• 한국작물학회지
• /
• 제44권2호
• /
• pp.149-153
• /
• 1999

Prediction of rice developmental stage is necessary for proper crop management and a prerequisite for growth simulation as well. The objectives of the present study were to find out the relationship between the plastochrone index(PI) and the developmental index(DVI) estimated by non-parametric phenology model which simulates the duration from seedling emergence(DVI=0) to heading(DVI=l) by employing daily mean air temperature and daylength as predictor variables, and to confirm the correspondency of developmental indice to panicle developmental stages based on this relationship. Four japonica rice cultivars, Kwanakbyeo, Sangpungbyeo, Dongjinbyeo, and Palgumbyeo which range from very early to very late in maturity, were grown by sowing directly in dry paddy field five times at an interval of two weeks. Data for seedling emergence, leaf appearance, differentiation stage of primary rachis branch and heading were collected. The non-parametric phenology model predicted well the duration from seedling emergence to heading with errors of less than three days in all sowings and cultivars. PI was calculated for every leaf appearance and related to the developmental index estimated for corresponding PI. The stepwise polynomial analysis produced highly significant square-rooted cubic or biquadratic equations depending on cultivars, and highly significant square-rooted biquadratic equation for pooled data across cultivars without any considerable reduction in accuracy compared to that for each cultivar. To confirm the applicability of this equation in predicting the panicle developmental stage, DVI at differentiation stage of primary rachis branch primordium was calculated by substituting PI with 82 corresponding to this stage, and the duration reaching this DVI from seedling emergence was estimated. The estimated duration revealed a good agreement with that observed in all sowings and cultivars. The deviations between the estimated and the observed were not greater than three days, and significant difference in accuracy was not found for predicting this developmental stage between those equations derived for each cultivar and for pooled data across all cultivars tested.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권4호
• /
• pp.789-802
• /
• 2021

Synthetic Aperture Radar (SAR) at C-band is an ideal remote sensing system for crop monitoring owing to its short wavelength, which interacts with the upper parts of the crop canopy. This study evaluated the potential of dual polarimetric Sentinel-1 at C-band for monitoring rice phenology. Rice phenological variations occur in a short period. Hence, the short revisit time of Sentinel-1 SAR system can facilitate the tracking of short-term temporal morphological variations in rice crop growth. The sensitivity of SAR backscattering coefficients, backscattering ratio, and polarimetric decomposition parameters on rice phenological stages were investigated through a time-series analysis of 33 Sentinel-1 Single Look Complex images collected from 10th April to 25th October 2020 in Gimhae, South Korea. Based on the observed temporal variations in SAR parameters, we could identify and distinguish the phenological stages of the Gimhae rice growth cycle. The backscattering coefficient in VH polarisation and polarimetric decomposition parameters showed high sensitivity to rice growth. However, amongst SAR parameters estimated in this study, the VH backscattering coefficient realistically identifies all phenological stages, and its temporal variation patterns are preserved in both Sentinel-1A (S1A) and Sentinel-1B (S1B). Polarimetric decomposition parameters exhibited some offsets in successive acquisitions from S1A and S1B. Further studies with data collected from various incidence angles are crucial to determine the impact of different incidence angles on polarimetric decomposition parameters in rice paddy fields.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.155-163
• /
• 2022

본 연구에서는 벼의 생물계절 예측 모형을 예시로 하여 해당 모형의 구동에 필요한 맞춤형 앙상블 상세기후예측자료를 구축하고 해당 자료의 보정방법을 고도화 하였을 때 농업적 활용 분야에서 가지는 부가가치를 확인해 보았다. 이를 위해, 벼의 생물계절 모의를 위해 집중적으로 필요한 기상자료인 1~10월의 일 평균/최저/최고 기온의 앙상블 장기(6개월) 전망자료를 생산하고 해당자료의 질을 높이기 위해 분위사상법 기반의 보정방법의 개선을 수행하였다. 그 결과 최저/최고/평균 기온 모두 대부분의 월에서 20일을 버퍼기간으로 선정하였을 때 4.51~15.37%까지 RMSE가 감소하는 것을 확인하였으며, 8~10월은 변수 및 월 별로 최적 버퍼기간이 다른 것을 확인하였다. 또한, 이러한 기상학적 변수의 개선은 벼의 생육단계별 시작일 예측이 모든 단계에서 7.82~10.60% 감소하였으며, 61개 ASOS 지점 가운데서도 생육단계에 따라 75~100%의 지점에서 RMSE가 감소하는 결과를 확인하였다. 본 연구 결과는 벼의 생물계절뿐만 아니라 감자, 고구마, 옥수수 등 타 작물로의 적용도 가능할 것으로 생각된다. 나아가, 일조시간, 습도, 풍속과 같은 예측변수들의 보정자료가 구축되면 농산물 작황전망, 병해충 예찰 등 다양한 분야의 학제간 연구에 적용하여 더 많은 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
• /
• 한국농림기상학회 2016년도 추계 학술발표논문집
• /
• pp.44-48
• /
• 2016

