A new output only modal analysis method is developed in this paper. This method uses continuous wavelet transform to modify a popular blind source separation algorithm, second order blind identification (SOBI). The wavelet modified SOBI (WMSOBI) method replaces original time domain signal with selected time-frequency domain wavelet coefficients, which overcomes the shortcomings of SOBI. Both numerical and experimental studies on bridge models are carried out when there are limited number of sensors. Identified modal properties from WMSOBI are analyzed and compared with fast Fourier transform (FFT), SOBI and eigensystem realization algorithm (ERA). The comparison shows WMSOBI can identify as many results as FFT and ERA. Further case study of structural health monitoring (SHM) on an arch bridge verifies the capability to detect damages by combining WMSOBI with incomplete flexibility difference method.
Nitrogen (N) is an essential macronutrient. Thus, evaluating its flows and stocks in rice paddy ecosystems provides important insights into the sustainability and environmental loads of rice production. Among the N sources of paddy fields, atmospheric deposition and irrigation inputs remain poorly understood. In particular, insufficient information is available for atmosphere-rice paddy exchange of gaseous and particulate reactive N (Nr, all N species other than molecular N) which represents the net input or output through dry deposition and emission. In this study, we assessed the N inputs via atmospheric deposition and irrigation to a Japanese rice paddy area by weekly monitoring for 2 years with special emphasis on gas and particle exchange. The rice paddy during the cropping season acted as a net emitter of ammonia ($NH_3$) to the atmosphere regardless of the N fertilizer applications, which reduced the effects of dry deposition to the N input. Dry N deposition was quantitatively similar to wet N deposition, when subtracting the rice paddy $NH_3$ emissions from N exchange. The annual N inputs to the rice paddy were 3.2 to $3.6\;kg\;N\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ for exchange, 8.1 to $9.8\;kg\;N\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ for wet deposition, and 11.1 to $14.5\;kg\;N\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ for irrigation. The total N input, 22.8 to $27.5\;kg\;N\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, corresponded to 38% to 55% of the N fertilizer application rate and 53% to 67% of the brown rice N uptake. Monitoring of atmospheric deposition and irrigation as N sources for rice paddies will therefore be necessary for adequate N management.
Radar remote sensing is appropriate for rice monitoring because the areas where this crop is cultivated are often cloudy and rainy. Especially, Synthetic Aperture Radar (SAR) can acquire remote sensing information with a high temporal resolution in tropical and subtropical regions due to its all-weather capability. This paper analyzes the relationships between backscattering coefficients of rice measured by RADARSAT-2 SAR and growth parameters during a rice growth period. And we applied the relationships to crop monitoring of paddy rice in North Korea. As a result, plant height and Leaf Area Index (LAI) increased until Day Of Year (DOY) 234 and then decreased, while fresh weight and dry weight increased until DOY 253. Correlation coefficients revealed that Horizontal transmit and Horizontal receive polarization (HH)-polarization backscattering coefficients were correlated highly with plant height (r=0.95), fresh weight (r=0.92), vegetation water content (r=0.91), LAI (r=0.90), and dry weight (r=0.89). Based on the observed relationships between backscattering coefficients and variables of cultivation, prediction equations were developed using the HH-polarization backscattering coefficients. Concerning the evaluation for the applicability of the LAI distribution from RADARSAT-2, the LAI statistic was evaluated in comparison with LAI distribution from RapidEye image. And LAI distributions in Pyongyang were presented to show spatial variability for unaccessible areas.
Ng, Chi Tim;Ko, Jonghan;Yeom, Jong-min;Jeong, Seungtaek;Jeong, Gwanyong;Choi, Myungin
대한원격탐사학회지
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제35권1호
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pp.57-81
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2019
Satellite images can be integrated into a crop model to strengthen the advantages of each technique for crop monitoring and to compensate for weaknesses of each other, which can be systematically applied for monitoring inaccessible croplands. The objective of this study was to outline the productivity of paddy rice based on simulation of the yield of all paddy fields in North Korea, using a grid crop model combined with optical satellite imagery. The grid GRAMI-rice model was used to simulate paddy rice yields for inaccessible North Korea based on the bidirectional reflectance distribution function-adjusted vegetation indices (VIs) and the solar insolation. VIs and solar insolation for the model simulation were obtained from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) and the Meteorological Imager (MI) sensors of the Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS). Reanalysis data of air temperature were achieved from the Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS). Study results showed that the yields of paddy rice were reproduced with a statistically significant range of accuracy. The regional characteristics of crops for all of the sites in North Korea were successfully defined into four clusters through a spatial analysis using the K-means clustering approach. The current study has demonstrated the potential effectiveness of characterization of crop productivity based on incorporation of a crop model with satellite images, which is a proven consistent technique for monitoring of crop productivity in inaccessible regions.
