• 한국농공학회논문집
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• 제46권5호
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• pp.89-98
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• 2004

The amount of rice yield reduction due to inundation should be estimated to analyse economic efficiency of the farmland drainage improvement projects because those projects are generally promoted to mitigate flood inundation damage to rice in Korea. Estimation of rice yield reduction will also provide information on the flood risk performance to farmers. This study presented the relationships between inundated durations and rice yield reduction rates for different rice growth stages from the observed data collected from 1966 to 2000 in Korea, and developed the rice yield reduction estimation model (RYREM). RYREM was applied to the test watershed for estimating the rice yield reduction rates and the amount of expected average annual rice yield reduction by the rainfalls with 48 hours duration, 10, 20, 50, 100, 200 years return periods.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.917-919
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• 2003

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.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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• pp.383-392
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• 1993

Identification of rice paddy fields and estimation of their areas from the images taken by LANDSAT-5/TM were attempted. The results were verified by aerial photographs and also by ground observations. Changes of the spectral characteristics of rice plants were measured with a portable spectroradiometer during the growth period. Analyzing these characteristics, an index was developed for evaluating the growth and the yield of rice . Applying the index to the data observed by LANDSAT-5.TM on Sep. 26, 1986, Oct .20, 1989 and Sep, 21, 1990, it was confirmed that the estimated derived from the index agreed with actual values. The results well demonstrated its feasibility for evaluating the yield of rice by a satellite like LANDSAT-5/TM.

• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.525-534
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• 2016

쌀은 오랜 기간 동안 남한 지역의 주식임과 동시에 농부들의 주 수입원이며, 농업 분야 관련 정책 수립을 위한 수학적인 쌀 생산량 추정 모델의 구축이 필요하다. 본 연구의 목적은 (1) 쌀 생산량 추정을 위한 회선신경망 모델의 구축과, (2) 최고의 성능을 보이는 회선신경망의 파라미터를 결정하는 것과, (3) 인공신경망 모델과의 비교를 통해 회선신경망의 성능을 평가하는 것이다. 각 모델의 입력데이터로는 2000~2013년도의 4~9월까지에 해당하는 기상자료와 MODIS 위성자료를 사용하였으며, 정확도 평가를 위해 교차 검증을 실시하였다. 회선신경망과 인공신경망은 쌀 생산 표본점을 대상으로 각각 36.10kg/10a, 48.61kg/10a와 시군구 지역을 대상으로 각각 31.30kg/10a, 39.31kg/10a의 RMSE를 보였다. 회선신경망 모델은 인공신경망 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 본 연구를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 회선신경망 모델의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권4호
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• pp.1-10
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• 2019

Unmanned aerial vehicle(UAV) can acquire images with lower cost than conventional manned aircraft and commercial satellites. It has the advantage of acquiring high-resolution aerial images covering in the field area more than 50 ha. The purposes of this study is to develop the rice grain yield distribution using UAV. In order to develop a technology for estimating the rice yield using UAV images, time series UAV aerial images were taken at the paddy fields and the data were compared with the rice yield of the harvesting area for two rice varieties(Singdongjin, Dongjinchal). Correlations between the vegetation indices and rice yield were ranged from 0.8 to 0.95 in booting period. Accordingly, rice yield was estimated using UAV-derived vegetation indices($R^2=0.70$ in Sindongjin, $R^2=0.92$ in Donjinchal). It means that the rice yield estimation using UAV imagery can provide less cost and higher accuracy than other methods using combine with yield monitoring system and satellite imagery. In the future, it will be necessary to study a variety of information convergence and integration systems such as image, weather, and soil for efficient use of these information, along with research on preparing management practice work standards such as pest control and nutrient use based on UAV image information.

• 한국식품과학회지
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• 제22권2호
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• pp.199-205
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• 1990

우리나라 쌀의 품종별 도정 및 품위특성을 조사하여 합리적인 시장성을 평가할 수 있는 방법을 모색하고자 일반계 쌀과 다수계 쌀의 품종별로 품위 및 도정특성을 조사 분석한 결과는 다음과 같다. 유형별 도정률은 일반계가 높고 쇄미율은 통일계가 높았으나 미강률은 큰 차이가 없었으며 벼에서 쌀까지의 도정률은 현미의 용적중, 제현율 및 현백률이 높은 품종이 요구되고 현미의 쇄립률, 심복백립률, 왕겨율, 쇄미율 및 미강률이 낮은 품종은 쌀의 품위 및 수율이 향상되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.199-209
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• 2021

