In this study, results of RUSLE which is most popular equation for estimating sediment and MSDPM and LADMP have been compared and analyzed by applying to real watershed of mountain area. Crop factor (C), preservation factor (P), and soil erosion factor (VM) of RUSLE can be subjectively selected and differently applied. Therefore, effects of those factors were estimated and compared with different values of factors. Furthermore, sediment yield has been estimated by MSDPM and LADMP according to 10, 20, 30, 50, 100, and 200 year return period. From the results, it was found that sediment yield can be resulted with 400% diffrence. And it was also found that MSDPM and LADMP can be applied in mountain area of Korea.
This study was conducted to investigate the relationships between yearly variations of climatic factors and yearly variations of productivity in Alisma plantago L. In addition, correlation coefficients among yield and yield components were estimated. The data of yield and yield components were collected from the Statistical Year Book of Seungju province, Reserach Report of Seungju Extension Station of Rural Development Administration, and farmers for 10 years from 1983 to 1992. The meteorological data gathered at the Seungju Weather Station for the same period were used to find out the relationships between climatic factors and productivity. Yearly variation of the amount of precipitation in October and the minimum temperature in November were large with coefficients of variation(C.V.) of 106.44, 144.08%, respectively, but the variation of the average temperature, maximum temperature, minimum temperature from July to September were relatively small. Fresh weight and dry weight of roots vary greatly with C. V. of 30.62, 31.85%, respectivly. Plant height and stem length show more or less small C. V. of 5.51, 6. 26%, respectively and leaf width, leaf length, number of stems and root diameter show still less variation. Correlation coefficients between maximum temperature in November and plant height, stem diamter, number of stems, root diamter and dry weight of roots are positively significant at the 5% level. There are high signficant positive correlations observed, between yield and yield components. The maximum temperature would be used as a predictive variable for the estimation of dry weight of roots and number of stems. Simple linear regression equations by the least square method are estimated for number of stems $(Y_1)$ and the maximum temperature in November(X) as $Y_1=4.7114+0.5333\;X\;(R^2=0.4410)$, and for dry weight of roots$(Y_2)$ and the maximum temperature in November(X) as $Y_2=55.0405+14.3233\;X\;(R^2=0.4511)$
Spikelet number per unit area(SPN) is a major determinant of rice yield. Nitrogen nutrition status and biomass during reproductive stage determine the SPN. To formulate a model for estimating SPN, the 93 field experiment data collected from widely different regions with different japonica varieties in Korea and Japan were analyzed for the upper boundary lines of SPN responses to nitrogen nutrition index(NNI), shoot dry weight and shoot nitrogen content at panicle initiation and heading stage. The boundary lines of SPN showed asymptotic responses to all the above parameters(X) and were well fitted to the exponential function of $f(X)=alphacdot{1-etacdotexp(gamma;cdot;X)}$. Excluding the constant, from the boundary line equation, the values of the equation range from 0 to 1 and represent the indices of parameters expressing the degree of influence on SPN. In addition to those indices, the index of shoot dry weight increase during reproductive stage was calculated by directly dividing the shoot dry weight increase by the maximum value ($800 extrm{g/m}^{-2}$) of dry weight increase as it showed linear relationship with SPN. Four indices selected by forward stepwise regression at the stay level of 0.05 were those for NNI ($I_{NNI}_P$) at panicle initiation, NNI($I_{NNI}_h$) and shoot dry weight($I_{DW}_h$) at heading stage, and dry weight increase($I_{DW}$) between those two stages. The following model was obtained: SPN=48683ㆍ $I_{DWH}$$^{0.482}$ㆍ $I_{NNIp}$$^{0.387}$ㆍ $I_{NNIH}$$^{0.318}$ㆍ $I_{DW}$$^{0.35}$). This model accounted for about 89% of the variation of spikelet number. In conclusion this model could be used for estimating the spikelet number of japonica rice with some confidence in widely different regions and thus, integrated into a rice growth model as a component model for spikelet number estimation.n.n.
Kim, Donggi;Choi, Hongchul;Choi, Jaehoon;Yoo, Seong Joon;Han, Dongil
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
/
v.4
no.4
/
pp.265-271
/
2015
This study proposes an algorithm for recognizing apple trees in images and detecting apples to measure the number of apples on the trees. The proposed algorithm explores whether there are apple trees or not based on the number of image block-unit edges, and then it detects apple areas. In order to extract colors appropriate for apple areas, the CIE $L^*a^*b^*$ color space is used. In order to extract apple characteristics strong against illumination changes, modified census transform (MCT) is used. Then, using the AdaBoost learning algorithm, characteristics data on the apples are learned and generated. With the generated data, the detection of apple areas is made. The proposed algorithm has a higher detection rate than existing pixel-based image processing algorithms and minimizes false detection.
