초록
정밀한 재배관리를 위해서는 작물의 영양상태를 빠르고 정확하게 진단하고 이를 근거로 처방해야 한다. 따라서 본 연구는 우리나리의 벼 재배여건에서 영양생장기 생체정보를 군락반사와 SPAD-meter 측정값으로 추정할 수 있는지를 다양한 영양생장기 생육 및 질소영양상태에서 검토하였다. 1. 생육이 진전됨에 따라서 가시역의 반사율은 줄어들고 근적외역의 반사율은 증가하는 경향이었다. 군락의 반사율은 엽면적지수에 따라 크게 변하였으며, 군락이 폐쇄되어 배경효과가 줄어드는 엽면적지수 2.5 이상에서 측정하는 것이 유효하였다. 2. 군락반사로 얻어진 식생지수 RVI, NDVI는 이앙후 30일 이후부터 작물의 생육량 및 질소영양상태와 밀접한 관련이 있었으며, 특히 엽면적지수, 건물중, 지상부 질소흡수량 및 NNI와 고도로 유의한 상관관계를 나타내었는데, 이는 이들이 생육이 진전됨에 따라서 증가하는 경향을 갖고 있기 때문이었다. 3. RVI가 NDVI보다 생육량 및 질소영양상태와 관련성이 높았는데, NDVI는 낮은 엽면적이나 건물중에서도 1에 근접하는 포화현상이 발생하기 때문에 생체정보의 변이가 큰 조건에서는 RVI가 더 유용하다고 판단된다. 식생지수 중에서는 RVIgreen이 생육량 및 질소영양상태와 관련성이 가장 높았다. 4. SPAD값은 특정년도 특정시기의 질소영양상태 및 생장량과 매우 높은 상관을 보였으나 생육시기나 연도를 통합할 경우 상관이 낮았다. SPAD 값은 엽면적지수에 관계없이 생육특성과는 관련성이 거의 없었고, 질소영양 관련 특성치 간에만 유의한 상관관계가 존재하였다. 5. SPAD-meter는 많은 제한조건이 있는 반면, 식생지수중 RVIgreen을 이용할 경우 유수형성기 전후 벼의 생육량이나 질소영앙상태를 가장 잘 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
Precise application of topdressing nitrogen (N) fertilizer is indispensible for securing high yield and good quality of rice and minimizing N losses to the environment as well. For precise N management, growth and nitrogen nutrition status (NNS) should be diagnosed rapidly and accurately. The objective of the study was to evaluate the applicability of vegetation index (VI) calculated from hyperspectral canopy reflectance measurement and SPAD reading to nondestructive in situ diagnosis of growth and NNS of rice. Canopy reflectance, SPAD reading, growth parameters, and NNS characteristics were measured from various N treatments to evaluate the relationships among them for two cropping seasons from 2001 to 2002. The correlation coefficient of VIs with variables of growth and NNS increased positively as rice canopy became more closed. Regardless of growth stages, VIs had significantly high correlations with LAI, shoot dry weight (DW), shoot N content and nitrogen nutrition index (NNI). Those correlation coefficients increased steadily before heading stage as rice grew up. However, tiller number and leaf N concentration showed significantly high correlations with VIs only at and after panicle initiation stage (PIS). Among the VIs, RVIgreen had significantly higher correlation with the measured parameters than the other VIs: it showed correlation coefficients greater than 0.8 with leaf and shoot N concentration and DW, and much higher coefficients greater than 0.9 with LAI, shoot N content, and NNI. At LAI of below 2.5, VIs had non-significant or low correlations with the growth and NNS indicators due to the background effects. SPAD reading had significantly high correlation with leaf N concentration and NNI at each growth stage. In addition, it had significant correlations with variables of growth and NNS at PIS and booting stage, particularly, at booting stage. Though SPAD reading had a significantly high correlation value at a given growth stage in each year, it showed very weak relationship with variables of growth and NNS when pooled across growth stages and years. In conclusion, RVIgreen was found to be the most reliable VI to estimate the growth and NNS of rice around at PIS, but SPAD reading had much limitations.