To estimate the total dry matter(TDM) of rice plant by non-destructive method, spectral reflectance from rice plant canopy was measured by using the spectroradiometer (LI-1800, LICOR Inc.) with one week interval during the rice growing season at Suwon paddy field in 1993. Two medium late maturing rices, Daechung-byeo Ilpum-byeo, and one early maturing variety, Jinbu-byeo, were cultured to observe TDM, then they were compared with those estimated by vegetation index together. Vegetation index determined by the reflectance of visible against near infrared wavelength showed high correlation with TDM. Vegetation index derived from narrow band(10nm interval) ratio, R910/R460, has the highest correlation coefficient with TDM. TDM estimated from R910/R460 from transplanting to heading stage corresponded well to measured values (Y=21.2428X-212.734 ; $R^2$=0.87). But another vegetation index, NIR(720~1,100nm) /Red(600~700nm) showed higher correlation with TDM than NIR(720~1,100nm) /Blue(400~500nm) did from heading stage to maturity.
Vegetation indices using the reflectance of selected wavelength, associating with the monitoring purpose such as identifying the progress of crop growth, on the vegetation canopy surface is widely used in the digital agriculture technology. However, the surface reflectance anisotropy can distort the true value of vegetation index related to the condition of surface, even though the surface property be unchanged. That causes difficulty to observe accurately crop growth on the monitoring system. In this study, a simple type goniometer was designed to measure the reflectance from the anisotropic surface according to various zeniths and azimuths of sun and viewing sensor in the field. On the tarp like as Lambertian surface, the reflectance of Blue, Green, Red, Near-Infrared band was similar to the tarps' reflectance properties. However, the reflectance was slightly overestimated in the cloudy day. The relative difference values of vegetation indices on grass were overestimated for the forward viewing and underestimated for the backward viewing. In addition, enhanced vegetation index (EVI) showed less sensitive according to the positions of sun and sensor viewing. Field observation with a goniometer will be helpful to understand the anisotropy characteristics on the vegetation surface.
Fire fuel map is one of the most critical factors for planning and managing the fire hazard and risk. However, fuel mapping is extremely difficult because fuel properties vary at spatial scales, change depending on the seasonal situations and are affected by the surrounding environment. Remote sensing has potential to reduce the uncertainty in mapping fuels and offers the best approach for improving our abilities. Especially, Hyperspectral sensor have a great potential for mapping vegetation properties because of their high spectral resolution. The objective of this paper is to evaluate the potential of mapping fuel properties using Hyperion hyperspectral remote sensing data acquired in April, 2002. Fuel properties are divided into four broad categories: 1) fuel moisture, 2) fuel green live biomass, 3) fuel condition and 4) fuel types. Fuel moisture and fuel green biomass were assessed using canopy moisture, derived from the expression of liquid water in the reflectance spectrum of plants. Fuel condition was assessed using endmember fractions from spectral mixture analysis (SMA). Fuel types were classified by fuel models based on the results of SMA. Although Hyperion imagery included a lot of sensor noise and poor performance in liquid water band, the overall results showed that Hyperion imagery have good potential for wildfire fuel mapping.
This study was investigated the possibility of measuring chlorophyll in paddy crops using two kinds of chlorophyll meters(SPAD-502, Field Scout). The results of correlation analysis showed the 0.7758(r$^2$) relationship between the chlorophyll contents of paddy leaves measured by SPAD and spectrophotometer. It indicates that chlorophyll content in paddy crops could be measured using the SPAD. Considering the data of the SPAD and Field Scout there was significant difference between their chlorophyll contents measured by the SPAD and Field Scout. Likewise, such results were consistent with the corrected data using light intensity. According to the results, it can be concluded that it is difficult to describe the rice chlorophyll measured by the Field Scout more accurately than the SPAD when using one standard spectrum and another spectrum for reflectance measuring. The chlorophyll variance measured at a research institute and a farmer's field revealed that the output of SPAD was more reliable than that of the Field Scout.
Drought is a major limiting factor in turfgrass management. Turfgrass responses to water deficit depend on the amount and the rate of water loss as well as the duration of the stress condition. This review paper was designed to understand responses such as photosynthesis, canopy spectral reflectance, plant cell, root, hormone and protein alteration when turfgrass got drought stress. Furthermore, mechanisms to recover from drought conditions were reviewed in detail. However, there are still many questions regarding plant adaptation to water deficit. It is not clear that the mechanism by which plants detect water deficit and transfer that signal into adaptive responses. Turfgrass research should focus on the best management practices such as how to enhance the ability of self-defense mechanism through understanding plant responses by environmental stress.
