This study compared moisture content measured by moisture meter of microwave resistance type(MMMRT) and standard moisture content of paddy, and developed the correction equation using linear and curvilinear regression analysis, and to explore its significance test. The correction factor according to the range of moisture content was developed to improve the measurement precision of MMMRT. The results were as followings. The coefficients of determination of correction equation by linear and curvilinear regression analysis with comparing the MMMRT and standard moisture content were 0.946 and 0.968, respectively. The moisture content error of MMMRT and standard moisture content measured after the MMMRT were corrected by moisture content rate of every 5% using the correction equation by curvilinear regression analysis appeared with 0~0.5% and 0.9~1.8% respectively in the moisture content range of 15~20% and 20~25%.
Quantitative variability of AMSR2 (Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) soil moisture data shows that the remotely sensed soil moisture is underestimated during Spring and Winter seasons and is overestimated during Summer and Fall seasons. Therefore the bias correction of the remotely sensed data is essential for the purpose of water resource management. To enhance their applicability, the bias of AMSR2 soil moisture data was corrected using ground observation data at Cheorwon Chuncheon, Suwon, Cheongju, Jeonju, and Jinju sites. Test statistics demonstrated that the correlation coefficient R is improved from 0.107~0.328 to 0.286~0.559 and RMSE is improved from 9.46~14.36 % to 5.38~9.62 %. Bias correction using ground network data improved the applicability of remotely sensed soil moisture data.
To correct the difference of filling volumn for various cut tobacco and puffed stem according to moisture contents, correction equation was estamated by a simple regression analysis. The $R^2$(coefficient of determination) of correction equation was above 0.95. To verify the precision of correction equation, we predicted correction equation of other samples. The filling volumns by the difference of $1\%$ moisture content were $0.018\;~\;0.022cc/g$ (cut tobacco) and 0.060cc/g (puffed stem). The precision of correction equation for various cut tobacco was very high, but that of puffed stem was low due to quality deviation of row stem according to a season.
토양수분은 수문순환에 핵심적인 역할을 하는 대표적인 인자로써 대기와 지표 사이의 상호작용에 관여하며, 농업, 수자원, 대기 등의 분야에서 활용되고 있다. 한반도 영역의 위성기반 토양수분의 적용성 및 불확실성 분석을 위하여 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), Advanced SCATterometer (ASCAT), European SpaceAgency Climate Change Initiative (ESACCI) 데이터가 사용되었다. 상기 데이터를 사용한 Cumulative Distribution Function (CDF) Matching과 Triple collocation (TC) 분석을 수행하여 위성 토양수분 데이터 보정 및 불확실성에 관한 연구를 진행하였다. 보정 전의 인공위성 기반 토양수분자료를 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 관측지점과 비교한 결과, ESACCI와 ASCAT자료는 AAOS의 경향을 잘 반영하였다. 그에 비해 AMSR2 위성 자료는 동결기간에 과대 산정되었다. CDF Matching을 이용하여 인공위성 토양수분 자료를 보정한 결과, 보정 전보다 오차 및 상관성이 개선되었다. 마지막으로, TC 방법을 이용하여 토양수분 자료의 불확실성 분석을 실시하였다. CDF Matching 보정을 실시한 인공위성 토양수분의 불확실성이 동결과 융해 기간에서 확연하게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한반도에서는 보정을 실시하였을 때, AMSR2 토양수분 자료보다 ASCAT과 ESACCI를 활용하는 것이 보다 정확한 토양수분 결과를 나타낼 수 있을 것으로 나타났다.
