Accurate field crop classification is essential for various agricultural applications, yet existing methods face challenges due to diverse crop types and complex field conditions. This study aimed to address these issues by combining support vector machine (SVM) models with multi-seasonal unmanned aerial vehicle (UAV) images, texture information extracted from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and RGB spectral data. Twelve high-resolution UAV image captures spanned March-October 2021, while field surveys on three dates provided ground truth data. We focused on data from August (-A), September (-S), and October (-O) images and trained four support vector classifier (SVC) models (SVC-A, SVC-S, SVC-O, SVC-AS) using visual bands and eight GLCM features. Farm maps provided by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs proved efficient for open-field crop identification and served as a reference for accuracy comparison. Our analysis showcased the significant impact of hyperparameter tuning (C and gamma) on SVM model performance, requiring careful optimization for each scenario. Importantly, we identified models exhibiting distinct high-accuracy zones, with SVC-O trained on October data achieving the highest overall and individual crop classification accuracy. This success likely stems from its ability to capture distinct texture information from mature crops.Incorporating GLCM features proved highly effective for all models,significantly boosting classification accuracy.Among these features, homogeneity, entropy, and correlation consistently demonstrated the most impactful contribution. However, balancing accuracy with computational efficiency and feature selection remains crucial for practical application. Performance analysis revealed that SVC-O achieved exceptional results in overall and individual crop classification, while soybeans and rice were consistently classified well by all models. Challenges were encountered with cabbage due to its early growth stage and low field cover density. The study demonstrates the potential of utilizing farm maps and GLCM features in conjunction with SVM models for accurate field crop classification. Careful parameter tuning and model selection based on specific scenarios are key for optimizing performance in real-world applications.
The present study was performed to obtain the basic information about growth and quality related characteristics and optimum harvesting time for podedible pea which is a new crop in Korea but believed to have a great deal of potentials for both domestic and overseas markets. They can be consumed either as a fresh succulent vegetable or as tender green pods. The daily green pod yield of pod-edible peas started to increase from ten days after flowering and the maximum yield was recorded on 26 days after flowering. Ninety percent of pod yields could be harvested from 16 to 36 days after flowering. Mean green pod yield for the tested varieties was approximately 8.0 t/ha. Total vitamin C content of pod-edible peas showed continuously decreasing trends from five days after flowering. The highest sucrose content was obtained at ten days after flowering. The highest panel score based on sweetness, chewiness, and hardness for the processed green pods was shown at 10-15 days after flowering in all varieties tested, indicating that the optimum harvesting time for pod-edible peas was considered to be 10-15 days after flowering.
This study was conducted to obtain basic information of growth, chlorophyll, and $Na^+\;and\;K^+$ content of rice (Oryza sativa L.) seedlings after transplanting in different NaCl conditions. Plants grown in pots for 8 days after germination were grown for 10 days after transplanting in 50 and 100 mM NaCl concentrations. At higher NaCl concentration, plant height, root length, dry weight and chlorophyll content were reduced with NaCl stress. Among rice cultivars, the shoot dry weight of Gancheokbyeo, Janganbyeo and Hwasungbyeo, and the root dry weight of Janganbyeo, Gancheokbyeo and Juanbyeo showed relatively low reduction compared to the other rice cultivars at 100 mM NaCl stress. The $Na^+$ content in seedling rapidly increased with the increase of NaCl concentration but $K^+$ contents decreased. There was a significant relationship between $Na^+$ content and shoot and root dry weight after transplanting rice seedlings to saline conditions. The shoot and root dry weight showed highly negative relationship with the $Na^+/K^+$ ratio in saline conditions.
Fifty-four Korean native and 28 foreign varieties harvested in 1998 and 1999 were examined for superoxide dismutase (SOD) and peroxidase (POD) activities. The SOD and POD activities of leaves extracts in Korean native and foreign rice varieties showed variation at the heading stage. The activities of SOD and POD changed with growth stage. In comparison of storage duration, the SOD and POD activities of the extract from three months stored seeds in Korean native (CV=53.3%) and foreign rice (CV=57.9%) varieties were higher than that of stored rices for a year in seed extracts although the activities among varieties did not show significant variation. Also, the averaged activity of foreign rice varieties (SOD=12.9%) was relatively higher than that of korean native rice varieties (SOD=10.7%). The test of activity at the enzymatic level related to antioxidative activity suggests that the rice varieties with higher antioxidative potentials can be developed and also may provide information with rice breeder to breed rice variety with a high antioxidative activity.
