Although there have been several attempts to estimate forest LAI using optical remote sensor data, there are still not enough evidences whether the NDVI is effective to estimate forest LAI, particularly in fully closed canopy situation. In this study, we have conducted a simple correlation analysis between LAI and spectral reflectance at two different settings: 1) laboratory spectral measurements on the multiple-layers of leaf samples and 2) Landsat ETM+ reflectance in the close canopy forest stands with fieldmeasured LAI. In both cases, the correlation coefficients between LAI and spectral reflectance were higher in short-wave infrared (SWIR) and visible wavelength regions. Although the near-IR reflectance showed positive correlations with LAI, the correlations strength is weaker than in SWIR and visible region. The higher correlations were found with the spectral reflectance data measured on the simulated vegetation samples than with the ETM+ reflectance on the actual forests. In addition, there was no significant correlation between the forest.LAI and NDVI, in particular when the LAI values were larger than three. The SWIR reflectance may be important factor to improve the potential of optical remote sensor data to estimate forest LAI in close canopy situation.
A Sediyo Adi Nugraha;Muhammad Kamal;Sigit Heru Murti;Wirastuti Widyatmanti
대한원격탐사학회지
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제40권4호
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pp.397-418
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2024
The Land Surface Temperature (LST) is a crucial parameter in identifying drought. It is essential to identify how LST can increase its accuracy, particularly in mountainous and hill areas. Increasing the LST accuracy can be achieved by applying early data processing in the correction phase, specifically in the context of topographic correction on the Lambertian model. Empirical evidence has demonstrated that this particular stage effectively enhances the process of identifying objects, especially within areas that lack direct illumination. Therefore, this research aims to examine the application of the Lambertian model in estimating LST using the Multi-Channel Method (MCM) across various physiographic regions. Lambertian model is a method that utilizes Lambertian reflectance and specifically addresses the radiance value obtained from Sun-Canopy-Sensor(SCS) and Cosine Correction measurements. Applying topographical adjustment to the LST outcome results in a notable augmentation in the dispersion of LST values. Nevertheless, the area physiography is also significant as the plains terrain tends to have an extreme LST value of ≥ 350 K. In mountainous and hilly terrains, the LST value often falls within the range of 310-325 K. The absence of topographic correction in LST results in varying values: 22 K for the plains area, 12-21 K for hilly and mountainous terrain, and 7-9 K for both plains and mountainous terrains. Furthermore, validation results indicate that employing the Lambertian model with SCS and Cosine Correction methods yields superior outcomes compared to processing without the Lambertian model, particularly in hilly and mountainous terrain. Conversely, in plain areas, the Lambertian model's application proves suboptimal. Additionally, the relationship between physiography and LST derived using the Lambertian model shows a high average R2 value of 0.99. The lowest errors(K) and root mean square error values, approximately ±2 K and 0.54, respectively, were achieved using the Lambertian model with the SCS method. Based on the findings, this research concluded that the Lambertian model could increase LST values. These corrected values are often higher than the LST values obtained without the Lambertian model.
Wireless technology has enabled farmers monitor and control protected production environment more efficiently. Utilization of USN (Ubiquitous Sensor Network) devices also brought benefits due to reduced wiring and central data handling requirements. However, wireless communication loses signal under unfavorable conditions (e.g., blocked signal path, low signal intensity). In this paper, performance of commercial wireless communication devices were evaluated for application to protected crop production. Two different models of wireless communication devices were tested. Sensors used in the study were weather units installed outside and top of a greenhouse (wind velocity and direction, precipitation, temperature and humidity), inside ambient condition units (temperature, humidity, $CO_2$, and light intensity), and irrigation status units (irrigation flow and pressure, and soil water content). Performance of wireless communication was evaluated with and without crop. For a 2.4 GHz device, communication distance was decreased by about 10% when crops were present between the transmitting and receiving antennas installed on the ground, and the best performance was obtained when the antennas were installed 2 m above the crop canopy. When tested in a greenhouse, center of a greenhouse was chosen as the location of receiving antenna. The results would provide information useful for implementation of wireless environment monitoring system for protected crop production using USN devices.
