• 한국토양비료학회지
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• 제47권2호
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• pp.92-99
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• 2014

The crop growing conditions make accurate predictions of yield ahead of harvest time difficult. Such predictions are needed by the government to estimate, ahead of time, the amount of crop required to be imported to meet the expected domestic shortfall. Corn and soybean especially are widely cultivated throughout the world and a staple food in many regions of the world. On the other hand, the CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach) model is a process-based model to estimate the land plant NPP (Net Primary Productivity) based on the plant growing mechanism. In this paper, therefore, a methodology for the estimation of corn/soybean yield ahead of harvest time is developed specifically for the growing conditions particular to Iowa and Illinois. The method is based on CASA model using MODIS data, and uses Net Primary Productivity (NPP) to predict corn/soybean yield. As a result, NPP at DOY 217 (in Illinois) and DOY 241 (in Iowa) tend to have high correlation with corn/soybean yields. The corn/soybean yields of Iowa in 2013 was estimated to be 11.24/3.55 ton/ha and Illinois was estimated to be 10.09/3.06 ton/ha. Errors were 6.06/17.58% and -10.64/-7.07%, respectively, compared with the yield forecast of the USDA. Crop yield distributions in 2013 were presented to show spatial variability in the state. This leads to the conclusion that NPP changes in the crop field were well reflected crop yield in this study.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.741-750
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• 2017

본 연구는 대표적인 곡물 생산, 수출국인 미국의 일리노이주와 아이오와주에 대하여 카운티별 MODIS 위성영상 식생지수 및 기상자료를 활용하여 수량을 추정할 수 있는 다중회귀 모형을 구축하고 그 결과를 평가하였다. 2002년부터 2012년까지의 MODIS 위성영상 식생지수 및 기상자료로 옥수수와 콩 수량 추정 모형을 구축하고 2013년 수량을 추정한 결과, 일리노이, 아이오와 2개주에 대하여 약 1~16% 내외의 오차 결과를 얻었다. 모형의 수량 추정 정확도 향상을 위해 추후에는 지대 구분 및 다양한 지표면 생물리 모수를 함께 활용하여 수량 추정 모형의 성과를 높여나가야 할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제4권1호
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• pp.23-28
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• 2002

CART(Classification and Regression Tree) 모형을 이용해서 결로시간 예측에 필요한 기상변수들을 평가하였다. 입력 기상 변수들은 0.3m와 1.5m에서 측정된 기온, 상대습도, 풍속의 시간별 측정값으로서 이 관측 값들은 1997년부터 1999년 5월에서 9월 사이에 미국의 Iowa, Illinois 및 Nebraska주에 위치한 15개 자동 기상 관측소에서 관측된 것이다. 0.3 m에서 측정된 기온, 상대습도, 그리고 풍속을 이용해서 얻어진 모형이 가장 높은 결로시간의 예측 적중율(85.5%)을 보였으며, 이 모형은 Gleason 등(1994)의 CART/SLD 모형의 적중률(84.7%) 보다 다소 높았다. 그러나 새로운 변수를 추가한 경우에 정확도의 향상이 다소 있었으나 CART/SLD 모형을 대체할 정도는 아니었다. 따라서, 기온, 상대습도, 풍속들의 종관 기상관측값들을 입력변수로 사용하는 CART/SLD 모형이 종관 기상관측 자료 이외의 추가적인 자료를 필요로 하는 모형으로 결로시간을 예측하는 것보다 합리적일 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(2)
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• pp.1037-1039
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• 2005