In order to calculate the Crop Water Stress Index (CWSI), it is necessary to collect weather data (air temperature, humidity, wind speed and solar radiation) and canopy temperature. However, it is not always available to have necessary data sets for CWSI calculation. Therefore, this study was aimed to develop an easy and simple CWSI equation (CWSIEE) using only two data, air and canopy temperatures. Infrared sensors and weather sensors were installed on apple and peach trees and nearby a study area and every ten-minute data were collected from June to October in 2018 and 2019, respectively. A relationship between air-canopy temperature difference and CWSI was statistically analyzed and used to develop CWSIEE using the three dimensional Gaussian model. The performance of CWSIEE against original CWSI showed R2 and NSE to 0.780 and 0.710 for apple trees and R2 and NSE to 0.884 and 0.866 for peach trees. This study found that the level of crop water stress could be easily calculated using CWSIEE with only air and canopy temperature data.
작물 수분 스트레스는 토양수분 함량, 농작물 생리학적 특성 및 원격탐사 기술을 이용하여 감지할 수 있으며, 작물의 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 작물 수분 스트레스 지수(CWSI)는 작물의 엽온과 기온의 차이를 이용하여 산출할 수 있다. 본 연구에서는 드론 기반 열적외 영상을 이용하여 봄배추를 대상으로 관수 처리구(WCP)와 무관수 처리구(WDP)에 대한 CWSI 분포도를 작성하였다. 그 결과, CWSI 공간분포는 배추의 생육이상 반응 요소(구고, 구직경 및 엽록소 함량 측정치)와 높은 일치율을 나타내었다. 따라서 CWSI는 작물 생육이상 모니터링 및 평가에 좋은 수단으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 적외선 열 영상 장치를 이용하여 2년생 '유미' 복숭아나무의 토양수분 수준에 따른 엽온 및 CWSI를 분석하여 수분스트레스 측정 가능성을 검토하였다. 엽온은 대기온도와 유사한 일변화를 보이며 낮 시간대에는 대기온도보다 높은 양상을 보였다. 엽온은 전일(24시간) 기준으로 대기온도(r2 =0.95), 일사량(r2 =0.74), 상대습도(r2 =-0.88)와 모두 높은 상관계수를 나타났다. 또한 토양수분장력은 낮 시간대(11~16시)에 엽온(r2 =-0.57), 엽-대기온도차(r2 =-0.71), CWSI(r2 =-0.72)와 높은 부의상관을 나타냈다. CWSI와 엽온, 엽-대기온도차의 상관계수는 24시간 기준으로 매우 높았고(r2 =0.90, r2 =0.92), CWSI와 토양수분장력의 상관분석에서 24시간 기준으로는 상관관계가 낮았으나(r2 =-0.27), 낮 시간대(11~16시)에는 상관관계가 매우 높았다(r2 =-0.72). CWSI (y)와 토양수분장력(x)의 상관관계 결정계수(r2 )는 11~12시간대에 가장 높았으며(r2 =0.68), 이때 회귀식은 y = -0.0087x + 0.14로 조사되었다. 일반적인 토양수분스트레스 시점인 -50 kPa에 해당되는 CWSI는 0.575로 계산된다. 따라서 적외선 열 영상 장치를 이용한 엽온 및 CWSI는 토양수분장력에 대해 높은 상관계수를 나타낸 것으로 보아 복숭아나무의 수분스트레스 진단에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
Continuous and tremendous data (canopy temperature and meteorological variables) are necessary to determine Crop Water Stress Index (CWSI). This study investigated the optimal monitoring time and interval of canopy temperature and meteorological variables (air temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed) to determine CWSIs. The Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) was used to quantitatively describe the accuracy of sampling method depending upon various time intervals (t=5, 10, 15, 20, 30 and 60 minutes) and CWSIs per every minute were used as a reference. The NSE coefficient of wind speed was 0.516 at the sampling time of 60 minutes, while the ones of other meteorological variables and canopy temperature were greater than 0.8. The pattern of daily CWSIs increased from 8:00 am, reached the maximum value at 12:00 pm, then decreased after 2:00 pm. The statistical analysis showed that the data collection at 11:40 am produced the closest CWSI value to the daily average of CWSI, which indicates that just one time of measurement could be representative throughout the day. Overall, the findings of this study contributes to the economical and convenient method of quantifying CWSIs and irrigation management.
