much lower than in 2014 and the average years. RapidEye and Radarsat-2 images were used to monitor status of rice paddy irrigation and transplanting. Due to rainfall shortage from late April to May, rice paddy irrigation was not favorable and rice planting was not progressed in large portion of paddy fields until early June near Pyongyang. Satellite images taken in late June showed rice paddy fields which were not irrigated until early June were flooded, assuming that rice was transplanted after rainfall in June. Weather and NDVI anomaly data in regular basis and timely acquired satellite data can be useful for grasping the crop and land status of DPRK, which is in high demand.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.35
no.5
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pp.459-465
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2022
This paper reports a method to use a wireless sensor network deployed in the field to real-time monitor soil moisture, warning when the moisture level reaches a specific value, and wirelessly controlling an additional device (LED or water supply system, etc.). In addition, we report all processes related to wireless irrigation system, including field deployment of sensors, real-time monitoring using a smartphone, data calibration, and control of additional devices deployed in the field by smartphone. A commercially available open-source Internet of Things (IoT) platform, NodeMCU, was used, which was combined with a 9V battery, LED and soil humidity sensor to be integrated into a portable prototype. The IoT-based soil humidity sensor prototype deployed in the field was installed next to a tree for on-site demonstration for the measurement of soil humidity in real-time for about 30 hours, and the measured data was successfully transmitted to a smartphone via Wifi. The measurement data were automatically transmitted via e-mail in the form of a text file, stored on the web, followed by analyses and calibrations. The user can check the humidity of the soil real-time through a personal smartphone. When the humidity of a soil reached a specific value, an additional device, an LED device, placed in the field was successfully controlled through the smartphone. This LED can be easily replaced by other electronic devices such as water supplies, which can also be controlled by smartphones. These results show that farmers can not only monitor the condition of the field real-time through a sensor monitoring system manufactured simply at a low cost but also control additional devices such as irrigation facilities from a distance, thereby reducing unnecessary energy consumption and helping improve agricultural productivity.
Lee, Joon-Hee;Trenholm, Laurie. E.;Unruh, J. Bryan
Asian Journal of Turfgrass Science
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v.22
no.1
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pp.1-12
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2008
Remote sensing using multispectral radiometry may be a useful tool to detect drought stress in turf. The objective of this research was to investigate the correlation between drought stress and multispectral reflectance (MSR) from the turf canopy. St. Augustinegrass (Stenotaphrum secundatum[Walt.] Kuntze.) cultivars 'Floratam' and 'Palmetto', 'SeaIsle 1' seashore paspalum Paspalum vaginatum Swartz.), 'Empire' zoysiagrass (Zoysia japonica Steud.), and 'Pensacola' bahiagrass (Paspalum notatumFlugge) were established in lysimeters in the University of Florida Envirotron greenhouse facility in Gainesville. Irrigation was applied at 100%, 80%, 60%, or 40% of evapotranspiration (ET). Weekly evaluations included: a) shoot quality, leaf rolling, leaf firing b) soil moisture, chlorophyll content index; c) photosynthesis and d) multispectral reflectance. All the measurements were correlated with MSR data. Drought stress affected the infrared spectral region more than the visible spectral region. Reflectance sensitivity to water content of leaves was higher in the infrared spectral region than in the visible spectral region. Grasses irrigated at 100% and 80% of ET had no differences in normalized difference vegetation indices (NDVI), leaf area index (LAI), and stress indices. Grasses irrigated at 60% and 40% of ET had differences in NDVI, LAI, and stress indices. All measured wavelengths except 710nm were highly correlated (P < 0.0001) with turf visual quality, leaf firing, leaf rolling, soil moisture, chlorophyll content index, and photosynthesis. MSR could detect drought stress from the turf canopy.
