This research uses high-resolution satellite images as a source of collecting farmland information. For effectively extract the paddy area, we use texture information and different classify methods to assist the satellite image classification. First, using maximum likelihood classifier to extract paddy information from images. The results show that User Accuracy and Procedure Accuracy of the paddy area can increase from 80.60% to 95.45% and 84.38% to 95.45%. Second, establishing a paddy Knowledge Base and using Knowledge Base Classifier to extract paddy area, and result shows the User Accuracy and Producer Accuracy to be 92.16% and 90.06%. Finally, The result shows we can effectively contribute to the paddy field information extraction from high-resolution satellite images.
논 토양의 미생물 생태 다양성을 조사하기 위한 효과적인 방법으로 qRT-PCR을 적용하고자 본 연구를 수행하였다. 논 토양 미생물의 gDNA를 분리하기 위하여 Mo Bio kit를 사용한 효과적이고 안정적인 gDNA 분리 방법을 확립하였다. 논 토양 미생물 다양성을 qRT-PCR로 검출하기 위하여 bacteria를 세분한 ${\alpha}$-Proteobacteria, ${\beta}$-Proteobacteria, Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes 다섯 가지 문과 전체 bacteria, 전체 fungi를 구분할 수 있는 특이 primer set을 선정하여 다양한 조건의 시험을 통하여 최종 조건을 확립하였으며 재현성 실험을 통하여 방법의 유의성을 검증하였다.
최근 각종 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 정부 및 지방 자치 단체에서 다양한 공간정보를 제작하여 공급하고 있다. 2000년 대분류 토지피복지도가 제작된 이래 2010년부터 토지 피복 세분류 지도가 작성되기 시작하였으나 현재 일부 지역에 대해서만 세분류 지도가 구축되어있는 상황이다. 또한 그 동안 토지 피복 분류 결과의 고도화를 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔지만 대부분의 연구가 대분류 또는 중분류 수준에 그치고 있으며 토지 피복 세분류에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 토지 피복 중분류의 논 항목을 세분류 갱신하기 위하여 경지 정리 논을 자동으로 추출하는 기법을 제안하였다. 농업 분야에 효과적인 활용이 가능한 RapidEye 위성영상을 이용하였으며 영상에 고주파 필터링을 적용하여 논의 경계 정보를 강조하고 Otsu 임계화를 통해 논 경계에 대한 이진 영상을 취득하였다. 토지 피복 지도와 영상 등록을 수행하여 논 토지 피복에 대한 마스킹을 수행하였으며 이를 통해 논 지역의 경계 정보를 선별하였다. 최종적으로 지역적인 허프 라인 추출을 통하여 끊어진 에지를 이어 논의 경계 정보를 선형으로 추출하고 시작점과 끝점이 유사한 선형을 연결하여 경지 정리 논의 경계 정보를 완성하였다. 연구 결과, 효과적으로 경지 정리 논의 경계를 추출할 수 있었으며 벡터 추출 시 논 토지 피복 세분류 갱신의 상당 부분을 자동화할 수 있음을 확인하였다.
While utilizing high resolution satellite image for land use classification has been popularized, object-oriented classification has been adapted as an affordable classification method rather than conventional statistical classification. The aim of this study is to extract the paddy field area using object-oriented classification with time series NDVI from high-resolution satellite images, and the RapidEye satellite images of Jaeryung-gun in North Korea were used. For the implementation of object-oriented classification, creating objects by setting of scale and color factors was conducted, then 3 different land use categories including paddy field, forest and water bodies were extracted from the objects applying the variation of time-series NDVI. The unclassified objects which were not involved into the previous extraction classified into 6 categories using unsupervised classification by clustering analysis. Finally, the unsuitable paddy field area were assorted from the topographic factors such as elevation and slope. As the results, about 33.6 % of the total area (32313.1 ha) were classified to the paddy field (10847.9 ha) and 851.0 ha was classified to the unsuitable paddy field based on the topographic factors. The user accuracy of paddy field classification was calculated to 83.3 %, and among those, about 60.0 % of total paddy fields were classified from the time-series NDVI before the unsupervised classification. Other land covers were classified as to upland(5255.2 ha), forest (10961.0 ha), residential area and bare land (3309.6 ha), and lake and river (1784.4 ha) from this object-oriented classification.
A Modified CREAMS model, CREAMS-PADDY was developed to simulate the hydrology and nutrient transport at an irrigated rice paddy. The hydrology at a paddy was simulated by a daily water balance routine which reflects daily inflow, outflow, and water level changes. The soil erosion was simulated using modified USLE. The nutrient transport for total nitrogen and phosphorus were depicted for various phases of each constitute such as extraction, percolation, mineralization, and plant uptakes. Field monitoring was conducted to investigate the water quality changes at a paddy field at three times a week during the growing season of 1996. The proposed model simulates the water quality of the paddy reasonably well, and is found to be applicable to field conditions.
