Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.340-348
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2021
Continuous monitoring of RGB (Red, Green, Blue) vegetation indices is important to apply remote sensing technology for the estimation of crop growth. In this study, we evaluated the performance of eight vegetation indices derived from soybean RGB images with various agronomic parameters under drought stress condition. Drought stress influenced the behavior of various RGB vegetation indices related soybean canopy architecture and leaf color. In particular, reported vegetation indices such as ExGR (Excessive green index minus excess red index), Ipca (Principal Component Analysis Index), NGRDI (Normalized Green Red Difference Index), VARI (Visible Atmospherically Resistance Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) were effective tools in obtaining canopy coverage and leaf chlorophyll content in soybean field. In addition, the RGB vegetation indices related to leaf color responded more sensitively to drought stress than those related to canopy coverage. The PLS-DA (Partial Squares-Discriminant Analysis) results showed that the separation of RGB vegetation indices was distinct by drought stress. The results, yet preliminary, display the potential of applying vegetation indices based on RGB images as a tool for monitoring crop environmental stress.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.1
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pp.83-93
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2020
East Asia, which includes China, Japan, Korea, and Mongolia, is highly impacted by hydroclimate extremes such drought, flood, and typhoon recent year. In 2017, more than 18.5 million hectares of crops have been damaged in China, and Korea has suffered economic losses as a result of severe drought. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution become increasingly higher, and provide an alternative means of estimating ground-based rainfall. In this study, we verified the availability of rainfall products by comparing widely used satellite images such as Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), and Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR) with ground stations in East Asia. Also, the satellite-based rainfall products were used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI). The temporal resolution is based on monthly images and compared with the past 30 years data from 1989 to 2018. The comparison between rainfall data based on each satellite image products and the data from weather station-based weather data was shown by the coefficient of determination and showed more than 0.9. Each satellite-based rainfall data was used for each grid and applied to East Asia and South Korea. As a result of SPI analysis, the RMSE values of CHIRPS were 0.57, 0.53 and 0.47, and the MAE values of 0.46, 0.43 and 0.37 were better than other satellite products. This satellite-derived rainfall estimates offers important advantages in terms of spatial coverage, timeliness and cost efficiency compared to analysis for drought assessment with ground stations.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.21
no.4
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pp.261-268
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2019
Climate change and drought stress are having profound impacts on crop growth and development by altering crop physiological processes including photosynthetic activity. But finding a rapid, efficient, and non-destructive method for estimating environmental stress responses in the leaf and canopy is still a difficult issue for remote sensing research. We compared the relationships between photochemical reflectance index(PRI) and various optical and experimental indices on soybean drought stress under climate change conditions. Canopy photosynthesis trait, biomass change, chlorophyll fluorescence(Fv/Fm), stomatal conductance showed significant correlations with midday PRI value across the drought stress period under various climate conditions. In high temperature treatment, PRI were more sensitive to enhanced drought stress, demonstrating the negative effect of the high temperature on the drought stress. But high CO2 concentration alleviated the midday depression of both photosynthesis and PRI. Although air temperature and CO2 concentration could affect PRI interpretation and assessment of canopy radiation use efficiency(RUE), PRI was significantly correlated with canopy RUE both under climate change and drought stress conditions, indicating the applicability of PRI for tracking the drought stress responses in soybean. However, it is necessary to develop an integrated model for stress diagnosis using PRI at canopy level by minimizing the influence of physical and physiological factors on PRI and incorporating the effects of other vegetation indices.
Daily rainfalls and evaporations from copper pan measured in Suweon from 1964 to 1996 were figured respectively so that past soil moisture deficits can be understood clearly at a glance in relation to the characteristics of weather. Past drought intensities in Suweon were computed on the basis of Oh's 50mm pan model estimating drought in terms of daily, monthly shortage of evapotranspiration and growthless time fraction. Yearly differences in drought seem to result mainly from yearly differences in rainfall distribution and intensity, because there is the periodical similarity in evaporation from year to year. The most intense drought continued from December, 1964 to June, 1965 for 190 days and the most frequent rainfalls were observed from June, 1989 to August, 1990 for 15 months. The applied Oh's drought estimation model was reinforced with figuring programs with a view to later application for other districts. Present economic value index of irrigation were distributed in the range of 120% to 210% of one season yield for spring chinese cabbage, calculated on the basis of 10 year's accumulation of its expectable future yield increase. Therefore, the same value can be invested for the installation of new irrigation system even only for spring chinese cabbage, if its depreciation period is 10 years.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.1
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pp.64-79
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2016
The purpose of this study is to find the relationship between precipitation deficit, SPI(standardized precipitation index)-12 month, agricultural reservoir water storage deficit and agricultural drought-related big data, and to evaluate the usefulness of agricultural risk management through big data. For the long term drought (from January 2014 to September 2015), each data was collected and analysed with monthly and Provincial base. The minimum SPI-12 and maximum reservoir water storage deficit compared to normal year were occurred at the same time of July 2014, and August and September 2015. The maximum frequency of big data was occurred at June and July of 2014, and March and June to September of 2015. The maximum big data was occurred 1 month advanced in 2014 and 2 months advanced in 2015 than the maximum reservoir water storage deficit. The occurrence of big data was sensitive to spring drought from March, late Jangma of June, dry Jangma of July and the rainfall deficit of September 2015. The big data was closely related with the meteorological drought and agricultural drought. Because the big data is the in situ feeling drought, it is proved as a useful indicator for agricultural risk management.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.6
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pp.1-9
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2020
Reservoir storage and water level information is essential for accurate drought monitoring and prediction. In particular, the agricultural drought has increased the risk of agricultural water shortages due to regional bias in reservoirs and water supply facilities, which are major water supply facilities for agricultural water. Therefore, it is important to evaluate the available water capacity of the reservoir, and it is necessary to determine the water surface area and water capacity. Remote sensing provides images of temporal water storage and level variations, and a combination of both measurement techniques can indicate a change in water volume. In areas of ungauged water volume, satellite remote sensing image acts as a powerful tool to measure changes in surface water level. The purpose of this study is to estimate of reservoir storage and level variations using satellite remote sensing image combined with hydrological statistical data and the Normalized Difference Water Index (NDWI). Water surface areas were estimated using the Sentinel-2 satellite images in Seosan, Chungcheongnam-do from 2016 to 2018. The remote sensing-based reservoir storage estimation algorithm from this study is general and transferable to applications for lakes and reservoirs. The data set can be used for improving the representation of water resources management for incorporating lakes into weather forecasting models and climate models, and hydrologic processes.