장기적인 시계열 수량 평균이 기술적인 발전 요인에 의해 증가하는 추세를 제거하여, 기존 MODIS NDVI 및 기상자료를 이용한 우리나라 벼 수량 추정 모형을 개선하고자 하였다. 이를 위해 2002년부터 2019년 까지의 NDVI (MYD13Q1)와 기상자료를 사용하여 다중 선형 회귀 분석을 수행하였다. 벼 수량 추세를 분석하고 이를 제거하여 모형을 보완하였다. 개선된 모형을 이용하여 추정한 벼 수량과 수량 통계 값 간의 상관 분석을 통해 추세 제거에 따른 정확도를 평가하였다. 그 결과, 추세가 제거된 벼 수량 추정 모형에 의해 예측된 수량이 통계 수량의 연간 변동 특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 추세 제거 전의 모형과 비교하여 통계 수량과의 상관계수와 결정계수도 높게 나타났다. 따라서 추세 제거 방법이 벼 수량 추정 모형을 효과적으로 보정하는 방법임을 확인하였다.

• 한국기후변화학회지
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• 제6권1호
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• pp.21-31
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• 2015

Various crop models have been extensively used for estimation of the crop yields. Compared to the other models, the EPIC model uses a unified approach to simulate more than 100 types of crops. It has been successfully applied in simulating crop yields for various combinations of weather conditions, soil properties, crops, and management schemes in many countries. The objective of this study was to estimate the rice and maize yield in South Korea using the EPIC model. The input datasets for the 30 types in the 11 categories were created for the EPIC model. The EPIC model simulated rice and maize yields. The performance of the EPIC model was evaluated with the goodness-of-fit measures including Root Mean Square Error (RMSE), Relative Error (RE), Nash-Sutcliffe Efficiency Coefficient (NSEC), Mean Absolute Error (MAE), and Pearson Correelation Coefficient (r). The rice yield showed to more high accuracy than maize yield on four type of method without NSEC. Theses results showed that the EPIC model better simulated rice yields than maize yields. The results suggest that the EPIC crop model can be useful to estimate crop yield in South Korea.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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• pp.46-46
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• 2017

We developed a rice simulation model for remote-sensing (SIMRIW-RS, Homma et al., 2007) to evaluate rice production and management on a regional scale. Here, we reports its application trial to estimate rice production in farmers' fields in Sendai, Japan. The remote-sensing data for the application was periodically obtained by multispectral camera (RGB + NIR and RedEdge) attached with unmanned air vehicle (UAV). The airborne images was 8 cm in resolution which was attained by the flight at an altitude of 115 m. The remote-sensing data was relatively corresponded with leaf area index (LAI) of rice and its spatial and temporal variation, although the correspondences had some errors due to locational inaccuracy. Calibration of the simulation model depended on the first two remote-sensing data (obtained around one month after transplanting and panicle initiation) well predicted rice growth evaluated by the third remote-sensing data. The parameters obtained through the calibration may reflect soil fertility, and will be utilized for nutritional management. Although estimation accuracy has still needed to be improved, the rice yield was also well estimated. These results recommended further data accumulation and more accurate locational identification to improve the estimation accuracy.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.631-640
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• 2017

쌀 생산량 예측 및 조사는 농가 소득 보전 및 농업 분야 기관에 영향을 주고 수급 조절과 가격 예측 등 정부의 정책 수립과 관련하여 중요한 의미를 갖는다. 이에 따라 작황 추정 모델의 구축이 필요하며 과거로부터 기상 자료 및 위성 자료를 통해 경험적 통계 모델 또는 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 연구가 다수 진행되었다. 현재 인공신경망 모델을 기반으로 개발된 딥 러닝 알고리즘이 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서 폭넓게 사용되며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 최근 다양한 딥 러닝 알고리즘 중 SSAE 알고리즘이 시계열 자료를 통한 예측 분야에서 적용 가능성이 확인되었으며 본 연구에서는 SSAE를 통해 남한 전역에 대한 쌀 생산량 추정 연구를 진행하였다. 입력 변수로 기상자료와 위성자료를 사용하였으며 남한 벼의 생육 기간을 고려하여 입력 자료를 기간별로 나누고 최적의 입력 자료롤 찾고자 하였다. 실험 결과, 5월부터 9월까지의 위성 자료와 16일 평균값을 사용한 기상 자료와의 조합을 사용하였을 경우 평균 연도별 %RMSE, 시군구 %RMSE 각각 7.43%, 7.16%로 가장 좋은 성능을 보였으며 이를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 SSAE 알고리즘의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.