농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 이용하여 작물 생육을 지속으로 감시하며 상태를 신속히 정보화하고 있다. 대표적으로 작물의 생육·생리적 변화에 대한 선택적인 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 주로 사용되어진다. 하지만 식생 표면의 분광 반사도는 이방성을 갖기 때문에 태양 위치와 지면 관측 방향에 따라 변할 수 있어 식생지수 값이 작물의 상태를 나타내지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 야외용 측각기를 제작하여 타프(tarp)와 잔디 식생에서 시험 운영하였다. 램버시안 표면과 유사한 성질의 타프에서는 Blue, Green, Red, 근적외선 파장에 대해 대체적으로 타프의 속성 반사도와 유사하게 측정되었다. 하지만, 흐린 날은 센서 천정각이 커질수록 반사도가 과대 측정되는 경향을 보였다. 잔디에서 주요 식생지수의 상대 차잇값을 보았을 때, 태양과 센서 천정각에 대해 visible atmospherically resistant index (VARI)와 vegetation index green (VIgreen),simple ratio (SR), normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI) 순으로 민감하였다. 측각기를 통해서 직접 관측된 자료들은 원격탐사 기반의 반사도 기반 식생지수를 보다 정확하게 산출하는데 기여할 수 있을 것이다.
쌈채소는 웰빙시대의 도래와 더불어 식생활에서 큰 변화를 주었고, 소비량이 계속적으로 증가하고 있다. 지금까지 국내에서는 배추, 상추 등 일부 채소 작물에 대한 쌈문화가 발달해 왔지만 최근 들어 다양한 종류의 쌈채소와 재배기술에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구는 인공 광원으로 형광등을 이용하여 식물공장내에서 비트와 쌈추의 수량과 품질을 향상시키고자 수행하였다. 처리는 식물공장내 식물체로부터 30cm 위치에 자동센서를 설치하여 온도가 20, 25, $30^{\circ}C$가 유지 되도록 하였고, 광량은 $200{\mu}mol{\pm}20{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$로 고정하고 일장은 주야간이 12/12hr, 상대 습도 50-80%로 하였다. 모든 처리구의 근권부 전기전도도(EC)는 $2.0dS{\cdot}m^{-1}$로 공급하였으며 재배기간 pH는 6.1-7.2로 유지되었다. 그 결과 비트의 초장과 엽면적은 온도가 높았던 $25^{\circ}C$와 $30^{\circ}C$ 처리구가 $20^{\circ}C$ 처리구보다 높았고, 쌈추의 경우도 온도가 높았던 처리구에서 초장, 엽면적, 생체중 및 건물중이 유의적으로 높았다. 식물체 잎의 총 페놀 함량은 비트의 경우, $20^{\circ}C$와 $25^{\circ}C$ 처리구가 각각 42.4와 $46.9mg{\cdot}g^{-1}DW$로 $30^{\circ}C$ 처리구의 $22.4mg{\cdot}g^{-1}DW$보다 2배이상 높았고, 쌈추의 경우도 $20^{\circ}C$ 처리구가 $79.2mg{\cdot}g^{-1}DW$로 가장 높았고, $30^{\circ}C$ 처리구가 $53.7mg{\cdot}g^{-1}DW$로 가장 낮아 두 작물 모두 온도가 낮았던 $20^{\circ}C$ 처리구가 높은 경향을 보였다. 또한 식물체 잎의 총 플라보노이드 함량은 두 작물 모두 총 페놀 함량과 비슷한 경향으로 온도가 낮은 $20^{\circ}C$ 처리구에서 높은 것으로 나타났다. 따라서 인공광 이용형 식물공장에서 생육과 기능성 물질 함량은 반비례 관계를 나타내고 있어 기능성 물질 함량이 높은 비트와 쌈추를 생산하고자 할 때에는 생육 온도를 $20^{\circ}C$ 정도로 관리하는 것이 적절할 것으로 판단된다. 그러나 향후 생육 단계에 따른 변온관리 방법, LED와 형광등 병용이용 시스템 적용 등으로 수량성에 대한 추가적인 검토가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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