Extreme temperature impacts on field crop are of key concern and increasingly assessed, however the studies have seldom taken into account the automatic adaptations such as shifts in planting dates, phenological dynamics and cultivars. In this present study, trial data on rice phenology, agro-meteorological hazards and yields during 1981-2009 at 120 national agro-meteorological experiment stations were used. The detailed data provide us a unique opportunity to quantify extreme temperature impacts on rice yield more precisely and in a setting with automatic adaptations.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.11-20
• /
• 2015

This study aimed to investigate the canopy growth conditions and the accuracy of phenological stages of paddy rice using ground-based remote sensing data. Plant growth variables including Leaf Area Index (LAI) and canopy reflectance of paddy rice were measured at the experimental fields of Chonnam National University, Gwangju, Republic of Korea during the crop seasons of 2011, 2012, and 2013. LAI values were also determined based on correlations with Vegetation Indices (VIs) obtained from the canopy reflectance. Three phenological stages (tillering, booting, and grain filling) of paddy rice could be identified using VIs and a spatial index (NIR versus red). We found that exponential relationships could be applied between LAI and the VIs of interest. This information, as well as the relationships between LAI and VIs obtained in the present study, could be used to estimate and monitor the relative growth and development of rice canopies during the growing season.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제40권1호
• /
• pp.57-69
• /
• 2024

Crop classification plays a vitalrole in monitoring agricultural landscapes and enhancing food production. In this study, we explore the effectiveness of Long Short-Term Memory (LSTM) models for crop classification, focusing on distinguishing between apple and rice crops. The aim wasto overcome the challenges associatedwith finding phenology-based classification thresholds by utilizing LSTM to capture the entire Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)trend. Our methodology involvestraining the LSTM model using a reference site and applying it to three separate three test sites. Firstly, we generated 25 NDVI imagesfrom the Sentinel-2A data. Aftersegmenting study areas, we calculated the mean NDVI values for each segment. For the reference area, employed a training approach utilizing the NDVI trend line. This trend line served as the basis for training our crop classification model. Following the training phase, we applied the trained model to three separate test sites. The results demonstrated a high overall accuracy of 0.92 and a kappa coefficient of 0.85 for the reference site. The overall accuracies for the test sites were also favorable, ranging from 0.88 to 0.92, indicating successful classification outcomes. We also found that certain phenological metrics can be less effective in crop classification therefore limitations of relying solely on phenological map thresholds and emphasizes the challenges in detecting phenology in real-time, particularly in the early stages of crops. Our study demonstrates the potential of LSTM models in crop classification tasks, showcasing their ability to capture temporal dependencies and analyze timeseriesremote sensing data.While limitations exist in capturing specific phenological events, the integration of alternative approaches holds promise for enhancing classification accuracy. By leveraging advanced techniques and considering the specific challenges of agricultural landscapes, we can continue to refine crop classification models and support agricultural management practices.

• 환경생물
• /
• 제38권2호
• /
• pp.222-230
• /
• 2020

논 생태계 서식 생물을 장기적으로 모니터링하여 기후변화의 영향을 평가하기 위한 기초 연구로 잔물땡땡이의 발육단계별 온도발육모형을 선정하고 생태적 매개변수(유효적산온도, 발육한계온도, 발육최적온도, 발육최고온도)를 추정하였다. 선정된 온도발육모형을 이용하여 위도별 4 지역(철원, 당진, 부안, 해남)에서 발생하는 잔물땡땡이의 세대 수를 각 지역의 일 평균기온을 사용하여 예측하였다. 실험온도 구간(18~30℃)에서는 모든 성장단계에서, 발육속도가 온도에 따라 선형적으로 증가하였고 모형 사이의 적합성은 유의한 차이가 없었다. 하지만 발육최적온도와 달리 발육한계온도는 모형별로 상당한 차이를 보였다. 잔물땡땡이는 고위도인 철원에서 3.6 세대가 발생하지만 다른 지역에서는 4.3 세대가 발생하는 것으로 예측되었다. 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 생물계절 변동 및 논 생태계 생물다양성 보전 연구의 기초자료로 활용될 것으로 보인다.

