This research was conducted to estimate moisture content in cucurbitaceae seedlings, such as cucumber and watermelon, using hyperspectral imagery. Using a hyperspectral image acquisition system, the reflectance of leaf area of cucumber and watermelon seedlings was calculated after providing water stress. Then, moisture content in each seedling was measured by using a dry oven. Finally, using reflectance and moisture content, the moisture content estimation models were developed by PLSR analysis. After developing the estimation models, performance of the cucumber showed 0.73 of $R^2$, 1.45% of RMSE, and 1.58% of RE. Performance of the watermelon showed 0.66 of $R^2$, 1.06% of RMSE, and 1.14% of RE. The model performed slightly better after removing one sample from cucumber seedlings as outlier and unnecessary. Hence, the performance of new model for cucumber seedlings showed 0.79 of $R^2$, 1.10% of RMSE, and 1.20% of RE. The model performance combined with all samples showed 0.67 of $R^2$, 1.26% of RMSE, and 1.36% of RE. The model of cucumber showed better performance than the model of watermelon. This is because variables of cucumber are consisted of widely distributed variation, and it affected the performance. Further, accuracy and precision of the cucumber model were increased when an insignificant sample was eliminated from the dataset. Finally, it is considered that both models can be significantly used to estimate moisture content, as gradients of trend line are almost same and intersected. It is considered that the accuracy and precision of the estimating models possibly can be improved, if the models are constructed by using variables with widely distributed variation. The improved models will be utilized as the basis for developing low-priced sensors.
For the prediction of multi-site rainfall with radar data and ground meteorological data, a rainfall prediction model was proposed, which uses the neural network theory, a kind of artifical Intelligence technique. The Input layer of the prediction model was constructed with current ground meteorological data, their variation, moving vectors of rain- fall field and digital terrain of the measuring site, and the output layer was constructed with the predicted rainfall up to 3 hours. In the application of the prediction model to the Pyungchang river basin, the learning results of neural network prediction model showed more Improved results than the parameter estimation results of an existing physically based model. And the proposed model comparisonally well predicted the time distribution of ralnfall.
The physically based model KINEROS2 was applied to forest road segments for simulating hydrology and sediment production. Data on rainfall amounts, runoff volume, and sediment yields were collected at two small plots in the Yangpyong experimental watershed. The KlNEROS2 model can be parameterized to match the volume of surface flow and sediment yields during seven storm events. Model predictions of hydrology were in good agreement with the observed data at two plots in the year 1997 and 1998. A comparison between the observed and predicted sediment yields indicated that the model provided reasonable estimates, although the model tended to under-estimate for some storm events. The overall result shows that the KINEROS2 model properly represents the hydrology and sediment transport processes in the forest road segments.
This paper aims to provide a basic framework to make a regional plan for the environment-friendly agriculture. To prepare the regional plan is mandated by the Environment-friendly Agriculture Promotion Act of 1998. Here is proposed the input/output analysis framework, which includes the shifts of fertilizers, herbicides, pesticides, and livestock manures Basically, the discharged amount of polluted elements means the difference between the amount of the elements entered into the crop and livestock sectors and the amount of the elements absorbed or used by the crop and/or livestock. A few suggestions are offered for better regional environment-friendly agricultural plan. The foremost important thing is to establish a data collection system. The \"Green Accounting System\" is suggested. It is also crucial to create a standard guideline or manual which Provides detailed procedures to follow in making the plan by the local planners. More fundamentally, many experts on the regional planning will be demanded in the near future. Some compound model which links, for instance, the forestry, the livestock sector, and the crop sector, needs to be devised. Finally, it is argued here that more elaborated model will work as an integrated environmental improvement plan which embraces living environment as well as agricultural environment.vironment.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2001.05a
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pp.52-59
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2001
Methods to measure and estimate transpiration of a forest composed of evergreen broad-leaved trees (Pasania edulis Makino) are studied. Heat pulse velocity has been measured along with soil moisture and micrometeorological factors at the Fukuoka Experimental Forest, the Research Institute of Kyushu University Forests in Fukuoka, Japan (33$^{\circ}$38'N, 130$^{\circ}$31'E, alt. 75m). Tree cutting measurement was conducted to convert the heat pulse velocity into sap flow and transpiration. A big leaf model to calculate transpiration and Interception loss is examined and the estimated values are compared with the measured values obtained from the heat pulse measurement. The results show that 1) Pasania edulis Makino posessing radial pore structure had relatively high water content and high heat pulse velocity even within the central part of the stem near the pith, 2) the heat pulse velocity was well correspond to the water uptake in the tree cutting measurement, 3) the estimation of sap flow based on the heat pulse velocity is accurate, and 4) the big leaf model using the parameters obtained from measurement of a portable photosynthesis system in one day in summer gives reasonable estimation of transpiration independent of seasons and weather.