Chinese cabbage is one of the most important vegetables in Korea and a target crop for market stabilization as well. Remote sensing has long been used as a tool to extract plant growth, cultivated area and yield information for many crops, but little research has been conducted on Chinese cabbage. This study refers to the derivation of simple Chinese cabbage growth prediction equation by using RapidEye derived vegetation index. Daesan-myeon area in Gochang-gun, Jeollabuk-do, Korea is one of main producing district of Chinese cabbage. RapidEye multi-spectral imagery was taken on the Daesan-myeon five times from early September to late October during the Chinese cabbage growing season. Meanwhile, field reflectance spectra and five plant growth parameters, including plant height (P.H.), plant diameter (P.D.), leaf height (L.H.), leaf length (L.L.) and leaf number (L.N.), were measured for about 20 plants (ten plants per plot) for each ground survey. The normalized difference vegetation index (NDVI) for each of the 20 plants was measured using an active plant growth sensor (Crop $Circle^{TM}$) at the same time. The results of correlation analysis between the vegetation indices and Chinese cabbage growth data showed that NDVI was the most suited for monitoring the L.H. (r=0.958~0.978), L.L. (r=0.950~0.971), P.H. (r=0.887~0.982), P.D. (r=0.855~0.932) and L.N. (r=0.718~0.968). Retrieval equations were developed for estimating Chinese cabbage growth parameters using NDVI. These results obtained using the NDVI is effective provided a basis for establishing retrieval algorithm for the biophysical properties of Chinese cabbage. These results will also be useful in determining the RapidEye multi-spectral imagery necessary to estimate parameters of Chinese cabbage.
화학비료와 넓은 공간이 있어야 하는 기존의 스마트팜과 달리, 수생생물과 작물간의 공생 관계를 활용하여 환경오염 및 기후 변화 등의 비정상적인 환경에서도 작물 재배가 가능한 아쿠아포닉스 농법이 활발하게 연구되고 있다. 해당 농법은 작물마다 생장에 필요한 환경과 영양분이 다르므로, 생장에 최적화된 수생생물 비율을 구성이 필요하다. 본 연구는 아쿠아포닉스 환경에 영상처리 기법을 활용하여 면적과 부피를 기준으로 생육 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 배설물을 통해 유기물 생성하는 여러 종류의 민물고기와 상추 작물을 아쿠아포닉스 환경에 생육을 통해 검증하였다. 상추의 2D와 3D 영상 분석과 실시간 데이터 분석을 통해 상추의 면적 및 부피 정보를 활용하여 생장 정도를 평가하였다. 실험 결과, 상추의 면적과 부피 정보를 활용하여 재배관리가 가능하다는 것을 입증하였다. 수생생물과 생육 정보를 활용하여 농업인에게 생산 예측 서비스 제공과,변화하는 농업 환경에서의 문제점을 해결하는 시작점이 되어줄 것으로 보인다.
Background: Ginseng is a perennial crop grown for more than four years in the same place. Therefore, it is highly affected by the soil environment, especially nutrients in the soil. The present study was carried out to investigate to the influence of boron and iron concentrations on the physiological status, growth, and mineral uptake of ginseng to obtain the basic information for diagnosing a physiological disorder in ginseng plants. Methods and Results: The boron and iron concentrations were controlled at 3, 30, 150, 300 and 2, 20, 100, $200mg/{\ell}$, respectively. When treated with $150mg/{\ell}$ of boron, the ginseng plants showed yellowing or necrosis symptoms at the edge or end of their leaves. Compared with the $3mg/{\ell}$ treatment, the root weight decreased by 13 and 24% in the 150 and $300mg/{\ell}$ treatments, respectively. When treated with $20mg/{\ell}$ of iron, the ginseng plants showed yellowing between the veins of the leaves followed by the formation of brown spots. The root weight gradually decreased with increasing iron concentration. Approximately 55% decrease in root weight was observed upon treatment with $200mg/{\ell}$ of iron. Conclusions: The boron toxicity occurs in the leaves of ginseng at the boron concentration of approximately 1,900 mg/kg or more. The iron toxicity occurs at the iron concentration of approximately 120 mg/kg for leaves and 270 mg/kg for roots.