Rice yield (kg 10a-1) in South Korea was estimated by meteorological variables that are influential factors in crop growth. This study investigated the possibility of anticipating the rice yield variability using a simple but an efficient statistical method, a multiple linear regression analysis, on the basis of the annual variation of meteorological variables. Due to heterogeneous environmental conditions by region, the yearly rice yield was assessed and validated for each province in South Korea. The monthly mean meteorological data for the period 1986-2018 (33 years) from 61 weather stations provided by Korean Meteorological Administration was used as the independent variable in the regression analysis. An 11-fold (leave-three-out) cross-validation was performed to check the accuracy of this method estimating rice yield at each province. This result demonstrated that temporal variation of rice yield by province in South Korea can be properly estimated using such concise procedure in terms of correlation coefficient (0.7, not significant). Furthermore, the estimated rice yield well captured spatial features of observation with mean bias of 0.7 kg 10a-1 (0.15%). This method may offer useful information on rice yield by province in advance as long as accurate agro-meteorological forecasts are timely obtained from climate models.
The objective of this study was to estimate rice yield in Korea using satellite and meteorological data such as sunshine hours or solar radiation, and rainfall. Terra and Aqua MODIS (The MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer) products; MOD13 and MYD13 for NDVI and EVI, MOD15 and MYD15 for LAI, respectively from a NASA web site were used. Relations of NDVI, EVI, and LAI obtained in July and August from 2000 to 2011 with rice yield were investigated to find informative days for rice yield estimation. Weather data of rainfall and sunshine hours (climate data 1) or solar radiation (climate data 2) were selected to correlate rice yield. Aqua NDVI at DOY 233 was chosen to represent maximum vegetative growth of rice canopy. Sunshine hours and solar radiation during rice ripening stage were selected to represent climate condition. Multiple regression based on MODIS NDVI and sunshine hours or solar radiation were conducted to estimate rice yields in Korea. The results showed rice yield of $494.6kg\;10a^{-1}$ and $509.7kg\;10a^{-1}$ in 2011, respectively and the difference from statistics were $1.1kg\;10a^{-1}$ and $14.1kg\;10a^{-1}$, respectively. Rice yield distributions from 2002 to 2011 were presented to show spatial variability in the country.
Awosan Elizabeth Adetutu;Yakubu Fred Bayo;Adekunle Abiodun Emmanuel;Agbo-Adediran Adewale Opeyemi
Journal of Forest and Environmental Science
/
v.40
no.1
/
pp.1-8
/
2024
Recently, intensive research has been conducted to develop innovative methods for diagnosing plant diseases based on hyperspectral technologies. Hyperspectral analysis is a new subject that combines optical spectroscopy and image analysis methods, which makes it possible to simultaneously evaluate both physiological and morphological parameters. Among the physiological and morphological parameters are classifying healthy and diseased plants, assessing the severity of the disease, differentiating the types of pathogens, and identifying the symptoms of biotic stresses at early stages, including during the incubation period, when the symptoms are not visible to the human eye. Plant diseases cause significant economic losses in agriculture around the world as the symptoms of diseases usually appear when the plants are infected severely. Early detection, quantification, and identification of plant diseases are crucial for the targeted application of plant protection measures in crop production. Hence, this can be done by possible applications of hyperspectral sensors and platforms on different scales for disease diagnosis. Further, the main areas of application of hyperspectral sensors in the diagnosis of plant diseases are considered, such as detection, differentiation, and identification of diseases, estimation of disease severity, and phenotyping of disease resistance of genotypes. This review provides a deeper understanding, of basic principles and implementation of hyperspectral sensors that can measure pathogen-induced changes in plant physiology. Hence, it brings together critically assessed reports and evaluations of researchers who have adopted the use of this application. This review concluded with an overview that hyperspectral sensors, as a non-invasive system of measurement can be adopted in early detection, identification, and possible solutions to farmers as it would empower prior intervention to help moderate against decrease in yield and/or total crop loss.
