Purpose: Yield monitoring systems are an essential component of precision agriculture. They indicate the spatial variability of crop yield in fields, and have become an important factor in modern harvesters. The objective of this paper was to review research trends related to yield monitoring sensors for grain crops. Methods: The literature was reviewed for research on the major sensing components of grain yield monitoring systems. These major components included grain flow sensors, moisture content sensors, and cutting width sensors. Sensors were classified by sensing principle and type, and their performance was also reviewed. Results: The main targeted harvesting grain crops were rice, wheat, corn, barley, and grain sorghum. Grain flow sensors were classified into mass flow and volume flow methods. Mass flow sensors were mounted primarily at the clean grain elevator head or under the grain tank, and volume flow sensors were mounted at the head or in the middle of the elevator. Mass flow methods used weighing, force impact, and radiometric approaches, some of which resulted in measurement error levels lower than 5% ($R^2=0.99$). Volume flow methods included paddle wheel type and optical type, and in the best cases produced error levels lower than 3%. Grain moisture content sensing was in many cases achieved using capacitive modules. In some cases, errors were lower than 1%. Cutting width was measured by ultrasonic distance sensors mounted at both sides of the header dividers, and the errors were in some cases lower than 5%. Conclusions: The design and fabrication of an integrated yield monitoring system for a target crop would be affected by the selection of a sensing approach, as well as the layout and mounting of the sensors. For accurate estimation of yield, signal processing and correction measures should be also implemented.
When and Where, What kind of agricultural products will be produced and provided for the market? It is a commercial requirement, and also an academic questions to remote sensing technology. Crop physiology analysis and growth monitoring are important elements for precision agriculture management. Remote sensing technology supplies us more selections and available spaces in this dynamic change study by producing images of different spatial, spectral and temporal resolutions. Especially, the hyperspectral remote sensing should do play a key role in crop growth investigation at national, regional and global scales. In the past five years, Chinese academy of sciences and Japan NTT-DATA have made great efforts to establish a prototype information service system to dynamically survey the vegetable planting situation in Nagano area of Japan mainly based on remote sensing data. For such concern, a flexible and light-duty flight system and some practical data processing system and some necessary background information should be rationally made together. In addition, some studies are also important, such as quick pre-processing for hyperspectral data, Multi-temporal vegetation index analysis, hyperspectral image classification in support of GIS data, etc. In this paper, several spectral data analysis models and a designed airborne platform are provided and discussed here.
The purpose of this study was to develop and verify a precision transmission error measurement system for a gear pair. The transmission error measurement system of the gear pair was developed as a measurement unit, signal processing unit, and signal analysis unit. The angular displacement for calculating the transmission error of the gear pair was measured using an encoder. The signal amplification, interpolation, and transmission error calculation of the measured angular displacement were conducted using a field-programmable gate array (FPGA) and a real-time processor. A high-pass filter (HPF) was applied to the calculated transmission error from the real-time processor. The transmission error measurement test was conducted using a gearbox, including the master gear pair. The same test was repeated three times in the clockwise and counterclockwise directions, respectively, according to the load conditions (0 - 200 N·m). The results of the gear transmission error tests showed similar tendencies, thereby confirming the stability of the system. The measured transmission error was verified by comparing it with the transmission error analyzed using commercial software. The verification showed a slight difference in the transmission error between the methods. In a future study, the measurement and analysis method of the developed precision transmission error measurement system in this study may possibly be used for gear design.
Objective: The objective of this study was to characterize physiochemical and nutrient profiles of feedstock and co-products from canola bio-oil processing that were impacted by source origin. The feedstocks and co-products (mash, pellet) were randomly collected from five different bio-oil processing plants with five different batches of samples in each bio-processing plant in Canada (CA) and China (CH). Methods: The detailed chemical composition, energy profile, total digestible nutrient (TDN), protein and carbohydrate subfractions, and their degradation and digestion (CNCPS6.5) were determined. Results: The results showed that TDN1x was similar in meals between CA and CH. CH meals and feedstock had higher, truly digestible crude protein (tdCP) and neutral detergent fiber (tdNDF) than CA while CA had higher truly digestible non-fiber carbohydrate (tdNFC). The metabolizable energy (ME3x), net energy (NELp3x, NEm3x, and NEg3x) were similar in meals between CA and CH. No differences were observed in energy profile of seeds between CA and CH. The protein and carbohydrate subfractions of seeds within CH were similar. The results also showed that pelleting of meals affected protein sub-fractionation of CA meals, except rapidly degradable fractions (PB1), rumen degradable (RDPB1) and undegrdable PB1 (RUPB1), and intestinal digestible PB1 (DIGPB1). Canola meals were different in the soluble (PA2) and slowly degradable fractions (PB2) between CA and CH. The carbohydrate fractions of intermediately degradable fraction (CB2), slowly degradable fraction (CB3), and undegradable fraction (CC) were different among CH meals. CH presented higher soluble carbohydrate (CA4) and lower CB2, and CC than CA meals. Conclusion: The results indicated that although the seeds were similar within and between CA and CH, either oil-extraction process or meal pelleting seemed to have generated significantly different aspects in physiochemical and nutrient profiles in the meals. Nutritionists and producers need to regularly check nutritional value of meal mash and pellets for precision feeding.
본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.