Pot experiments using sand culture were conducted in 2004 under greenhouse conditions to evaluate the effect of nitrogen deficiency on red pepper biomass. Nitrogen stress was imposed by implementing 6 levels (40% to 140%) of N in Hoagland's nutrient solution for red pepper. Canopy reflectance measurements were made with hand held spectral sensors including $GreenSeeker^{TM}$, $Crop\;Circle^{TM}$, and $Field\;Scout^{TM}$ Chlorophyll meter, and a spectroradiometer as well as Minolta SPAD-502 chlorophyll meter. Canopy reflectance and dry weight of red pepper were measured at five growth stages, the 30th, 40th, 50th, 80th and 120th day after planting(DAT). Dry weight of red pepper affected by nitrogen stress showed large differences between maximum and minimum values at the 120th DAT ranged from 48.2 to $196.6g\;plant^{-1}$, respectively. Several reflectance indices obtained from $GreenSeeker^{TM}$, $Crop\;Circle^{TM}$ and Spectroradiometer including chlorophyll readings were compared for evaluation of red pepper biomass. The reflectance indices such as rNDVI, aNDVI and gNDVI by the $Crop\;Circle^{TM}$ sensor showed the highest correlation coefficient with dry weight of red pepper at the 40th, 50th, and 80th DAT, respectively. Also these reflectance indices at the same growth station was closely correlated with dry weight, yield, and nitrogen uptake of red pepper at the 120th DAT, especially showing the best correlation coefficient at the 80th DAT. From these result, the aNDVI at the 80th DAT can significantly explain for dry weight of red pepper at the 120th DAT as well as for application level of nitrogen fertilizer. Consequently ground remote sensing as a non-destructive real-time assessment of plant nitrogen status was thought to be a useful tool for in season nitrogen management for red pepper providing both spatial and temporal information.
Hyun-Dong Moon;Bo-Kyeong Kim;Kyeong-Min Kim;Subin Choi;Euni Jo;Hoyong Ahn;Jae-Hyun Ryu;Sung-Won Choi;Jaeil Cho
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1427-1435
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2023
Vegetation indices based on selected wavelength reflectance measurements are used to represent crop growth and physiological conditions. However, the anisotropic properties of the crop canopy surface can govern spectral reflectance and vegetation indices. In this study, we applied an ensemble of bidirectional reflectance distribution function (BRDF) models to high-resolution Sentinel-2 satellite imagery and compared the differences between correction results before and after reflectance. In the red and near-infrared (NIR) band reflectance images, BRDF-corrected outlier values appeared in certain urban and paddy fields of farmland areas and forest shadow areas. These effects were equally observed when calculating the normalized difference vegetation index (NDVI) and 2-band enhanced vegetation index (EVI2). Furthermore, the outlier values in corrected NIR band were shown in pixels shadowed by mountain terrain. These results are expected to contribute to the development and improvement of BRDF models in high-resolution satellite images.
This paper describes the study methods of identifying forest vegetation types, based on this study, forest vegetation classification method based on vegetation index is proposed. According to reflectance data of vegetation canopy and soil line equation NIR=1.506R+0.0076 in Jingyuetan, Changchun, China, many vegetation index are calculated and analyzed. The relationships between vegetation index and vegetation types are that PVI identifies broadleaf forest and conifer forest the most easily, the next is TSAVI and MSAVI, but their calculation is complex. RVI values of different conifer trees vary obviously, so RVI can classify conifer trees. In a word, combination of PVI and RVI is evaluated to classify different vegetation types.
When the data from the artificial satellite is analyzed, recent years it is perceived to vegetation index using BRF(Bidirectional Reflectance Factor) of the observation target. To make the BRF models, it is important to measure the 3D structure of the observation target actually. In this study, it is proposed to the observation technique by using laser scanning data. Also, our team has been operating the radio controlled helicopter which can fly over the tall forest canopy and it can be equipped the measurement system.
NDVI has been used to estimate several ecological variables including leaf area index (LAI). Global MODIS LAI data are partially produced by empirical model that is based on the assumption of high correlation between NDVI and LAI. This study attempts to evaluate the MODIS empirical model by comparing with the result obtained from field LAI measurement and Landsat ETM+ reflectance. MODIS LAI product and ancillary data were analyzed over a small forest watershed near the Seoul metropolitan area. The relationship between NDVI of ETM+ and field measured LAI did not correspond to MODIS LAI estimation. Since the study area is mostly covered by very dense and fully closed forest, the correlation between NDVI and LAI might not be high. Although MODIS LAI product has great potential for global environment studies, it needs to be cautious to use them in regional and local area in particular for the forest of dense canopy situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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