JinSil Choi;Kyunam An;Hosub An;Shin-Young Park;Dong-Kwan Kim
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.58-58
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2022
With the development of advanced technology, automation of agricultural work is spreading. In association with the 4th industrial revolution-based technology, research on field smart farm technology is being actively conducted. A state-of-the-art unmanned automated agricultural production demonstration complex was established in Naju-si, Jeollanam-do. For the operation of the demonstration area platform, it is necessary to build a sophisticated, advanced, and intelligent field smart farming model. For the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area platform, we are building data on the growth of soybean for smart cultivated crops and conducting research to determine the optimal time for agricultural work. In order to operate an unmanned automation platform, data is collected to discover digital factors for water management immediately after planting, water management during the growing season, and determination of harvest time. A subsurface drip irrigation system was established for smart water management. Irrigation was carried out when the soil moisture was less than 20%. For effective water management, soil moisture was measured at the surface, 15cm, and 30cm depth. Vegetation indices were collected using drones to find key factors in soybean production prediction. In addition, major growth characteristics such as stem length, number of branches, number of nodes on the main stem, leaf area index, and dry weight were investigated. By discovering digital factors for effective decision-making through data construction, it is expected to greatly enhance the efficiency of the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area.
South Dakota is an important agricultural state in the United States with annual cash receipts from agricultural products exceeding $9 billion dollars. This production is possible because of large areas of productive soils. This publication describes the general characteristics and qualities of the major soil groups recognized in South Dakota. The soil forming factors are briefly described, soil classification is introduced, and the genesis of typical Udalf and Ustoll soils are discussed. Soil management issues impacting the use of SD soils are considered. Long-term (>70 yrs) cultivation has significantly reduced surface soil organic carbon levels (>30% reduction) when compared to non-cultivated soil. Soil test phosphorus levels significantly increased in cultivated fields due to commercial P fertilization. The major long-term production problems for SD soils are conservation of soil moisture, organic matter and nitrogen losses, fertility management, and wind and water erosion control.
최근 편리함과 측정의 정확성으로 인해 Capacitance sensor가 토양수분 연구나 물관리에 국제적으로도 널리 이용되고 있다. 이 연구는 Capacitance sensor (EnviroSCAN, Sentek Ltd.)가 화산회토양이 많이 분포하는 제주도 지역에서도 활용성이 있는 지를 알아보기 위해 유기물함량이 다른 제주도의 대표적인 토양 종류를 이용하여 Calibration 시험을 수행하였다. 시험 결과 화산회토양에서는 비화산회토양과 달리 센서의 Scaled frequency와 토양의 용적수분함량 간에 Calibration식이 로그식 형태로 나타내는 것이 일반적으로 적용되는 지수식 형태로 나타내는 것보다 상관이 더 높게 나타났다. 또한 화산회토양이 많이 분포하는 지역에 서는 토양수분함량이 높아 습하거나 매우 적어 건조할 경우에는 Capacitance sensor에 의한 수분함량 측정값이 건조기를 이용한 수분함량 값보다 과소하게 측정될 수 있었다. Capacitance sensor를 이용하여 화산회토양에서 토양 수분함량을 정확하게 측정하기 위해서 Calibration식에 적용될 수 있는 현실적인 계수값을 제시하였다. 또 현재 이용되는 EnviroSCAN capacitance probes의 활용성을 제고하기 위해서 계수값을 유기물함량별로 추정하는 식을 제시 하였다. Capacitance sensor를 이용하여 토양수분함량을 정확하게 측정하기 위해서는 사전에 토양의 공극분포, 유기물함량, EC 등 측정여건을 파악하여 조절하는 것이 필요하였다.
본 연구는 잔디 생육에 따른 그린스피드의 변화를 알아보고자 시행되었으며, 이를 위해 실제 골프장그린의 잔디밀도, 토양수분, 표면경도, 예고를 6개월 동안 매일 조사함으로써 그린스피드 향상을 위한 효과적인 그린관리 방법을 모색하였다. 연구결과 잔디밀도, 토양수분, 표면경도 그리고 잔디예고와 그린스피드 사이의 신뢰도는 각각 0.4742, 0.5690, 0.4632, 0.2806로 측정되어 토양수분이 그린스피드에 가장 큰 영향을 미치는 요소라 사료된다. 따라서, 잔디 생육에 지장을 주지 않는 범위라면 토양수분을 조금 낮게 유지하는 것이 그린스피드를 향상시키는데 유리한 환경이 될 것이다. 잔디밀도의 경우 그린업 시기이며 가장 활발한 생육기인 5~6월에 충분한 밀도를 확보할 경우 빠른 그린스피드를 내는 효과적일 것이라 사료된다. 표면경도는 롤링과 같은 관리 작업을 통해 경도를 높이는 것이 상당히 효과적인 방법이라는 점을 확인할 수 있었다. 다만, 롤링은 잔디에 높은 스트레스를 주는 작업이므로 정기적인 배토작업을 병행하는 관리가 좋은 대안이 될 수 있겠다. 그린예고와 그린스피드 신뢰도는 0.2806으로 토양수분이나 표면 경도에 비해 낮았다. 본 결과를 통해, 예고를 3.0 mm 이하로 낮게 관리하는 것은 그린스피드 향상에 도움이 되며, 시기적으로는 벤트그래스의 생육이 왕성한 시기에 예고를 조절하여 그린스피드를 관리하는 것이 유리하다는 점을 알 수 있었다. 하지만, 예고의 범위가 2.9~3.4 mm로 다양하지 못했던 상황을 고려하여 향후 좀 더 다양한 예고에서 그린스피드를 조사하는 연구가 필요할 것이다. 결과적으로, 잔디예고를 제외한 다른 세 가지 요소 잔디밀도, 토양수분, 표면경도는 그린스피드와 상당 수준의 신뢰도는 있는 것으로 조사되었으며, 잔디의 상태와 시기에 따라 각 요소가 독립적으로 그린스피드에 영향을 미치는 것으로 사료된다. 따라서, 관리자가 연중 높은 그린스피드를 유지하기 위해서는 시기별로 잔디생육 상태를 고려해 각 요소별로 집중 관리가 필요할 것으로 사료된다.
