• 제목/요약/키워드: Crop model

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영상 및 기온 데이터 기반 배추 생육예측 모형 개발 (Development of Kimchi Cabbage Growth Prediction Models Based on Image and Temperature Data)

  • 강민서;심재상;이혜진;이희주;장윤아;이우문;이상규;위승환
    • 생물환경조절학회지
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    • 제32권4호
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    • pp.366-376
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    • 2023
  • 본 연구는 영상데이터와 환경데이터를 활용하여 배추의 생육을 예측할 수 있는 모형을 개발하기 위하여 수행되었다. 강원도 평창군에 소재한 시험포에 '청명가을' 배추를 7월 11일, 7월 19일, 7월 27일 3차례 정식하여 9월 12일까지 생육, 영상, 환경데이터를 수집하였다. 배추 생육예측 모형에 활용할 핵심인자를 선발하기 위하여 수집한 생육데이터와 기상데이터를 활용해 요소간 상관분석을 수행한 결과 생체중과 GDD, 생체중과 누적일사량의 상관계수가 0.88로 높은 상관계수를 보였으며, 생체중과 초장, 생체중과 피복면적이 각각0.78, 0.79로 유의미한 상관 관계를 보였다. 높은 상관관계를 보인 요소들 중에서 선행문헌을 참고하여 모형개발에 활용할 핵심요소로 영상에서는 피복면적을 환경데이터에서는 생육도일(GDD)을 선정하였다. GDD, 피복면적, 생육데이터를 조합하여 배추의 생체중, 엽수, 엽면적 예측 모형을 개발하였다. 단 요인 모형으로 2차함수, 시그모이드, 로지스틱 모형을 제작하였으며 평가 결과 시그모이드 형태의 예측 모형이 가장 설명력이 좋았다. GDD와 피복면적을 조합한 다요인 생육예측 모형을 개발한 결과 생체중, 엽수, 엽면적의 결정계수가 0.9, 0.95, 0.89으로 단요인 예측모형보다 예측정확도가 개선된것을 확인할 수 있었다. 개발한 모형을 검증하기 위하여 검증시험포의 조사결과로 검증한 결과 관측 값과 예측 값의 결정계수는 0.91이며 RMSE가 134.2g으로 높은 예측 정확도를 보였다. 기존의 생육 관측의 경우 기상데이터로만 예측을 하거나 영상데이터로만 예측하는 경우가 많았는데 이는 현장의 상태를 반영하지 못하거나 배추가 결구 되는 특성을 반영하지 못해 예측 정확도가 낮았다. 두 예측방법을 혼합해 각 관측방법의 약점을 보완해 줌으로써 대한민국에서 수행되고 있는 기간채소 작황예측의 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

RFID 기반 이력추적 시스템을 이용한 농축산물 추천방법 (Agricultural and Stockbreeding Products Recommender System Using RFID Based Traceability System)

  • 김재경;김혜경
    • 지능정보연구
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    • 제14권2호
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    • pp.207-222
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    • 2008
  • 농축수산물의 안전성에 대한 문제가 속출하면서 농축산물에 대한 이력추적시스템 도입과 실효성 있는 서비스 방안에 대한 개발 필요성이 대두되고 있다. 특히, 농축산물의 온라인 유통 확대에 따라 소비자에게 용이한 정보탐색 기회를 제공하는 동시에 상품에 대한 안전성 문제를 해결할 수 있는 새로운 개인화 방법개발 및 시스템 도입이 요구되고 있다. 본 연구에서는 RFID 태그 기반의 이력추적시스템으로부터 획득되는 객관적 데이터를 분석하여 상품의 품질 상태를 판단하고 해당 정보를 가장 성공적인 추천방법으로 알려진 협업필터링에 이용할 수 있는 방법인 PDCF-ASP를 개발하였다. 농축산물 이력정보를 이용한 협업필터링 시스템은 소비자에게 개인화된 추천 상품정보를 제공함으로써 보다 편리한 쇼핑경험을 가능하게 하는 동시에 농축산물 생산 유통 판매의 안전성에 기여할 것이다.

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Investigating the Metabolism of Clubroot-Infected Plants by Integrating Metabolomic and Transcriptomic Approaches

  • Yahaya, Nazariyah;Malinowski, Robert;Burrell, Mike;Walker, Heather;Petriacq, Pierre;Rolfe, Stephen
    • 한국균학회소식:학술대회논문집
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    • 한국균학회 2015년도 춘계학술대회 및 임시총회
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    • pp.27-27
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    • 2015
  • Clubroot (Plasmodiophora brassicae) is a serious agricultural problem affecting Brassica crop production worldwide. It also infects the model plant Arabidopsis thaliana. During infection, this biotrophic pathogen manipulates the development and metabolism of its host leading to the development of galls in the root and hypocotyl. In turn, its own development is strongly influenced by the host. The aim of this study is to investigate the metabolism of clubroot-infected plants using a combination of transcriptomic and metabolomic approaches. We have used direct injection mass spectrometry to obtain a metabolic fingerprint of when changes in the metabolome occur and linked this with changes in host and pathogen gene expression. We have identified alterations in carbohydrate metabolism that occur during P. brassicae infection of A. thaliana plants. Transcriptomic analysis showed that host genes associated with sugar transport and metabolism were induced during gall formation and that the pathogen also expresses genes associated with these processes. We have examined the impact of inactivating host sucrose synthase, cytosolic invertase and sugar permeases on gall formation, identifying host genes that are required for gall formation. We have also explored how sugar status is changed in root tissue, developing and mature leaf during infection of wild type and mutant plants.