Dongwon Kwon;Wan-Gyu Sang;Sungyul Chang;Woo-jin Im;Hyeok-jin Bak;Ji-hyeon Lee;Jung-Il Cho
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
/
v.25
no.4
/
pp.387-397
/
2023
Plant height is a growth parameter that provides visible insights into the plant's growth status and has a high correlation with yield, so it is widely used in crop breeding and cultivation research. Investigation of the growth characteristics of crops such as plant height has generally been conducted directly by humans using a ruler, but with the recent development of sensing and image analysis technology, research is being attempted to digitally convert growth measurement technology to efficiently investigate crop growth. In this study, the canopy height of rice grown at various nitrogen fertilization levels was measured using a laser scanner capable of precise measurement over a wide range, and a comparative analysis was performed with the actual plant height. As a result of comparing the point cloud data collected with a laser scanner and the actual plant height, it was confirmed that the estimated plant height measured based on the average height of the top 1% points showed the highest correlation with the actual plant height (R2 = 0.93, RMSE = 2.73). Based on this, a linear regression equation was derived and used to convert the canopy height measured with a laser scanner to the actual plant height. The rice growth curve drawn by combining the actual and estimated plant height collected by various nitrogen fertilization conditions and growth period shows that the laser scanner-based canopy height measurement technology can be effectively utilized for assessing the plant height and growth of rice. In the future, 3D images derived from laser scanners are expected to be applicable to crop biomass estimation, plant shape analysis, etc., and can be used as a technology for digital conversion of conventional crop growth assessment methods.
Islam, M.R.;Ishida, M.;Ando, S.;Nishida, T.;Yoshida, N.;Arakawa, M.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
/
v.17
no.11
/
pp.1541-1552
/
2004
The effect of eight varieties of whole crop rice silage (WCRS) harvested at four stages of maturity were investigated for in situ DM and N degradability, ME and MP yield and content in an 8${\times}$4 factorial experiment. The varieties were Akichikara, Fukuhibiki, Habataki, Hamasari, Hokuriku 168, Kusanami, Tamakei 96 and Yumetoiro. Hamasari and Kusanami were forage varieties while all others were grain varieties. Forages were harvested on 10, 22, 34 and 45 days after flowering, ensiled and kept in airtight condition. Between 45 and 49 days after ensiling, silages opened, chopped and milled green to pass through 4 mm screen. Samples were incubated in the rumen of two Holstein steers for 0, 3, 6, 9, 12, 24, 48, 72 and 96 h over eight 4 d periods. Bags at 0 h were washed in a washing machine. Variety affected DM (p<0.001: except 'a+b', p<0.01) and N (p<0.001) degradability characteristics of WCRS. Stages of maturity also affected DM (p<0.001: except 'a+b', p<0.05; 'c', p<0.08) and N (p<0.01: except 'c', p<0.05) degradability characteristics of WCRS. Interactions between variety and stages of maturity occurred in all DM (p<0.001) and N (p<0.001) degradability characteristics except (p>0.05) for DM 'b', DM 'c', DM 'a+b' nd N 'c'. Effective DM degradability was higher in grain varieties than forage varieties and degradability increased with maturity. N availability decreased only slightly with maturity. Variety was the key factor for N degradability characteristics of WCRS since variety accounted for most of the total variation for degradability characteristics. Both ME and MP content and yield were higher (p<0.001) in grain varieties, and they increased (p<0.001) with the maturity. The results clearly demonstrated that the grain type varieties contained higher ME and MP content than forage varieties, and increase in maturity increases both ME and MP content of WCRS.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
/
v.62
no.4
/
pp.75-86
/
2020
The purpose of this study is to develop a technology for estimating rice growth and damage effect according to bacterial leaf blight using UAV multi-spectral imagery. For this purpose, we analyzed the change of aerial images, rice growth factors (plant height, dry weight, LAI) and disease effects according to disease occurrence by using UAV images for 3 rice varieties (Milyang23, Sindongjin-byeo, Saenuri-byeo) from 2017 to 2018. The correlation between vegetation index and rice growth factor during vegetative growth period showed a high value of 0.9 or higher each year. As a result of applying the growth estimation model built in 2017 to 2018, the plant height of Milyang23 showed good error withing 10%. However, it is considered that studies to improve the accuracy of other items are needed. Fixed wing unmanned aerial photographs were also possible to estimate the damage area after 2 to 4 weeks from inoculation. Although sensing data in the multi-spectral (Blue, Green, Red, NIR) band have limitations in early diagnosis of rice disease, for rice varieties such as Milyang23 and Sindongjin-byeo, it was possible to construct the equation of infected leaf area ratio and rice yield estimation using UAV imagery in early and mid-September with high correlation coefficient of 0.8 to 0.9. The results of this study are expected to be useful for farming and policy support related to estimating rice growth, rice plant disease and yield change based on UAV images.
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.