Spatial Variability Analysis of Paddy Rice Yield in Field

Using geo-statistical method, yield data of different fields were analyzed to examine their field variability according to examining year, analysis method. Semivariogram and Kriged maps of geo-statistical analysis were used to examine their spatial dependence within a filed. The results obtained were as follows. 1) Descriptive statistical results of the yield showed that the yield and the difference of yield ranged from 100 to 946kg/10a and from 272 to 653kg/10a, respectively within a field. The coefficient of variation also ranged from 5.9 to 22.4 %. 2) More than 90% of yield data were placed between 350 to 850kg/10a. e results indicated that the gram mass flow sensor should have the measuring range from 0.34 to 0.82kg/s considering the yields when 4 rows head-feeding combine with 0.8 m/s of working speed was utilized. 3) A high spatial dependence was found within paddy field. The Q values ranged from 0.20 to 0.97, and the range of spatial dependence was from 6.9 to 53.3m. From this result, the rational sampling interval for yield investigation was estimated 6.9m. 4) Yields within a field between observation years showed considerable variability even if the field was evenly cultivated and managed. To apply precision agriculture in a paddy field, the field test should be continued to build a solid data-base including meteorological data, blight damage and insect damage.

필지내 벼 수량의 공간변이 해석

논 포장에 있어서 벼 수량의 연차별 공간변이를 살펴보기 위해 포장면적, 조사 년도, 조사방법 및 재배품종 등이 각각 다른 안성포장, 수원포장, 쿄토포장에서 수집된 수량정보를 이용하여 기술통계와 함께 공간통계학적 개념을 도입하여 해석한 결과 아래와 같은 결과를 얻었다. (1) 포장면적, 조사 년도, 조사방법 그리고 품종에 따라 한 필지의 포장 내 수량분포는 100-946 kg/10a의 큰 변이를 보였고, 최대수량과 최소수량의 차이는 272-653 kg/10a를 보였으며, 변이계수는 5.9-22.4%의 큰 공간변이를 보였다. (2) 수량빈도 분포로부터 보면 약 90 % 이상의 수량이 10 a당 350-850kg의 수량범위를 나타내었다. 이 결과에 따르면 4조식 콤바인의 평균 작업속도를 0.8 m/s로 가정하고 평균수량이 350-850kg/10a이라고 한다면, 수확량 모니터링 시스템 개발에 있어서 초당 곡립유량은 0.34-0.82kg으로 산정 되므로 곡물유량센서를 개발함에 있어서 이 수량범위를 작동범위에 포함시켜야 할 것으로 판단되었다. (3) 수량정보의 공간의존성 해석결과에 의하면 수량의 공간구조를 나타내는 Q값은 0.20-0.97이며, 그 의존거리를 표시하는 범위는 6.9-53.3m로 나타났다. 따라서, 이 시험결과에 의하면 수량정보의 이론적인 샘플링 간격은 6.9 m 이내가 적정하다고 판단되었다. (4) 논 포장에 있어서 유사한 포장관리를 함에도 불구하고 수량의 연차별 차이가 발생하는 또 다른 주원인은 연차별 기상조건과 병$.$해충 발생 정도로 생각되며, 정밀농업을 논 포장에 적용함에 있어서 포장정보 외의 이러한 외적인 정보들도 데이터베이스화할 필요성이 있었다.