작물 수확량의 정확하고 시기 적절한 추정은 세계적인 식량 안보 계획 및 농업 정책 개발을 포함하여 다양한 목적을 위해 중요하다. 원격 감지 기술은 특히 vegetation indices (VIs)를 활용한 작물 상태 모니터링과 예측에서 유망성을 보여주고 있다. 그러나 normalized difference vegetation index (NDVI) 와 enhanced vegetation index (EVI) 와 같은 전통적인 Vis는 식물광합성의 빠른 변화를 포착하는 데 제한이 있으며 작물 생산성을 정확하게 대표하지 못할 수 있다. 대체적인 Vis인 near-infrared reflectance of vegetation (NIRv)는 gross primary productivity (GPP)과 강한 상관관계를 가지며 빛이 반사할 때의 혼동을 해결하는 능력으로 인해 작물 생산량을 예측하는 더 나은 지표로 제안되었다. 연구 결과는 옥수수와 콩 모두에 대해 NIRv의 최댓값과 작물 수확량/면적 간에 유의한 상관관계가 있음을 입증했다. 이 상관관계는 콩에 대해 약간 더 강한 경향을 보였다. 게다가 대부분의 주요한 주에서는 NIRv의 최댓값과 생산량 간에 주목할 만한 관계가 있으며, 다양한 주에서 일관된 경사도를 보였다. 또한, 연간 데이터에서는 대부분의 값이 서로 밀접하게 군집되는 독특한 패턴을 관찰했다. 그러나 2012년은 다양한 주에서 독특한 작물 조건을 시사하는 이상값으로 나타났다. NIRv의 최댓값과 생산량 간의 확립된 관계를 기반으로, 우리는 2022년의 작물 수확량 데이터를 예측하고, 예측의 정확도를 Root Mean Square Percentage Error (RMSPE)를 사용하여 평가했다. 우리의 연구 결과는 지역별 작물 수확량 추정에 NIRv의 최댓값과 잠재력을 나타내며, 다양한 지역에서 정확도는 달라질 수 있다는 것을 보여줄 수 있다.
본 연구는 콩의 한발 스트레스 판별에 대하여 RGB 영상에 기반한 작물 생육 지수의 적용 가능성과 한계점을 구명하기 위해 수행되었다. RGB 영상에서 추출한 생육 지수들과 한발 스트레스에 반응하는 대표적인 표현형 지표들(군락 피복도, 엽면적, 엽록소 함량 등)과의 높은 상관관계를 통해 영상 기반 생육 진단 모델개발의 가능성을 확인할 수 있었다. 다만 판별의 정확도와 해상도를 개선시키기 위해서는 향후 다양한 재배조건에서 지속적인 성능 평가가 이루어져야 할 것이다. 본 연구의 결과는 향후 RGB 영상을 활용한 콩환경 스트레스 판별에 있어서 영상 전처리, 영상 분석방법, 생육 지수 정량화 기술 개발에 도움을 줄 수 있을 것이며, 개발된 생육 인자 예측 모델은 환경 스트레스 조기 진단을 통한 영농 의사결정 지원 모델의 개발에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.151-154
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2008
Information on the area and spatial distribution of crop fields is needed for biomass production, arrangement of water resources, trace gas emission estimates, and food security. The present study aims to monitor crops status during the growing season by estimating its aboveground biomass and leaf area index (LAI) from field reflectance taken with a hand-held radiometer. Field reflectance values were collected over specific spectral bandwidths using a handheld radiometer(LI-1800). A methodology is described to use spectral reflectance as indicators of the vegetative status in crop cultures. Two vegetation indices were derived from these spectral measurements. In this paper, first we analyze each spectral reflectance characteristics of vegetation in the order of growth stage. Vegetation indices (NDVI, GNDVI) were calculated from crop reflectance. And assess the nature of relationships between LAI and VI, as measured by the in situ NDVI and GNDVI. Among the two VI, NDVI showed predictive ability across a wider range of LAI than did GNDVI. Specific objectives were to determine the relative accuracy of these two vegetation indices for predicting LAI. The results of this study indicated that the NDVI and GNDVI could potentially be applied to monitor crop agriculture on a timely and frequent basis.
