For developing the site-specific fertilizer management strategies of crop, it is essential to know the spatial variability of soil factors and to assess their influence on the variability of crop growth and yield. In 2002 and 2003 cropping seasons within-field spatial variability of rice growth and yield was examined in relation to spatial variation of soil properties in the· two paddy fields having each area of ca. $6,600m^2$ in Suwon, Korea. The fields were managed without fertilizer or with uniform application of N, P, and K fertilizer under direct-seeded and transplanted rice. Stable soil properties such as content of clay (Clay), total nitrogen (TN), organic mater (OM), silica (Si), cation exchange capacity (CEC), and rice growth and yield were measured in each grid of $10\times10m$. The two fields showed quite similar spatial variation in soil properties, showing the smallest coefficient of variation (CV) in Clay $(7.6\%)$ and the largest in Si $(21.4\%)$. The CV of plant growth parameters measured at panicle initiation (PIS) and heading stage (HD) ranged from 6 to $38\%$, and that of rice yield ranged from 11 to $21\%$. CEC, OM, TN, and available Si showed significant correlations with rice growth and yield. Multiple linear regression model with stepwise procedure selected independent variables of N fertilizer level, climate condition and soil properties, explaining as much as $76\%$ of yield variability, of which $21.6\%$ is ascribed to soil properties. Among the soil properties, the most important soil factors causing yield spatial variability was OM, followed by Si, TN, and CEC. Boundary line response of rice yield to soil properties was represented well by Mitcherich equation (negative exponential equation) that was used to quantify the influence of soil properties on rice yield, and then the Law of the Minimum was used to identify the soil limiting factor for each grid. This boundary line approach using five stable soil properties as limiting factor explained an average of about $50\%$ of the spatial yield variability. Although the determination coefficient was not very high, an advantage of the method was that it identified clearly which soil parameter was yield limiting factor and where it was distributed in the field.
Italian ryegrass (IRG) is one of the fastest growing grasses available to farmers. It offers rapid establishment and starts growing early in the following spring and has fast regrowth after defoliation. So, IRG can be utilized as the dominant/single species of grass used in a farming system, or to play a role as a large producing pasture and sacrificial paddock. The objective of this study was to develop the use of unmanned aerial vehicle (UAV) for the evaluation of feed value of IRG. For this study, UAV imagery was taken on the Nonsan regions two times during the IRG growing season. We analyzed the relationships between $NDVI_{UAV}$ and feed value parameters such as fresh matter yield, dry matter yield, acid detergent fiber (ADF), neutral detergent fiber (NDF), total digestible nutrient (TDN) and crude protein at the season of harvest. Correlation analysis between $NDVI_{UAV}$ and feed value parameters of IRG revealed that $NDVI_{UAV}$ correlated well with crude protein (r = 0.745), and fresh matter yield (r = 0.655). According to the relationship, the variation of $NDVI_{UAV}$ was significant to interpret feed value parameters of IRG. Eight different regression models such as Linear, Logarithmic, Inverse, Quadratic, Cubic, Power, S, and Exponential model were used to estimate IRG feed value parameters. The S and exponential model provided more accurate results to predict fresh matter yield and crude protein than other models based on coefficient of determination, p- and F-value. The spatial distribution map of feed values in IRG plot was in strong agreement with the field measurements in terms of geographical variation and relative numerical values when $NDVI_{UAV}$ was applied to regression equation. These lead to the result that the characteristics of variations in feed value of IRG according to $NDVI_{UAV}$ were well reflected in the model.
Based on the tide gauge data from the Permanent Service for Meau Sea Level (PSMSL) collected at 23 locations in the Korean coast, the long-term sea-level trend was computed using a simple linear regression fit over the recorded length of the monthly mean sea-level data. The computed sea-level trend was also corrected for the vertical land movement due to post glacial rebound(PGR) using the ICE-4G(VM2) model output. It was found that the PGR-corrected sea-level trend near Korea was 2.310 $\pm$ 2.220 mm/yr, which is higher than the global average at 1.0∼2.0mm/yr, as assessed by the Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC). The regional distribution of the long-term sea-level trend near Korea revealed that the South Sea had the largest sea-level rise followed by the West Sea and East Sea, respectively, supporting the results of the previous study by Seo et al. However, due to the relatively short record period and large spatial variability, the sea-level trend from the tide gauge data for the Korean coast could be biased with a steric sea-level rise by the global warming during the 20th century.