Kim, Nari;Cho, Jaeil;Hong, Sungwook;Ha, Kyung-Ja;Shibasaki, Ryosuke;Lee, Yang-Won
Korean Journal of Remote Sensing
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v.32
no.4
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pp.383-401
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2016
In this paper, we described the statistical modeling of crop yields using satellite images, climatic datasets, soil property maps, and fertilizer data for the Midwestern United States during 2001-2012. Satellite images were obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and climatic datasets were provided by the Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) Climate Group. Soil property maps were derived from the Harmonized World Soil Database (HWSD). Our multivariate regression models produced quite good prediction accuracies, with differences of approximately 8-15% from the governmental statistics of corn and soybean yields. The unfavorable conditions of climate and vegetation in 2012 could have resulted in a decrease in yields according to the regression models, but the actual yields were greater than predicted. It can be interpreted that factors other than climate, vegetation, soil, and fertilizer may be involved in the negative biases. Also, we found that soybean yield was more affected by minimum temperature conditions while corn yield was more associated with photosynthetic activities. These two crops can have different potential impacts regarding climate change, and it is important to quantify the degree of the crop sensitivities to climatic variations to help adaptation by humans. Considering the yield decreases during the drought event, we can assume that climatic effect may be stronger than human adaptive capacity. Thus, further studies are demanded particularly by enhancing the data regarding human activities such as tillage, fertilization, irrigation, and comprehensive agricultural technologies.
Watershed boundaries and flow paths within the watershed are the most important factors required in watershed analysis. Most often the derivation of watershed boundaries and stream network and flow paths is based on topographical maps but spatial variation of flow direction is not clearly understandable using this method. Water resources projects currently use 1: 50, 000-scale ground survey or aerial photography-based topographical maps to derive watershed boundary and stream network. In basins, where these maps are not available or not accessible it creates a real barrier to watershed geo-spatial analysis. Such situations require the use of global datasets, like GTOPO30. Global data sets like ETOPO5, GTOPO30 are the only data sets, which can be used to derive basin boundaries and stream network and other terrain variations like slope aspects and flow direction and flow accumulation of the watershed in the absence of topographic maps. Approximately 1-km grid-based GTOPO 30 data sets can derive better outputs for larger basins, but they fail in flat areas like the Karkheh basin in Iran and the Amudarya in Uzbekistan. A new window in geo-spatial hydrology has opened after the launching of the space-borne satellite stereo pair of the Terra ASTER sensor. ASTER data sets are available at very low cost for most areas of the world and global coverage is expected within the next four years. The DEM generated from ASTER data has a reasonably good accuracy, which can be used effectively for hydrology application, even in small basins. This paper demonstrates the use of stereo pairs in the generation of ASTER DEMs, the application of ASTER DEM for watershed boundary delineation, sub-watershed delineation and explores the possibility of understanding the drainage flow paths in irrigation command areas. All the ASTER derived products were compared with GTOPO and 1:50,000-based topographic map products and this comparison showed that ASTER stereo pairs can derive very good data sets for all the basins with good spatial variation, which are equal in quality to 1:50,000 scale maps-based products.
Kim, Saet-Byul;Shin, Hyung-Jin;Yun, Dong-Koun;Hong, Sung-Wook;Kim, Seong-Joon
KCID journal
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v.18
no.2
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pp.111-121
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2011
This study is to estimate the possible damage area of greenhouse by heavy snowfall event using terra MODIS snow cover area (SCA) and the ground measured snowfall data (GMSD). For the 4 heavy snowfall events of January 2001, March 2004, December 2005 and January 2010, the areas exceeding the design criteria of snowfall depth for greenhouse breaking were extracted by coupling the MODIS SCA and GMSD. The main damaged regions were estimated as Gangwon province in 2001, Chungbuk and part of Gyeongbuk province in 2004, Jeonbuk and Jeonnam province in 2005, and Gangwon and part of Gyeonggi province in 2010 respectively. Comparing with the investigated number of greenhouse damaged data, the estimated areas reflected the statistical data except 2001. The 2001 greenhouse damages were caused by the high wind speed (35.7m/sec) together with snowfall. The results of this study can be improved if the design criteria of wind speed is added.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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