This study was carried out to develop a more convenient way to analyze soil texture by hydrometer. Standard Hydrometer Method(SM), in which at least 7 times of reading is required for soil texture analysis, was compared with two other methods named as Soil Clay Fraction Procedure(SCFP) and Simplified for Soil Texture Analysis(SSTA), in which 2 or 3 times of hydrometer reading may be enough for soil texture analysis, respectively. There appeared to be very close correlation(nearly 1.0) between clay contents measured by the above three methods. The clay content measured by SCFP were overestimated by 0~2 percent than those by SM. Textural classes of 28 soil samples determined by SSTA were identical to those by SM. But, textural classes determined by SCFP appeared to be different from those by SM in 4 of 28 soil samples. Because the measurements of particle size in SSTA is made near $2{\mu}m$ diameter, we can save time and labour to measure the clay contents. Therefore, SSTA could be used as a more convenient method to get the same data as SM.
Kim, Dongseok;Song, Jisu;Jeong, Eunji;Hwang, Hyunjung;Park, Jaesung
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.66
no.4
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pp.27-39
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2024
Soil texture is determined by the proportions of sand, silt, and clay within the soil, which influence characteristics such as porosity, water retention capacity, electrical conductivity (EC), and pH. Traditional classification of soil texture requires significant sample preparation including oven drying to remove organic matter and moisture, a process that is both time-consuming and costly. This study aims to explore an alternative method by developing an AI model capable of predicting soil texture from images of pre-sorted soil samples using computer vision and deep learning technologies. Soil samples collected from agricultural fields were pre-processed using sieve analysis and the images of each sample were acquired in a controlled studio environment using a smartphone camera. Color distribution ratios based on RGB values of the images were analyzed using the OpenCV library in Python. A convolutional neural network (CNN) model, built on PyTorch, was enhanced using Digital Image Processing (DIP) techniques and then trained across nine distinct conditions to evaluate its robustness and accuracy. The model has achieved an accuracy of over 80% in classifying the images of pre-sorted soil samples, as validated by the components of the confusion matrix and measurements of the F1 score, demonstrating its potential to replace traditional experimental methods for soil texture classification. By utilizing an easily accessible tool, significant time and cost savings can be expected compared to traditional methods.
Soil moisture content is generally accepted as an important factor to understand the process of crop growth and is the basis of earth system models for analysis and prediction of the crop condition. To continuously monitor soil moisture changes at kilometer scale, it is demanded to create high resolution data from the current, several tens of kilometers. In this paper we described a downscaling method for Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) Soil Moisture Content (SMC) from 10 km to 30 m resolution using a soil texture and field measurements that have a high correlation with the SMC. As a result, the soil moisture variations of both data (before and after downscaling) were identical, and the Root Mean Square Error (RMSE) of SMC exhibited the low values. Also, time series analyses showed that three kinds of SMC data (field measurement, original AMSR2, and downscaled AMSR2) had very similar temporal variations. Our method can be applied to downscaling of other soil variables and can contribute to monitoring small-scale changes of soil moisture by providing high resolution data.
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.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.37
no.1
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pp.69-72
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2015
This study investigated the effects of oil dose and soil texture on the analysis results for total petroleum hydrocarbon (TPH) in artificially oil-contaminated soils. The same amount of diesel was mixed with soils having different soil texture, and soil TPH concentrations were then analyzed for comparison. Presence of clay in the soil showed lower soil TPH analysis results than that of sand only. As the clay content was increased in the soil, the lower soil TPH concentration was obtained by incompleteness of solvent extraction. As the organic matter content in soil was increased from 5.2% to 10% (weight basis), a higher concentration of TPH was obtained by TPH analysis. However, at a higher organic content in the soil, 18%, resulted in a lower TPH concentration than those of 5.2% and 10%. Gasoline dose to the soil resulted in a significantly low TPH concentration due to the volatilization of gasoline while soil mixing and analysis. This study results would provide fundamental information either to the expectation of TPH concentration in artificially oil-contaminated soil or to estimation of oil release in the real oil-contaminated site.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.12
no.5
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pp.77-91
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2009
The purpose of this study is to define the species composition of the soil seed banks at major wetlands in Nakdong river basin and central korea and to investigate how soil seed banks relate to aboveground vegetation and soil texture. In 2005, we sampled seed banks at Baksil reservoir, Jillal marsh, Deapyeng marsh, Hwapo marsh, Upo marsh and Junam reservoir in Nakdong river basin and Osan stream and Amsa-dong in Seoul. The soil seeds were estimated with the emergence method from April to October. Total numbers of species at the seed banks were 33 at Baksil, 18 at Daepyeong, 35 at Jillal, 56 at Upo, 32 at Hwapo, 47 at Osan stream, 54 at Amsa waterside, 31 at Amsa meadow. The species diversity in the soil seed banks of Upo marsh was the highest as 0.95. The community overlap index that compares aboveground with underground vegetation is high in the Upo marsh (0.34), Jilla marsh (0.36), and Osan stream (0.27). Soil texture affected distribution of 8 species, Lindernia procumbens, L. attenuata, Arenaria serpyllifolia, Juncus effusus, Persicaria thunbergii, Eragrostis multicaulis, Cyperus nipponicus, Scirpus fluviatilis. Considering the social and cultural values, soils at Amsa meadow, Hwapo marsh and Osan stream have worth to use for wetland restoration.