기상청은 농작물의 생육 및 관개를 비롯한 여러 농경활동에 미치는 토양수분의 중요성을 인식하고, 전국 11개 농업기상 관측지점에서 관측을 수행하고 있다. 그러나 이 자료가 폭넓게 활용되지 못하고 있어 우선적으로 관측자료의 신뢰도를 확보할 필요가 있다. 이 연구에서는 현업 토양수분 자료의 정확도를 검증하고, 품질 향상을 위해 적용할 보정식을 개발하는데 목표를 두었다. 먼저 관측 노장의 토양을 채취하여 토양수분함량에 영향을 미치는 용적밀도, 용적수분함량, 토성 및 보수력 등의 물리적 성질을 분석하였다. 토성은 대부분의 관측지점에서 모래가 주성분인 사양토 또는 양질사토로 분류되었으며, 1.5 g/cm3 내외의 용적밀도를 나타냈다. 미사와 점토 함량이 상대적으로 높았던 능주와 익산 지점은 용적밀도와 보수력도 다른 곳보다 더 높게 나타난 것으로 볼 때, 토성과 용적밀도, 보수력 사이에 밀접한 연관성이 있는 것으로 판단된다. 자체 설계·제작한 '레퍼런스 토양수분 관측시스템'에 이러한 관측지 토양의 특성을 반영하여 레퍼런스 센서로 사용할 EnviroSCAN 모델의 실험실 보정이 이루어졌다. 보정 작업은 load cell에서 측정한 무게 변화로부터 계산된 토양수분함량과 보정할 센서의 측정값을 비교하는 방식으로 진행되었으며, 제조사의 default 보정식에 대해 추가 보정의 필요성은 없는 것으로 결정되었다. 보정이 완료된 레퍼런스 센서와 현업 센서의 비교 관측 실험이 11개 각 지점에서 3회 이상 실시되었다. 전반적으로 레퍼런스 센서와 현업 센서의 측정값이 변화하는 패턴은 유사하게 나타났지만, 현업 센서가 레퍼런스 센서에 비해 상대적으로 토양수분을 과소평가하는 지점이 많았다. 두 센서 간의 편차는 장기간 건조 상태가 지속될 경우 일정한 추세를 유지하지만, 강수가 빈번한 시기에는 그 양상이 복잡해지는 특징이 있다. 비교 관측 실험의 결과를 바탕으로 각 기간별로 두 센서에 의해 관측된 자료의 범위와 평균을 이용하여 지점 및 깊이별 선형보정식을 개발하였다. 이 보정식을 수원 지점에 시범적으로 적용하여 뚜렷한 개선효과를 확인하였다. 또한 연속데이터에 보정식을 적용할 수 있도록 보정식이 산출되지 않은 기간의 구체적인 보정값 산정 방법도 제시하였다. 이 연구의 결과를 종합해 보면, 모든 관측지점에 대해 1년에 2회 정도의 주기적인 보정 작업이 토양수분 관측자료의 품질 향상을 위해 필수적인 것으로 판단된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.888-891
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2006
SAR image is not dependent on the weather condition and Sun's electromagnetic energy. But geometric distortions exist in almost all radar image, it need to be correction. The Radarsat-1 SAR images are used to monitoring of moisture acquired in May 1/1998 and May 25/1998. Radarsat-1 C band data is sensitive on moisture condition. Study area is located in Non-san site. It is made up almost agricultural area and a little of forest area. In May, Rice-planting is started in the midland of Korea. So moisture condition is undergoing many changes. Forest area need to be terrain effect removal for accurately results because it is included in layover, shadow, and so on. Results of land-cover moisture condition map are useful tool for fields of agriculture, forestry industry, and disaster.
SAR image is not dependent on the weather condition and Sun's electromagnetic energy. But geometric distortions exist in almost all radar image, it need to be correction. The Radarsat-1 SAR images are used to monitoring of moisture acquired in May 1/1998 and May 25/1998. Radarsat-1 C band data is sensitive on moisture condition. Study area is located in Non-san site. It is made up almost agricultural area and a little of forest area. In May, Rice-planting is started in the midland of Korea. So moisture condition is undergoing many changes. Forest area need to be terrain effect removal for accurately results because it is included in layover, shadow, and so on. Results of land-cover moisture condition map are useful tool for fields of agriculture, forestry industry, and disaster.
