Jaekyeong Baek;Wan-Gyu Sang;Dongwon Kwon;Sungyul Chanag;Hyeojin Bak;Ho-young Ban;Jung-Il Cho
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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2022
Detection of stress responses in crops is important to diagnose crop growth and evaluate yield. Also, the multi-spectral sensor is effectively known to evaluate stress caused by nutrient and moisture in crops or biological agents such as weeds or diseases. Therefore, in this experiment, multispectral images were taken by an unmanned aerial vehicle(UAV) under field condition. The experiment was conducted in the long-term fertilizer field in the National Institute of Crop Science, and experiment area was divided into different status of NPK(Control, N-deficiency, P-deficiency, K-deficiency, Non-fertilizer). Total 11 vegetation indices were created with RGB and NIR reflectance values using python. Variations in nutrient content in plants affect the amount of light reflected or absorbed for each wavelength band. Therefore, the objective of this experiment was to evaluate vegetation indices derived from multispectral reflectance data as input into machine learning algorithm for the classification of nutritional deficiency in rice. RandomForest model was used as a representative ensemble model, and parameters were adjusted through hyperparameter tuning such as RandomSearchCV. As a result, training accuracy was 0.95 and test accuracy was 0.80, and IPCA, NDRE, and EVI were included in the top three indices for feature importance. Also, precision, recall, and f1-score, which are indicators for evaluating the performance of the classification model, showed a distribution of 0.7-0.9 for each class.
본 연구에서는 기후학적 물수지 방법을 실제 유역에 적용하여 유역 상황을 모니터링하는 방법으로 구축하였다. 이 기후학적 물수지로부터 생성되는 과잉수분량은 유역에서의 지표면 유출 성분을 반영하여 홍수유출의 유추, 치수 구조물의 설치 및 운영에 관한 지표로 활용할 수 있으며, 부족수분량은 가뭄에 대한 정보를 취득할 수 있음을 알 수 있었다. 특히 이러한 두 가지 지표를 합성하여 얻어지는 습윤지표는 유역의 습윤상황뿐만 아니라 건조상황까지도 고려할 수 있으며, 이로부터 2001년 실제 가뭄현상에 대한 분석을 실시한 결과 이 습윤지표가 실제 현상을 잘 반영하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 유역의 습윤 및 건조상황 감시를 위하여 NOAA/AVHRR자료에 근거한 증발산량 산정결과를 토대로 지표면의 건습을 평가하였으며, 이러한 위성자료의 이용이 가뭄이 되풀이 되고 있는 우리나라에서 가뭄의 조기경보를 위해 효과적인 도구로서 이용될 수 있음을 확인하였다.
최근 수문 및 수자원 분야에서 위성영상의 활용성이 높아짐에 따라 관련 전용 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 이러한 위성을 기반으로 증발산량 및 토양수분량의 국내 연구현황과 그 산정 방법론을 조사하여 현재까지의 연구동향을 파악하고자 하였다. 국내 연구현황을 세부 방법론 별로 살펴본 결과 일반적으로 증발산량의 경우는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration (METRIC)과 같은 에너지수지 기반 모형과 Penman-Monteith (PM) 및 Priestley-Taylor (PT) 산출식을 기반으로 산정되었으며, 토양수분량의 경우 능동형(AMSR-E, AMSR2, MIRAS, SMAP) 및 수동형(ASCAT, SAR)와 같은 마이크로파 센서를 통한 산정이 주를 이루었다. 통계적 측면에서는 증발산량 및 토양수분량 공통적으로 회귀식 및 인공지능을 이용한 산출사례를 찾을 수 있었다. 또한 위성기반 자료들을 이용한 Evaporative Stress Index (ESI), Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), Soil Moisture Deficit Index (SMDI) 등의 다양한 지표를 산정하여 가뭄 특성파악에 적용한 연구 사례도 다수 있었으며, 지표모형(Land Surface Model, LSM)을 기반으로 하여 위성 다중센서에서 얻을 수 있는 주요 자료들을 활용해 증발산량과 토양수분량의 수문순환인자를 산출하기도 하였다. 본 논문에서는 이렇게 기존 연구사례 조사 및 내용파악 과정을 통해 위성을 활용한 주요 세부 방법론을 비교·검토 제시함으로써 관련 연구분야 기준 참고자료로의 활용 및 향후 위성기반 관련 수문순환 자료 산출 고도화 연구의 초석을 다지고자 한다.
