It is well known that the protein content of rice grain is an indicator of taste of cooked rice in the countries where people as the staple food. Ground-based optical sensing over the crop canopy would provide information not only on the mass of plant body which reflects the light, but also on the crop nitrogen content which is closely related to the greenness of plant leaves. The vegetation index has been related to crop variables such as biomass, leaf nitrogen, plant cover, and chlorophyll in cereals. The objective of this study was to investigate the correlation between GNDVI and NDVI values, and grain protein content at different dates and to estimate the grain protein content using G(NDVI) values. We measured Green normalized difference vegetation index [$GNDVI=({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.55{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.55{\mu}m)$] and [$GNDVI=({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.68{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.68{\mu}m)$] by using two different active sensors. The study was conducted during the rice growing season for three years from 2005 through 2007 at the experimental plots of National Institute of Agricultural Science and Technology. The experiments were carried out by randomized complete block design with the application of four levels of nitrogen fertilizers(0, 70, 100, 130kg N/ha) and the same amount of phosphorous and potassium content of the fertilizers. After heading stage, relationships between GNDVI of rice canopy and grain protein content showed the highly positive correlation at different dates for three years. GNDVI values showed higher correlation coefficients than that of NDVI during growing season in 2005-07. The correlation between GNDVI values at different dates and grain protein contents was highly correlated at early July. We attempted to estimate the grain protein content at harvesting stage using GNDVI values from early July for three years. The determination coefficients of the linear model by GNDVI values were 0.9l and the measured and estimated grain protein content at harvesting stage using GNDVI values highly correlated($R^2=0.96^{***}$). Results from this study show that GNDVI appeared very effective to estimate leaf nitrogen and grain protein content of rice canopy.
Ground-based optical sensing over the crop canopy provides information on the mass of plant body which reflects the light, as well as crop nitrogen content which is closely related to the greenness of plant leaves. This method has the merits of being non-destructive real-time based, and thus can be conveniently used for decision making on application of nitrogen fertilizers for crops standing in fields. In the present study relationships among leaf nitrogen content of rice canopy, crop growth status, and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values were investigated. We measured Green normalized difference vegetation index($gNDVI=({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.55{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.55{\mu}m)$) and NDVI($({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.68{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.68{\mu}m)$) were measured by using two different active sensors (Greenseeker, NTech Inc. USA). The study was conducted in the years 2005-06 during the rice growing season at the experimental plots of National Institute of Agricultural Science and Technology located at Suwon, Korea. The experiments carried out with randomized complete block design with the application of four levels of nitrogen fertilizers (0, 70, 100, 130kg N/ha) and same amount of phosphorous and potassium content of the fertilizers. gNDVI and rNDVI increased as growth advanced and reached to maximum values at around early August, G(NDVI) were a decrease in values of observed with the crop maturation. gNDVI values and leaf nitrogen content were highly correlated at early July in 2005 and 2006. On the basis of this finding we attempted to estimate the leaf N contents using gNDVI data obtained in 2005 and 2006. The determination coefficients of the linear model by gNDVI in the years 2005 and 2006 were 0.88 and 0.94, respectively. The measured and estimated leaf N contents using gNDVI values showed good agreement ($R^2=0.86^{***}$). Results from this study show that gNDVI values represent a significant positive correlation with leaf N contents and can be used to estimate leaf N before the panicle formation stage. gNDVI appeared to be a very effective parameter to estimate leaf N content the rice canopy.