Md Sazzadul Kabir;Md Ashrafuzzaman Gulandaz;Mohammod Ali;Md Nasim Reza;Md Shaha Nur Kabir;Sun-Ok Chung;Kwangmin Han
농업과학연구
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제51권1호
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pp.63-77
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2024
Yield monitoring systems have become integral to precision agriculture, providing insights into the spatial variability of crop yield and playing an important role in modern harvesting technology. This paper aims to review current research trends in yield monitoring systems, specifically designed for non-grain crops, including cabbages, radishes, potatoes, and tomatoes. A systematic literature survey was conducted to evaluate the performance of various monitoring methods for non-grain crop yields. This study also assesses both mass- and volume-based yield monitoring systems to provide precise evaluations of agricultural productivity. Integrating load cell technology enables precise mass flow rate measurements and cumulative weighing, offering an accurate representation of crop yields, and the incorporation of image-based analysis enhances the overall system accuracy by facilitating volumetric flow rate calculations and refined volume estimations. Mass flow methods, including weighing, force impact, and radiometric approaches, have demonstrated impressive results, with some measurement error levels below 5%. Volume flow methods, including paddle wheel and optical methodologies, yielded error levels below 3%. Signal processing and correction measures also play a crucial role in achieving accurate yield estimations. Moreover, the selection of sensing approach, sensor layout, and mounting significantly influence the performance of monitoring systems for specific crops.
Optical diffuse reflectance sensing in visible and near-infrared wavelength ranges is one approach to rapidly quantify soil properties for site-specific management. The objectives of this study were to investigate effects of preprocessing of reflectance data and determine the accuracy of the reflectance approach for estimating physical and chemical properties of selected Missouri and Illinois, USA surface soils encompassing a wide range of soil types and textures. Diffuse reflectance spectra of air-dried, sieved samples were obtained in the laboratory. Calibrations relating spectra to soil properties determined by standard methods were developed using partial least squares (PLS) regression. The best data preprocessing, consisting of absorbance transformation and mean centering, reduced estimation errors by up to 20% compared to raw reflectance data. Good estimates ($R^2=0.83$ to 0.92) were obtained using spectral data for soil texture fractions, organic matter, and CEC. Estimates of pH, P, and K were not good ($R^2$ < 0.7), and other approaches to estimating these soil chemical properties should be investigated. Overall, the ability of diffuse reflectance spectroscopy to accurately estimate multiple soil properties across a wide range of soils makes it a good candidate technology for providing at least a portion of the data needed in site-specific management of agriculture.
Hem, Lina;Khay, Sathya;Choi, Jeong-Heui;Morgan, E.D.;El-Aty, A.M. Abd;Shim, Jae-Han
Toxicological Research
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제26권2호
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pp.149-155
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2010
The pesticide trichlorfon is readily degraded under experimental conditions to dichlorvos. A method has therefore been developed by which residues of trichlorfon in milk are determined as dichlorvos, using gas chromatography with ${\mu}$-electron capture detection. The identification of dichlorvos was confirmed by mass spectrometry. Milk was extracted with acetonitrile followed by centrifugation, freezing lipid filtration, and partitioning into dichloromethane. The residue after partitioning of dichloromethane was dissolved in ethyl acetate for gas chromatography. Recovery concentration was determined at 0.5, 1.0, and 2.0 of times the maximum permitted residue limits (MRLs) for trichlorfon in milk. The average recoveries (n = 6) ranged from 92.4 to 103.6%. The repeatability of the measurements was expressed as relative standard deviations (RSDs) ranging from 3.6%, to 6.7%. Limit of detection (LOD) and limit of quantification (LOQ) were 3.7 and $11.1{\mu}g/l$, respectively. The accuracy and precision (expressed as RSD) were estimated at concentrations from 25 to $250{\mu}g/l$. The intra- and inter-day accuracy (n = 6) ranged from 89.2% to 91% and 91.3% to 96.3%, respectively. The intra- and inter-day precisions were lower than 8%. The developed method was applied to determine trichlorfon in real samples collected from the seven major cities in the Republic of Korea. No residual trichlorfon was detected in any samples.
캡사이신은 고추의 매운맛을 결정하는 화합물이며 HPLC등과 같은 액상 크로마토그래피를 통한 정량법이 가장 많이 이용되고 있다. HPLC 방법은 정확하게 캡사이신 함량을 측정할 수 있으나 전처리 시간이 길고 고가의 장비를 필요로 하는 단점이 있다. Gibb's reagent로 불리는 2,6-dichloroquinone chlorimide는 캡사이신의 벤젠 구조와 반응하여 발색을 하며 이 반응을 이용해 상대적인 캡사이신의 양을 측정할 수 있다. 본 연구는 Gibb's reagent를 통한 발색반응은 캡사이신의 양에 비례하여 증가하며, 고추 태좌를 이용하였을 때에도 동일한 결과를 확인할 수 있었다. 또한, 이러한 방법을 대량 신속 캡사이신의 함량 측정을 위하여 고추의 과실을 절단하여 발색반응을 시키거나 Gibbs reagent를 미리 도포시켜 놓은 조건에서도 동일하게 신뢰할만한 결과를 확인하였다. 육종 목표에 따라 Gibb's reagent를 통한 개체 선별을 쉽게 하여 실제 육종 포장에서 간이적인 방법으로 매운 맛에 대해서 정성적 분석과 대략적인 정량적 분석이 가능하게되었다. 이러한 방법은 기존의 액상 크로마토그래피 등의 방법에 비해 시간과 비용이 절약되며 정확성에서도 큰 차이를 보이지 않아 고추 육종 포장에서의 활용을 기대할 수 있다.
콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.587, RMSE=1.01 ㎡/㎡, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.789, RMSE=0.73 ㎡/㎡, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 RRVI (R2=0.760, RMSE=0.78 ㎡/㎡, RE=37.26%) GRVI (R2=0.828, RMSE=0.66 ㎡/㎡, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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