최근 PDA, UMPC 등과 같은 모바일 장치와 GPS를 이용한 위치 추적 기술이 발전함에 따라 GPS를 이용한 좌표 변환 및 보정에 관한 연구와 GIS를 이용하여 Mobile GIS를 위한 클라이언트 개발, 모바일 기반 유적 지표조사 관제시스템 구현 등 다양한 분야에 활용 되고 있다. 본 연구에서는 모바일 장치를 이용하여 현장의 농작물 중 벼의 생육 정보 및 생산 정보를 조사하고, GPS를 이용하여 사용자의 위치 정보 및 벼의 위치 정보를 수치지도 상에 보여 주고, 조사된 농작물 정보와 위치정보를 서버에 있는 DB에 저장하는 시스템을 구축하였다. 본 연구에 개발된 시스템은 사용자의 권한별로 DB의 접근을 제한 할 수 있는 사용자관리 모듈, 작물 정보를 서버에 있는 DB에 저장 및 검색을 할 수 있는 작물관리 모듈, 수치지도 상에 사용자와 벼의 위치정보를 보여주는 맵 모듈, GPS로부터 수신된 위치정보를 변환 하기위한 위치정보관리 모듈, GPS와 모바일 장치, 모바일 장치와 DB간 데이터 전송 및 수신을 위한 통신 모듈로 구성 되었다. 따라서, 본 연구의 결과는 농작물 작황 조사 모바일 시스템을 구축함으로써 현장에서 효율적으로 농작물의 생육 정보를 조사하고 관리하는데 기여할 수 있을 것이다.
This study was conducted to evaluate the growth characters and yield components of 18 collected sesame cultivars to get basic information on the variation for the sesame breeding using principal component analysis. All characters except days to flowering, days to maturity and 1,000 seed weight showed significantly different. Seed weight per 10 are showed higher coefficient of variance. Capsule bearing stem length and liter weight showed positive correlation with seed yield per 10 are. The principal components analysis grouped the estimated sesame cultivars into four main components which accounted for 83.7% of the total variation at the eigenvalue and its contribution to total variation obtained from principal component analysis. The first principal component ($Z_1$) was applicable to increase plant height, capsule bearing stem length and 1,000-seed weight. The second principal component ($Z_2$) negatively correlated with days to flowering and maturity by which it was applicable to shorten flowering and maturity date of sesame. At the scatter diagram, Yangbaek, Ansan, M1, M2, M4, M7 and M9 were classified as same group, but M10, Yanghuk, Kanghuk, M5, M6, M12 and M13 were classified as different group. This results would be helpful for sesame breeder to understand genetic relationship of some agronomic characters and select promising cross lines for the development of new sesame variety.
Rice stripe virus (RSV) disease is one of the major constraints in rice production, transmitted by the small brown planthopper (SBPH; Laodelphax striatellus). Upon RSV infection, plants develop typical symptoms, which include chlorosis and weakness of newly emerged leaves, white and yellow spots, stripe on leaves, and necrotic and wilting leaves, resulting in plant growth inhibition, oxidative damage that may culminate in programmed cell death (PCD) and plant death in severe epidemics. Although RSV-resistant quantitative trait loci (QTLs), Stv-a, Stv-b, and Stv-bi, were mapped using various resistant varieties, one RSV-resistant gene, OsSOT1, has been identified so far. In this study, we used the rice cultivar Zenith, known to carry Stv-b, to investigate novel RSV-genes through fine mapping. Therefore, we crossed Zenith (Donor parent, RSV resistant) with Ilpum (Recurrent parent, RSV susceptible) to fine-map using a BC2F2 population of 2100 plants. Chromosome segment introgression lines that were heterozygous at a different region were selected, two types of heterozygous lines showed an heterozygous genotype between Sid2 and Sid75 to Indel9 and RM6680. Interestingly, we identified qSTV11Z region harboring Stv-b, covering about 171-kb region between the InDel markers Sid75 and Indel8. The localization of qSTV11Z provides useful information that could be used for marker-assisted selection and determination of genetic resources in rice breeding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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