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Soil organic carbon variation in relation to land use changes: the case of Birr watershed, upper Blue Nile River Basin, Ethiopia

  • Amanuel, Wondimagegn;Yimer, Fantaw;Karltun, Erik
    • Journal of Ecology and Environment
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    • 제42권3호
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    • pp.128-138
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    • 2018
  • Background: This study investigated the variation of soil organic carbon in four land cover types: natural and mixed forest, cultivated land, Eucalyptus plantation and open bush land. The study was conducted in the Birr watershed of the upper Blue Nile ('Abbay') river basin. Methods: The data was subjected to a two-way of ANOVA analysis using the general linear model (GLM) procedures of SAS. Pairwise comparison method was also used to assess the mean difference of the land uses and depth levels depending on soil properties. Total of 148 soil samples were collected from two depth layers: 0-10 and 10-20 cm. Results: The results showed that overall mean soil organic carbon stock was higher under natural and mixed forest land use compared with other land use types and at all depths ($29.62{\pm}1.95Mg\;C\;ha^{-1}$), which was 36.14, 28.36, and 27.63% more than in cultivated land, open bush land, and Eucalyptus plantation, respectively. This could be due to greater inputs of vegetation and reduced decomposition of organic matter. On the other hand, the lowest soil organic carbon stock under cultivated land could be due to reduced inputs of organic matter and frequent tillage which encouraged oxidation of organic matter. Conclusions: Hence, carbon concentrations and stocks under natural and mixed forest and Eucalyptus plantation were higher than other land use types suggesting that two management strategies for improving soil conditions in the watershed: to maintain and preserve the forest in order to maintain carbon storage in the future and to recover abandoned crop land and degraded lands by establishing tree plantations to avoid overharvesting in natural forests.

Recurrent Neural Network Models for Prediction of the inside Temperature and Humidity in Greenhouse

  • Jung, Dae-Hyun;Kim, Hak-Jin;Park, Soo Hyun;Kim, Joon Yong
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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    • pp.135-135
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    • 2017
  • Greenhouse have been developed to provide the plants with good environmental conditions for cultivation crop, two major factors of which are the inside air temperature and humidity. The inside temperature are influenced by the heating systems, ventilators and for systems among others, which in turn are geverned by some type of controller. Likewise, humidity environment is the result of complex mass exchanges between the inside air and the several elements of the greenhouse and the outside boundaries. Most of the existing models are based on the energy balance method and heat balance equation for modelling the heat and mass fluxes and generating dynamic elements. However, greenhouse are classified as complex system, and need to make a sophisticated modeling. Furthermore, there is a difficulty in using classical control methods for complex process system due to the process are non linear and multi-output(MIMO) systems. In order to predict the time evolution of conditions in certain greenhouse as a function, we present here to use of recurrent neural networks(RNN) which has been used to implement the direct dynamics of the inside temperature and inside humidity of greenhouse. For the training, we used algorithm of a backpropagation Through Time (BPTT). Because the environmental parameters are shared by all time steps in the network, the gradient at each output depends not only on the calculations of the current time step, but also the previous time steps. The training data was emulated to 13 input variables during March 1 to 7, and the model was tested with database file of March 8. The RMSE of results of the temperature modeling was $0.976^{\circ}C$, and the RMSE of humidity simulation was 4.11%, which will be given to prove the performance of RNN in prediction of the greenhouse environment.

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영상기반의 딥러닝을 활용한 드론-실내고도유지 알고리즘 개발 (Development of algorithm for Maintaining indoor altitude of drone using image-based deep learning)

  • 김재우;이동구;김태정;이정호;김선정;최선;황헌
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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    • pp.173-173
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    • 2017
  • 드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다

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Telomere association of Oryza sativa telomere repeat-binding factor like 1 and its roles in telomere maintenance and development in rice, Oryza sativa L.