• 한국작물학회지
• /
• 제56권3호
• /
• pp.255-263
• /
• 2011

Projected increases in atmospheric $CO_2$ concentration ([$CO_2$]) and temperature ($T_a$) have the potential to alter in rice growth and yield. However, little is known about whether $T_a$ warming with elevated [$CO_2$] modify plant architecture. To better understand the vertical profiles of leaf area index (LAI) and the flag leaf morphology of rice grown under elevated $T_a$ and [$CO_2$], we conducted a temperature gradient field chamber (TGC) experiment at Gwangju, Korea. Rice (Oryza sativa L. cv. Dongjin1ho) was grown at two [$CO_2$] [386 (ambient) vs 592 ppmV (elevated)] and three $T_a$ regimes [26.8 ($\approx$ambient), 28.1 and $29.8^{\circ}C$] in six independent field TGCs. While elevated $T_a$ did not alter total LAI, elevated [$CO_2$] tended to reduce (c. 6.6%) the LAI. At a given canopy layer, the LAI was affected neither by elevated [$CO_2$] nor by elevated $T_a$, allocating the largest LAI in the middle part of the canopy. However, the fraction of LAI distributed in a higher and in a lower layer was strongly affected by elevated $T_a$; on average, the LAI distributed in the 75-90 cm (and 45-60 cm) layer of total LAI was 9.4% (and 35.0%), 18.8% (25.9%) and 18.6% (29.2%) in ambient $T_a$, $1.3^{\circ}C$ and $3.0^{\circ}C$ above ambient $T_a$, respectively. Most of the parameters related to flag leaf morphology was negated with elevated [$CO_2$]; there were about 12%, 5%, 7.5%, 15% and 21% decreases in length (L), width (W), L:W ratio, area and mass of the flag leaf, respectively, at elevated [$CO_2$]. However, the negative effect of elevated [$CO_2$] was offset to some extent by $T_a$ warming. All modifications observed were directly or indirectly associated with either stimulated leaf expansion or crop phenology under $T_a$ warming with elevated [$CO_2$]. We conclude that plant architecture and flag leaf morphology of rice can be modified both by $T_a$ warming and elevated [$CO_2$] via altering crop phenology and the extent of leaf expansion.

• 한국응용곤충학회지
• /
• 제61권2호
• /
• pp.335-347
• /
• 2022

중국 동북부지역 랴오닝성의 단둥(40°07'N 124°23'E)과 지린성의 궁주링(43°30'N 124°49') 및 룽징(42°46'N 129°26'E)에서 2020년과 2021년 벼 재배기간 중에 성페로몬트랩으로 이화명나방(Chilo suppressalis)(나비목: 포충나방과)의 성충 발생 시기를 조사하였다. 1화기 성충은 5월 중순부터 7월 하순 사이, 2화기 성충은 7월 중순부터 9월 중순 사이에 발생하여 세 지역 모두 연중 2회 성충 발생양상이 뚜렷하게 확인되었다. 위도가 높은 지역에서 발생시기가 더 늦었다. 각 지역에서 관찰된 1화기 발생 시기를 기준으로 발생 시기 모델링을 통해 2화기 발생 시기를 추정하고 관찰된 시기와 비교하였다. 네 개의 선행연구 자료로부터 성충, 알, 유충, 용 발육단계의 온도의존 생명현상(발육속도, 발육완성분포, 생존율, 성충 노화율, 총산란수, 산란완성분포, 성충 생존완성분포) 모델들을 수집하거나 작성하였고, 이들을 선행 연구에 따라 단독으로 사용하거나 혼합하여 곤충 발생 시기 추정 소프트웨어인 PopModel에서 결합하였다. 모델링 결과에서 유충 발육기간이 짧게 관찰된 선행연구 자료를 기반으로 하여 구성된 모형들이 2화기 성충 발생 시기를 더 근접하게 추정하였다. 2021년에는 단둥과 룽징에서 성충 조사 시기에 맞추어 이화명나방에 의한 벼 피해주율의 변화를 조사하였다. 피해주율은 벼 재배기간 중 누적되어 2번의 증가시기가 뚜렷하게 나타났고, 이화명나방의 각 세대 유충에 의해 발생한 것으로 추정되었다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.282-290
• /
• 2013

대기와 지표면을 구성하고 있는 토양 및 식생은 생물리학적/생지화학적인 과정을 통해 서로 상호작용을 한다. 이러한 과정을 모의하기 위해 지표모델과 작물 생육모델이 사용되고 있다. 지표모델인 Noah MP 모델과 작물생육모델인 CERES-Rice 모델을 비교하기 위해 해남 플럭스 관측소 인근 지역에서 작물의 생육과 증발산량을 모의하였다. 플럭스 관측자료가 수집된 2003년부터 2012년까지 해남 플럭스 관측소의 주요 식생인 벼를 대상으로 생육과 증발산량을 모의되었다. Noah MP 모델은 단순한 식생 모의 과정으로 인해 개화기를 전후로 하는 벼의 LAI 변화양상을 정확하게 반영하지 못하였다. 벼의 생체중 예측에 있어서도 실제 관측될 수 있는 생체중보다 대략 10분의 1 수준에 해당하는 생체중이 모의되었다. 증발산량 모의의 경우에도, CERES-Rice 모델의 모의값보다 약 21%에 해당하는 증발산량을 모의하였다. 반면, CERES-Rice 모델의 경우 LAI의 변화와 생체중 모의 값은 실제의 벼 생육 양상과 유사할 것으로 추정되었다. 또한, 증발산량의 경우에도 해남 플럭스 관측소에서 측정된 값과 비교하였을 때 Noah-MP모델의 모의값이 CERES-Rice 모델의 모의값에 비해 RMSE 값이 1.8배 높았다. Noah MP 모델이 보이는 높은 오차값들은 Noah MP모델이 논의 지표상태를 적절히 반영하지 못하였기 때문으로 사료되었고, 특히 과소추정된 생체중을 보정하여 증발산량을 예측할 경우 오차를 30%까지 줄일 수 있을 것으로 보인다. 따라서, Noah MP 모델에 논에서의 지표 특성을 반영할 수 있다면 보다 정확한 물질순환과 에너지 교환을 예측할 수 있을 것으로 사료된다.