In this paper an attempt has been made to classify Asia land cover considering climatic and vegetative characteristics. The sub-class clustering based on the 13 MODIS land cover classes (except water) over Asia was performed with the climate map and the NOVI derived from SPOT 5 VGT D10 data. The unsupervised classification for the sub-class clustering was performed in each land cover class, and total 74 clusters were determined over the study area. Via these clusters, the annual variations (from 1999 to 2007) of precipitation rate and temperature were analyzed as an example by a simple linear regression model. The various annual variations (negative or positive pattern) were represented for each cluster because of the various climate zones and NOVI annual cycles. Therefore, the detailed land cover map as the classification result by the sub-class clustering in this study can be useful information in modelling works for requiring the detailed climatic and vegetative information as a boundary condition.
Various geological thematic maps have been generated by interpolating sparsely sampled ground survey data and geostatistical kriging that can consider spatial correlation between neighboring data has widely been used. This paper applies multi-variate geostatistical algorithms to integrate secondary information with sparsely sampled ground survey data for geological thematic mapping. Simple kriging with local means and kriging with an external drift are applied among several multi-variate geostatistical algorithms. Two case studies for spatial mapping of groundwater level and grain size have been carried out to illustrate the effectiveness of multi-variate geostatistical algorithms. A digital elevation model and IKONOS remote sensing imagery were used as secondary information in two case studies. Two multi-variate geostatistical algorithms, which can account for both spatial correlation of neighboring data and secondary data, showed smaller prediction errors and more local variations than those of ordinary kriging and linear regression. The benefit of applying the multi-variate geostatistical algorithms, however, depends on sampling density, magnitudes of correlation between primary and secondary data, and spatial correlation of primary data. As a result, the experiment for spatial mapping of grain size in which the effects of those factors were dominant showed that the effect of using the secondary data was relatively small than the experiment for spatial mapping of groundwater level.
The lakes and reservoirs have been reported as important sources of carbon emissions to the atmosphere in many countries. Although field experiments and theoretical investigations based on the fundamental gas exchange theory have proposed the quantitative amounts of Net Atmospheric Flux (NAF) in various climate regions, there are still large uncertainties at the global scale estimation. Mechanistic models can be used for understanding and estimating the temporal and spatial variations of the NAFs considering complicated hydrodynamic and biogeochemical processes in a reservoir, but these models require extensive and expensive datasets and model parameters. On the other hand, data driven machine learning (ML) algorithms are likely to be alternative tools to estimate the NAFs in responding to independent environmental variables. The objective of this study was to develop random forest (RF) and multi-layer artificial neural network (ANN) models for the estimation of the daily $CO_2$ NAFs in Daecheong Reservoir located in Geum River of Korea, and compare the models performance against the multiple linear regression (MLR) model that proposed in the previous study (Chung et al., 2016). As a result, the RF and ANN models showed much enhanced performance in the estimation of the high NAF values, while MLR model significantly under estimated them. Across validation with 10-fold random samplings was applied to evaluate the performance of three models, and indicated that the ANN model is best, and followed by RF and MLR models.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
/
v.29
no.6B
/
pp.543-550
/
2009
The traditional simple extrapolation type short term quantitative rainfall forecast can not realize the evolution of rainfall generating weather system. To overcome the drawback of the linear extrapolation type rainfall forecasting model, the history of a weather system from sequential weather radar information and a polynomial regression technique were used to generate forecast fileds of x-directional, y-directional velocities and radar reflectivity which considered the nonlinear behavior related to the evolution of weather systems. Results demonstrated that test statistics of forecasts using the developed model is better than that of 2-CAPPI forecast. However there is still a large room to improve the forecast of spatial and temporal evolution of local storms since the model is not based on a fully physical approach but a statistical approach.