  • Byun, Mi Young;Cui, Li Hua;Lee, Hyoungseok;Kim, Woo Taek
    • BMB Reports
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    • 제51권11호
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    • pp.578-583
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    • 2018
  • Telomeres are specialized nucleoprotein complexes that function to protect eukaryotic chromosomes from recombination and erosion. Several telomere binding proteins (TBPs) have been characterized in higher plants, but their detailed in vivo functions at the plant level are largely unknown. In this study, we identified and characterized OsTRFL1 (Oryza sativa Telomere Repeat-binding Factor Like 1) in rice, a monocot model crop. Although OsTRFL1 did not directly bind to telomere repeats $(TTTAGGG){_4}$ in vitro, it was associated with telomeric sequences in planta. OsTRFL1 interacted with rice TBPs, such as OsTRBF1 and RTBP1, in yeast and plant cells as well as in vitro. Thus, it seems likely that the association of OsTRFL1 with other TBPs enables OsTRFL1 to bind to telomeres indirectly. T-DNA inserted OsTRFL1 knock-out mutant rice plants displayed significantly longer telomeres (6-25 kb) than those (5-12 kb) in wild-type plants, indicating that OsTRFL1 is a negative factor for telomere lengthening. The reduced levels of OsTRFL1 caused serious developmental defects in both vegetative and reproductive organs of rice plants. These results suggest that OsTRFL1 is an essential factor for the proper maintenance of telomeres and normal development of rice.

SLR 디지털카메라의 식생관측센서로서의 유효성 검토 (The Availability Examination for Vegetation Measurement of The SLR Digital Camera)

  • 김종환;김응남;전병덕;삼산화일
    • 한국측량학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.683-692
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    • 2009
  • 디지털 카메라를 이용한 지상형 원격탐사 기술은 농작물의 생육관리, 법면 녹화의 모니터링 및 환경 평가와 같은 식생평가분야에 유용한 기술로서 기대되고 있다. 본 논문에 서늘 일반적인 목적으로 판매되고 있는 디지털 카메라의 식생 평가분야에의 적용 가능성에 대하여 검토하였다. 그 결과, $\gamma$보정, 적정노출보정을 실시함으로써 시계열 관측 데이터간의 상면조도와 입사 에너지간의 관계를 분석할 수 있었다. 또한, 지상형 원격탐사에 있어서의 촬영 각도, 조도의 영향을 보정하기 위한 모델식을 제안하였다. 평가시험에서는 분광광도계와 디지털 카메라에 의해 구한 NDVI에는 높은 상관관계가 있음을 알 수 있었다.

Anthocyanins from Clitoria ternatea Attenuate Food-Borne Penicillium expansum and its Potential Application as Food Biopreservative

  • Leong, Chean-Ring;Azizi, Muhammad Afif Kamarul;Taher, Md Abu;Wahidin, Suzana;Lee, Kok-Chang;Tan, Wen-Nee;Tong, Woei-Yenn
    • Natural Product Sciences
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    • 제23권2호
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    • pp.125-131
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    • 2017
  • Clitoria ternatea or Commonly known blue pea, is a perennial climber crop native to Asian countries. The current study was aimed to evaluate the antimicrobial activity C. ternatea extract on food borne microorganisms and its antifungal effect on Penicillium expansum. The extract showed significant antimicrobial activity against 3 Gram positive bacteria, 2 Gram negative bacteria and 1 filamentous fungus on disc diffusion assay. The extract also showed good biocidal effect on all Gram positive bacteria tested and P. expansum. However, the kill curve analysis revealed that the fungicidal activity of the extract against P. expansum conidia was depend on the concentration of the extract and the time of exposure of the conidia to the extract. The scanning electron micrograph of the extract treated P. expansum culture showed alterations in the morphology of fungal hyphae. The germination of P. expansum conidia was completely inhibited and conidial development was totally suppressed by the extract, suggesting the possible mode of action of anthocyanin. Besides, the extract also exhibited 5.0-log suppression of microbial growth relative to control in the rice model. The results indicate the potential use of the C. ternatea anthocyanin as food biopreservative.

Inhibitory Effect of the Selected Heavy Metals on the Growth of the Phosphorus Accumulating Microorganism, Acinetobacter sp.

  • Chung, Keun-Yook;Han, Seok-Soon;Kim, Hong-Ki;Choi, Guak-Soon;Kim, In-Su;Lee, Sang-Sung;Woo, Sun-Hee;Lee, Kyung-Ho;Kim, Jai-Joung
    • 한국환경농학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.40-46
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    • 2006
  • This study was initiated to evaluate the inhibitory effect of selected heavy metals on the growth of Acinetobacter sp. Down as one of the phosphorus accumulating microorganisms (PAO) involved in the enhanced biological phosphorus removal (EBPR) process of the wastewater treatment plant. Acinetobacter sp. was initially selected as a starting model microorganism and was grown under aerobic condition for this experiment. The heavy metals selected and investigated in this study were cadmium (Cd), copper (Cu), mercury (Hg), nickel (Ni), and zinc (Zn). Median $(IC_{50})$ and threshold $(IC_{10})$ inhibitory concentrations for Cd, Cu, Hg, Ni, and Zn were 2.95 and 1.45, 4.92 and 2.53, 0.03 and 0.02, 1.12 and 0.43, 14.84 and 5.46 mg $L^{-1}$, respectively. We demonstrated that most of heavy metals tested in the experiment inhibited the growth of Acinetobacter sp. in the range of predetermined concentrations. Based on the data obtained from the experiment, Hg was the most sensitive to Acinetobacter sp., then Ni, Cd, Cu, and Zn in order.