Multi-spectral radiometer (MSR)를 사용한 리모트 센싱 기술이 향 후 잔디의 건조스트레스를 감지할 수 있는 도구로 사용될 수 있다. 본 연구의 목적은 네가지 각기 다른 조건의 건조스트레스를 받은 난지형 잔디의 잎에서 반사되는 Reflectance와 토양수분, 비주얼 잔디상태, 엽록소 함량, 광합성 등을 측정하여 각 factor간의 상관관계를 조사했으며 본 연구를 통해 모든 factor가 MSR 데이터와 질은 상관관계를 가지고 있었다. 또한 Reflectance 민감도는Visual spectral region보다 Infrared spectral region에서 더 높음을 알 수 있었다. 모든 결과를 종합해 볼 때 Multi-spectral radiometer (MSR)은 잔디의 건조상태를 미리 예측할 수 있는 도구로 사용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 이 기술의 자료를 활용하게 된다면 향 후 MSR이 부착된 기구(Balloon)를 이용한 필드 스터디 연구로 확대될 수 있을 것이다.
최근 기후변화로 야기되는 식생의 변화는 수문기상인자인 증발산과 토양수분에 많은 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 식생의 변화가 수문기상인자인 토양수분에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상 인자와의 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 정규식생지수 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration, RDA)에서 측정한 군위, 논산, 옥천, 예산 지역의 토양수분 관측값 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E(AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분 관측값을 MODIS-NDVI와 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 변화하는 양상을 알아내고자 하였고 상관성을 분석하여 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 그 결과 RDA 토양수분 관측값은 MODIS-NDVI와 거의 비슷한 경향을 나타남을 확인 할 수 있었으며, 이는 RDA와 AMSR-E의 토양수분의 관측 깊이에 따른 차이로 이 같은 현상이 나타난다고 사료된다, 또한 MODIS-NDVI, AMSR-E, RDA가 가지고 있는 각기 다른 공간 해상도(1km, 25km, point scale)가 반영된 결과라 할 수 있겠다, 추후 이를 보완한다면 보다 식생변화가 토양수분에 미치는 영향분석을 명확히 할 수 있을 것이다.
The drought index has been developed, based on a $8.6{\mu}m$ surface emissivity in the $8-12{\mu}m$ MODIS channels over the African Sahel region (10-20 N, 13 W-35 W) and the Seoul Metropolitan Area (SMA: 37.2-37.7 N, 126.6-127.2 E). The emissivity indicates the $SiO_2$ strength and can vary interannually by vegetation, water vapor, and soil moisture, as a potential indicator of drought conditions. In a well-vegetated region close to 10 N of the Sahel, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) showed high sensitivity, while the emissivity did not. On the other hand, the NDVI experienced negligible variability in a poorly vegetated region near 20 N, while the emissivity reflected sensitively the effects of atmospheric water vapor and soil moisture conditions. Seasonal variations of the emissivity (0.94-0.97) have been examined over the SMA during the 2003-2004 period compared to NDVI (or Enhanced Vegetation Index; EVI). Here, the dryness was more severe in urban area with less vegetation than in suburban area; the two areas corresponded to the north and south of the Han river, respectively. The emissivity exhibiting a significant spatial correlation of ${\sim}0.8$ with the two indices can supplement their information.
Through multiple stage analysis, the biochores in Korea were classified and organized as a hierarchy system. In the 1st step, the isopleth lines of warmth index $100^{\circ}C,\;85^{\circ}C,\;55^{\circ}C\;\cdot$ month and the coldness index $-8^{\circ}C,\;or-10^{\circ}C\;\cdot$ month, which indicate the boundaries of plant formation zones (Yim and Kira 1975; Yim 1977), were applied in the determination of major biochores. In the 2nd step, these biochores were subdivided into the five classes based on Thornthwaite's moisture index (Im) and Yim and Kira (1976), as follows: $100{\le}Im,100 In the 3 rd step, the analysis of topographic features yielded three categories of flatlands, gentle slope, and steep slope areas. These were obtained by adopting the $100{\times}100-meter$ gridded DEM and by considering the physical features of the Korean Peninsula. The features of relief in mountainous areas, waters, islands, etc. were converted into climatic indices. This grouping of biochores serves as a useful tool for the interpretation of the distributional patterns of vegetation of vascular plants and similar phenomena.