The objective of this study is to forecast the operational continuous ability using Artificial Neural Networks in battalion defensive operation for the commander decision making support. The forecasting of the combat result is one of the most complex issue in military science. However, it is difficult to formulate a mathematical model to evaluate the combat power of a battalion in defensive operation since there are so many parameters and high temporal and spatial variability among variables. So in this study, we used company combat power level data in Battalion Command in Battle Training as input data and used Feed-Forward Multilayer Perceptrons(MLP) and General Regression Neural Network (GRNN) to evaluate operational continuous ability. The results show 82.62%, 85.48% of forecasting ability in spite of non-linear interactions among variables. We think that GRNN is a suitable technique for real-time commander's decision making and evaluation of the commitment priority of troops in reserve.
Kim, Dong-Wook;Jung, Sang-Jin;Kwon, Young-Seok;Kim, Hak-Jin
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
/
2017.04a
/
pp.45-45
/
2017
On-site monitoring of vegetable growth parameters, such as leaf length, leaf area, and fresh weight, in an agricultural field can provide useful information for farmers to establish farm management strategies suitable for optimum production of vegetables. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are currently gaining a growing interest for agricultural applications. This study reports on validation testing of previously developed vegetable growth estimation models based on UAV-based RGB images for white radish and Chinese cabbage. Specific objective was to investigate the potential of the UAV-based RGB camera system for effectively quantifying temporal and spatial variability in the growth status of white radish and Chinese cabbage in a field. RGB images were acquired based on an automated flight mission with a multi-rotor UAV equipped with a low-cost RGB camera while automatically tracking on a predefined path. The acquired images were initially geo-located based on the log data of flight information saved into the UAV, and then mosaicked using a commerical image processing software. Otsu threshold-based crop coverage and DSM-based crop height were used as two predictor variables of the previously developed multiple linear regression models to estimate growth parameters of vegetables. The predictive capabilities of the UAV sensing system for estimating the growth parameters of the two vegetables were evaluated quantitatively by comparing to ground truth data. There were highly linear relationships between the actual and estimated leaf lengths, widths, and fresh weights, showing coefficients of determination up to 0.7. However, there were differences in slope between the ground truth and estimated values lower than 0.5, thereby requiring the use of a site-specific normalization method.
The objectives of this study were to determine the effects of stream nutrient regime, N:P ratios and suspended solids on fish tolerance/trophic compositions and stream ecosystem health, based on multi-metric model, during 2008-2013. Also, stream ecosystem health was evaluated in relation to chlorophyll-a (CHL) as a measure of algal productivity or indicators of trophic state to water chemical parameters. Total number of sampled fish species were 50 and showed a decreasing trend from 2008 to 2013. The minnow of Zacco platypus, based on the catch per unit effort (CPUE), was the most dominant species (25.9%) among the all species. Spatial heterogeneity was evident in the fish tolerance guilds that showed the dominance of sensitive species (89%) in the headwaters (S1) and the dominance of tolerant species (57%) in the urban. These conditions were directly influenced by concentrations of nutrients and organic matter (COD). The N:P ratios, as a barometer of water pollution, had a negative linear function (R2 = 0.40, P < 0.01) with CHL, and the ratios had an important role in changes of COD concentration (R2 = 0.40, P < 0.01). Under the circumstances, the N:P ratio directly influenced the relative proportions of fish trophic/tolerance compositions. According to the regression analysis of omnivore (Om) and insectivore sp. (In) on total nitrogen and total phosphorus, nitrogen had no significant influences (P > 0.05) to the two compositions, but phosphorus influenced directly the two guilds [slope (a) = -32.3, R2 = 0.25, P < 0.01 in the In; a = 40.7, R2 = 0.19, P < 0.01 in the Om]. Such water chemistry and fish trophic guilds determined the stream ecosystem health, based on the multi-metric fish model.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.