The yield is basic and necessary information in precision agriculture that reduces input resources and enhances productivity. Yield information is important because it can be used to set up farming plans and evaluate farming results. Yield monitoring systems are commercialized in the United States and Japan but not in Korea. Therefore, such a system must be developed. This study was conducted to develop a yield monitoring system that improved performance by correcting a previously developed flow sensor using a grain tank-weighing system. An impact-plated type flow sensor was installed in a grain tank where grains are placed, and grain tank-weighing sensors were installed under the grain tank to estimate the weight of the grain inside the tank. The grain flow rate and grain weight prediction models showed high correlations, with coefficient of determinations (R2) of 0.9979 and 0.9991, respectively. A main controller of the yield monitoring system that calculated the real-time yield using a sensor output value was also developed and installed in a combine harvester. Field tests of the combine harvester yield monitoring system were conducted in a rice paddy field. The developed yield monitoring system showed high accuracy with an error of 0.13%. Therefore, the newly developed yield monitoring system can be used to predict grain weight with high accuracy.
작황조사시험은 우리나라주요 재배지점에 대해 해당 지역에서 주로 재배되는 품종들을 선정하여 장기적으로 벼의 생육과 수량을 관찰하는 연구이다. 이 연구의 목적은 기상 및 병해충의 변화에 따라 재배방법을 능동적으로 수정하여 대응하기 위한 것이다. 장기적인 자료 축적으로 이를 다양한 분야에서도 활용할 수 있도록 이 시험의 이루어지는 장소와 재배관리, 각 장소에 대응하는 기상관측소, 관찰되는 항목들에 대해 소개하였다. 각 관찰항목은 표준적인 절차에 따라 조사되어 일정한 품질이 유지되고 있으며 이 정보들은 현재 문헌으로 모두 공개되어 있으며 전산자료의 형식으로 획득할 수 있다.
The remote monitoring system of water salinity was assessed in Wando reclaimed land lake during a farming season in 2009. Increasing of water salinity in this lake used to bring about salt damage on rice plant occasionally. At the early stage of the rice growing period, rice growth was not damaged due to enough rainfall with more than 120 mm from the mid-May to the first ten days of June. Data collection using on-site water salinity measuring sensors every 2 hours and real-time transmission in system were carried out for the experiment. We compared the transmitted values from the sensor system with water sample values collected and analyzed by a local technical office. Salt concentrations measured by sensor in real-time monitoring system were available data. The regression equation between rainfall and water salinity was presented as (water salinity after rainfall) = $0.621{\times}$(water salinity before rainfall)${\times}exp(-0.0139{\times}rainfall)$, ($r^2=0.579$, p<0.01). It is suggested that the system is useful for stable farming in the area where farmer use water in reclaimed lakes as an irrigation source.
To understand salinity status of fresh water and paddy soils and the susceptibility of rice to salinity stress of Gunnae reclaimed tidelands, salinity monitoring was conducted in rainy and dry seasons. For fresh water, a high salinity was observed at the sampling location near the sluice gate and decreased with distance from the gate. This spatial pattern of fresh water salinity indicates the necessity of spatial distribution of salinity in the assessment of salinity status of fresh water. Interestingly, there was significant correlation between rainfall amount and salinity, implying that salinity of fresh water varies with rainfall and thus it may be possible to predict salinity of water using rainfall. Soil salinity also higher near the gate, reflecting the influence of high saline water. In addition, the groundwater salinity also high to threat rice growth. Though soil salinity status indicated low possibility of sodium injury, there was changes in soil salinity status during the course of rice growth, suggesting that more intensive monitoring of soil salinity may be necessary for soil salinity assessment. Our study suggests the necessity of intensive salinity monitoring to understand the spatio-temporal variations of salinity of water and soil of reclaimed tideland areas.
A study was performed to examine the effects of reclaimed-water irrigation on microorganism con-centration in ponded-water of paddy rice plots. Several treatments were used and each one was triplicated to evaluate the change of indicator microorganisms (total coliforms (TC), fecal coliforms FC), and E. coli) concentrations in 2003 and 2004 growing seasons. Their concentrations increased significantly right after irrigation, but decreased about $45\%$ in 24 hours. It implies that agricultural activities such as plowing and fertilizing should be practiced one or two days after irrigation considering health-risks. Treatments with UV-disinfected water irrigation demonstrated significantly lower concentrations than others including control plots where natural surface water was irrigated. The monitoring results from actual paddy rice fields and experimental paddy plots showed that concentrations of indicator microorganisms ranged from $10^2\;to\;10^5$ MPN/100mL. A comprehensive assessment of existing agricultural practices and a thorough monitoring in the field as well as treatment-plots are recommended to make more realistic national guidelines more applicable. UV-disinfected water irrigation reduced microorganism concentrations in paddy fields down to below the concentration of conventional paddy rice culture, and is thought to be an effective and feasible measure fur agricultural reuse of secondary effluent.
This paper demonstrates that RADARSAT ScanSAR data can be an important data source of radar remote sensing for monitoring crop systems and estimation of rice yield for large areas in tropic and sub-tropical regions. Experiments were carried out to show the effectiveness of RADARSAT ScanSAR data for rice yield estimation in whole province of Guangdong, South China. A methodology was developed to deal with a series of issues in extracting rice information from the ScanSAR data, such as topographic influences, levels of agro-management, irregular distribution of paddy fields and different rice cropping systems. A model was provided for rice yield estimation based on the relationship between the backscatter coefficient of multi-temporal SAR data and the biomass of rice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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