Jang Gab-Sue;Sudduth Kenneth A.;Hong Suk-Young;Kitchen Newell R.;Palm Harlan L.
대한원격탐사학회지
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제22권3호
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pp.183-197
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2006
Combinations of visible and near-infrared (NIR) bands in an image are widely used for estimating vegetation vigor and productivity. Using this approach to understand within-field grain crop variability could allow pre-harvest estimates of yield, and might enable mapping of yield variations without use of a combine yield monitor. The objective of this study was to estimate within-field variations in crop yield using vegetation indices derived from hyperspectral images. Hyperspectral images were acquired using an aerial sensor on multiple dates during the 2003 and 2004 cropping seasons for corn and soybean fields in central Missouri. Vegetation indices, including intensity normalized red (NR), intensity normalized green (NG), normalized difference vegetation index (NDVI), green NDVI (gNDVI), and soil-adjusted vegetation index (SAVI), were derived from the images using wavelengths from 440 nm to 850 nm, with bands selected using an iterative procedure. Accuracy of yield estimation models based on these vegetation indices was assessed by comparison with combine yield monitor data. In 2003, late-season NG provided the best estimation of both corn $(r^2\;=\;0.632)$ and soybean $(r^2\;=\;0.467)$ yields. Stepwise multiple linear regression using multiple hyperspectral bands was also used to estimate yield, and explained similar amounts of yield variation. Corn yield variability was better modeled than was soybean yield variability. Remote sensing was better able to estimate yields in the 2003 season when crop growth was limited by water availability, especially on drought-prone portions of the fields. In 2004, when timely rains during the growing season provided adequate moisture across entire fields and yield variability was less, remote sensing estimates of yield were much poorer $(r^2<0.3)$.
Research and technological advances in the field of remote sensing have greatly enhanced the ability to detect and quantify physical and biological stresses that affect the productivity of agricultural crops. Reflectance in specific visible and near-infrared regions of the electromagnetic spectrum have proved useful in detection of nutrient deficiencies. Especially crop canopy sensors as a ground remote sensing measure the amount of light reflected from nearby surfaces such as leaf tissue or soil and is in contrast to aircraft or satellite platforms that generate photographs or various types of digital images. Multi-spectral vegetation indices derived from crop canopy reflectance in relatively wide wave band can be used to monitor the growth response of plants in relation to environmental factors. The normalized difference vegetation index (NDVI), where NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red), was originally proposed as a means of estimating green biomass. The basis of this relationship is the strong absorption (low reflectance) of red light by chlorophyll and low absorption (high reflectance and transmittance) in the near infrared (NIR) by green leaves. Thereafter many researchers have proposed the other indices for assessing crop vegetation due to confounding soil background effects in the measurement. The green normalized difference vegetation index (GNDVI), where the green band is substituted for the red band in the NDVI equation, was proved to be more useful for assessing canopy variation in green crop biomass related to nitrogen fertility in soils. Consequently ground remote sensing as a non destructive real-time assessment of nitrogen status in plant was thought to be useful tool for site specific crop nitrogen management providing both spatial and temporal information.
본 연구는 김포간척지에 속하는 쓰레기 매립예정 간척지에 하수슬러지 고화물을 처리한 바이오에너지 '거대1호' 시험재배 포장에서 시기별 발생 잡초종 및 식생변화 분석을 통하여 향후 바이오에너지작물의 대규모 재배에 적용할 수 있는 효과적이고 경제적인 잡초 방제법을 개발하기 위한 참고자료를 얻고자 수행하였으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 본 연구의 시험포장은 김포간척지에 속하여 토양화학성(pH, EC, OM, T-N 등) 및 토성 조사결과, 우리나라 간척지에 넓게 분포하는 대표적인 간척지 토양의 특성 을 나타내었다. 2. 각 시험구에 강알칼리성의 하수슬러지 고화물의 처리로 인하여 토양 pH와 EC 및 치환성 칼슘함량이 원지반토에 비하여 급격히 증가하였다. 3. 2012년, 2013년 및 2014년에 각 시험구에서 발생한 잡초식생을 관찰한 결과, 2012년에는 전 시험포장에서 잡초의 발생이 전혀 이루어지지 않은 상태이었으나 2013년에는 벼과의 갈대(Phragmites australis)와 명아주과의 나문재(Suaeda asparagoides)가 관찰되었고, 2014년에는 전 시험포장에서 염생식물 이외의 다른 다수의 잡초종의 발생이 관찰되었다. 4. 포장 조성 후 3년이 경과하여 토양 숙전화가 이루어지며, 하수슬러지 고화물을 처리한 시험구에서는 6과 12종의 다양한 잡초의 발생이 확인되어 그 식생 다양성이 인정되었다. 그러나 간척지 원지반토의 경우 갈대 및 나문재와 같은 염생식물 이외의 다른 잡초종의 발생이 전혀 이루어지지 않으며 시기가 지나도 커다란 변화가 없는 것으로 나타났다.