Crop response to weather and internal water pressure changes is more sensitive to crop water stress than soil water content. Recently, its implementation to optimal irrigation scheduling has been receiving much attention. This study was conducted to determine and compare the theoretical crop water stress index (CWSI) using meterological data and canopy temperature collected from three different irrigation treatments, which were Tr-1 plot (rainfed), Tr-2 plot (50% of daily evapotranspiration (ET) irrigated) and Tr-3 plot (75% of daily evapotranspiration (ET) irrigated). The readings of canopy temperature and CWSI were significantly different among irrigation treatment schemes. The average canopy temperatures and CWSIs of Tr-1 and Tr-3 plots were $34.6^{\circ}C$ and $32.6^{\circ}C$, 0.79 and 0.64, respectively. Solar radiation had the biggest correlation with CWSI (R=0.68) which was followed by wind speed, relative humidity and air temperature. Overall, the findings of this study indicated that canopy temperatures and CWSIs could be further used for irrigation scheduling for crop growth.
작물의 체온인 엽온은 작물의 증발산량 또는 작물의 스트레스와 관련이 있으며, 일반적으로 일사, 풍속, 습도 등 기상조건과 잎의 크기, 형태 등 생리작용 등에 의해 지배된다. 엽온을 작물의 수분스트레스지수, 증발산량 등을 산정하기 위한 인자로 많이 활용되고 있으며, 최근 ICT 기술의 발달로 인해 열영상 카메라, 적외선 센서 등을 활용해서 실시간 측정을 하고, 정보를 작물 생육환경 제어에 활용하는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 시설오이를 대상으로 캐노피 온도(Canopy temperature, $T_c$)와 대기온도(Air temperature, $T_a$)간의 상관관계, 또 ($T_c-T_a$)와 포화수증기압차(Vapor pressure deficit, VPD)와의 관계를 분석하였다. 대기온도와 상대습도를 이용하여 산정된 VPD가 엽온에 미치는 영향을 분석한 결과, 엽온 증가에 따라 VPD가 증가하였으며, 캐노피와 대기온도간의 차이 또한 VPD간에 음의 상관관계($R^2=0.82{\sim}0.89$)가 나타났는데, 이는 대기온도에 따른 엽온과 포화수증기압의 상승이 원인인 것으로 나타났다. ($T_c-T_a$)와 VPD값을 이용하면 작물 수분스트레스(Crop Water Stress Index, CWSI)를 산정할 수 있는 데, 결과값을 분석한 결과 $T_c$와 $T_a$의 차가 적은 경우 CWSI값이 증가함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 추가적으로 다양한 재배환경에서의 캐노피 온도, 포화수증기압차, 그리고 CWSI를 산정하여, 적정 생육 환경조성을 위한 지표로 활용할 계획이다.
세균과 바이러스에 감염된 작물의 생물적 스트레스 탐지를 원격탐지 기술 기반의 열적외 센서를 이용하여 실내 생육 챔버에서 실험하였다. 감염으로 인한 엽온의 증가와 감염 농도에 따른 엽온 차이를 확인했다. 또한 엽온 기반으로 산출한 CWSI 값은 감염 잎에서 증가하였고, 그러한 현상은 육안으로 병징을 발견하기 하루 전에 시작되었다. 따라서 스마트팜 시스템의 작물 모니터링에 열적외 센서를 이용한다면, 병해의 탐지는 물론 피해 등급 평가, 조기 알람 등에 활용될 수 있을 것이다. 하지만 실제 스마트팜 적용을 위해서는 향후 엽온 측정 정확도 향상 기술, 자료 해석 방법, 생물 비생물적 스트레스 구별 알고리즘 연구 등이 추가로 필요할 것이다.