In this paper, we propose a new algorithm of the guidance line extraction for autonomous agricultural robot based on vision camera in paddy field. It is the important process for guidance line extraction which finds the central point or area of rice row. We are trying to use the central region data of crop that the direction of rice leaves have convergence to central area of rice row in order to improve accuracy of the guidance line. The guidance line is extracted from the intersection points of extended virtual lines using the modified robust regression. The extended virtual lines are represented as the extended line from each segmented straight line created on the edges of the rice plants in the image using the Hough transform. We also have verified an accuracy of the proposed algorithm by experiments in the real wet paddy.
In this paper, we proposed a new algorithm of the guidance line extraction for autonomous weeding robot based on infrared vision sensor in wet paddy. It is the critical process for guidance line extraction which finds the central point or area of rice row. In order to improve accuracy of the guidance line, we are trying to use the morphological characteristics of rice that the direction of rice leaves have convergence to central area of rice row. Using Hough transform, we were represented the curved leaves as a combination of segmented straight lines on binary image that has been skeletonized and segmented object. A slope of the guidance line was gotten as calculate the average slope of all segmented lines. An initial point of the guidance line was determined that is the maximum pixel value of the accumulated white columns of a binary image which is rotated the slope of guidance line in the opposite direction. We also have verified an accuracy of the proposed algorithm by experiments in the real wet paddy.
현재 토양 생태에서 토양미생물은 유기물 분해, 질소 순환, 식물의 질소 이용 등 중요한 역할을 하고 있어, 토양 내 미생물 다양성을 분석하기 위한 연구는 지속적으로 진행되어 오고 있다. 본 연구에서는 논 토양의 미생물 생태 다양성을 조사하기 위한 효과적인 방법으로 denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE)를 적용하고자 본 연구를 수행하였다. 논 토양 미생물의 DNA를 분리하기 위하여 lysis buffer method, skim milk bead method, sodium phosphate buffer method, Epicentre SoilMaster DNA extraction kit (Epicentre, USA), Mo Bio PowerSoil kit (Mo Bio, USA)를 이용하여 토양 내 gDNA 최적 추출방법을 확인하였다. 그 결과 Mo Bio PowerSoil kit를 사용하였을 때 Shannon 다양성지수가 세균 3.3870, 진균 3.6254으로 미생물 다양성 분석시에 가장 효과적이었다. DGGE 분석을 위한 조건은 세균의 경우 6% polyacylamide gel, 45-60% denaturing gradient였고, 진균의 경우 6% polyacrylamide gel, 45-80% denaturing gradient에서 최적 분석조건을 보였다. 위의 분석법을 적용하여 논 토양내의 미생물 군집의 변화를 살펴보면 시간의 변화 요인에 의해 미생물 변화가 일어나는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 사용된 DGGE 분석법을 통해 논토양 미생물의 분석 가능성을 제시 할 수 있었다.
This study evaluated the relative extraction ratio (RER) of As and heavy metals (Cd, Cu and Pb) in paddy soils using the two types extractant, 0.05 M EDTA and 0.43 M HNO3. The RER was calculated by dividing the concentrations of metals obtained by 0.05 M EDTA or 0.43 M HNO3 extraction by those obtained by aqua regia extraction. The RER of 0.43 M HNO3 was larger than that of 0.05 M EDTA. Correlation analysis indicated there was statistically significant correlation (p<0.001) between the concentration in aqua regia and 0.05 M EDTA or 0.43 M HNO3. Especially, Cd showed the higher correlation than other metals. Stepwise multiple linear regression analyses indicated soil pH, CEC, organic matter content, and soil texture all influenced the metal extraction rates and bioavailability of the metals.
토양의 중금속 침출에 사용되고 있는 7종의 단일 침출액간의 침출정도 및 상호관계를 Cd, Zn, Cu 및 Pb별로 구하고 각 중금속의 경시적 변화에 따른 함량 및 형태변화를 조사하기 위하여 아연 광산 주변의 논토양과 아연광산의 영향이 거의 없을 것으로 보이는 농공단지 주변의 논토양에 대하여 단일 침출 및 연속 침출을 수행하였다. 단일 침출액으로는 0.1M HCl, 0.1M $HNO_3$, 1M $NH_4OAc$ (pH 7.0), 0.05M EDTA, 0.001M DTRA (pH 7.3), 0.1M $NH_4Ox$ 및 4M $HNO_3$을 사용하였으며 연속침출은 증류수, 0.5M $KNO_3$, 0.5M NaOH, 0.05M EDTA, 4M $HNO_3$의 순으로 침출을 수행하였다. Cd 및 Zn의 경우 각 침출액간의 상호관계식의 상관관계가 매우 높아 중금속 농도의 상호 추정이 가능하였으나 Cu, Pb는 그렇지 못하였다. 아연 광산 주변 논토양을 대상으로 행한 연속침출 결과, 주 존재 형태는 Cd, Zn, Cu 및 Pb 모두 황화물/잔류태였다. Cd의 경우 치환태, Cu의 경우 유기태, 그리고 Pb의 경우는 탄산염태의 함유율이 상대적으로 높았다. 단 Zn의 경우 황화물/잔류태의 함유율이 79% 이상으로 매우 높았다. 각 중금속의 함량 변화는 12년 동안 모두 뚜렷히 감소 하였으나, 형태별 함유율은 거의 변화지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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