Jaekyeong Baek;Wan-Gyu Sang;Dongwon Kwon;Sungyul Chanag;Hyeojin Bak;Ho-young Ban;Jung-Il Cho
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.88-88
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2022
Detection of stress responses in crops is important to diagnose crop growth and evaluate yield. Also, the multi-spectral sensor is effectively known to evaluate stress caused by nutrient and moisture in crops or biological agents such as weeds or diseases. Therefore, in this experiment, multispectral images were taken by an unmanned aerial vehicle(UAV) under field condition. The experiment was conducted in the long-term fertilizer field in the National Institute of Crop Science, and experiment area was divided into different status of NPK(Control, N-deficiency, P-deficiency, K-deficiency, Non-fertilizer). Total 11 vegetation indices were created with RGB and NIR reflectance values using python. Variations in nutrient content in plants affect the amount of light reflected or absorbed for each wavelength band. Therefore, the objective of this experiment was to evaluate vegetation indices derived from multispectral reflectance data as input into machine learning algorithm for the classification of nutritional deficiency in rice. RandomForest model was used as a representative ensemble model, and parameters were adjusted through hyperparameter tuning such as RandomSearchCV. As a result, training accuracy was 0.95 and test accuracy was 0.80, and IPCA, NDRE, and EVI were included in the top three indices for feature importance. Also, precision, recall, and f1-score, which are indicators for evaluating the performance of the classification model, showed a distribution of 0.7-0.9 for each class.
Vegetation types and their standing crop in the sand dune on the south coast of Korea was investigated by the method of Curtis, J.T. and McIntosh, R.P. (1951). The relationship between vegetation types and environmental factors was also analyzed. The dominant species in the vegetations of the south coast sand dune were Carex pumila, Calystegia soldamella, Imperata cylindrica var. koenigii, Vitex rotundifolia, Ixeris repens, Carex kobomugi, Zoysia macrostachya. The species density in the sand dune vegetation increased with the distance from the coast, psammophyte and rhizome psammophyte decreased with the distance from the coast but other plants increased. The standing crop of the sand dune vegetatiion was average $53.79g/m^2$. An individual standing crop of Vitex routundifolia and Carex kobomugi varied with the curve of secondary degree. The salt content of the sand dune soil from 2.95 to 11.78 mg %, and it was not significant differences among stands, but it was varied with the distance form the coast. Negative relationship between warmth index and aboveground standing crop was found and the formula y=283.8886 - 2.4910X could be estimated.
This study was conducted to evaluate the vegetation structure and ordination of the Peucedanum japonicum Thunb. community by the Phytosociological method, floristic composition table on east coast of South Korea. The vegetation of Peucedanum japonicum Thunb. community was classified into 2 communities such as the Aster Spathulifolius community and the calystegia soldanella-Artemisia princeps community. Vegetation of the Peucedanum japonicum Thunb. community with the Aster spathulifolius community was shown southward, whereas vegetation of Peucedanum japonicum Thunb. community with the calystegia soldanella-Artemisia princeps community was shown northward from the base line of Pohang at North latitude of 36" 05'. Accordingly, the Peucedanum japonicum Thunb. community was grown commonly with the Aster spathulifolius community southward of the base line of Pohang, whereas it was grown commonly with the calystegia soldanella-Artemisia princeps community northward on the east coast. All environmental conditions of habitat taken together, the optimum habitat of Peucedanum japonicum Thunb. was at Ulsan geographically and the middle region of sea cliff topography, and was suitable for alkali. sandyloam.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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