The successional status and potential natural vegetation were examined in the natural deciduous forest in Mt. Chombong area. The examination was based on the subsequent process of generation replacement by understory saplings for the dominant canopy trees within 106 20mx20m square sample plots. The transition matrix model, which was modified from mathematical theory of Markov chain, was employed to analyze the successional status of the study forest. The model suggests that study forest is still seral, and it is considered to be more than 500 years away from the steady state or climax in terms of species composition. The simulations predict a remarkable decrease in the proportion of species composition of the present dominant Quercus mongolica and Kalopanax pictus from current 42.6% and 8.1% to less than 13.3% and 0.5%, respectively, at the steady state. On the contrary, the proportions of Abies holophylla, Acer mono, Fraxinus mandshurica, Tilia amurensis, and Acer pseudo-sieboldianum will increase at the steady state. The change of predicted composition ratio was generally coincide with the result of tolerance index to be compared with the study model. The hypothesis and sensitivity of the model were also discussed to evaluate the applicability to the real situation. The overall results indicated that the present dynamics of the forest must reflect the seral state due to previous disturbance mainly by human related interference.
The successional status and potential natural vegetation were examined in a mixed broadleaved-Abies forest located at Mt, Odae National Park. The examination was based on the subsequent process of generation replacement by understory saplings for the dominant canopy trees within 88 $5m{\times}50m$ belt transects. The transition matrix model, which was modified from mathematical theory of Markov chain, was employed to analyze the successional status of the study forest. The model suggests that the study forest is still seral, and it is considered to be more than 700 years away from the steady state or climax in terms of species composition. The simulations predict a remarkable decrease in the proportion of species composition of the present dominant Quercus mongolica and Tilia amurensi.s from current 28% and 13% to less than 3% and 5%, respectively, at the steady state. On the contrary, the proportions of Abies holophylla, Acer pseudo-sieboldianum, Carpinus cordata, and Pinus koraiensis will increase at the steady state. The ratio of mixture between deciduous and coniferous trees will be gradually changed from current 6.5 : 3.5 to 5.0 : 5.0 at equilibrium. Discussion for the problems of Quercus mongolica in successional status noted that the species behaved as a mid-successional dominant, not a climax species in the study forest. The hypothesis and sensitivity of the transition matrix model were also discussed to evaluate the applicability to the real situation. The overall results indicated that the present dynamics of the forest must reflect the seral state due to previous disturbance mainly by hyman related interference.
Kim, Jong Bum;Kim, Kyung Hwan;Ryu, Sung Hee;Yun, Seong-Taek;Bae, Gwi-Nam
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.26
no.2
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pp.225-236
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2016
Objectives: Nanomaterials have been used in various fields. As use of nanoproducts is increasing, workers dealing with nanomaterials are also gradually increasing. Exposure assessments for nanomaterials have been carried out for protection of worker's health in workplace. Exposure studies were mainly focused on manufacturing processes, but these studies on after-treatment processes such as refinement, weighing, and packing were insufficient. So, we investigated exposure characteristics of particles during after-treatment processes of $Al_2O_3$ fibers and Ni powders. Methods: Mass-production of Ni powder process was carried out in enclosed capture-type canopy hood. In a developing stage, $Al_2O_3$ was handled with a local ventilation unit. Exposure characteristics of particles were investigated for $Al_2O_3$ fiber and Ni powder processes during the periods of 10:00 to 16:00, 20 May 2014 and 13:00 to 16:00, 21 May 2014, respectively. Three real-time aerosol instruments were utilized in exposure assessment. A scanning mobility particle sizer(SMPS, nanoscan, model 3910, TSI) and an optical particle counter(OPC, portable aerosol spectrometer, model 1.109, Grimm) were used to determine the particle size distribution in the size range of 10-420 nm and $0.25-32{\mu}m$, respectively. In addition, a nanoparticle aerosol monitor(NAM, model 9000, TSI) was used to measure lung-deposited nanoparticle surface area. Membrane filters(isopore membrane filter, pore size of 100 nm) were also used for air sampling for the FE-SEM(model S-5000H, Hitachi) analysis using a personal sampling pump(model GilAir Plus by 2.5 L/min, Gilian). Conclusions: For Ni powder after-treatment process, only 27% increase in particle concentration was found during the process. However, for $Al_2O_3$ fiber after-treatment process, significant exposure(1.56-3.34 times) was observed during the process.