여름철 토마토 시설 재비시 CO2 시용에 의한 고온적응성 향상을 구명하고 그 가능성을 검토하고자 실시하였다. CO2 처리 농도를 달리한 온실들(무처리, 500ppm, 1,000ppm)의 기온환경은 유사하였으며, 최고기온은 약 44℃ 수준이었다. CO2 농도에 따른 VPD와 엽기온차에 의한 CWSI(Crop water stress index)변화를 보면 1000ppm처리가 무처리, 500ppm처리보다 수분장해를 받지 않았으며, 수분장해 정도는 1000ppm<500ppm<무처리 순으로 무처리가 수분장해 수준이 가장 높았다.
The development of infrared thermometry has led many researchers to use plant temperatures, and specifically the temperature of the crop canopy in the field, for estimating the water stress of a crop. The purpose of this study was to evaluate the role of leaf temperature in irrigation scheduling. An experiment was carried out in a greenhouse with chinese cabbage. Leaf temperature was measured with infrared thermometry and evapotranspiration of the crop was measured by lysimeters. Influence of the difference between leaf temperature and air temperature on crop evapotranspiration was evaluated under varying water stress condition. A further objective was to evaluate the effect of other climatic variables on the relationship between evapotranspiration and temperature difference between leaf and air. A statistical model for estimating evapotranspiration using the temperature difference, relative humidity. and radiation was developed and tested. Crop water stress index was calculated using vapour pressure deficit and the temperature difference. Relations between the crop water stress index and crop evapotranspiration was tested. The index was closely related with evapotranspiration.
고품질 농산물을 대량 생산하기 위한 가장 중요한 것은 적절한 관개관리이다. 생육시기별 작물 재배에 있어서 꼭 필요한 만큼의 물을 필요한 때에 준다면, 농업용수를 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 작물의 한발 및 습해에 따른 피해를 최소화 할 수 있을 것이다. 기존의 토양 및 증발산량 기반의 자동 물관리 기술의 경우 직접적으로 작물의 상태변화를 실시간으로 확인할 수 없으며, 측정오차가 크고 작물수량이 많을 경우 측정시간 및 소요비용이 크다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 최근 작물의 수분 스트레스를 비파괴적으로 측정하여 관개계획에 활용하는 연구가 해외에서 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 열영상 기술을 활용한 적정 관개계획 수립과 관련된 국내외 연구 사례를 소개하고, 오이를 대상으로 토양수분함량 변화에 따른 엽온 변화를 측정하고, 실시간으로 작물의 수분스트레스 여부를 분석하기 위한 예비실험을 실시하였다. 엽온 측정을 위해 적외선 센서(CT-300-232, DiWell, Korea)를 사용하였으며, 관개조건에 따른 엽온 및 FDR센서를 이용하여 토양수분변화를 모니터링 하였다. 세 가지 토양수분조건, 즉 200% $ET_c$(과다관개), 100% $ET_c$(적정관개), 30% $ET_c$(과소관개),을 시험구에 조성하고, 각각의 처리구에 따른 엽온변화를 측정하였다. 동일한 대기온도하에서 엽온의 변화를 살펴본 결과, 과소관개한 시험구에서의 엽온변화 폭이 가장 컸으며, 적정관개의 엽온 변화폭이 가장 작게 나타났다. 이는 물관리 조건에 따라 많이 줘도, 적게 줘도 스트레스 요인으로 작용함을 확인할 수 있었다. 향후 연구에서는 실시간 엽온자료와 더불어 기상자료를 활용하여 작물 수분스트레스 지수(Crop Water Stress Index, CWSI)을 산정하고, 이를 관개시설 운영 및 제어에 활용하기 위한 모듈 개발을 수행할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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