The effectiveness of many greenhouse environment control methodologies depends on the growth information of crops. Acquisition of the growth information of crops requires a non-invasive and continuous monitoring method. Crop growth monitoring system using digital imaging technique was developed to conduct non-destructive and intact plant growth analyses. The monitoring system automatically measures crop growth information sends an appropriate control signal to the nutrient solution supplying system. To develop the monitoring system, a linear model that explains the relationship between the fresh weight and the top projected leaf area of a lettuce plant was developed from an experiment. The monitoring system was evaluated buy successive lettuce growing experiments. Results of the experiments showed that the developed system could estimate the fresh weight of lettuce from a lettuce image by using the linear model and generate an EC control signal according to the lettuce growth stage.
Bacillus spp., as a type of plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR), were studied with regards promoting plant growth and inducing plant systemic resistance. The results of greenhouse experiments with tobacco plants demonstrated that treatment with the Bacillus spp. significantly enhanced the plant height and fresh weight, while clearly lowering the disease severity rating of the tobacco mosaic virus (TMV) at 28 days post-inoculation (dpi). The TMV accumulation in the young non-inoculated leaves was remarkably lower for all the plants treated with the Bacillus spp. An RT-PCR analysis of the signaling regulatory genes Coil and NPR1, and defense genes PR-1a and PR-1b, in the tobacco treated with the Bacillus spp. revealed an association with enhancing the systemic resistance of tobacco to TMV. A further analysis of two expansin genes that regulate plant cell growth, NtEXP2 and NtEXP6, also verified a concomitant growth promotion in the roots and leaves of the tobacco responding to the Bacillus spp.
Remote sensing can be used to provide information about the monitoring of crop growth condition. Recently Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology offers new opportunities for assessing crop growth condition using UAV imagery. The objective of this study was to assess weather UAV aerial images are suitable for the monitoring of highland Kimchi cabbage. This study was conducted using a fixed-wing UAV (Model : Ebee) with Cannon S110, IXUS/ELPH camera during farming season from 2015 to 2016 in the main production area of highland Kimchi cabbage, Anbandegi, Maebongsan, and Gwinemi. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) by using UAV images was stable and suitable for monitoring of Kimchi cabbage situation. There were strong relationships between UAV NDVI and the growth parameters (the plant height and leaf width) ($R^2{\geq}0.94$). The tendency of UAV NDVI according to Kimchi cabbage growth was similar in the same area for two years (2015~2016). It means that if UAV image may be collected several years, UAV images could be used for estimation of the stage of growth and situation of Kimchi cabbage cultivation.
Kim, Junhwan;Sang, Wangyu;Shin, Pyeong;Baek, Jaekyeong;Kwon, Dongwon;Lee, Yunho;Cho, Jung-Il;Seo, Myungchul
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.3
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pp.176-182
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2020
National Institute of crop Science of the Rural Development Administration (RDA) has conducted long-term monitoring studies to find out the relationship between crop yield and climatic factors for major food crops including rice. Rice growth and y ield have been monitored in 17 regions where the branches of the National Institute of Crop science and the Provincial Agricultural Research and Extension Service locate. The data obtained from monitoring studies for rice growth and yield include the observation of vegetative growth status and yield components, which include leaf number, biomass and the weight of 1000 grains. These data have been collected from rice fields where standard management procedures have been applied. The observation data for crop growth and yield monitoring studies from 1999 to 2019 are open to public through agricultural science library operated by RDA.
Rice is one of the most important crop in the world and is a major export of Thailand. Optical sensors are not useful for rice monitoring, because most cultivated areas are often obscured by cloud during the growing period, especially in South East Asia. Spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) such as RADARSAT, can see through regardless of weather condition which make it possible to monitor rice growth and to retrieve rice acreage, using the unique temporal signature of rice fields. This paper presents the result of a study of examining the backscatter behavior of rice using multi-temporal RADARSAT dataset. Ground measurements of paddy parameters and water and soil condition were collected. The ground truth information was also used to identify mature rice crops, orchard, road, residence, and aquaculture ponds. Land use class distributions from the RADARSAT image were analyzed. Comparison of the mean DB of each land use class indicated significant differences. Schematic representation of temporal backscatter of rice crop were plotted. Based on the study carried out in Pathum Thani Province test site, the results showed variation of sigma naught from first tillering vegatative phase until ripenning phase. It is suggested that at least, three radar data acquisitions taken at 3 stages of rice growth circle namely; those are at the beginning of rice growth when the field is still covered with water, in the ear differentiation period, and at the beginning of the harvest season, are required for rice monitoring. This pilot project was an experimental one aiming at future operational rice monitoring and potential yield predicttion.