This study had been conducted to determine morphological characteristics of soil in the major districts cultivating flue-cured tobacco plant. Also native soil productivities were measured by means of bioassay planting tobacco plant without fertilizer at 87 selected soils through field experiment. Morphological characteristics of troll affecting the dry weight of tobacco leaves cultivated in the field were investigated Among soil morphological characteristics, topograpy, slope, topsoil depth, soil depth, and soil texture had influenced with high significant on the dry weight of tobacco leaves. For prediction of dry weight (productivity) of tobacco leaves without fertilizer , multiple regression analysis were introduced using soul morphological characteristics. A combination of topography, slope, topsoil depth, and soil texture was very reliable for prediction of productivity. The regression equation was y = -16.88 -14, 34$X_1$ +20.43$X_2$ +50.21$X_3$ -7.54$X_4$ +13.45$X_5$ R = $0.670^{**}$ Where $X_1$ : Topography $X_2$ : Slope $X_3$ : Topsoil Depth $X_4$ : Soil Depth $X_5$ : Soil Texture
This study aimed to investigate the flood prevention effect expected from the afforestation of a large area metal roof of an industrial complex located in an area prone to floods in the rainwater outflow reduction aspect through computer simulation based on soil, which is a key element of the system. In order to conduct a more realistic simulation, the properties of the surveyed soil were generated through substantive analysis, soil texture analysis, and saxton method. A comparative performance evaluation was conducted by using soil depth and ponding depth, which are key elements of the system, as variables. The study result showed that during the heavy rainfall period, the bottom ash artificial soil had 61% rainwater outflow reduction effect, which was 11% higher than the SWMM standard sand.
Soil catena can be characterized by some properties, such as drainage levels and soil textures. Characteristics of soil catena are different drainage levels from a summit to the direction of gravity and similar soil textures. Therefore this study was performed GIS (Geographic information system) and statistical analyses using perimeters from soil series in order to characterize quantitatively and objectively soil distributional properties in Korea. The total of 16 soil series from representative granite and granite gneiss originated soils were selected among inland soils from detailed soil maps (1:25,000 scale) in Rural Development Administration (RDA) and analyzed. After the detailed soil maps were merged by soil series unit, perimeters were measured from one soil series to neighboring soil series using functions of table join, merge, dissolve, buffer, and clip in ArcGIS (10.1). The covering ratio of each soil series unit was calculated from neighboring perimeters by soil series and applied to clustering analysis. Soils that were analyzed were the total of 16 soil series; 7 of sandy loam and 9 of clay loam. As a result, analyzed soil series adjoined complicatedly such as Hyocheon series adjoined 26 series and Jisan did 276 series. The results of the clustering analysis showed that soils were clustered by soil textures except a few soil series. This study applied only one property that was a length of neighboring soil series to GIS and statistical analyses. These results were compared to existing soil groups that were classified by new-soil taxonomy, texture, soil type and drainage level. It showed that these analyses can provide soil characteristics by soil texture. Based on this study, there is a need to investigate further objectively and quantitatively in statistical analyses of soil series.
To describe the major environmental factors operating in coastal wetland and to characterize the distribution of the plant species over the wetland in relation to the major environmental gradients, 12 soil physical and chemical properties were determined. The gradient of water and osmotic potential of soil, electrical conductivity, sodium and chloride content and soil texture alsong the three habitat types of salt marshes, salt swamp and sand dune were occurred. The 24 coastal plant communities from principal component analysis (PCA) on the 12 variables were at designated as a gradient for soil texture and water potential related with salinity by Axis I and as a gradient for soil moisture and total nitrogen gradient by Axis II On Axis I were divided into 3 groups (1) 9 salt marsh communities including Salicornia herbacea communities (2) 5 salt swamp communities including Scirpus fluviatilis communities and (3) 10 sand dune communities including Jmperata cylindrica communities on Axis II were divided into 2 groups (1) salt marsh and sand dune communities, and (2) 3 salt swamp communities. The results could account for the zonation of plant communities on coastal wetland observed alsong envionmental gradients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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