The objective of this study is to propose a method for computing the Natural Drought Index (NDI) that does not consider man-made drought facilities. Principal Component Analysis (PCA) was used to estimate the NDI. Three monthly moving cumulative runoff, soil moisture and precipitation were selected as input data of the NDI during 1977~2012. Observed precipitation data was collected from KMA ASOS (Korea Meteorological Association Automatic Synoptic Observation System), while model-driven runoff and soil moisture from Variable Infiltration Capacity Model (VIC Model) were used. Time series analysis, drought characteristic analysis and spatial analysis were used to assess the utilization of NDI and compare with existing SPI, SRI and SSI. The NDI precisely reflected onset and termination of past drought events with mean absolute error of 0.85 in time series analysis. It explained well duration and inter-arrival time with 1.3 and 1.0 respectively in drought characteristic analysis. Also, the NDI reflected regional drought condition well in spatial analysis. The accuracy rank of drought onset, termination, duration and inter-arrival time was calculated by using NDI, SPI, SRI and SSI. The result showed that NDI is more precise than the others. The NDI overcomes the limitation of univariate drought indices and can be useful for drought analysis as representative measure of different types of drought such as meteorological, hydrological and agricultural droughts.
Drought is more concerned to be a huge problem for agriculture as it affects plant growth and yield. Endophytic bacteria act as plant growth promoting bacteria that have roles for improving plant growth under stress conditions. The properties of four strains of endophytic bacteria were determined under water deficit medium with 20% polyethylene glycol. Bacillus aquimaris strain 3.13 showed high 1-aminocyclopropane-1-carboxylate (ACC) deaminase production; Micrococcus luteus strain 4.43 produced indole acetic acid (IAA). Exopolysaccharide production was high in Bacillus methylotrophicus strain 5.18 while Bacillus sp. strain 5.2 did not show major properties for drought response. Inoculation of endophytic bacteria into plants, strain 3.13 and 4.43 increased height, shoot and root weight, root length, root diameter, root volume, root area and root surface of Jerusalem artichoke grown under water limitation, clearly shown in water supply at 1/3 of available water. These increases were caused by bacteria ACC deaminase and IAA production; moreover, strain 4.43 boosted leaf area and chlorophyll levels, leading to increased photosynthesis under drought at 60 days of planting. The harvest index was high in the treatment with strain 4.43 and 3.13 under 1/3 of available water, promoting tuber numbers and tuber weight. Inulin content was unchanged in the control between well-watered and drought conditions. In comparison, inulin levels were higher in the endophytic bacteria treatment under both conditions, although yields dipped under drought. Thus, the endophytic bacteria promoted in plant growth and yield under drought; they had outstanding function in the enhancement of inulin content under well-watered condition.
Objective of this study was to investigate the influences of harvest index and percolation water quality as irrigated the discharge waters from an industrial and a municipal wastewater treatment plants and seawater (1:5 seawater: tap water) as alternative water resources during tillering stage for drought stress. There were four different treatments such as the discharge water from an industrial (textile dyeing manufacture plant) wastewater treatment plant (DIWT), discharge water from the municipal wastewater treatment plant (DMWT), seawater (1:5) and groundwater as a control. For the initial chemical compositions of alternative waters, it appeared that higher concentrations of COD, $Mn^{2+}$, and $Ni^+$ in DIWT were observed than reused criteria of other country for irrigation, and concentrations of $EC_i$, Cl, and $SO_4$ in seawater were higher than that for irrigation. Harvest index was not significantly different between DIWT and DMWT with different irrigation periods in two soil types, but that of seawater (1:5) is decreased with irrigation periods in clay loam soil and not different between 10 days and 20 days of irrigation periods in sandy loam soil. For percolation water qualities, values of sodium adsorption ratio (SAR) are increased with prolonging the irrigation periods of seawater (1:5) and DIWT, but those of DMWT were almost constant through the cultivation periods regardless of the irrigation period in both soil types. EG of percolation waters is eventually increased with prolonging days after irrigation regardless of irrigation periods in both soil types. Therefore, it might be concluded that there was potentially safe to irrigate the discharge water from municipal wastewater treatment plant relative to harvest index, SAR and $EC_i$ values of the ground water through the rice cultivation period at tillering stage for drought period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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