JinSil Choi;Kyunam An;Hosub An;Shin-Young Park;Dong-Kwan Kim
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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2022
With the development of advanced technology, automation of agricultural work is spreading. In association with the 4th industrial revolution-based technology, research on field smart farm technology is being actively conducted. A state-of-the-art unmanned automated agricultural production demonstration complex was established in Naju-si, Jeollanam-do. For the operation of the demonstration area platform, it is necessary to build a sophisticated, advanced, and intelligent field smart farming model. For the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area platform, we are building data on the growth of soybean for smart cultivated crops and conducting research to determine the optimal time for agricultural work. In order to operate an unmanned automation platform, data is collected to discover digital factors for water management immediately after planting, water management during the growing season, and determination of harvest time. A subsurface drip irrigation system was established for smart water management. Irrigation was carried out when the soil moisture was less than 20%. For effective water management, soil moisture was measured at the surface, 15cm, and 30cm depth. Vegetation indices were collected using drones to find key factors in soybean production prediction. In addition, major growth characteristics such as stem length, number of branches, number of nodes on the main stem, leaf area index, and dry weight were investigated. By discovering digital factors for effective decision-making through data construction, it is expected to greatly enhance the efficiency of the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area.
본 데이터 논문에서는 관측기반 농경지 토양수분 추정 기술 개발을 위해 서산과 태안에 2019년 5월에 구축한 테스트 베드에서 2019년 한해동안 얻어진 자료들을 공유하고자 한다. 본 데이터는 기상청에서 운영 중인 자동농업기상관측망 중에 하나인 서산 관측소 주변 밭과 인근 태안의 밭에 구축한 테스트 베드에서 얻어진 다양한 생태수문기상학적인 변수들(토양수분, 증발산, 강수, 복사, 기온, 습도, 식생지수 등)을 포함한다. 해당 데이터의 주목할 만한 사항은 (1) 토양수분관측을 Frequency Domain Reflectometry 및 Time Domain Reflectometry 센서를 이용한 지점관측 뿐만 아니라 COSMIC-ray 중성자 센서로 넓은 공간대표성을 지닌 면적관측을 동시에 수행하여 토양수분의 공간 스케일링 기술 개발 및 평가에 활용될 수 있다는 점, (2) Smart Surface Sensing System을 이용해 작물생육을 함께 감시함으로써 어떻게 토양수분과 작물생육이 상호작용하는지에 대한 이해를 증진시키는데 활용될 수 있다는 점, (3) 에디 공분산 시스템을 이용해 증발산을 함께 실측함으로써 지면 물수지 전반에 대한 평가가 가능하다는 점이다.
본 연구에서는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 기반의 식생을 고려하는 후방산란모델 Water Cloud Model (WCM)을 활용한 토양수분 산정 연구를 수행하였다. 금강 상류의 용담댐유역을 포함한 40 × 50 km2 영역의 Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 MSI (Multi-Spectral Instrument) 영상을 수집하여 연구에 활용하였다. WCM의 식생변수로는 Sentinel-1 기반의 식생지수 RVI (Radar Vegetation Index), 탈분극비(Depolarization Rario, DR)와 Sentinel-2 기반의 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. WCM의 정모델링(forward modeling)은 토양수분과 후방산란계수의 특성이 유사한 3개 Group으로 나누어 수행하였다. 토양수분과 후방산란계수의 선형적인 관계가 명확할수록 Group의 모의 성능이 더 높게 나타났으며, 식생지수 별로는 NDVI, RVI, DR 순으로 정확도가 높았다. 토양수분을 모의하기 위해 모의된 후방산란계수를 반전(inversion)하였으며, 모의 성능은 정모델링 결과와 비례하였다. WCM 모의의 오류는 실측 후방산란계수 기준 약 -12dB를 기점으로 증가하는 양상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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