Crop monitoring can provide useful information for farmers to establish farm management strategies suitable for optimum production of vegetables. But, traditional monitoring has used field measurements involving destructive sampling and laboratory analysis, which is costly and time consuming. Unmanned Aerial vehicle (UAV) could be effectively applied in a field of crop monitoring for estimation of cultivated area, growth parameters, growth disorder and yield, because it can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And lower flight altitude compared with satellite, UAV can obtain high quality images even in cloudy weather. This study examined the possibility of utilizing UAV in the field of crop monitoring and was to suggest the application method for production of crop status information from UAV.
Kimchi cabbage is one of the most important vegetables in Korea and a target crop for market stabilization as well. In particular Kimchi cabbages in a highland area are very sensitive to the fluctuations in supply and demand. Yield variability due to growth conditions dictates the market fluctuations of Kimchi cabbage price. This study was carried out to understand the distribution of the highland Kimchi cabbage growth status in Anbandeok. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of the main producing districts of highland Kimchi cabbage. The highland Kimchi cabbage status map of each growth factor was obtained from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and field survey data. Six status maps include UAVRGB image map, normalized difference vegetation index (NDVI) distribution/anomaly map, Crop distribution map, Planting/Harvest distribution map, Growth parameter map and Growth disorder map. As a result, the highland Kimchi cabbage status maps from May 31 to Sep. 6 in 2016 were presented to show spatial variability in the field. The benefits of the highland Kimchi cabbage status map can be summarized as follows: crop growth monitoring, reference for field observations and survey, the relative comparison of the growth condition in field scale, evaluation of growth in comparison of average year, change detection of annual crops or planting areas, abandoned fields monitoring, prediction of harvest season etc.
Kim, Hyunki;Moon, Hyun-Dong;Ryu, Jae-Hyun;Kwon, Dong-Won;Baek, Jae-Kyeong;Seo, Myung-Chul;Cho, Jaeil
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.5_1
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pp.1199-1206
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2021
Accordingly, attention is also being paid to the agricultural use of remote sensing technique that non-destructively and continuously detects the growth and physiological status of crops. However, when remote sensing techniques are used for crop monitoring, it is possible to continuously monitor the abnormality of crops in real time. For this, standard growth information of crops is required and relative growth considering the cultivation environment must be identified. With the relationship between GDD (Growing Degree Days), which is the cumulative temperature related to crop growth obtained from ideal cultivation management, and the vegetation index as standard growth information, compared with the vegetation index observed with the spectralreflectance sensor(SRSNDVI & SRSPRI) in each rice paddy treated with standard cultivation management and non-fertilized, it was quantitatively identified as a time series. In the future, it is necessary to accumulate a database targeting various climatic conditions and varieties in the standard cultivation management area to establish a more reliable standard growth information.
Growth information of crops is essential for efficient control of greenhouse environment. However, a few non-invasive and continuous monitoring methods of crop growth has been developed. A computer vision system with a CCD camera and a frame grabber was developed to conduct non-destructive and intact plant growth analyses. The developed system was evaluated by conducting the growth analysis of lettuce. A linear model that explains the relationship between the relative crop coverage by the crop canopy and dry weight of a lettuce was presented. It was shown that this measurement method could estimate the dry weight from the relative crop coverage by the crop canopy. The result also showed that there was a high correlation between the projected top leaf area and the dry weight of the lettuce.
Kim, Yeon-Soo;Kim, Du-Han;Chung, Sun-Ok;Choi, Chang-Hyun;Choi, Tae-Hyun;Kim, Yong-Joo
Korean Journal of Agricultural Science
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v.46
no.1
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pp.57-65
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2019
The purpose of this study was to develop an environment field monitoring system to measure crop growth. The environment field monitoring system consisted of sensors, a data acquisition system, and GPS. The sensors used in the environment field monitoring system consisted of an ambient sensor, a soil sensor, and an intensity sensor. The temperature and humidity of the atmosphere were measured with the ambient sensor. The temperature, humidity, and EC of the soil were measured with the soil sensor. The data acquisition system was developed using the Arduino controller. The field monitoring data were collected before a rainy day, on a rainy day, and after the rainy day. The measured data using the environment field monitoring system were compared with the Daejeon regional meteorological office data. The correlation between the data from the environment field monitoring system and the data from the Daejeon regional meteorological office was analyzed for performance evaluation. The correlation of the temperature and humidity of the atmosphere was analyzed because the Daejeon regional meteorological office only provided data for the temperature and humidity of the atmosphere. The correlation coefficients were 0.86 and 0.90, respectively. The result showed a good correlation between the data from the environment field monitoring system and the data from the Daejeon regional meteorological office. Therefore, the developed system could be applied to monitoring the field environment of agricultural crops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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