Ye Seong Kang;Ki Su Park;Eun Li Kim;Jong Chan Jeong;Chan Seok Ryu;Jung Gun Cho
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.5_1
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pp.669-681
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2023
Studies have tried to apply remote sensing technology, a non-destructive survey method, instead of the existing destructive survey, which requires relatively large labor input and a long time to estimate chlorophyll content, which is an important indicator for evaluating the growth of fruit trees. This study was conducted to non-destructively evaluate the chlorophyll content of pear tree leaves using unmanned aerial vehicle-based hyperspectral imagery for two years(2021, 2022). The reflectance of the single bands of the pear tree canopy extracted through image processing was band rationed to minimize unstable radiation effects depending on time changes. The estimation (calibration and validation) models were developed using machine learning algorithms of elastic-net, k-nearest neighbors(KNN), and support vector machine with band ratios as input variables. By comparing the performance of estimation models based on full band ratios, key band ratios that are advantageous for reducing computational costs and improving reproducibility were selected. As a result, for all machine learning models, when calibration of coefficient of determination (R2)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm2, relative error (RE)≤17.9% and validation of R2≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm2, RE≤20.7% using full band ratios were compared, four key band ratios were selected. There was relatively no significant difference in validation performance between machine learning models. Therefore, the KNN model with the highest calibration performance was used as the standard, and its key band ratios were 710/714, 718/722, 754/758, and 758/762 nm. The performance of calibration showed R2=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm2, RE=13.9%, and validation showed R2=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm2, RE=20.5%. Although the performance results based on validation were not sufficient to estimate the chlorophyll content of pear tree leaves, it is meaningful that key band ratios were selected as a standard for future research. To improve estimation performance, it is necessary to continuously secure additional datasets and improve the estimation model by reproducing it in actual orchards. In future research, it is necessary to continuously secure additional datasets to improve estimation performance, verify the reliability of the selected key band ratios, and upgrade the estimation model to be reproducible in actual orchards.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.23
no.5
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pp.29-43
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2020
Thermal environment of city is getting worse due to severe urban heat island caused by climate change and urbanization. The cooling effect of street tree is regarded as a effective way to ameliorate the urban heat environment. The effect is largely made up of shadow formation and transpiration. This study aims to identify how the transpiration affects the discomfort index by analyzing comprehensive impact of the transpiration on the air temperature and relative humidity. The changes in the amount of transpiration, air temperature, and relative humidity were estimated for Seogyo-dong area which has a lot of floating population in Seoul, at 2 p.m. in dry day in July and August. On average, the transpiration of the street tree decreased the temperature 0.3℃ and increased the relative humidity 2.6% in an hour. As a result of these changes in temperature and humidity, the discomfort index rose mostly(0.036 on average). It was always get rise especially on the day when the discomfort index was above 80(0.05 on average). However, compared with the significant change in temperature and humidity, the variation of the discomfort index itself was very slight(up to 0.107). Therefore, the effect of transpiration by the street trees might not be effective in the planning to improve the thermal environment(especially on the day when the discomfort index is high). It is necessary to select the species of trees and planting location considering the cooling effect of shade formation synthetically.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1787-1791