Tran Trung Chanh;Nguyen Tan Huy;Nguyen Thu Ha;Khanh Le;Nguyen Huu Hoang
Journal of Plant Biotechnology
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v.50
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pp.108-114
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2023
In vitro conservation is one of the most effective strategies for rare plant protection, especially for orchid species. To maximize the success rates of in vitro explant establishment (stage I) in conservation programs, the application of tissue culture additives such as Plant Preservative MixtureTM (PPMTM) should be emphasized. In this study, we used Dendrobium thyrsiflorum Rchb.f. (1875) seeds and seedlings as a model for the evaluation of PPMTM's phytotoxicity in the meristematic tissues of epiphytic orchids. PPMTM had no observable inhibitory effect on protocorm, shoot, or root development when it was supplemented at 0.1%. PPMTM supplementation caused adverse effects on D. thyrsiflorum explants at concentrations > 0.2%. At high concentrations, young in vitro seedlings showed damage, especially at the root tissue level. Based on this model, supplementation of 0.1-0.2% PPMTM to culture media was successfully implemented to establish in vitro cultures of other rare orchid species in our conservation program.
Seong Eun Lee;Hyun Hee Han;Kyung Hwan Moon;Dae Hyun Kim;Byung-Hyuk Kim;Sang Gyu Lee;Hee Ju Lee;Suhyun Ryu;Hyerim Lee;Joon Yong Shim;Yong Soon Shin;Mun Il Ahn;Hee Ae Lee
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.4
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pp.398-403
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2023
Process-based K-cabbage model is based on physiological processes such as photosynthesis and phenology, making it possible to predict crop growth under different climate conditions that have never been experienced before. Current first-stage process-based models can be used to assess climate impact through yield prediction based on climate change scenarios, but no comparison has been performed between big data obtained from the main production area and model prediction so far. The aim of this study was to find out the direction of model improvement when using the current model for yield prediction. For this purpose, model performance evaluation was conducted based on data collected from farmers growing 'Chungwang' cabbage in Taebaek and Samcheok, the main producing areas of Chinese cabbage in highland region. The farms surveyed in this study had different cultivation methods in terms of planting date and soil water and nutrient management. The results showed that the potential biomass estimated using the K-cabbage model exceeded the observed values in all cases. Although predictions and observations at the time of harvest did not show a complete positive correlation due to limitations caused by the use of fresh weight in the model evaluation process (R2=0.74, RMSE=866.4), when fitting the model based on the values 2 weeks before harvest, the growth suitability index was different for each farm. These results are suggested to be due to differences in soil properties and management practices between farms. Therefore, to predict attainable yields taking into account differences in soil and management practices between farms, it is necessary to integrate dynamic soil nutrient and moisture modules into crop models, rather than using arbitrary growth suitability indices in current K-cabbage model.
A general model was developed to simulate cattle growth and beef production. The present model was constructed, based on ARC metabolizable energy system in principle, and incorporated up-to-date knowledge and information into previous models, which were reported by Sanders and Cartwright (1979a,b) and Kahn (1982). The model may apply to cover a wide range of genetic and environmental conditions, because many factors relating to cattle growth and beef production are taken into consideration. The model may provide better understanding of various components and processes of beef cattle production systems.
A simplified material model, which was efficiently implemented in a three-dimensional finite solid element (3D FE) analysis for wood was developed. The bi-linear elasto-plastic anisotropic material theory was adopted to describe constitutive relations of wood in three major directions including longitudinal, radial and tangential direction. The assumption of transverse isotropy was made to reduce the requisite 27 material constants to 6 independent constants including elastic moduli, yield stresses and Poisson's ratios in the parallel, and perpendicular to grain directions. The results of Douglas fir compression tests in the three directions were compared to the 3D FE simulation incorporated with the wood material model developed in this study. Successful agreements of the results were found in the load-deformation curves and the permanent deformations. Future works and difficulties expected in the advanced application of the model were discussed.
YANG, Seung Min;KWON, Jun Hyuck;KIM, Phil Lip;KANG, Seog Goo
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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v.48
no.5
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pp.710-721
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2020
This study used a building model made up of cement, brick, and wood to measure temperature and relative humidity for 3 days in a closed environment with a diameter of 900 mm, and performed a comparative analysis of the effect of types of building materials on the indoor temperature environment and heat transfer characteristics. The water installed inside the building model represented the person in the room and was used to assess how the environment effects the person. Wooden building model showed the lowest heat loss due to the higher thermal insulation properties than cement and brick buildings. The thermal comfort of each building model was calculated using temperature and relative humidity, and the wooden building model created a more pleasant environment than the cement and brick building models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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