The thermal conductivies of grain are influenced by many physical factors such as' initial temperature, moisture content, composition, bulk density or porosity of grain. However, not only few researchers considered all these factors in determining thermal conductivities of grain but also many researchers considered only moisture content as a major effective factor on the thermal conductivity. This study was conducted to experimentally determine the thermal conductivities of rough rice (3 Japonica-type, 3 Indica-type) and barley(covered, naked) as a function of initial temperature, moisture content and porosity of grain, and to investigate the effect of those physical factors on the thermal conductivities of grain. The results of this study are summarized as follows; 1. The average time correction value for this experimental apparatus was 7 sec, which. was insignificant to the calculated thermal conductivity. The resulting conductivity for considering time correction value was only 4.9 percent higher than that calculated by the non-corrected equation. 2. The thermal conductivity was in the range of 0.1208~0.2058W/$m^{\circ}K$ for naked barley, 0.1138~0.1724W/$m^{\circ}K$ for covered barley, 0.0912~0.1864W/$m^{\circ}K$ for Japonica-type rice and 0.086~0.1774W/$m^{\circ}K$ for Indica-type rice. 3. The thermal conductivities of grain increased with initial temperature and moisture content of grain but decreased with porosity of grain. 4. The regression equations of the thermal conductivity of each grain were determined as a function of initial temperature, moisture content and porosity. The regression equations of the thermal conductivity of both Japonica-type and Indica-type rough rice were also determined.
수문순환의 이해와 효율적 수자원 관리의 측면에서 토양수분의 중요성이 조명되고 있으나, 국내에는 양질의 지점 토양수분 자료의 부재로 그 활용도가 매우 낮은 실정이다. 때문에 인공위성 기반의 토양수분을 적용할 때에도, 기준자료가 되는 지상 관측자료가 없어 객관적인 평가 및 교정이 어려운 실정이다. 코즈믹 레이 중성자 탐지센서(cosmic-ray neutron probe, CRNP)를 활용한 토양수분 관측소는 위성 자료의 검보정을 위한 기준 자료 생산에서 핵심적인 역할을 수행할 수 있다. CRNP는 비침습식으로 설치가 가능하여 토양층 교란과 식생 환경의 피해를 최소화할 수 있고, 공간 대표성을 가진 중간 규모의 관측 범위를 가지고 있다는 장점이 있다. 이러한 특징은 지형이 복잡하고 식생이 우거진 지형이 많은 우리나라에서의 활용이 용이하다는 장점으로 이어진다. 따라서 본 연구는 한국형 코즈믹 레이 토양수분 관측 시스템(Korean cOsmic-ray Soil Moisture Observing System, KOSMOS) 구축의 일환으로, CRNP를 활용한 토양수분 관측소의 국내 적용성을 평가하고자 수행되었다. CRNP 관측소는 전력 및 설치 부지 확보의 용이성과 추후 타 수문기상 인자와의 효율적 활용을 고려하여, 한강홍수통제소의 홍천군 군업리 관측소에 병행 설치되었다. CRNP 토양수분 자료의 평가를 위해 12개소의 지점 토양수분 센서를 추가로 설치하였으며, 시간 안정성 분석을 통해 공간적 대표성을 평가하였다. CRNP에서 생성되는 중성자는 평균 1,087 counts per hour 정도로 설마천 관측소에 비해 낮게 나타나 홍천 관측소의 환경이 더 습윤한 환경임을 알 수 있었다. 관측된 중성자 자료의 중성자 보정과 초기교정을 통해 토양수분을 산정하였으며, 산정된 토양수분 자료는 짧은 교정 기간에도 지점 자료와의 검증에서 r=0.82로 높은 상관성을 보여주었고, root mean square error=0.02 m3/m3의 높은 정확도를 보여주었다. 추후 계절성을 반영할 수 있도록 연간 자료가 축적된 후 재교정을 수행하면 보다 높은 정확도를 보여줄 것으로 판단된다. 이러한 결과는 CRNP 토양수분 자료의 우수성을 검증한 선행연구들과 더불어, KOSMOS 구축 시 양질의 토양수분 자료를 생산할 수 있음을 시사한다.
The objectives of this study were to develop models to predict the contents of moisture and protein of single kernel of brown rice based on visible/NIR (near-infrared) spectroscopic technique. The reflectance spectra of rice were obtained in the range of the wavelength 400 to 2,500 nm with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR) and partial least squares (PLS) were used to develop the models. The MLR model using the first derivative spectra(10 nm of gap) with Standard Normal Variate and Detrending (SNV and Drt.) preprocessing showed the best results to predict moisture content of the sin린e kernel brown rice. To predict the protein content of a single kernel of brown ricer the PLS model used the raw spectra with multiplicative scatter correction(MSC) preprocessing over the wavelength of 1,100~1,500 nm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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