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2009
지표수의 유출과정을 설명하는 과정에서 중요인자이며, 생태수문학의 핵심변수이자 기상모형의 중요한 입력변수인 토양수분의 공간적 시간적 특징들은 강우 및 지하수와 토양수분간의 순환 구조를 규명하는데 매우 중요하다. 가장 널리 쓰이는 토양 수분 측정 장비인 TDR 장비 매설에 앞서 대상유역 선정에 대한 여러 가지 고려사항을 검토하고 수치지형 분석 등을 통한 사전분석을 실시하였다. 대상유역을 선정하기 위해서는 대상유역의 자료획득의 용이함, 지정학적, 시스템 운영적 측면에서의 가용성, 그리고 정밀측량 및 부수적요인 등 여러 요소의 고려가 요구된다. 청미천 유역을 대상으로 약 21 개의 대상후보사면을 정밀조사 하였으며, 충청북도 음성군 수레의산 청소련 수련원내의 산지 사면을 측정대상 사면으로, 지정학적 위치, 식생분포, 지질구조 및 심도 등의 토양특성의 고려를 통해서 선정하였다. 또한 대상 사면에 흐름 발생 및 분포를 계산하기 위해서 대상사면의 지표 및 기반암 표고를 정밀 측량하였으며, 기반암 또는 풍화대까지의 깊이를 실측하여 지표면 및 지하면의 수치지형 모형을 구축하였다. 대상사면 및 지하면에 대하여 표고수치지형모형(Digital Elevation Model:DEM)으로 도식한 후 흐름 발생 공간 분포를 계산하였다. 다양한 흐름 발생 알고리즘으로 기여사면적과 지형습윤지수를 계산하였다. 분배알고리즘의 의해 도출된 지형인자들로 인한 흐름발생 공간적 분포특성을 비교하여 센서의 매설 위치를 결정하였다. 센서 매설 위치에 대한 토양시료를 채취하여 토성을 분석한 결과는 미국 농무성 기준에 의한 분류로는 사양토로, 국제토양학회의 분류기준에 따르면 양토로 분류되었다. 대상사면의 유효입력강우를 확보하기위해서 개방공간인 수레의산 청소년수련원과 대상산림의 Canopy하부에 각각 강수측정 시스템을 설치하였고 약 6개월간 성공적으로 자료를 획득하였다.
Sharma, Krishna Prasad;Bhatta, Suresh Prashad;Khatri, Ganga Bahadur;Pajiyar, Avinash;Joshi, Daya Krishna
Journal of Forest and Environmental Science
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v.36
no.1
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pp.37-46
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2020
Vegetation carbon sequestration and regeneration are the two major parameters of forest research. In this study, we analyzed the vegetation carbon stock and regeneration of community-managed pine plantation of Kathmandu, central Nepal. Vegetation data were collected from 40 circular plots of 10 m radius (for the tree) and 1m radius (for seedling) applying a stratified random sampling and nested quadrat method. The carbon stock was estimated by Chave allometric model and estimated carbon stock was converted into CO2 equivalents. Density-diameter (d-d) curve was also prepared to check the regeneration status and stability of the plantation. A d-d curve indicates the good regeneration status of the forest with a stable population in each size class. Diversity of trees was very low, only two tree species Pinus roxburghii and Eucalyptus citriodora occurred in the sample plots. Pine was the dominant tree in terms of density, basal area, biomass, carbon stock and CO2 stock than the eucalyptus. The basal area, carbon stock and CO2 stock of forest was 33±1.0 ㎡ ha-1, 108±5.0 Mg ha-1 and 394±18 Mg ha-1, respectively. Seedling and tree density of the plantation was 4,965 ha-1 and 339 ha-1 respectively. The forest carbon stock showed a positive relationship with biomass, tree diameter, height and basal area but no relationship with tree density. Canopy cover and tree diameter have a negative effect on seedling density and regeneration. In conclusion, the community forest has a stable population in each size class, sequestering a significant amount of carbon and CO2 emitted from densely populated Kathmandu metro city as the forest biomass hence have a potentiality to mitigate the global climate change.
In this paper, synthetic aperture radar (SAR) clutter images are simulated based on the extensive analyses for radar backscatter characteristics of various earth surfaces, and the simulated images are compared with measured SAR images. At first, the surface parameters including soil moisture content and surface roughness parameters and other parameters for vegetation canopies are measured for various surfaces. The backscattering coefficients for the surfaces are computed using theoretical and empirical models for surface scattering and the radiative transfer for vegetation-canopy scattering. Then, the digital elevation map (DEM) and land cover map (LCM) are used for the SAR image generation. The SAR impulse response (correlation function) is also employed to simulated reliable SAR images. Finally, the appropriate speckle and texture parameters for various earth surfaces are used for generating the SAR clutter images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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