The study examined the influence of climate and soil dynamics on vegetation health across the ecological zones in Rivers State, Nigeria. MODIS imagery was used to assess the vegetation health through NDVI and point grid pattern of meteorological data for total precipitation (TP), air temperature (AT), soil moisture (SM) and soil temperature (ST) of 2000, 2003, 2006, 2009, 2012 and 2015 were used for the study. Descriptive and inferential statistics were used for data analysis. Findings showed that NDVI ranged between 0.420 and 0.612 in the freshwater swamp (FWS) while between 0.465 and 0.611 in the rainforest and the NDVI in the mangrove was generally low. The highest mean AT was experienced in the mangrove ecological zone and the least was experienced in the rainforest. The mean SM was generally highest in the rainforest with highest value in 2000 (774.44 m3/m3). The ST was highest in the mangrove and the least was experienced in the rainforest while the TP was highest in the mangrove. NDVI correlated significantly with SM (r=0.720; p<0.05) and ST (r= -0.493; p<0.05). NDVI, SM, TP and ST significantly varied among the ecological zones. Regression analysis showed that vegetation health was significantly related to the combination of soil temperature and soil moisture (R2=0.641; p=0.000). Thus, monitoring the factors that affect vegetation health in a changing climate and soil environments is highly required.
The purpose of this study is to determine the amount of irrigation water for upland crop growth based on the 30 year of historical rainfall data and the water management guidelines as a reference. Five regions and ten crops were selected by their cultivation size. The changes of soil moisture contents were calculated using daily mean rainfall and irrigation demand. This study assumed that crops are irrigated when the soil moisture contents fell below of the field capacity for more than 5 days, which is the drought condition defined by RDA. The maximum irrigation water requirements was 167.2 mm for chinese cabbage during the growing season, which was followed by corn (112.0 mm), daikon (102.3 mm), spinach (66.1 mm), lettuce (56.7 mm), pepper (46.5 mm), potato (33.9 mm), sweet tomato (27.4 mm), peanut (11.5 mm) and bean (10.3 mm), The results of this study could contribute to providing valuable data to determine the capacity of irrigation facilities and to establish the emergency operation plans under extreme unfavorable weather condition (heat wave, etc.) for crop growth.
In this study, we analyzed the variability of irrigation water amounts based on the combination of various crops and soil textures using the Irrigation Water Management Model (IWMM). IWMM evaluates the degree of agricultural drought using the Soil Moisture Deficit Index (SMDI). When crops are damaged by the water scarcity under the drought condition indicating that the SMDI values are in negative (SMDI<0), IWMM irrigates appropriate water amounts that can shift the negative SMDI values to "0" to crop fields. To test the IWMM model, we selected the Bandong-ri (BDR) and Jucheon (JC) sites in Gangwon-do and Jeollabuk-do provinces. We derived the soil hydraulic properties using the near-surface data assimilation scheme form the Time Domain Reflectrometry (TDR)-based soil moisture measurements. The daily root zone soil moisture dynamics (R: 0.792/0.588 and RMSE: 0.013/0.018 for BDR/JC) estimated by the derived soil parameters were matched well with the TDR-based measurements for validation. During the long-term (2001~2015) period, IWMM irrigated the minimum water amounts to crop fields, while there were no irrigation events during the rainy days. Also, Sandy Loam (SL) and Silt (Si) soils require more irrigation water amounts than others, while the irrigation water were higher in the order of radish, wheat, soybean, and potato, respectively. Thus, the IWMM model can provide efficient irrigation water amounts to crop fields and be useful for regions at where limited water resources are available.
This study was conducted to develop an automatic soil water content control system for greenhouse, which consisted of drip irrigation nozzles, soil water content sensors, an on/off valve, a servo-motor assembly and a control program. The control logic adopted in the system was Ziegler-Nichols algorithm and rising time, time constant and over/undershoot ratio as control variables in the system was selected and determined by various control experiments to maintain small delay time and low overshoot. Based on the experimental results, it was concluded that the control system developed in the study could replace the unreliable conventional greenhouse soil water management.
Soil compaction is affected by soil texture, organic matter (OM), strength (ST) and soil moisture, which is difficult to understand the degree and effects of related factors. The purpose of the study is to assess the impact of them on the compaction with bulk density (BD). The analysis was conducted with data collected from national-wide monitoring sites including 105 upland soils, 246 orchard soils, and 408 paddy soils between 2009 and 2012. The distributions of soil physical properties were measured. The correlation and multi linear regression analysis were performed between soil physical properties using SAS. The regression equation of BD(y) includes ST, gravitational water contents (GWC), and OM as variables commonly, having additional factors, clay content and sand content in paddy soil and upland soil for only subsoil (p<0.001). Our results show that the BD could be explained about 40~50% by various physical properties. The regression was mainly determined by ST in orchard and upland soil and by the GWC in paddy soil. To mitigate soil compaction, it is important to maintain the proper level of OM in upland soil and to consider the moisture condition with soil texture in paddy soil when making work plan. Furthermore, it would be recommended the management criteria classified by soil texture for the paddy soils.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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